Der Help-Desk-Support-Techniker, der schnell Antworten finden und das Problem eines IT-Anwendungsbenutzers lösen kann, ist der heimliche Held jeder IT-Abteilung oder jedes Unternehmens, insbesondere bei Managed Service Providern (MSPs).
MSPs gibt es seit über zwei Jahrzehnten, seit Unternehmen erkannt haben, dass es kosteneffizienter ist, sich auf ihre Kernkompetenzen zu konzentrieren und die IT-Verwaltung jemand anderem zu überlassen. Oft ist ein und derselbe Help-Desk-Techniker bei einem MSP während einer einzigen Schicht dafür verantwortlich, Fehler bei mehreren Anwendungen zu beheben, die ganz unterschiedliche Kunden unterstützen. Doch selbst wenn der Help Desk ein Ticket schließt, haben etwa 50 % der Kunden das Gefühl, dass ihr Problem nicht angemessen gelöst wurde.
Die Gründer von CrushBank wissen aus erster Hand, vor welchen Herausforderungen die Mitarbeiter des IT-Supports stehen, wenn sie versuchen, einen personalisierten Service zu bieten. Mehr als 20 Jahre lang hat das Unternehmen im Großraum New York Managed Services bereitgestellt, die verschiedene Geschäftsbereiche für Kunden von Anwaltskanzleien mit 100 Mitarbeitern bis hin zu medizinischen Einrichtungen mit 1.500 Mitarbeitern und alles dazwischen unterstützt haben.
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Von Help-Desk-Technikern wird erwartet, dass sie sich sowohl mit den IT-Anwendungen als auch mit den spezifischen Konfigurationen, der Geschichte und den Problemen ihrer Kunden auskennen. Wenn Kunden sich mit einem Problem an den Help Desk wenden, erwarten sie, dass der vermeintliche Experte das Problem ohne Ausreden und ohne Verzögerung lösen wird. CrushBank erkannte, dass die Erwartungen an eine sofortige Problemlösung angesichts der wachsenden Anzahl von Technologien in den meisten Unternehmen für die Help-Desk-Mitarbeiter kaum noch zu erfüllen waren.
Laut Brian Mullaney, Principal und Chief Revenue Officer bei CrushBank, erweist sich dieses derzeitige Modell der Informationsbereitstellung aus mehreren Gründen als zunehmend ineffizient und kostspielig für den MSP.
Erstens gibt es eine große Menge an Informationen, die der Help-Desk-Techniker sichten muss. „Für diese Unternehmen ist es schwierig, all diese Daten zu extrahieren und sie in nützliche Informationen umzuwandeln, während sie von ihren Kunden am Telefon herausgefordert und mit Informationen überhäuft werden“, sagt er. „Achtzig Prozent der Daten, auf die IT-Unternehmen zugreifen, sind unstrukturiert. Es gibt kein Metadatenfeld, das Sie aus einer Datenbank herausziehen können.“
Nach Mullaneys Erfahrung verbringt ein Techniker etwa 50 % seiner Zeit damit, nach Informationen zu suchen, bevor er oder sie überhaupt mit der Behebung des Problems auf Kundenseite beginnen kann. Dies führt zu einem zweiten Problem für Unternehmen: direkte Auswirkungen auf ihr Geschäftsergebnis. Help-Desk-Techniker werden dafür bezahlt, Probleme zu lösen, doch sie verbringen nur die Hälfte ihrer Zeit mit dieser Aufgabe. Dazu sagt er: „Die Hälfte [ihres Gehalts] geht für das Auffinden von Informationen drauf, bevor das erste Bisschen technischer Kompetenz zum Einsatz kommt ...“
Und schließlich wird es immer schwieriger, hochqualifiziertes und erfahrenes IT-Help-Desk-Personal zu finden und zu halten. Die meisten IT-Absolventen tendieren mittlerweile zu Jobs in der Anwendungsentwicklung. Das Problem wird durch die hohe Fluktuationsrate beim Personal noch verschärft – nach Angaben von Mullaney 38,3 % pro Jahr. Unternehmen, die sechs Monate Zeit und Geld in die Schulung und Einarbeitung von Help-Desk-Technikern investieren, sehen also, dass dieses Geld nur 18 Monate später wieder weg ist.
Verbesserte Produktivität
Die IT-Mitarbeiter konnten die Anzahl der gelösten Help-Desk-Tickets um 40 % pro Tag erhöhen
Reduzierung der TTR
Die Gesamtzeit bis zur Lösung (Total Time to Resolution, TTR) verringerte sich um 45 % und verbesserte die Kundenzufriedenheit
Für CrushBank war klar, dass IT-Firmen, die weiterhin mit diesem traditionellen Help-Desk-Modell arbeiten, auf jeden Fall mit einer vierten Konsequenz konfrontiert werden: einer Verschlechterung der Customer Experience und einem Rückgang der Kundenzufriedenheit.
Die Gründer von CrushBank beschlossen, das traditionelle Help-Desk-Modell für den IT-Support zu verändern. Dafür wollten sie KI-Technologie einsetzen, um strukturierte und unstrukturierte Daten schnell zu durchsuchen und so die Art und Weise zu revolutionieren, wie MSPs und andere IT-Service-Firmen ihren Kunden Informationen und Dienstleistungen zur Verfügung stellen.
„Das ist ein Problem, mit dem dieses Feld, diese Branche, schon sehr lange zu kämpfen hat“, sagt David Tan, Chief Technology Officer und Mitbegründer von CrushBank. „Wir brauchten eine wirklich leistungsfähige Plattform, mit der wir all diese Informationen kombinieren, zusammenstellen und den Endnutzern präsentieren konnten. Als wir Watson fanden und sahen, was IBM tat, wussten wir, dass es hervorragend zu der Lösung passen würde, die wir entwickelten.“
CrushBank wandte sich an IBM und wurde bald zu einem der ersten IBM Watson-Ökosystempartner, die Watson-APIs (Application Programming Interfaces) für geschäftliche Zwecke nutzten. Als CrushBank mit den frühen Natural Language Processing (NLP)-Produkten und APIs von Watson experimentierte, erkannte man, dass die Technologie für maschinelles Lernen und KI in ein brauchbares Angebot für andere Dienstleister umgewandelt werden könnte.
Anfang 2019 brachte CrushBank seine gleichnamige CrushBank-Lösung auf den Markt, die auf der IBM Watson Discovery-Plattform ausgeführt wird. Damit kann eine KI-gestützte Suche durchgeführt werden, die es Help-Desk-Mitarbeitern ermöglicht, schnell die relevantesten Informationen zur Lösung von Kundenproblemen zu finden. Die Lösung nimmt die strukturierten und unstrukturierten Support-Informationen eines Unternehmens auf, interpretiert sie mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens und präsentiert sie dem Help-Desk-Techniker in einem brauchbaren Format.
CrushBank hostet die Software-as-a-Service (SaaS)-Lösung für MSP- und Industriekunden auf Benutzerbasis. Die Lösung enthält vorinstallierte Dokumentationen von wichtigen Herstellern wie Microsoft und vertrauenswürdige Community-Experten-Updates von StackExchange und wurde anhand dieser Informationen trainiert. CrushBank fügt dann alle relevanten Support-Informationen aus den Systemen seiner Kunden, einschließlich unstrukturierter Daten wie Anrufprotokolle und Ticketnotizen, in die IBM Watson Discovery-Plattform ein.
Damit Help-Desk-Mitarbeiter schnell Produkt- und Kundeninformationen finden, können sie alle Ressourcen, die sie normalerweise von separaten Systemen abrufen würden, über eine einzige, übersichtliche Webschnittstelle abfragen. Durch die Fähigkeiten des maschinellen Lernens der IBM Watson Discovery-Lösung werden die Such- und Ergebnisfunktionen kontinuierlich verfeinert und verbessert. Dank dieser kontinuierlichen Filterung entsteht eine Datenbank mit geistigem Eigentum, auf die die Help-Desk-Mitarbeiter zugreifen können, um sofortige Antworten zu erhalten.
Selbst das kleinste Unternehmen mit 5 bis 10 Mitarbeitern kann die CrushBank-Lösung nutzen. Und in einem Markt, der sich durch eine steigende Zahl von Fusionen und Übernahmen ständig verändert, wird diese Lösung laut Mullaney noch wertvoller und wichtiger. „Jedes Mal, wenn man zwei Unternehmen zusammenbringt, entstehen zwei Systeme, die nicht miteinander kommunizieren“, sagt er. „Und CrushBank kann diese Systeme zusammenführen und sie über ein Dashboard intelligent und lesbar machen.“
Schon früh erkannte CrushBank, dass die Zusammenarbeit mit IBM es dem Unternehmen ermöglichen würde, sich auf die Benutzeroberfläche (UI) und die Benutzererfahrung (UX) zu konzentrieren, während IBM die der Lösung zugrunde liegende KI-Technologie weiter verbessert und erweitert. „Wir sind ein schnelleres, responsiveres und agileres Unternehmen, weil sich jemand, der größer und besser ist, um die Plattform kümmert“, sagt Tan.
CrushBank hat vor Kurzem zwei neue Services eingeführt, die auf seinem eigenen Angebot und der IBM Watson Discovery-Technologie basieren.
Der erste Service, Resolve, vereinfacht die Arbeit der Help-Desk-Techniker noch weiter. Dafür wählen sie ein zugewiesenes Ticket aus und klicken auf „Ticket bearbeiten“. Die CrushBank-Anwendung liefert daraufhin die besten Informationsvorschläge aus den verfügbaren Ressourcen. „Die Lösung fasst die Ergebnisse in einer Ansicht zusammen und listet sie in der Reihenfolge der eindeutig identifizierten Informationen und in der Reihenfolge der Vertrauenswürdigkeit auf“, sagt Tan. Dadurch wird der Problemlösungsprozess weiter beschleunigt und es werden Informationen bereitgestellt, nach denen ein neuerer Benutzer sonst vielleicht nicht suchen oder sie nicht berücksichtigen würde.
Der andere Service, Insight, nutzt, wie der Name schon sagt, die Leistungsfähigkeit der IBM Watson Discovery-Plattform, um MSPs dabei zu helfen, Erkenntnisse (eng. Insights) zu gewinnen, die bisher in den riesigen Datenbeständen ihrer Help-Desk-Interaktionen verborgen waren. Eine Schlüsselfunktion des Insight-Moduls ist die Ursachenanalyse. Vor der Entwicklung dieser Lösung konnte es passieren, dass ein Kunde ein sich anbahnendes Problem mit einem der von ihm unterstützten Systeme nicht bemerkte, es sei denn, die Tickets waren von vornherein sehr gut kategorisiert und gekennzeichnet, was oft nicht der Fall ist. Auch wenn 10 Anrufe oder Tickets die gleiche Ursache haben, kann sich ein Problem auf unterschiedliche Weise bemerkbar machen oder Endbenutzer können es auf unterschiedliche Weise melden.
Tan erklärt: „Manchmal ruft jemand an und sagt: ‚Ich kann mich nicht in mein System einloggen.’ Manchmal sagt jemand, dass er sich nicht bei Citrix anmelden kann. Manchmal sagt jemand: ‚Mein Passwort funktioniert nicht.’ All dies kann genau dieselbe Ursache und damit auch dieselbe Lösung haben. Und sobald die Leute anfangen, daran zu arbeiten und ihre Notizen eingeben, kann [Insight] diese markieren und auslesen und die entsprechenden Informationen zur Verfügung stellen.“
Letztendlich ermöglichen es die Lösungen von CrushBank den Help-Desk-Mitarbeitern, mit Hilfe von KI intelligenter, aber nicht härter zu arbeiten. Wie Mullaney sagt: „Es geht darum, die verfügbaren Effizienzgewinne auf die Mitarbeiter zu übertragen, um sie zu besseren Mitarbeitern zu machen.“
Die Ergebnisse für die Kunden von CrushBank, die die Lösung in ihren Help-Desk-Workflow integriert haben und von ihren Technikern verlangen, sie zu nutzen, sind schlichtweg phänomenal. Seit dem Start Anfang 2019 hat die CrushBank-Lösung, die auf der IBM Watson Discovery-Technologie basiert, rund 500.000 Abfragen durchgeführt – und diese Zahl steigt exponentiell an, da immer mehr Unternehmen die Lösung einsetzen.
Die KI-gestützte CrushBank-Lösung reduziert die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung von Help-Desk-Tickets erheblich und zwar oft um 40 bis 50 %. Und eine schnellere Lösungszeit bedeutet, dass der Help-Desk mehr Tickets an einem Tag schließen kann.
„Wir verzeichnen einen Anstieg der Anzahl der Tickets, die unsere Kunden pro Tag schließen können, um etwa 40 %“, so Tan. „Das bedeutet also, dass sie ihr Geschäft ausbauen können. Sie können mehr Kunden gewinnen und sie können expandieren, ohne die Mitarbeiterzahl zu erhöhen.“
„CrushBank ist kein Tool“, versichert Mullaney. „CrushBank ist eine Lösung zur Steigerung der Effizienz von Mitarbeitern. Sie bietet einem Unternehmen die Möglichkeit, die Technologie zu nutzen, um seine größte Kostenstruktur, die Gehaltsabrechnung, wesentlich effektiver und profitabler zu gestalten.“
Für MSPs, die bis zur Hälfte ihres Umsatzes für die Lohn- und Gehaltsabrechnung ausgeben, können effiziente und effektive Mitarbeiter einen großen Nutzen in Bezug auf Größe und Gewinn bringen. „Es geht einfach um Effizienz, und Effizienz ist gleich Gewinn“, schlussfolgert Mullaney.
Mullaney macht deutlich, dass das Ziel der Nutzung der CrushBank-Anwendungen nicht darin besteht, die Anzahl der Mitarbeiter zu reduzieren. „Wir verwenden den Begriff ‚Mitarbeiter-Maschine-Partnerschaft‘“, sagt er. „Es geht uns nicht darum, Menschen zu ersetzen. Wir wollen, dass die Menschen ihre Arbeit besser, schneller und effizienter erledigen. Und wir wollen die Arbeit am Help Desk zu einer besseren Erfahrung für den Mitarbeiter machen – und parallel dazu auch für die Person, die er oder sie gerade betreut.“
Unternehmen, die die CrushBank-Anwendungen verwenden, berichten von einer höheren Kundenzufriedenheit und einer verbesserten Customer Experience. Höhere Problemlösungsraten auf der ersten Ebene, eine schnellere Bearbeitung von Anrufen und eine bessere Kundenbindung tragen dazu bei, diese Metriken zu verbessern.
Help Desks haben die Service-Techniker vor Ort weitgehend ersetzt, aber dank CrushBank müssen sich diese Lösungen nicht distanziert und unpersönlich anfühlen. „Die Möglichkeit [für den Help-Desk-Techniker], frühere Informationen und Interaktionen von vor zwei Wochen, zwei Monaten oder zwei Jahren abzurufen und nachzuvollziehen, was in dieser Zeit passiert ist, macht das Ganze wieder persönlicher und sorgt einfach für eine bessere – und auch noch schnellere – Customer Experience“, so Mullaney.
Laut Mullaney haben sich die Lösungen von CrushBank für die MSPs, die sie nutzen, auf unerwartete Weise als wertvoll erwiesen. Im Juli erklärten die Mitarbeiter eines Kunden von CrushBank die CrushBank-Anwendung zum „Mitarbeiter des Monats“, was zeigt, wie eng die Partnerschaft zwischen Mitarbeitern und Maschinen sein kann. „Je mehr man CrushBank personifiziert, desto mehr versteht man seine Auswirkungen, und desto mehr versteht man, wo es von der Kostenstruktur her in Ihr Unternehmen passt“, empfiehlt er. „Der Wert, die Interaktion, die Art und Weise, wie Sie es nutzen – es geht um die Effizienz und darum, CrushBank als Teil Ihres Teams zu betrachten und nicht nur als ein weiteres Tool.“
Darüber hinaus helfen die CrushBank-Anwendungen den MSPs, die negativen Auswirkungen einer hohen Personalfluktuation sowie den Zeit- und Kostenaufwand für die Schulung und Einarbeitung neuer Mitarbeiter zu reduzieren. Die Unternehmen verlieren nicht das institutionelle Wissen, wenn Techniker aus dem Unternehmen ausscheiden, denn ihre Protokolle und Tickets werden in die Wissensdatenbank der CrushBank-Lösung eingepflegt. „Stellen Sie sich vor, Sie nehmen den klügsten Techniker in Ihrem Unternehmen und klonen ihn 50 Mal, sodass jetzt jeder diese Person ist“, sagt Tan. „Jetzt haben Sie das, denn Watson sitzt in Ihrem Help Desk.“
Außerdem sind alle Informationen aus dem Unternehmen Teil der CrushBank-Lösung. Das vereinfacht die Schulung, da neue Mitarbeiter nicht erst herausfinden müssen, wo sie nach Lösungen suchen müssen, sondern einfach das Dashboard benutzen können. „Die Leute sind jetzt erst sechs Wochen dabei und lösen bereits Probleme, weil sie nicht mehr wissen müssen, wo alles steht“, so Mullaney. „Sie können alles mit der Suche nach einem einzigen Satz finden.“
Auch wenn der Marktanteil von CrushBank unter den mehr als 30.000 MSPs gering ist, geht das Unternehmen davon aus, dass es seinen Wachstumskurs fortsetzen wird. Der zugrundeliegende IBM Watson Discovery-Service verleiht der CrushBank-Lösung Glaubwürdigkeit, wodurch wiederum die Leistungsfähigkeit der KI-Technologie von IBM Watson auch für die kleinsten Unternehmen verfügbar wird. „Wir nehmen diese Technologie und demokratisieren sie auf eine wirklich einfache Art und Weise für kleine und mittelgroße Unternehmen und Verbraucher. Und das macht KI viel allgegenwärtiger“, sagt Mullaney.
CrushBank (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) wurde 2017 in Syosset, New York, von zwei MSP-Veteranen mit jeweils mehr als 25 Jahren Erfahrung gegründet und hat die erste KI-gestützte IT-Help-Desk-Anwendung entwickelt. Mit Hilfe der Kognition, d. h. dem Prozess des Wissenserwerbs, denkt und lernt die CrushBank-Lösung und trifft Entscheidungen auf die gleiche Weise wie Techniker und Support-Teams. CrushBank optimiert den Help-Desk-Betrieb, was zu weniger Eskalationen auf Ebene 2 und höher führt. Help-Desk-Techniker verzeichnen eine Steigerung der Produktivität und die Zufriedenheit der Benutzer wird durch mehr Lösungen beim ersten Anruf erhöht.
Rechtshinweise
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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, Mai 2021.
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Das vorliegende Dokument ist ab dem Datum der Erstveröffentlichung aktuell und kann jederzeit von IBM geändert werden. Nicht alle Angebote sind in allen Ländern verfügbar, in denen IBM tätig ist.
Die genannten Leistungsdaten und Kundenbeispiele dienen ausschließlich zur Veranschaulichung. Tatsächliche Leistungsergebnisse hängen von den jeweiligen Konfigurationen und Betriebsbedingungen ab. DIE INFORMATIONEN IN DIESEM DOKUMENT WERDEN OHNE JEGLICHE AUSDRÜCKLICHE ODER STILLSCHWEIGENDE GARANTIE ZUR VERFÜGUNG GESTELLT, EINSCHLIESSLICH DER GARANTIE DER MARKTGÄNGIGKEIT, DER EIGNUNG FÜR EINEN BESTIMMTEN ZWECK UND DER GARANTIE ODER BEDINGUNG DER NICHTVERLETZUNG VON RECHTEN. Die Garantie für Produkte von IBM richtet sich nach den Geschäftsbedingungen der Vereinbarungen, unter denen sie bereitgestellt werden.