Top-Trends im Kundenservice

Die Kundenbindung wird aufgrund von Verhaltensänderungen, sozialen Einflüssen und der Leichtigkeit, mit der man zwischen Marken wechseln kann, immer fragiler. Mehr denn je müssen Unternehmen den Überblick über Veränderungen der Erfahrung im Kundenservice behalten, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und den gestiegenen Kundenanforderungen gerecht zu werden.

Eine Gartner-Studie aus dem Jahr 2025 ergab, dass 51 % der Service- und Support-Führungskräfte der Umsatzsteigerung mehr Priorität einräumten als im letzten Jahr.¹ Kundenservice ist ein notwendiger Bestandteil dieser Strategie. Ein guter Kundenservice kann die Markentreue stärken, während ein schlechter Service das Vertrauen und die Kundenbindung beeinträchtigen kann. Eine hervorragende Customer Experience unter Berücksichtigung des Datenschutzes ist der beste Weg, um den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens zu erhalten.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert den Kundenservice derzeit grundlegend. Die Verbraucher von heute erwarten schnelle Antworten und nahtlose Lösungen und fühlen sich mit KI-gestütztem Support zunehmend wohl, manchmal bevorzugen sie ihn sogar. Technologien wie intelligente Chatbots, vorausschauende Analyse und hochentwickelte KI-Agenten ermöglichen es Unternehmen, steigende Erwartungen mit größerer Geschwindigkeit, personalisierten Erlebnissen und höherer Effizienz zu erfüllen.

Ein erstklassiger Kundenservice erfordert mehr als nur Reaktionsfähigkeit – er erfordert Intelligenz, Personalisierung und Weitsicht. Hier sind einige der neuesten Trends und Technologien, die die Zukunft des Kundenservice prägen werden.

KI ermöglicht schnellere Antworten, intelligenten Support und personalisierte Erfahrungen. Tatsächlich meldeten erfahrene KI-Anwender (Unternehmen, die KI optimieren oder sie in ihren Kundenservicefunktionen einsetzen) eine um 17 % höhere Kundenzufriedenheit.²

Die Rolle der KI im Kundensupport entwickelt sich rasant, mit einer deutlichen Steigerung der Funktionen. Einfache Chatbots bearbeiten weiterhin routinemäßige, regelbasierte Anfragen und bieten schnelle Antworten auf einfache Fragen. Fortschrittlichere virtuelle Assistenten, die auf generativer KI und Large Language Models (LLMs) basieren, können natürliche, kontextbezogene Antworten liefern und komplexere Einzelaufgaben verwalten.

An vorderster Front steht agentische KI – autonome Agenten, die mehr als reine Konversation beherrschen. KI-Agenten können entscheiden, Workflows entwerfen und sich mit externen Tools wie Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), Datenbanken oder sogar anderen KI-Agenten verbinden, um komplexe Probleme mithilfe fortschrittlicher Algorithmen zu lösen. Diese spezialisierten Agenten sind für bestimmte Funktionen, wie Rechnungsstellung, Terminplanung oder Fehlerbehebung, optimiert und stellen den nächsten großen Schritt in der Automatisierung des Kundenservice dar.

Selbst in einer technologisch fortschrittlichen Welt sind zwischenmenschliche Beziehungen wichtig. Kunden wenden sich bei sensiblen, dringenden oder komplexen Angelegenheiten nach wie vor an Live-Agenten. Die Weiterbildung und Befähigung von Servicemitarbeitern mit emotionaler Intelligenz und Empathie ist ebenso wichtig wie die Optimierung des Technologie-Stacks.

Anstatt Kundenservice-Mitarbeiter zu ersetzen, wird KI zunehmend eingesetzt, um deren Leistung zu steigern und zu verbessern. Das National Bureau of Economic Research (NBER) fand heraus, dass die Produktivität von Kundensupport-Mitarbeitern um durchschnittlich 14 % stieg, wenn sie Zugang zu KI-Agenten erhielten.³

Die heutigen Support-Plattformen bieten menschlichen Mitarbeitern bei Bedarf Echtzeit-Empfehlungen, Antwortvorschläge und historische Kontextinformationen auf der Grundlage von Stimmungsanalysen. Durch die Reduzierung der kognitiven Belastung und die Optimierung der Entscheidungsfindung ermöglicht KI den Agenten, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können: Empathie zeigen, Urteilsvermögen beweisen und stärkere Kundenbeziehungen aufbauen.

Fortschrittliche KI-Systeme können auch bei Aufgaben nach der Interaktion helfen, wie das Zusammenfassen von Gesprächen, das automatische Ausfüllen von Kundenbeziehungsmanagement-Datensätzen (CRM) und das Markieren von Follow-ups. Infolgedessen verbessert KI die Kundenergebnisse und stärkt die Rolle der Support-Experten, indem sie routinemäßige Kundenserviceinteraktionen in Chancen für eine stärkere Kundenbindung verwandelt.

KI-gestützte Spracherkennung verändert den herkömmlichen Telefonsupport. Anstatt durch frustrierende „Drücken Sie 1“-Menüs zu navigieren, können Kunden ihr Problem jetzt in einfacher Sprache beschreiben. Moderne IVR-Systeme (Interactive Voice Recognition) nutzen dialogorientierte KI, um zu verstehen und auf natürliche Weise zu reagieren und die Erfahrung schneller, intuitiver und stressfreier zu machen.

Diese Upgrades verbessern nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern optimieren auch den Betrieb des Contact Centers. Eine große britische Bank beispielsweise verzeichnete einen Anstieg der Zufriedenheit mit einigen Antworten um 150 %, nachdem sie Natural Language Understanding in ihrem Supportsystem implementiert hatte.⁴

Personalisiertere Interaktionen spiegeln die Zukunft des Kundenservices wider, in der jeder Moment auf den Einzelnen zugeschnitten ist. 66 % der globalen Kundenservicemanager, die KI optimieren, verwenden generative KI, um die Personalisierung zu erhöhen.² Hyper-Personalisierung hebt den Kundenservice auf die nächste Stufe, indem Echtzeitdaten und KI genutzt werden, um jede Interaktion relevanter zu gestalten.

Im Gegensatz zur herkömmlichen Personalisierung, bei der grundlegende Informationen aus der Vergangenheit verwendet werden, ist Hyper-Personalisierung intelligenter und proaktiver. Es geht über die bloße Verwendung des Kundennamens oder früherer Käufe hinaus – Serviceteams greifen nun auf Kundenpräferenzen, das Surfverhalten und andere aktuelle Erkenntnisse zu, um zeitnah Hilfe und Vorschläge anzubieten. Dieser Ansatz unterstützt Unternehmen dabei, Unterstützung oder Empfehlungen genau dann anzubieten, wenn sie am nützlichsten sind, stärkt die Kundenbindung und sorgt für einen authentischeren, personalisierten Service.

Für die Kunden von heute sind nicht mehr die Kanäle wichtig sondern die Erfahrungen. Sie beginnen vielleicht mit einem Web-Chat, nehmen per E-Mail Kontakt auf und schließen die Kommunikation mit einem Telefongespräch ab. Allerdings erwarten sie, dass sich die gesamte Interaktion wie ein durchgehender Faden anfühlt.

Das bedeutet, dass Kundenservice-Teams Kundeninteraktionen über Call-Center, Text, soziale Medien und E-Mail orchestrieren müssen. An all diesen Berührungspunkten muss der vollständige Kontext bekannt sein, damit die Kunden sich nicht wiederholen und nicht einen Schritt zurückgehen müssen.

Um eine solche Dynamik zu erreichen, reicht es nicht aus, lediglich Omnichannel-Support anzubieten – es erfordert eine intelligente Koordination und konsistente Nachverfolgung der Metriken hinter den Kulissen. Supportsysteme müssen Kundendaten, Gesprächsverläufe und Präferenzen in Echtzeit zusammenführen, damit sowohl Agenten als auch KI-Tools dort weitermachen können, wo die letzte Interaktion aufgehört hat. Diese Orchestrierung steigert die Kundenzufriedenheit und fördert die Effizienz, indem sie Reibungsverluste und Redundanzen entlang der Customer Journey reduziert.

Während Kunden nahtlose Erlebnisse über alle Kanäle hinweg erwarten, bevorzugen viele heute Messaging als primäre Kontaktmethode. Messaging bietet den Komfort der asynchronen Kommunikation, sodass Benutzer Gespräche beginnen und beenden können, wenn sie Zeit dazu haben, ohne in der Warteschleife zu hängen oder durch Telefonmenüs navigieren zu müssen. Plattformen wie WhatsApp, SMS, Instagram-DMs und In-App-Chats sind zu beliebten Kanälen geworden, insbesondere für Mobile-First-Nutzer, die sich schnelle, natürliche Interaktionen wünschen.

Um diesen Erwartungen gerecht zu werden, müssen Unternehmen eine Infrastruktur aufbauen, die die Kommunikation in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit unterstützt und schnelle Reaktionszeiten über Messaging-Plattformen hinweg ermöglicht. KI-gestützte Assistenten übernehmen jetzt den Großteil der Anfangskommunikation, geben schnelle Antworten, führen die Benutzer durch die Workflows und eskalieren bei Bedarf an menschliche Mitarbeiter. Die Kombination von Automatisierung und menschlichem Support hilft Unternehmen, schnell zu reagieren und nachzufassen, wodurch sich im Laufe der Zeit stärkere Kundenbeziehungen aufbauen.

KI verwandelt Self-Service in ein intelligenteres, dynamischeres Erlebnis. Adaptive Wissensdatenbanken ersetzen statische FAQs und bieten einen relevanteren und reaktionsschnelleren Support. Virtuelle Agenten führen Benutzer durch mehrstufige Aufgaben und personalisierte Portale, die relevante Inhalte basierend auf dem Kundenverhalten anzeigen, ohne dass ein menschlicher Agent erforderlich ist.

Die Kunden von heute helfen sich gerne selbst – vorausgesetzt die Tools funktionieren. Moderne Self-Service-Plattformen bieten jetzt eine optimierte Benutzererfahrung und intelligente Backends, die Ergebnisse mithilfe von Empfehlungsmaschinen personalisieren, die auf Suchverlauf, bisheriges Verhalten und die Absicht der Kunden trainiert wurden. Das Ergebnis ist eine schnellere Lösung, eine höhere Kundenzufriedenheit und eine geringere Belastung der Support-Teams.

Führende Unternehmen konzentrieren sich nicht mehr auf die Problemlösung, sondern auf Vorbeugung. Anstatt darauf zu warten, dass Kunden Probleme melden, erkennt die KI jetzt erste Anzeichen von Problemen, wie Frustration, technische Probleme oder seltenere Nutzung. Diese Alerts helfen den Experten der Kundenbetreuung, früher einzugreifen, sei es, dass sie hilfreiche Tipps geben, vor einem möglichen Ausfall warnen oder eine schnelle Lösung anbieten.

Indem Probleme gelöst werden, bevor sie sich ausweiten, sorgen Unternehmen für einen reibungsloseren Ablauf für Kunden und Supportmitarbeiter. Proaktiver Support wird schnell zu einer Möglichkeit, sich abzuheben und großartige Customer Experience zu bieten.

Kunden haben im Laufe ihres Lebens Interaktionen mit vielen verschiedenen Unternehmen. Sie können gut zwischen Unternehmen, die einen guten Kundenservice bieten, und solchen, die diesen unterschätzen oder zu wenig in ihn investieren, unterscheiden. Schlechter Kundenservice ist ein großes Hindernis für das Unternehmenswachstum und die Kundenbindung.

Um einen hervorragenden Kundenservice zu bieten, müssen Unternehmen über wichtige Trends auf dem Laufenden bleiben, damit sie die Kundenerwartungen erfüllen können. Die Pandemie hat die digitale Transformation beschleunigt und die Anforderungen an schnellen, personalisierten Support erhöht. Für Marken ist es daher umso wichtiger, sich anzupassen.

Immer mehr Unternehmen setzen auf fortschrittliche Technologien wie generative KI, agentische KI und maschinelles Lernen. Tatsächlich geben 51 % aller KI-Anwender und 71 % der KI-Optimierer an, dass der Einsatz von KI im Kundenservice ihnen zu einer Umsatzsteigerung verholfen hat.²

IBM unterstützt Unternehmen seit mehr als einem Jahrzehnt bei der Anwendung vertrauenswürdiger KI in diesem Bereich. Generative KI hat außerdem das Potenzial, den Kunden- und Außendienst erheblich zu verändern, indem sie komplexe Anfragen versteht und menschenähnliche, dialogorientierte Antworten generiert.

IBM® Consulting bietet durchgängige Beratungsfunktionen in den Bereichen Design-Erfahrung, und Service-, Daten- und KI-Transformation. Durch den Einsatz des IBM® watsonx Portfolios an KI-Produkten und IBM watsonx Assistant, einer marktführenden dialogorientierten KI-Lösung, arbeiten wir mit Ihnen während des gesamten KI-Wertschöpfungsprozesses zusammen. Dieser Ansatz verbessert die dialogorientierte KI sowie die Erfahrung und optimiert den Call-Center-Betrieb und die Daten.