Was ist Contact-Center-Automatisierung?

Die Contact-Center-Automatisierung bezieht sich auf den Einsatz von KI-gestützter Technologie zur Automatisierung routinemäßiger Kundenserviceprozesse und wiederholt anfallender Tätigkeiten. Durch die Automatisierung bestimmter Prozesse in einem Contact-Center können die Servicemitarbeiter eines Unternehmens effizienter arbeiten und Kunden bei komplexeren Problemen zur Verfügung stehen.

Die Automatisierung von Routineaufgaben, die zuvor von Menschen ausgeführt wurden, kann die Effizienz steigern, die Kosten senken und die Gesamtgenauigkeit des Kundenservice verbessern, was letztlich einen großen Einfluss auf die gesamte Customer Experience (CX) hat. Einige der möglichen Anwendungsfälle für die Automatisierung des Contact Centers sind Chatbots, interaktive Sprachausgabe (IVR), Robotic Process Automation (RPA), Contact Center as a Service (CCaaS) und eine Online-Wissensdatenbank. Diese neuen Technologien, wie vorausschauende Analyse und prognostizierende Algorithmen, bieten viel Potenzial für Unternehmen, die auf die wachsende Verbrauchernachfrage eingehen und den Einfluss dieser Kundeninteraktionen auf die allgemeine Kundenzufriedenheit untersuchen möchten.

Servicemitarbeiter und virtuelle Agenten ergänzen sich gegenseitig und bieten einen erstklassigen Kundenservice. Beide sind entscheidend für die reibungslose Umsetzung der Workflow-Automatisierung und der betrieblichen Effizienz. Unabhängig davon kann bei der Contact-Center-Automatisierung häufig eine Call-Center-Software zur Verwaltung der Anrufweiterleitung und des Anrufvolumens implementiert werden.

Kunden wünschen sich bei der Geschäftsabwicklung mit einem Unternehmen ein reibungsloses Kundenerlebnis. Egal, welches Produkt oder welche Dienstleistung sie kaufen, sie möchten, dass es ein nahtloser Prozess ist. Und die Unternehmen erkennen endlich die Bedeutung von künstlicher Intelligenz, generativer KI und Automatisierungstools für einen hervorragenden Kundenservice.

Laut einem aktuellen Bericht des IBM Institute for Business Value ¹ implementiert eine große Anzahl von Unternehmen bereits generative KI im Kundenservice. Die Forscher befragten fast 1.500 Führungskräfte im Kundenservice und stellten fest, dass 67 % die Technologie bereits nutzen. Und mehr als 40 % nutzen generative KI, um Testfälle für das Training dialogorientierter KI zu erstellen.

Unternehmen lernen, dass ein außergewöhnlicher Kundenservice nicht mehr nur eine Priorität, sondern eine Voraussetzung ist. Kunden erwarten schnellere, intelligentere und personalisiertere Erlebnisse, unabhängig davon, wo oder wie sie das Unternehmen kontaktieren. Und das ohne die Notwendigkeit, zusätzliche Mitarbeiter für Callcenter oder Kundendienstabteilungen einzustellen. Die Automatisierung reduziert zeitraubende Aufgaben und unterstützt Anrufer schneller als je zuvor.

Untersuchungen zeigen auch, dass 97 % der Kundenserviceanbieter berichten, dass dialogorientierte KI einen positiven Einfluss auf die Kundenzufriedenheit ² hat.

Aber die Contact-Center-Automatisierung und Callcenter-Automatisierung unterscheiden sich nur geringfügig, obwohl beide oft synonym verwendet werden. Die Call-Center-Automatisierung ist jedoch nur ein Teilbereich der Contact-Center-Automatisierung. Beispielsweise kann sich ein Unternehmen mit einem Omnichannel-Kundenservice-Ansatz dafür entscheiden, sein Contact Center zu automatisieren, aber bestimmte Kanäle (z. B. Telefon, Website oder eine App) müssen dann ebenfalls automatisiert werden.

Wenn Unternehmen beginnen, Automatisierung in ihre Contact Center einzuführen, ist es wichtig, diese effektiv zu implementieren, um ihr Potenzial zu maximieren. Diese Best Practices können Unternehmen dabei helfen, schneller als je zuvor auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und Kundenprobleme zu lösen.

Vor der Bereitstellung automatisierter Systeme ist es wichtig, klare Ziele und Vorgaben zu definieren. Ganz gleich, ob das Ziel darin besteht, Wartezeiten zu verkürzen, die Problemlösung beim ersten Anruf zu verbessern oder Betriebskosten zu senken: Die Automatisierung hat ein eindeutiges Ziel. Es ist wichtig zu erkennen, welche Aufgaben effektiv automatisiert werden können, wie etwa häufig gestellte Fragen (FAQs), grundlegende Fehlerbehebung oder Terminplanung, und gleichzeitig zu verstehen, welche Aufgaben weiterhin menschliches Eingreifen erfordern. Durch eine ordnungsgemäße Definition des Umfangs kann sichergestellt werden, dass die Automatisierung einen Mehrwert schafft, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen.

Heutzutage interagieren Kunden mit Unternehmen über verschiedene Plattformen, darunter Kundenanrufe, Live-Chat, E-Mail, soziale Medien und mobile Apps. Eine wichtige Best Practice für die Contact-Center-Automatisierung ist die Implementierung einer Omnichannel-Automatisierung, bei der alle Kanäle in einem einheitlichen System integriert und verwaltet werden, und zwar mit einem System, das sich problemlos in ein bestehendes CRM integrieren lässt. Dies fördert die Konsistenz der Kundeninteraktionen, da automatisierte Antworten nahtlos von einem Kanal auf einen anderen übertragen werden können. So kann beispielsweise ein Kunde, der ein Gespräch per Chat beginnt, nahtlos zum E-Mail- oder Sprachsupport wechseln, ohne sich wiederholen zu müssen, und alle Kundeninformationen sind bereits für den Mitarbeiter vorhanden.

Wenn Sie eine Automatisierung einführen, fangen Sie am besten klein an, indem Sie einfachere, besser vorhersehbare Aufgaben automatisieren. Ein guter Anfang ist die Automatisierung von Routineanfragen wie Geschäftszeiten, Bestellstatus oder FAQs. Wenn sich die Automatisierung als effektiv erweist, kann sie skaliert werden, um komplexere Aufgaben zu bewältigen, z. B. personalisierte Unterstützung oder Transaktionsverarbeitung. Eine schrittweise Implementierung ermöglicht es dem Unternehmen, Prozesse zu verfeinern und potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen, wodurch das mit einer groß angelegten Automatisierung verbundene Risiko minimiert wird.

Die KI-gestützte Automatisierung kann die Erfahrung der Kunden durch personalisierten Kundensupport erheblich verbessern. Durch den Einsatz von Tools zur Automatisierung von Contact Centern kann ein Unternehmen Kundendaten analysieren und maßgeschneiderte Empfehlungen bereitstellen, Probleme auf Grundlage früherer Interaktionen lösen oder Kunden bei Bedarf an menschliche Agenten weiterleiten. Ein personalisierter Ansatz trägt zu einer aussagekräftigeren Interaktion mit Kunden bei, was zu einer stärkeren Kundenbindung und Markentreue führen kann.

Servicemitarbeiter sind für den Kundenservice nach wie vor wichtig und müssen hinzugezogen werden, wenn komplexe oder sensible Probleme zu lösen sind. Es ist wichtig, einen reibungslosen Übergabeprozess zwischen den automatisierten Self-Service-Optionen der Systeme und dem Servicemitarbeiter zu gestalten, um sicherzustellen, dass die Serviceerfahrung zufriedenstellend ist. Wenn die Automatisierung feststellt, dass sie das Anliegen eines Kunden nicht vollständig beantworten kann, sollte sie in der Lage sein, das Problem an einen erfahrenen Servicemitarbeiter weiterzuleiten, ohne dass es zu Verzögerungen oder Frustrationen kommt. Wenn Sie den Agenten einen vollständigen Kontext der vorherigen Interaktionen zur Verfügung stellen, können sie effektiver reagieren und den Aufwand für die Kunden reduzieren.

Automatisierung ist kein einmaliges Setup und erfordert eine kontinuierliche Überwachung und Optimierung. Unternehmen müssen regelmäßig wichtige Leistungskennzahlen (KPI) wie Reaktionszeit, Kundenzufriedenheitswert, Bearbeitungszeit, Lösungsrate beim ersten Anruf und Kosteneinsparungen analysieren, um die Wirksamkeit der Automatisierung zu beurteilen. Es ist wichtig, das Kundenfeedback kontinuierlich zu analysieren, um Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden können. Da sich Automatisierungstechnologien ständig weiterentwickeln, müssen Unternehmen ihre Systeme aktualisieren, um von den neuen Funktionen und Möglichkeiten zu profitieren. Dieser iterative Ansatz stellt sicher, dass das Contact Center effizient bleibt und sich an die Customer Journey anpassen kann.

Die Automatisierung von Contact Centern kann für Unternehmen in der heutigen schnelllebigen Technologie-Welt eine entscheidende Rolle spielen. Die Automatisierung von Contact Centern bietet Unternehmen, die ihre Abläufe optimieren und Kosten senken möchten, mehrere Vorteile mit Tools wie Chatbots, KI-gestützten virtuellen Assistenten und Self-Service-Portalen.

Ein traditionelles Contact Center ist mit erheblichen Arbeitskosten verbunden, da menschliche Agenten für die Bearbeitung von Kundenanfragen benötigt werden. Die Automatisierung verringert die Abhängigkeit von Servicemitarbeitern bei sich wiederholenden Aufgaben wie der Beantwortung häufig gestellter Fragen oder der Bearbeitung einfacher Anfragen. So können Unternehmen ein höheres Volumen an Kundeninteraktionen bewältigen, ohne ihre Belegschaft kontinuierlich skalieren zu müssen. Im Laufe der Zeit führen diese Ergebnisse zu erheblichen Kosteneinsparungen.

Kunden erwarten heute sofortigen, rund um die Uhr verfügbaren Support. Automatisierte Systeme wie Chatbots und IVR-Systeme ermöglichen es Unternehmen, auch außerhalb der regulären Geschäftszeiten sofortige Hilfe zu leisten. Diese Tools können schnell grundlegende Anfragen adressieren und bieten Antworten in Echtzeit, wodurch die Kundenzufriedenheitswerte (CSAT) verbessert und Customer Journey Maps beeinflusst werden. Darüber hinaus kann eine Automatisierungstechnologie wie die Stimmungsanalyse einem Unternehmen helfen, die Gefühle eines Kunden zu verstehen und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Größe eines Kontaktzentrums kann je nach einer Reihe von Faktoren schwanken. Zum Beispiel sind Kontaktzentren aufgrund von Faktoren wie Produkteinführungen, Saisonverkäufen oder Krisen oft mit einem Anstieg der Kundennachfrage konfrontiert. Die Automatisierung ermöglicht es Unternehmen, ihre eigenen Abläufe schnell zu skalieren, ohne zusätzliche Mitarbeiter einstellen und schulen zu müssen. KI-gestützte Systeme können Tausende von Interaktionen gleichzeitig verarbeiten und stellen so sicher, dass der Kundenservice auch in Zeiten mit hohem Traffic hoch bleibt.

Automatisierte Systeme erfassen große Mengen an Daten zur Kundeninteraktion, die analysiert werden können, um intelligente und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen können diese Daten nutzen, um häufige Schwachstellen zu identifizieren, ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern und ihre Contact-Center-Strategien zu verfeinern. Die Automatisierung ermöglicht auch eine bessere Verfolgung von Leistungsmetriken, wie Reaktionszeit, Lösungszeit und Kundenzufriedenheitsraten, die zur weiteren Optimierung von Betriebsabläufen und Workflows genutzt werden können. Neue Technologien können auch die Dateneingabe verwalten und den Prozess vereinfachen, wodurch das Risiko menschlicher Fehler verringert wird.

Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können sich menschliche Agenten auf komplexere, wertschöpfendere Interaktionen konzentrieren. Dies steigert nicht nur die Produktivität, sondern auch die Arbeitszufriedenheit der Agenten, die sich eher mit sinnvollen als mit sich wiederholenden, einfachen Aufgaben beschäftigen. Die Automatisierung trägt auch dazu bei, Burnout zu reduzieren, indem das Volumen monotoner Aufgaben minimiert wird.

Chatbots sind eine der gängigsten Formen der Contact-Center-Automatisierung und bieten Kunden rund um die Uhr sofortige Antworten. Der Chatbot kann einfache Anfragen wie Produktverfügbarkeit, Bestellstatus, Preisgestaltung und häufig gestellte Fragen bearbeiten, ohne dass ein virtueller Assistent erforderlich ist. Wenn ein Kunde beispielsweise die ETA einer Bestellung anfordert, kann der Bot in Echtzeit auf die Bestelldaten zugreifen und innerhalb von Sekunden eine Aktualisierung vornehmen. Diese Automatisierung reduziert die Wartezeiten für Kunden und das Risiko menschlicher Fehler.

Fallstudie: Camping World implementierte IBM® watsonx Assistant, um eine auf den Menschen ausgerichtete Lösung für die Kundenbetreuung zu schaffen. Seit März 2022 ist das Kundenengagement bei Camping World um 40 % gestiegen und die Wartezeit auf 33 Sekunden gesunken.

Die IVR-Systeme ermöglichen es Kunden, mit automatisierten Menüs zu interagieren, um häufige Probleme zu lösen, ohne mit einem Live-Agenten zu sprechen. Wenn ein Kunde beispielsweise mit dem Kundenservice telefoniert, kann das IVR-System dabei helfen, Anrufe auf der Grundlage der Eingabe an die richtige Abteilung oder den entsprechenden Agenten weiterzuleiten und so fehlgeleitete Anrufe zu reduzieren. Ein Call-Center kann speziell über eine Wähltechnologie verfügen, mit der Telefonnummern von Kunden automatisch angerufen werden können.

Fallstudie: Das alte IVR-System von Humana leitete zu viele Anrufe an Servicemitarbeiter weiter. Das Unternehmen arbeitete dann mit IBM zusammen, um einen Provider Services Conversational Voice Agent with Watson zu entwickeln. Mit der Lösung konnten Anfragen zu einem Drittel der Kosten des bestehenden Systems bearbeitet werden, und auch die Antwortquote war insgesamt höher - fast doppelt so hoch wie bei dem vorherigen automatischen IVR-System.

Self-Service-Portale geben Kunden die Möglichkeit, Probleme selbstständig zu lösen, z. B. die Verwaltung von Kontoeinstellungen, die Behebung allgemeiner Probleme oder die Bearbeitung von Rücksendungen. Der Zugriff auf diese Portale erfolgt über eine Website oder eine mobile App, was sowohl dem Kunden als auch dem Unternehmen Zeit spart. Indem sie Routineaufgaben automatisieren und den Kunden die Kontrolle überlassen, können Unternehmen Prozesse rationalisieren und Kundenanfragen einschränken.

Fallstudie: American Airlines wollte ihren Kunden einen schnelleren und bequemeren Service bieten und wandte sich an IBM, um Hilfe zu erhalten. Nach nur viereinhalb Monaten Projektlaufzeit wurde die Dynamic Rebooking App auf acht Flughäfen in Produktion gegeben. American hat jetzt eine App, die einfach zu bedienen ist und auf der Grundlage von Kundenfeedback angepasst werden kann. 

Automatisierungstechnologie kann Terminplanung, Bestätigungen und Erinnerungen optimieren. Kunden können Termine über ein automatisiertes System buchen, verschieben oder stornieren, das mitHilfe von prädiktiver Technologie arbeitet, sodass bei der routinemäßigen Terminvergabe weniger Mitarbeiter benötigt werden. Darüber hinaus können automatische Erinnerungen per E-Mail, Text oder Sprache verschickt werden, um die Zahl der Nichtteilnehmer zu reduzieren.

KI-gestützte Automatisierung kann verwendet werden, um Support-Tickets automatisch zu erstellen, zu kategorisieren und zu priorisieren. Wenn ein Kunde ein Problem per E-Mail, Chat oder über andere Kanäle meldet, kann das System Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwenden, um das Problem zu verstehen, es dem entsprechenden Team zuzuweisen und sogar mögliche Lösungen vorzuschlagen. Dies beschleunigt den Lösungsprozess und trägt dazu bei, dass Tickets effizient bearbeitet werden.

Fallstudie: Vodafone Ireland hat sich mit Expert Labs zusammengetan,um seinen virtuellen Assistenten TOBi auf der neuesten watsonx Assistant-Plattform neu bereitzustellen. Die neue Plattform verfügte über GenAI-Funktionen und erwies sich als vorteilhaft, da die Durchlaufzeit für die Erstellung neuer Gesprächsabläufe deutlich verbessert und die Eindämmungsrate sprunghaft anstieg. 

Zu wissen, was der Kunde will, bevor er danach fragen muss, ist in Unternehmen keine ungewöhnliche Denkweise. Automatisierungstools können für eine proaktive Kontaktaufnahme mit Kunden eingesetzt werden, um genau das zu tun. So können Unternehmen Kunden beispielsweise automatisch über Systemausfälle, Versandverzögerungen oder Rückrufaktionen informieren, bevor sie sich an den Support wenden. Die proaktive Information der Kunden über mögliche Probleme oder Veränderungen kann die Zufriedenheit erhöhen, indem sie Frustration abbaut und zeitnahe, relevante Informationen liefert.

Fallstudie: Die Stadt Helsinki und IBM Consulting® haben gemeinsam 10 virtuelle Assistenten entwickelt und betrieben, darunter einen „Multi-Chatbot“, der virtuelle Assistenten verschiedener Gesundheits- und Sozialeinrichtungen in sich vereint. Die virtuellen Assistenten wurden entwickelt, um den Bürgern zu helfen, von den Diensten in der Hauptstadtregion Helsinki zu profitieren.

Automatisierte Systeme können dazu verwendet werden, Leads anzusprechen und zu qualifizieren, bevor sie an menschliche Vertriebsmitarbeiter weitergegeben werden. Chatbots könnten zum Beispiel eingesetzt werden, um potenzielle Kunden auf einer Website oder einer Social-Media-Plattform anzusprechen, indem sie Fragen zu ihren Bedürfnissen stellen und Produktempfehlungen geben. Anhand der Antworten des Kunden kann das System einschätzen, ob der Kontakt zu ihm passt und entweder zusätzliche Informationen bereitstellen oder das Gespräch an einen menschlichen Agenten weiterleiten.

Fallstudie: Als durch COVID-19 Schaden beim Uhrenhändler TAG Heuer entstand, hatten IBM und Salesforce bereits daran gearbeitet, den E-Commerce-Bereich des Unternehmens aufzubauen. Die Lockdowns haben ihre Arbeit immens beschleunigt, insbesondere der Fokus auf Personalisierung. Das Unternehmen hat die Pandemie überstanden und verzeichnete im Jahr 2020 ein dreistelliges Wachstum. 

Kundenfeedback ist entscheidend, um zu verstehen, wie gut ein Kundenservice-Workflow funktioniert und wie zufrieden ein Kunde mit dem Unternehmen ist. Nach einer Kundeninteraktion können automatisierte Umfragen über verschiedene Kanäle wie E-Mail, SMS oder sogar innerhalb des IVR-Systems versendet werden. Diese Umfragen können automatisch Zufriedenheitswerte, Net Promoter Scores (NPS) oder detailliertes Feedback zu Interaktionen und der Leistung der Agenten erfassen. Unternehmen können wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um den Kundenservice zu verbessern und veraltete Prozesse zu optimieren.