Stellen Sie sich die Frustration vor, die mit den Folgen eines kleinen Kotflügelschadens einhergeht – die Mühe, sich mit der Versicherungsgesellschaft zu befassen, herauszufinden, wie man einen Anspruch geltend macht, in der Warteschleife auf die Hilfe eines Vertreters zu warten und dann die Reparaturen in der Autowerkstatt zu vereinbaren , die Koordinierung der Zahlung und die Suche nach einer alternativen Transportmethode in der Zwischenzeit – und das alles, während Sie Ihren regulären, alltäglichen Aufgaben nachgehen. Allein der Gedanke ist anstrengend. Stellen Sie sich nun eine Zukunft vor, in der ein KI-gestützter virtueller Concierge den Anspruchsprozess in Ihrem Namen verwaltet und die damit verbundenen Komplexitäten bewältigt. Die KI arbeitet im Hintergrund, reicht Fotos des Schadens ein, reicht den Schadensfall ein, stimmt sich mit Ihrer bevorzugten Karosseriewerkstatt ab und bucht einen Mietwagen, der an Ihre Haustür geliefert wird – und das alles, ohne dass Sie ständig daran beteiligt sein müssen. Die KI arbeitet im Hintergrund, reicht Fotos des Schadens ein, reicht den Schadensfall ein, stimmt sich mit Ihrer bevorzugten Karosseriewerkstatt ab und bucht einen Mietwagen, der an Ihre Haustür geliefert wird – und das alles, ohne dass Sie ständig daran beteiligt sein müssen.
Während sich die KI-Technologie schnell weiterentwickelt, kann es für Verbraucher schwierig sein, zu erkennen, wie wir den oben beschriebenen Automatisierungsgrad erreichen, wenn einige der heutigen Chat- und Voicebots die Verbraucher frustriert und enttäuscht zurücklassen, weil sie an ihre Designgrenzen stoßen.
Auch wenn die heutigen Bots die Erwartungen der Kunden nicht immer erfüllen, haben sie den Weg für effektivere, nützlichere und leistungsfähigere Kundenerlebnisse in der Zukunft geebnet.
Die Entwicklungen von Chatbots
Heute der Weg Bots Die Kommunikation wurde von einem Menschen entwickelt, der sein Verhalten vorprogrammiert hat. Bots verlassen sich auf Pure Language Processing (NLP), um Verbraucher zu verstehen und mit ihnen zu kommunizieren. Deshalb beschränken sich Bots meist auf einfache Aufgaben wie das Stornieren von Bestellungen, das Verwalten von Retouren oder das Aktualisieren von Passwörtern. Darüber hinaus kann es von einer Organisation zur anderen große Unterschiede in ihrer Komplexität geben. Einige Bots sind auf Kundenkontext und Kundeninformationen ausgelegt, andere sind jedoch nicht so sorgfältig eingerichtet und verfügen nicht über die Fähigkeit, Informationen für zusammenhängende Erlebnisse zu verknüpfen, was dazu führen kann, dass Verbraucher in irrelevanten Haufen vorprogrammierter Antworten gefangen sind und Kunden warten müssen bis zu den Geschäftszeiten, um schließlich mit einem menschlichen Agenten zu kommunizieren.
Derzeit befinden sich die meisten Unternehmen in einem frühen Stadium der Automatisierung. Bots übernehmen einen beträchtlichen Teil der ersten Kundenansprache und erledigen einfache Aufgaben wie den Bestellstatus oder FAQs, während sie kompliziertere Aufgaben an menschliche Agenten weiterleiten. Während die KI weiter voranschreitet, werden wir sehen, wie die Technologie über die Automatisierung hinausgeht und beginnt, Kundenerlebnisse auf neue und leistungsstarke Weise zu personalisieren und zu optimieren – wodurch häufige Kundenprobleme gelindert werden und die Artwork und Weise, wie sie mit Marken interagieren, neu gedacht wird.
Mit der Einführung der generativen KI ist die nächste Technology von Bots da. Diese virtuelle Agenten sind in der Lage, kompliziertere Aufgaben zu erledigen, einschließlich Fehlerbehebung und Produktanfragen. Sie verknüpfen den historischen Kontext der Kunden mit dem Wissen und den Fähigkeiten der Organisation, sodass sie bestimmte Situationen erkennen können. Da virtuelle Agenten zunehmend in der Lage sind, immer komplexere Probleme zu lösen und die menschliche Sprache besser zu verstehen, wird sich die Wahrnehmung der Verbraucher verändern und einige Verbraucher werden aktiv nach virtuellen Agenten suchen, um mit einem Unternehmen in Kontakt zu treten.
Virtuelle Agenten sind darauf trainiert, die besten Agenten einer bestimmten Organisation zu modellieren. Sie sind in der Lage, großartige Ergebnisse für Kunden zu liefern und Verwaltungsaufgaben nach der Interaktion wie Fallzusammenfassungen und Folgemaßnahmen zu übernehmen, um einen effizienteren und effektiveren Service bei allen Gesprächen sicherzustellen. Kunden müssen nicht mehr lange warten oder sich mit Bots auseinandersetzen, die nicht ausgereift genug sind, um ihre Probleme ohne menschliche Hilfe oder Einfühlungsvermögen zu lösen. Gleichzeitig wird die Zeit der menschlichen Agenten entlastet, so dass sie sich auf die Kunden konzentrieren können, die ihre Unterstützung am meisten benötigen.
Bald werden wir die nächste Stufe ihrer Entwicklung erleben, wenn ausgefeiltere Methoden eingesetzt werden, die Emotionen und Gefühle aus dem, was Menschen sagen, extrahieren und diese gewähren können einfühlsame virtuelle Agenten die Fähigkeit, viel effektiver zu kommunizieren. Da sie die Feinheiten der menschlichen Sprache besser verstehen, führen sie nicht nur Gespräche mit einem natürlicheren Gefühl, sondern beurteilen auch den emotionalen Zustand eines Kunden und passen die Interaktion entsprechend an. Da es immer natürlicher wird, mit einem einfühlsamen virtuellen Agenten zu sprechen, bevorzugen immer mehr Kunden den Kontakt mit ihm gegenüber einem menschlichen Agenten, insbesondere wenn es um smart oder möglicherweise peinliche Themen geht.
Zu diesem Zeitpunkt wird der Großteil der Kundendienstinteraktionen durch KI abgewickelt. Immer wenn die Interaktion jedoch zu komplex oder emotional aufgeladen wird, wird der einfühlsame virtuelle Agent das Gespräch einbeziehen und an einen menschlichen Agenten übergeben.
KI-Concierges machen asynchronen Assist zur Realität
Da KI das Tempo der CX-Innovation beschleunigt, werden sich einfühlsame virtuelle Agenten entwickeln persönliche virtuelle Concierges die Kundenbedürfnisse antizipieren und praktisch alle Erfahrungen automatisieren. Diese leistungsstarken persönlichen virtuellen Concierges sind in der Lage, selbst die komplexesten Kundenanfragen zu bearbeiten und hochgradig personalisierte, einfühlsame und menschenähnliche Unterstützung zu bieten. Dadurch können sich die Mitarbeiter auf die sensibelsten oder einzigartigsten Kundengespräche konzentrieren, die immer noch die menschliche Word erfordern, während die überwiegende Mehrheit der Kunden keine Wartezeiten und asynchronen Assist genießen kann.
Anstatt einen Chat offen zu lassen oder in der Warteschleife zu bleiben, wie wir es heute tun, können Kunden darauf vertrauen, dass persönliche virtuelle Concierges asynchron an der Lösung ihrer Probleme arbeiten und sich melden, wenn das Drawback gelöst wurde. Nehmen Sie zum Beispiel den verbogenen Kotflügel – Sie haben Ihr Auto endlich aus der Werkstatt zurückbekommen, aber Ihre Versicherung hat einen Fehler gemacht und Ihren Anspruch abgelehnt. Anstatt in der Warteschleife zu sitzen und zu versuchen, einen Reside-Agenten zu erreichen, um den Fehler zu beheben, kümmert sich Ihr virtueller Concierge um die Streitigkeit – und teilt Ihnen anschließend mit, dass Ihr Anspruch nun genehmigt wurde.
Die Chatbots, mit denen wir heute vertraut sind, sind nur der Wendepunkt für tiefgreifendere KI-Implementierungen in der Zukunft. Chatbots haben bereits die Artwork und Weise verändert, wie Unternehmen mit ihren Kunden agieren und interagieren, aber in nicht allzu ferner Zukunft wird die nächste Technology von KI die Artwork und Weise, wie Kunden mit den Marken, die sie lieben, interagieren, Beziehungen aufbauen und Kundendienstprobleme lösen, dramatisch verändern.
Über den Autor
Dr. Peter Graf ist SVP of Technique bei Genesys. In seiner Rolle ist er für die Entwicklung, Kommunikation und Aufrechterhaltung der Genesys-Strategie verantwortlich. Bevor er 2017 zu Genesys kam, hatte Peter während seiner mehr als 25-jährigen Tätigkeit in der globalen Unternehmenssoftwarebranche verschiedene Führungspositionen in den Bereichen Strategie, Entwicklung und Advertising inne, insbesondere als Govt Vice President beim multinationalen Softwarekonzern SAP. Peter erwarb einen Doktortitel in Künstlicher Intelligenz an der Universität des Saarlandes und einen Grasp-Abschluss in Informatik und Wirtschaftswissenschaften an der Technischen Universität Kaiserslautern in Deutschland.
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