Zusammenführung menschlicher und künstlicher Agenten für ein verbessertes Kundenerlebnis

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Unternehmen wissen, dass es wichtig ist, nicht nur gute Produkte oder Dienstleistungen anzubieten, sondern auch ein großartiges Kundenerlebnis zu bieten. Unternehmen kämpfen oft mit einem hohen Anfrageaufkommen, inkonsistenter Servicequalität und steigenden Betriebskosten.

68 % der Kunden, die ihre Geschäftsbeziehung mit Unternehmen beenden, tun dies aufgrund des schlechten Kundendienstes und nicht aufgrund von Unzufriedenheit mit dem Produkt oder der Dienstleistung.

– Die Studie der American Administration Affiliation

Was macht einen Kunden glücklich?

• Schnelle Bearbeitungszeit: Ganz gleich, ob es darum geht, ihre Produkte schnell zu erhalten oder ihre Anfragen schneller zu klären – die Kunden schätzen eine schnelle Antwort.
• Produkte von besserer Qualität: Kunden erwarten, dass das Produkt oder die Dienstleistung, die sie erhalten, intestine verarbeitet ist und wie vorgesehen funktioniert.
• Einfache Abfrageauflösung: Kein Unternehmen möchte frustrierte Kunden. Die Zufriedenheit der Kunden durch die Lösung ihrer Probleme zu erhalten, ist der Schlüssel zu erfolgreichen und längeren Kundenbeziehungen.
• Verfügbarkeit eines Kundenbetreuers: Manchmal möchten die Leute einfach mit einem echten Menschen sprechen. Ein hilfsbereiter Mitarbeiter zeigt dem Kunden, dass sich das Unternehmen um ihn kümmert.

Wie können Sie all dies sicherstellen?

Die Antwort ist einfach: KI-Agenten. Indem sie die Fähigkeiten und Skalierbarkeit der KI zusammen mit menschlichem Einfühlungsvermögen und Verständnis nutzen, können Unternehmen ihren Kundensupport verbessern. Dies gewährleistet ein nahtloses, personalisiertes und effizientes Kundenerlebnis.

Was sind KI-Agenten und wie verändern sie den Kundensupportprozess?

KI-Agenten sind Softwareprogramme, die lernen und autonom handeln können. Sie können Aufgaben wie das Beantworten von Fragen, das Lösen von Problemen und sogar das Treffen von Entscheidungen übernehmen, um bestimmte Ziele zu erreichen. KI-Agenten können Ihnen bei der Lösung geschäftlicher Probleme helfenwie zum Beispiel:

Eingeschränkte Skalierbarkeit der Agenten

Es ist schwierig, Kundenanfragen während der Stoßzeiten oder bei unerwarteten Anfragenspitzen zu bearbeiten. Dies kann zu längeren Wartezeiten führen und die Kunden frustrieren. Dies wiederum schadet dem Ruf der Marke.

Mit KI-Agenten können Sie Kundenanfragen effizient bearbeiten, indem Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) integrieren. KI-Agenten können menschliche Agenten bei der grundlegenden Fehlerbehebung erheblich entlasten.

Inkonsistenz und Wissenslücke

Häufig sind Information Base-Artikel (KB) nicht sofort verfügbar oder werden nicht regelmäßig aktualisiert. Dies erschwert die Aufrechterhaltung konsistenter und genauer Informationen im gesamten Supportteam.

KI-Agenten können bei der Automatisierung der KB-Erstellung und -Aktualisierung helfen. Dadurch wird sichergestellt, dass Help-Agenten alle erforderlichen Informationen zur Hand haben, um eine schnellere Lösung zu ermöglichen.

Stimmungsanalyse und proaktiver Help

Es ist eine mühsame Aufgabe, die Kundenstimmung in den Help-Tickets manuell zu ermitteln. KI-Agenten ermöglichen Unternehmen die Analyse von Texten zur Stimmungsanalyse. Durch die Analyse von Texten auf emotionale Hinweise können diese Instruments frustrierte Kunden kennzeichnen, wodurch ein proaktives Eingreifen menschlicher Agenten ermöglicht und eine Eskalation verhindert wird.

Hauptmerkmale von AI Brokers

Autonomie

KI-Agenten arbeiten unabhängig und führen die erforderlichen Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff aus. Sie sind außerdem zum adaptiven Lernen fähig. Dies trägt dazu bei, die Leistung von KI-Agenten im Laufe der Zeit zu verbessern.

Reaktivität und Proaktivität

KI-Agenten können in Echtzeit auf Veränderungen in der Umgebung reagieren, wie zum Beispiel bei selbstfahrenden Autos. Sie können auch zukünftige Bedürfnisse vorhersehen und proaktiv Maßnahmen ergreifen.

Interaktivität

KI-Agenten können effizient mit menschlichen Agenten zusammenarbeiten, um einen besseren Kundenservice zu bieten und komplexe Ziele zu erreichen.

Intelligenz

KI-Agenten verwenden ML-Modelle und KI-Algorithmen für verschiedene Anwendungsfälle. Sie können Unternehmen beispielsweise mit Erinnerungen an vorausschauende Wartung unterstützen, den nächsten Einkauf eines Kunden vorhersagen und Upselling-Möglichkeiten vorschlagen.

Was sind die Schlüsselkomponenten von KI-Agenten?

KI-Agentenarchitektur bezieht sich auf die zugrunde liegende Struktur, die es einem KI-Agenten ermöglicht, seine Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und Aktionen auszuführen. Hier sind die wichtigsten Komponenten:

Wahrnehmungsmodul

Dieses Modul ermöglicht es KI-Agenten, über Sensoren wie Kameras, Mikrofone, APIs usw. Informationen über die Umgebung zu sammeln.

Lernmodul

Dieses Modul ermöglicht es den Agenten, ihre Leistung durch Lernen mithilfe verschiedener Modelle des maschinellen Lernens (ML) wie bestärkendem Lernen oder überwachtem Lernen zu verbessern.

Modul „Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung“

Agenten müssen mit Daten versorgt werden, um Schlussfolgerungen und Folgerungen ziehen zu können. Mit Techniken wie Logikregeln, semantischen Netzwerken oder Wahrscheinlichkeitsmodellen können Agenten Informationen über die Organisation gewinnen.

Aktionsauswahlmodul

Mit diesem Modul können die Agenten die Informationen verarbeiten und entscheiden, welche Maßnahmen zu ergreifen sind. Dabei kann es sich um Planungsalgorithmen oder Entscheidungsrahmen handeln.

Aktionsmodul

Dieses Modul ermöglicht es Agenten, die Aktion in reale Befehle umzusetzen. Bei einem physischen Roboter kann es sich um die Steuerung von Motoren handeln. Bei Software program kann es sich um das Senden von Nachrichten handeln.

Diese Komponenten arbeiten in einem Zyklus zusammen:

Einige Architekturen können auch zusätzliche Komponenten enthalten, beispielsweise ein Kommunikationsmodul für die Interaktion mit anderen Agenten und ein Leistungsüberwachungsmodul zum Verfolgen der Effektivität des Agenten.

Wie können KI und Mensch zusammenarbeiten, um optimalen Kundensupport zu bieten?

Die Implementierung einer erfolgreichen Zusammenarbeit zwischen KI und Mensch erfordert einen klar definierten Ansatz:

Aufgabenidentifikation und Prozessautomatisierung

Sie sollten Faktoren wie Anfragehäufigkeit, Lösungszeit und erforderliches Fachwissen des Agenten berücksichtigen. Identifizieren Sie regelbasierte Aufgaben mit hohem Volumen, die Sie automatisieren möchten.

Auswahl der richtigen KI-Instruments

1. NLP-gestützte Chatbots: Integrieren Sie problemlos Chatbots, die natürliche Sprache verstehen, FAQs beantworten und Kundendaten erfassen können.
2. ML-gestützter virtueller Assistent: Automatisieren Sie Aufgaben wie Terminplanung, Ticketweiterleitung und mehr.
3. Instruments zur Stimmungsanalyse mit Textklassifizierungsfunktionen: Klassifizieren Sie Textstimmungen (positiv, negativ, impartial) und kennzeichnen Sie frustrierte Kunden.
4. KI-gestütztes Wissensdatenbankmanagement: Automatisieren Sie die Erstellung, Aktualisierung und Informationsabfrage von Wissensdatenbanken.

Integration und Skalierbarkeit

Integrieren Sie KI-Instruments in vorhandene CRM-Systeme und andere Ticketing-Instruments. KI-Agenten mit flexiblen Skalierungsoptionen, um zukünftigen Anforderungen gerecht zu werden.

Schulung und Befähigung

Investieren Sie in die Schulung menschlicher Mitarbeiter hinsichtlich KI-Funktionen, Eskalationsprotokollen und effektiven Zusammenarbeitspraktiken.

Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung

Verfolgen Sie wichtige Kennzahlen wie Lösungszeiten, Agentenarbeitsbelastung und Kundenzufriedenheit. Analysieren Sie Daten, um Verbesserungsbereiche zu identifizieren und Ihre Strategie für die Mensch-KI-Zusammenarbeit im Laufe der Zeit zu verfeinern.

Erfolgsmessung und kontinuierliche Verbesserung: Die Macht der Mensch-KI-Zusammenarbeit bei der Agentenleistung

Erfolgsmetriken definieren

Legen Sie klare Kennzahlen fest, die mit den Zielen Ihres KI-Agenten übereinstimmen. Berücksichtigen Sie diese Ziele:

• Effizienz: Reduzierte Lösungszeiten und mehr automatisch bearbeitete Anfragen.
• Genauigkeit: Verbesserte Aufgabenabschlussraten und geringere Fehlerraten bei Empfehlungen oder Vorhersagen.
• Kundenzufriedenheit: Höhere CSAT-Werte, optimistic Stimmungsanalyse bei Interaktionen.
• Einsparmaßnahmen: Reduzierte Betriebskosten durch Automatisierung.
• Quantitative und qualitative Kennzahlen: Messen Sie die Lösungszeit zusammen mit qualitativen Erkenntnissen menschlicher Agenten, wie etwa Kundenbefragungen und Suggestions menschlicher Agenten.

Datenerfassung und kollaboratives Monitoring

Agent-Leistungsdaten

• Eingabe-/Ausgabeprotokolle: Menschliche Mitarbeiter können potenzielle Verbesserungsbereiche identifizieren.
• Aktionsprotokolle: Überwachen Sie die von Agenten durchgeführten Aktionen, um gemeinsam deren Wirksamkeit zu analysieren.

Benutzerinteraktionsdaten

• Clickstream-Daten: Menschliche Agenten können UX-Probleme identifizieren, indem sie Benutzerklicks und -navigation analysieren.
• Stimmungsanalyse: Verfeinern Sie die Sprachverarbeitungs- und Reaktionsfähigkeiten des KI-Agenten durch menschliches Suggestions zur Stimmungsanalyse.

Auswertung und Analyse

Regelmäßige Rezensionen:

• Analysieren Sie die gesammelten Daten und bewerten Sie die Leistung der Agenten anhand definierter Kennzahlen. Menschliche Agenten können bei diesen Überprüfungen wertvolle Erkenntnisse liefern.

Identifizierung von Verbesserungsbereichen:

• Genauigkeitsprobleme: Analysieren Sie Fehler mit menschlichen Agenten, um Schwächen im Wissen oder Denkvermögen von KI-Agenten zu ermitteln.
• Ineffizienz: Identifizieren Sie Engpässe bei der Verarbeitung oder den Reaktionszeiten.
• Benutzererfahrung: Verwenden Sie qualitative Daten und menschliches Suggestions, um die Probleme der Benutzer zu verstehen und das Interaktionsdesign des KI-Agenten zu verbessern.

Kontinuierliche Verbesserung und Techniken

• Neutraining des Modells: Trainieren Sie das KI-Modell mit neuen Daten oder einem angepassten Algorithmus basierend auf den identifizierten Problemen neu.
• Regelbasiertes Replace: Aktualisieren Sie die Regeln mit menschlichen Eingaben, um Mängel zu beheben und sie an die sich ändernden Benutzeranforderungen anzupassen.
• Verbesserung der Schnittstelle: Optimieren Sie die Benutzeroberfläche anhand von Benutzerfeedback und in Zusammenarbeit mit menschlichen Agenten, um die Benutzerfreundlichkeit und Übersichtlichkeit zu verbessern.

Reale Einsatzmöglichkeiten von KI-Agenten

Hilton Resorts

Diese weltweit führende Hotelkette integrierte KI-Agenten, um das Gästeerlebnis zu verbessern. Sie setzten KI-Chatbots ein, um einfache Anfragen zu beantworten und ihren Gästen Eating places zu empfehlen. So konnten sich die menschlichen Agenten auf komplexe Probleme konzentrieren, die persönliche Unterstützung erforderten.

Das Ergebnis:

• Deutliche Verkürzung der Lösungszeiten
• Steigerung der Gästezufriedenheit

Berkshire Hathaway HomeServices Fox & Roach

Dieses in Philadelphia ansässige Immobilienunternehmen hat einen KI-Agenten implementiert, um die monatlich generierten Lead-Generierungsmöglichkeiten zu erhöhen. Sie haben einen KI-Chatbot namens Taylor eingesetzt. Er hilft dabei, effektiv mit Hunderten von Web site-Besuchern in Echtzeit zu interagieren.

Das Ergebnis:

• Steigern Sie die On-line-Lead-Generierung um mehr als 71 %
• Erstellen Sie erfolgreiche personalisierte Nurturing-Kampagnen mit einer Öffnungsrate von 40 %

KLM Royal Dutch Airways

Diese älteste Fluggesellschaft der Welt verwendet Dialogflow von Google für ihren KI-Agenten namens Blue Bot (BB). Sie wollte ihren Fluggästen einen Gesprächsansatz bieten. BB ermöglicht es den Passagieren von KLM, problemlos Tickets zu buchen, bietet Flugtipps, teilt Wettervorhersagen und vieles mehr.

Das Ergebnis:

• Außergewöhnliche Buchungserlebnisse
• Schnellere Problemlösung

Nutzen Sie die symbiotische Zusammenarbeit von menschlichem und KI-basiertem Kundensupport

Indem Sie diese Mensch-KI-Partnerschaft eingehen und die hier beschriebenen Strategien umsetzen, können Sie Ihr Help-Ökosystem umgestalten. Gehen Sie über die bloße Erfolgsmessung hinaus – nutzen Sie diese Erkenntnisse, um kontinuierliche Verbesserungen voranzutreiben und das wahre Potenzial Ihrer KI-Agenten freizusetzen. Investieren Sie in die erfolgreiche Zusammenarbeit von Menschen und KI-Agenten; sie ist der Schlüssel zur Freisetzung des wahren Potenzials Ihres Kundensupports.