Die neue Welle des Kundensupports? KI-basierte Suche

In den letzten anderthalb Jahren konnten wir alle beobachten, wie die Pandemie das Verbraucherverhalten radikal verändert hat: Der Online-Einkauf ist in einem historischen Tempo gewachsen, während die Besucherzahlen in physischen Geschäften zurückgegangen sind -- manchmal sogar ziemlich drastisch. Daher ist es auch keine Überraschung, dass der E-Commerce-Markt im Jahr 2020 um 45 % gewachsen ist. Was Sie aber vielleicht nicht wissen, ist, dass auch die Zahl der Support-Tickets seit dem letzten Jahr um satte 30 % gestiegen ist.

Was ist der Grund für diese Verschiebung? Kurz gesagt sind es die Kunden: 55 % der Verbraucher gaben an, dass ihre Ansprüche an den Kundenservice im Anschluss an die Pandemie gestiegen sind. 82 % der Verbraucher gehen davon aus, dass sie den Kundenservice auch weiterhin so häufig kontaktieren werden wie während der Pandemie. Weitere 10 % geben an, dass sie sogar noch häufiger den Kontakt suchen werden.

Aber sind die Support-Teams auf diesen Anstieg vorbereitet?

Die Antwort lautet leider nein. Service- und Support-Teams werden mit Anfragen über alle Kanäle überschwemmt, vom Telefon über E-Mails bis hin zum Chat. Gleichzeitig fühlen sich nur 36 % der Service-Profis ausreichend darauf vorbereitet sind, einen solchen Anstieg an Fällen zu bewältigen. Und das ist ein kostspieliges Problem: Forbesberichtet, dass ein schlechter Kundensupport Unternehmen 75 Milliarden Dollar pro Jahr kostet. Außerdem kann die Neukundengewinnung fünfmal so viel kosten wie die Bindung bestehender Kunden durch besseren Service.

Aber es ist nicht alles negativ. Da KI und digitale Tools neue Wege der Interaktion mit der Kundschaft ermöglichen, gibt es einen besseren Weg zur Entlastung von Mitarbeitenden und zur Senkung der Supportkosten -- und das bei gleichzeitig besserem Kundenerlebnis. Wir sprechen von der KI-Suche.

Der erste Schritt zur Support-Automatisierung: Aufgabenautomatisierung

An dieser Stelle sei gesagt, dass sich die Support-Modelle in den letzten Jahren dank der fortschreitenden Automatisierung stark weiterentwickelt haben.

Hier eine kurze Geschichtsstunde: Das Konzept der Automatisierung ist bereits ziemlich alt, so alt wie Homer im alten Griechenland. Die Aufgabenautomatisierung begann als Teil der Kundenservicebranche gegen Ende des 20. Jahrhunderts, als Teil der ersten Welle der Automatisierung des Kundensupports.

Von der Möglichkeit für Kunden, automatisch ein Ticket einzureichen, bis hin zur automatisierten Erstellung von Berichten für Mitarbeitende -- mittlerweile gibt es viele Prozesse, die den Support-Teams einen besseren Überblick über die Kundenbeziehungen verschaffen und die Reaktionszeiten verkürzen.

So können Mitarbeitende beispielsweise Makros verwenden, um E-Mail-Antworten zu beschleunigen oder Auslöser einsetzen, um andere Teams automatisch zu benachrichtigen. Bots und interaktive Sprachdialogsysteme (auch Interactive Voice Response, IVR) sind bei vielen einfachen und sich wiederholenden Aufgaben effizienter geworden, z. B. wenn es darum geht, den Status einer Bestellung abzufragen oder Inhalte zu empfehlen. Und dies trägt dazu bei, dass das Support-Personal entlastet wird und mehr Zeit zur Verfügung steht.

Die Aufgabenautomatisierung ist jedoch mit dem simplen Auswendiglernen vergleichbar. Sie kann grundlegende Elemente im Support-Prozess beschleunigen, aber weder eine dynamische Erfahrung bieten noch Mitarbeitenden ersetzen.

Der zweite Schritt zur Support-Automatisierung: Workflows

Um dieses Problem zu lösen, wurden mit dem zweiten Schritt zur Support-Automatisierung automatisierte Workflows eingeführt, die zur Bewältigung komplexerer Prozesse verschiedene Aufgaben aneinander reihen. (Beispiele: Zugriff auf und Aktualisierung von Datensystemen in verschiedenen Abteilungen mit neuen Informationen, sowie Abrufen von Daten aus transaktionsbezogenen Systemen zur Beantwortung einer Kundenfrage wie „Wo ist meine Bestellung?".)

Robotergestützte Prozessautomatisierung (Robotic Process Automation, RPA) hat bei Führungskräften an Bedeutung gewonnen, da sie umfangreiche, mehrstufige Funktionen über mehrere Systeme hinweg schneller ausführt, als es eine einzelne Person könnte. Und im Gegensatz zur reinen Aufgabenautomatisierung verfügen manche RPA-Systeme über eine Art Intuition: Sie versenden Auftragsbestätigungen, benachrichtigen Kunden proaktiv über eine Lieferung und informieren sogar über unvorhergesehene Verzögerungen oder Probleme bei einer Bestellung. Von diesen Fortschritten hat die Support-Branche sehr profitiert.

Aber die Sache ist die: Wer mag es überhaupt, den Kundendienst anzurufen oder mit ihm zu chatten? Hat irgendjemand tatsächlich Freude an Support-Tickets?

Sowohl der gesunde Menschenverstand als auch die Forschung sagen nein. So stellt Gartner fest, dass es 70 % der Verbraucher vorziehen, ihre Anliegen eigenständig mithilfe von Self-Service-Optionen zu lösen. Vor diesem Hintergrund hätte der erste Schritt zur Support-Automatisierung eigentlich mit einer intelligenteren Art der Suche beginnen müssen.

Auch wenn die ersten beiden Schritte in den letzten fünf Jahren den Wandel in Richtung Selbsthilfe ermöglicht haben, sind wir noch nicht am Ziel. Laut Gartner schaffen es nur 9 % der Verbraucher, ihre Probleme selbst zu lösen. Dementsprechend sind die Menschen immer noch auf den Griff zum Telefon programmiert, so wie wir es schon seit Jahrzehnten tun. Und somit sehen wir uns mit den folgenden Faktoren konfrontiert:

Das Anrufvolumen schießt in die Höhe. 

Die Suche auf Websites führt immer noch zu falschen (oder gar keinen) Ergebnissen. 

Eine große Mehrheit der Verbraucher (86 %) bevorzugt immer noch Menschen gegenüber Chatbots.

Und all das sorgt nicht nur für eine schlechte Erfahrung, sondern ist auch (sehr) kostspielig. Wenn die Suche auf der Website fehlschlägt, wenden sich 21 % der Befragten an eine externe Quelle, während 69 % einen kostenintensiveren Kanal (Anruf, Live-Chat, E-Mail) wählen, so die Daten einer Umfrage von Yext.

Letztendlich sehen wir eine große Kluft, die Unternehmen überwinden müssen. Und dazu braucht es einen echten Durchbruch.

KI-Suche und Sprachautomatisierung: die nächste Herausforderung im Support 

Heben Sie die Hand, wenn Sie das Gefühl haben, dass Sie Alexa so viele Fragen pro Tag stellen wie Ihrem Partner oder Ihrer Partnerin.

Scherz beiseite, es ist eine Tatsache, dass wir uns daran gewöhnt haben, die Suchfunktion mehrmals am Tag zu benutzen -- und das auf den verschiedensten Geräten. Dabei ist es egal, ob wir ein Restaurant in der Nähe suchen, das spät geöffnet hat, oder ein Computerproblem beheben möchten. So verarbeitet allein Google mehr als 3,5 Milliarden Suchanfragen pro Tag.

Eine schnelle und reibungslose Beantwortung von Fragen ist für das Kundenerlebnis von entscheidender Bedeutung -- vor allem, wenn es um Supportanfragen geht. (Denken Sie daran, dass 70 % der Menschen lieber digitale Tools zur Selbsthilfe, wie z. B. die Suche, zur Lösung ihrer Anliegen nutzen.)

Damit die Website einer Marke jedoch ebenso effektiv sein kann wie ein Mensch, wenn es darum geht, Kundenprobleme auf effiziente und unkomplizierte Weise zu lösen, ist ein außergewöhnliches Sprachverständnis erforderlich. Leider zeigen unsere Untersuchungen, dass die meisten Website-Suchen und Bot-Erlebnisse nicht annähernd so gut sind, wie sie sein müssten, was das Verständnis natürlicher Sprache angeht.

Auf die Frage nach den Hauptproblemen auf der Hilfeseite eines Unternehmens hatten die Befragten eine Menge zu sagen:

• 60 % sagten: „Das System versteht meine Frage nicht."
• 53 % sagten: „Das System liefert irrelevante Suchergebnisse".
• 39 % Sagten: „Das System liefert veraltete oder ungenaue Informationen".

Das liegt daran, dass das Sucherlebnis nicht interaktiv ist. (Wenn Sie im Gegensatz dazu eine Frage in Google eintippen, versteht das System Ihre Absicht, bevor Sie überhaupt zu Ende getippt haben.)

Die Kundschaft erwartet die gleiche Art von Intelligenz von jeder Suchleiste, ob sie nun bei der größten Suchmaschine der Welt oder bei ihrer Lieblingsmarke platziert ist. Mit anderen Worten: Bei der Eingabe der Frage „Wie lauten Ihre Rückerstattungsrichtlinien?" möchte man eine direkte Antwort und nicht eine Liste von Links erhalten, die man erst durcharbeiten muss.

Da ist eine KI-Suchplattform, die Sprachautomatisierung einsetzt, klar von Vorteil. Sie ist in der Lage, große Mengen unstrukturierter Daten wie Produktdokumentationen und Hilfeartikel zu verarbeiten und eine präzise Antwort auf die Fragen der Kundschaft zu liefern. Außerdem hilft es den Mitarbeitenden bei der schnelleren Beantwortung von Anfragen, indem es die Intention eines neuen Tickets versteht und automatisch die relevantesten Informationen aus jeder Wissensquelle präsentiert. Das ist eine große Verbesserung gegenüber Mitarbeitenden, die erst zahlreiche Quellen mit hilferelevanten Inhalten durchsuchen müssen.

Zudem wird diese Plattform mit Sprachautomatisierung in naher Zukunft sogar Support-Teams in die Lage versetzen, strukturierte FAQs und Wissensartikel direkt aus Ticketantworten, Whitepapers, Fallstudien und sogar Sprachtranskriptionen automatisch zu generieren.

Und schließlich wird sie den Kunden während ihrer Customer Journey Inhalte und Anleitungen präsentieren, die darauf basieren, was für andere Kunden in ähnlichen Situationen am besten funktioniert hat.

Und das ist sicherlich besser, als in der Warteschleife eines Callcenters zu sitzen, oder?

Kundenunabhängigkeit durch KI-Suche ermöglichen

Verbraucher wünschen sich mehr Unabhängigkeit, und Marken können nur dann davon profitieren, wenn sie diese Freiheit bei ihren Supportanfragen gewähren (vorausgesetzt, sie sind effektiv). Die Investition in die KI-Suche macht genau das, und zwar zu einem Zeitpunkt, an dem die Support-Teams Hilfe benötigen.

In einer Zeit, in der sich die Einstellung und Bindung von Fachkräften weltweit als schwierig erweist, ist es umso wichtiger, dass Sie Ihren Teams zu mehr Produktivität verhelfen -- und das nicht nur im Hinblick auf ihre Leistung, sondern auch auf ihre Moral.

Seitens der Verbraucher geben 62 % der Befragten an, dass sie darüber nachdenken, bei einem anderen Unternehmen zu kaufen, weil ein Unternehmen ihre Fragen nicht selbst beantworten konnte. Aber hier sind die guten Nachrichten: 56 % der Verbraucher geben an, dass sie lieber auf die Marke zurückgreifen, und nicht auf die Suchmaschine, wenn die Marke zuvor eine direkte Antwort auf eine Frage liefern konnte.

Wenn Sie Ihren Kunden zeigen können, dass Sie hilfreiche, intuitive Supporterfahrungen bieten können, die ihre Fragen verstehen, bleiben sie eher in Ihrem Ökosystem -- und langfristig bei Ihrer Marke.