Die Rolle der Künstlichen Intelligenz in der Kundenservicebranche

1. Automatisierung von Kundenanfragen

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Unternehmen, wiederholbare, zeitintensive Aufgaben zu automatisieren.  Dazu zählen unter anderem typische Anfragen, die standardisierte Antworten erfordern, wie etwa Fragen nach Geschäftszeiten, Standorten, allgemeinen Geschäftsbedingungen oder Rückgabe- und Rückerstattungsrichtlinien. Aber auch Fragen nach Artikelverfügbarkeiten sind mit KI-Unterstützung ressourcenschonend zu beantworten. Man denke nur an einen großen Online-Händler, der täglich einige Hundert Anfragen zur Verfügbarkeit eines bestimmten Produkts erhält.

Chatbots und virtuelle Assistenten spielen in diesem Bereich eine zentrale Rolle. Sie interagieren mit Kunden in einer natürlichen, menschenähnlichen Weise und erledigen viele Aufgaben ohne menschliches Zutun. Wenn du selbst darüber nachdenkst, deine Kundenanfragen mit virtueller Unterstützung zu bearbeiten, solltest du wissen, dass Chatbots im Gegensatz zu virtuellen Assistenten relativ einfache Dialoge führen. Die zuletzt genannten basieren auf fortschrittlicher KI-Technologie und sind in der Lage, auch komplexe Fragen zu beantworten. 

In beiden Fällen sparst du Zeit und auch deine Kunden profitieren von der Automation. Sie erhalten ihre Antworten prompt, rund um die Uhr und an jedem beliebigen Tag. Chatbots und virtuelle Assistenten steigern die Effizienz deines Kundenservices und die Kundenzufriedenheit - vorausgesetzt, sie werden richtig eingesetzt. 

Nachteile und Probleme von Chatbots & Co.

Allerdings ist nicht alles Gold, was glänzt. Es gibt auch einige Stolpersteine und Risiken, die dir bewusst sein sollten, wenn du Chatbots oder VAs nutzen möchtest.

• Die Fähigkeiten der KI-Unterstützung sind beschränkt. Websitebesucher geben mitunter unklare Anfragen ein, die Chatbots und VAs nicht verstehen (können). Werden komplizierte Anfragen gestellt, reagieren die virtuellen Hilfen nicht wie gewünscht. Manche Kunden sind darüber verärgert und wenden sich ab oder hinterlassen frustrierte Kommentare.
• Bei technischen Störungen funktioniert die KI nicht richtig, sodass Anfragen nicht bearbeitet werden oder Falschinformationen herausgegeben werden können. 
• Nicht alle Kunden heißen die Kommunikation mit KI gut, sie bevorzugen den persönlichen Kontakt. Die Umstellung auf Chatbots oder virtuelle Assistenten verärgert einige Kunden und verursacht Unzufriedenheit.
• Da bei dem Austausch mit KI Daten gesammelt und verarbeitet werden, bestehen seitens einiger Kunden Bedenken bezüglich Datenschutz. Dies gilt umso mehr, wenn unklar ist, wozu die gesammelten Daten verwendet werden.

2. Personalisierte Kundenerlebnisse

KI-Technologien können massenhaft Daten analysieren und daraus Muster und Vorlieben ableiten. Daraus entstehen personalisierte Empfehlungen. Ein Beispiel soll zeigen, wie sich dies im Alltag auswirken kann. 

Nehmen wir an, du streamst gerne stundenlang Serien bei deinem Lieblings-Streaming-Anbieter. Du hast viele verschiedene Serien und Filme gesehen, aber du neigst dazu, Science-Fiction und Fantasy mehr zu mögen als romantische Komödien. An dieser Stelle kommt Künstliche Intelligenz ins Spiel.

Der Streaming-Anbieter analysiert dein Nutzerverhalten. Die KI wertet aus, welche Genres du dir ansiehst und vermerkt, wann du am liebsten streamst. Indem die KI diese Muster erkennt, stellt sie dir personalisierte Empfehlungen zusammen. Wenn beispielsweise ein neuer Science-Fiction-Film hinzugefügt wird, wird er wahrscheinlich ganz oben auf deiner Empfehlungsliste stehen, basierend auf deinem bisherigen Streaming-Verhalten. Das gleiche Prinzip gilt für alle Arten von Produkten und Dienstleistungen, die du online nutzt oder anbietest und mithilfe von KI-Technologie analysiert werden.

Der Vorteil ist, dass die Nutzererfahrung individueller ist. Die Empfehlungen, die eingeblendet werden, sind nicht allgemeiner Natur, sondern spezieller auf die eine persönlichen Interessen zugeschnitten. Für Nutzer bedeutet dies weniger Zeitaufwand für die Suche nach geeigneten Produkten. 

Aus Sicht eines Unternehmens bedeuten personalisierte Empfehlungen einen höheren Umsatz und eine bessere Rentabilität. Wenn du mit dem Gedanken spielst, in deiner eigenen Firma auf personalisierte Kundenansprache zu setzen, sollten dir die Risiken und Nachteile ebenfalls bewusst sein. 

Nachteile und Risiken personalisierter Kundenerlebnisse

Für Kunden stellt sich - wie immer im Kontext des Einsatzes von KI - die Frage nach dem Datenschutz. Was geschieht mit den gesammelten Daten und wie weit bleibt die Privatsphäre geschützt? Hier müssen Unternehmen transparent kommunizieren, um Kundenbedenken zu begegnen. Zudem gibt es auch noch einen praktischen Nachteil, und zwar die "Themen Bubble". Weil die Empfehlungen auf dem Nutzerverhalten basieren, bleiben diese vorwiegend in ihrem bekannten Themenspektrum. Es werden in erster Linie Inhalte geliefert, die mit der vorhandenen Nutzungsweise übereinstimmen. Das schränkt die Möglichkeiten ein, neue Interessen zu entdecken. 

Für Unternehmen, die auf personalisierte Kundenerlebnisse mithilfe von KI setzen, ergeben sich ebenfalls Herausforderungen. Eine große Herausforderung besteht in finanzieller und organisatorischer Hinsicht. Denn die Sammlung und Analyse großer Datenmenge erfordert leistungsfähige Rechner und Speicher. Zudem ist die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung zu gewährleisten, was die Auswahl der Kooperationspartner einschränkt bzw.. zusätzliche Kosten verursacht.

Abgesehen von dieser Grundproblematik müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Empfehlungen wirklich zutreffend und relevant sind. Das Problem: Generieren die Systeme unzutreffende oder unpassende Empfehlungen, kann dies Kunden frustrieren und im schlimmsten Fall dazu führen, dass sie genervt sind und sich an einen anderen Anbieter wenden.

3. Vorhersagende Analysen

Mit KI-Unterstützung kannst du Trends und Verhaltensweisen prognostizieren. Generell helfen zuverlässige Prognosen dir dabei, deinen Service zu verbessern, da du Probleme “erahnen” kannst, bevor sie entstehen. Alternativ kannst du auch proaktiv auf deine Kunden zugehen und Lösungen vorschlagen, um die Kundenzufriedenheit zu fördern. 

Wie kann dies im Geschäftsalltag aussehen? Zur Vermeidung von wahrscheinlichen Problemen durch proaktives Handeln soll folgendes Beispiel erklärend dienen:  Die KI hat festgestellt, dass bestimmte Produkte überdurchschnittlich oft reklamiert werden. Dies kann ein Hinweis auf eine schlechte Produktqualität sein, sodass die KI eine entsprechende Meldung an das Qualitätsmanagement herausgibt. Du hast jetzt die Möglichkeit, das Produkt zu überprüfen und ggf. zu verbessern oder es auszutauschen. Zusätzlich kannst du proaktiv in die Kundenkommunikation einsteigen und auf das Problem aufmerksam machen. Bietest du dabei gleich Alternativen und Lösungen an, verbessert sich wahrscheinlich die Kundenzufriedenheit. Vor diesem Hintergrund betrachtet, sind vorhersagende Analysen nützlich.

Nachteile und Risiken von Vorhersagen mit KI

Abgesehen von Fragen des Datenschutzes ergeben sich noch weitere Risiken, die du auf dem Schirm halten solltest, wenn du mit KI-Analysen arbeitest. 

Die KI sucht nach Mustern in großen Datenmengen. Feine Nuancen und unerwartete Abweichungen, die Menschen intuitiv erkennen, können deshalb durch die Maschen fallen. Anders ausgedrückt: Manchmal erkennt die KI Muster, wo keine sind und ignoriert relevante Abweichungen, denen du nachgehen solltest. Kurz gesagt, sie liefert fehlerhafte, einseitige oder unvollständige Informationen. Die menschliche Intuition ist bislang noch unersetzlich, sodass du jedwede Analyse stets noch einmal mit Sinn und Verstand prüfen solltest. 

Zudem gilt, dass KI-Modelle auf einer bestimmten Datenbasis trainiert wurden. Liegen lückige oder fehlerhafte Daten vor, ergeben sich frei nach dem “shit-in-shit-out-Prinzip” auch unzuverlässige Vorhersagen. Du musst also dafür sorgen, dass kein “shit in” fließt, sondern im Gegenteil stets eine hohe Datenqualität Basis der Analysen ist. Dies sicherzustellen, ist zeit- und kostenintensiv.

Nicht zuletzt besteht die Gefahr, dass du dich zu sehr auf die KI-Algorithmen verlässt und Entscheidungen auf ihrer Basis triffst, ohne den Menschenverstand einzuschalten. Damit vernachlässigst du deine Expertise, Intuition und Erfahrung. Doch so sollte es nicht sein. Du legst fest, welchen Output du nutzt und du musst sicherstellen, dass die Qualität stimmt. Ungeprüft und ohne Nachdenken solltest du keinesfalls die KI-Ergebnisse nutzen oder herausgeben.

Fazit: KI ist ein mächtiges Tool mit einigen Schwächen

Die Automatisierung durch KI, wie Chatbots und virtuelle Assistenten, wird wahrscheinlich immer effektiver werden, mit verbesserter natürlicher Sprachverarbeitung und Fähigkeiten, komplexe Anfragen zu lösen. Auch die Personalisierung durch KI wird vermutlich noch zielgerichteter. Immer mehr Datenmengen werden zu analysieren sein, um kundenspezifische Empfehlungen zu produzieren - vielleicht mit einem Sidekick auf Bereiche, die weit außerhalb der typischen Nutzungsweise liegen. Auch Trends und Vorhersagen werden sich wahrscheinlich zukünftig mit KI so weit verbessern lassen, dass Unternehmen zuverlässig für Abhilfe sorgen können, um ihre Kunden glücklich zu machen. Diese drei Felder sind nur die Spitze des Eisbergs, der sicherlich noch viele weitere überraschende Entwicklungen mit sich bringen wird. Dabei bleibt das Fazit: KI-Systeme müssen sorgfältig eingesetzt und überwacht werden, um ihre Potenziale voll auszuschöpfen und gleichzeitig mögliche Risiken und Herausforderungen zu berücksichtigen. Blindes Vertrauen ist heute und in Zukunft nach unserer Einschätzung mit Sicherheit der falsche Weg.