KI in der Qualitätssicherung im Kundenservice: Ein umfassender Leitfaden

Der Grat zwischen einer herausragenden und einer schlechten Customer Experience (CX) ist sehr schmal. Da die Kundenerwartungen immer weiter steigen, reicht Schnelligkeit allein möglicherweise nicht mehr aus. Kund:innen wünschen sich hochwertigen Support mit einem schnellen, persönlichen Service über einen bequemen Kanal. Wenn Sie dieser Forderung nachkommen, können Sie sich von Ihren Mitbewerbern abheben.

Laut dem Zendesk Customer Experience Trends-Bericht 2024 planen 79 Prozent der CX-Führungskräfte, ihr Budget für strategischere Agent Management Tools wie KI zu erhöhen. Um nicht ins Hintertreffen zu geraten, sollten Sie KI in der Qualitätssicherung im Kundenservice einsetzen, damit Ihr Supportteam bei jeder Interaktion die beste CX liefern kann.

Weitere Inhalte in diesem Leitfaden:

• Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Qualitätssicherung im Kundenservice
• Herausforderungen beim Einsatz von manueller QS anstelle von KI
• Vorteile von KI in der QS im Kundenservice
• Die Zukunft von KI in der Qualitätssicherung im Kundenservice
• Häufig gestellte Fragen
• Verbessern Sie Ihre QS noch heute

Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der Qualitätssicherung im Kundenservice

KI in der Qualitätssicherung im Kundenservice bedeutet, dass Technologien der künstlichen Intelligenz zur Bewertung und Analyse von Interaktionen eingesetzt werden, um Unternehmen bei der Verbesserung ihrer Kundenservicequalität zu unterstützen. Dazu gehört die Überprüfung von Kundeninteraktionen über verschiedene Kanäle wie Telefonanrufe, E-Mails, Chatbots, Live-Chat und soziale Medien, um zu bewerten, ob der angebotene Support den internen Qualitätsmaßstäben entspricht.

KI in der Qualitätssicherung im Kundenservice nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) und Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um Kundennachrichten automatisch zu analysieren, während vortrainierte, mehrsprachige Modelle Aufgaben wie die Stimmungsanalyse übernehmen.

Intelligente Automatisierung kann einen schnellen Überblick über Trends und Erkenntnisse aus großen Mengen von Kundeninteraktionen liefern, die menschlichen Prüfer:innen sonst entgehen könnten. Dadurch wird sichergestellt, dass der Kundensupport mit Ihren internen Qualitätskriterien übereinstimmt, was zu einer optimierten Customer Experience, höherer betrieblicher Effizienz und kontinuierlichen Fortschritten bei der Servicebereitstellung führt.

Herausforderungen bei Einsatz von manueller QS anstelle von KI

Herkömmliche, manuelle Ansätze zur Qualitätssicherung im Kundenservice unterliegen verschiedenen Beschränkungen, die es Unternehmen erschweren können, sich ein Bild von ihrer Customer Experience zu machen. Im Folgenden zeigen wir Ihnen einige Herausforderungen bei der manuellen QS und warum KI-gestützte QS eine zuverlässigere und skalierbarere Lösung bietet.

Weniger effizient und zeitaufwändiger

Laut den Benchmark-Daten von Zendesk können manuelle QS-Prozesse in der Regel nur 2 bis 5 Prozent der Kundeninteraktionen abdecken. Das macht es schwierig, Trends oder wiederkehrende Probleme innerhalb der allgemeinen Customer Experience zu erkennen.

Unternehmen nutzen KI am Arbeitsplatz, um den Qualitätssicherungsprozess zu automatisieren und durch höhere Abdeckung eine ganzheitlichere Sicht auf die CX-Qualität zu ermöglichen. Mit Zendesk-KI können Sie zum Beispiel eine 100-prozentige Abdeckung von Kundenserviceinteraktionen erreichen. Dieses KI-gestützte Tool kann Probleme bei der Servicequalität erkennen, Wissenslücken ermitteln und Coaching-Möglichkeiten aufdecken, mithilfe derer Sie die Leistung Ihrer Kundendienst-Mitarbeiter:innen verbessern und die Kundenbindung steigern können.

Ferner kann Zendesk QA helfen, die repräsentativsten Interaktionen aus dem gesamten Datensatz für eine gründlichere menschliche Überprüfung zu ermitteln, um eine umfassende Analyse zu gewährleisten.

Erhöhtes Risiko von menschlichen Fehlern und Voreingenommenheit

Irren ist menschlich, wie das Sprichwort sagt. Manuelle Bewertungen durch QS-Teams können anfällig für menschliche Fehler, Voreingenommenheit und Unstimmigkeiten sein. Menschliche Prüfer können ermüdet sein, persönliche Kommunikationspräferenzen haben oder subjektive Interpretationen vornehmen, die zu Abweichungen in der Bewertung führen können.

KI kann diese Risiken mindern, indem sie Interaktionen anhand vordefinierter, objektiver Kriterien analysiert. Dies gewährleistet eine konsistente und unvoreingenommene Bewertung aller Konversationen, was eine zuverlässigere und genauere Beurteilung der Qualität des Kundenservice ermöglicht.

Höhere Betriebs- und Tech-Stack-Kosten

Die herkömmliche Qualitätssicherung kann erhebliche Personalkosten erfordern. Die Einstellung, Schulung und Bindung qualifizierter Prüfer:innen kann eine Herausforderung sein, insbesondere angesichts der hohen Mitarbeiterfluktuation, die in Kundenserviceteams häufig zu beobachten ist. Außerdem kann die Verwaltung eines Teams von manuellen Prüfer:innen zusätzliche Software oder Hardware erfordern, was die Komplexität Ihres Tech-Stacks erhöht und die Betriebskosten in die Höhe treibt.

Die KI-gestützte Qualitätssicherung liefert ein umfassenderes Bild der Supportqualität und gibt Hinweise darauf, welche Interaktionen von menschlichen Prüfer:innen überprüft werden sollten. KI macht das Rätselraten überflüssig und spart Zeit, sodass Sie Ihre Ressourcen effizienter nutzen können.

Begrenzte Skalierbarkeit

Wenn ein Unternehmen wächst, nimmt das Volumen der Kundeninteraktionen unweigerlich zu. Die manuelle Qualitätssicherung kann mit dieser Art von Wachstum nur schwer Schritt halten und erfordert zusätzliche Prüfer:innen oder beeinträchtigt die Qualität der Analyse.

KI ist jedoch unendlich skalierbar. Sie kann mühelos große Datenmengen verarbeiten und gewährleistet ein umfassendes Verständnis der Customer Experience, unabhängig von der Größe Ihres Kundenstamms. Auf diese Weise können Unternehmen ihre QS-Bemühungen nahtlos mit ihrem Wachstum skalieren.

Vorteile von KI in der QS im Kundenservice

Angesichts der Tatsache, dass KI den Kundensupport revolutioniert, ist es kein Wunder, dass KI in der Qualitätssicherung ein weiteres nützliches Tool ist. KI verschafft Ihnen ein tieferes Verständnis der Kundenbedürfnisse und fördert die kontinuierliche Verbesserung Ihrer Servicebereitstellungsprozesse.

Hier kommt KI in der Qualitätssicherung ins Spiel. Sie ist ein leistungsfähiges Tool, um die Customer Experience zu verbessern und Ihr Serviceteam zu stärken. Durch die Analyse großer Datenmengen aus Kundeninteraktionen liefert KI wertvolle Einblicke, von denen Ihr Unternehmen folgendermaßen profitieren kann.

Verbesserung der Kundentreue und -zufriedenheit

KI in der Qualitätssicherung geht über die einfache Bewertung der Leistung von Kundendienst-Mitarbeiter:innen hinaus. Unternehmen können die Qualitätssicherung für personalisierte Interaktionen nutzen und Verbesserungsmöglichkeiten innerhalb der Customer Journey selbst aufzeigen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten wiederkehrende Ursachen für Kundenfrust identifizieren, z. B. verwirrende Erklärungen bei Interaktionen, ungelöste Kundenanfragen oder verpasste Gelegenheiten zur Personalisierung.

Indem Sie diese Erkenntnisse nutzen, können Sie Kundenprobleme angehen und sicherstellen, dass sich Kund:innen wertgeschätzt und verstanden fühlen, was letztlich zu einer höheren Kundentreue und -zufriedenheit führt.

Reduzierung der Kundenabwanderung mit KI-gestützten Erkenntnissen

Eine hohe Kundenabwanderungsrate ist für jedes Unternehmen ein kostspieliges Problem. Künstliche Intelligenz in der Qualitätssicherung kann Kundeninteraktionen analysieren, um Trends zu erkennen, die eine mögliche Abwanderung vorhersagen.

So kann KI beispielsweise Ineffizienzen wie lange Wartezeiten, die zum Abbruch durch Kund:innen führen, oder wiederholte Kundenbeschwerden über Produkte erkennen. Mit diesem Wissen können Sie diese Probleme angehen, bevor sie eskalieren, was die Kundenbindung erhöht und die Kundentreue stärkt.

Bereitstellung von Wachstums- und Entwicklungsmöglichkeiten für Kundendienst-Mitarbeiter:innen

Ein zufriedenes und engagiertes Serviceteam führt oft zu einer besseren Customer Experience. KI-gestützte QS-Tools können Wissenslücken und wiederkehrende Probleme identifizieren, um den Schulungsbedarf zu ermitteln. Ferner können sie Lücken im Kundenservice bei Produkten oder Dienstleistungen aufzeigen und schließen – und das teamübergreifend.

KI hilft Managementteams, Problembereiche zu ermitteln und gezieltes Coaching anzubieten. Dies hilft Kundendienst-Mitarbeiter:innen, ihre Kundenservicekompetenz und ihr Selbstvertrauen auszubauen und zu entwickeln, was zu einer stärkeren Befähigung der Belegschaft und einer geringeren Mitarbeiterfluktuation führt.

Ermittlung von Hindernissen in der Customer Experience

KI in der Qualitätssicherung kann die Kontaktpunkte während der gesamten Customer Journey durchgehend überwachen. Dies geschieht durch die Analyse von Interaktionen, um Hindernisse zu identifizieren, die sich negativ auf die Kundenzufriedenheit auswirken könnten. Zu den Hindernissen können verwirrende Prozesse ebenso gehören wie Wissenslücken in Ihrem Team. Diese Erkenntnisse können Bereiche aufzeigen, in denen Schulungsprogramme aktualisiert oder Prozesse optimiert werden müssen.

KI kann auch als intelligentes Voice of the Customer (VoC)-Programm fungieren und wertvolles Feedback aufzeigen, das Kund:innen während der Interaktion möglicherweise nicht explizit geäußert haben. Indem Sie diese Hindernisse erkennen und beseitigen, können Sie Ihre Customer Experience kontinuierlich verbessern und so einen reibungsloseren Ablauf für alle Beteiligten gewährleisten.

Die Zukunft von KI in der Qualitätssicherung im Kundenservice

Der Einsatz von KI in der Qualitätssicherung im Kundenservice kann Unternehmen dabei helfen, ihren Umsatz zu steigern, die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, die Kundenfluktuation zu senken und die mit der Kundenbetreuung verbundenen Kosten zu reduzieren. Dies sind einige der Trends für KI in der QS:

• Stets bessere Antworten geben: KI-gestützte Qualitätsprüfungen und Kundenfeedback-Tools bieten eine umfassende Qualitätskontrolle, die eine vollständige Abdeckung gewährleistet und den QS-Prozess beschleunigt. Durch die Kombination von KI-Tools mit Strategien für das Workforce Management können Sie auf intelligente Weise die Kundenstimmung überwachen, problematische Fälle automatisch erkennen und Bewertungen zuweisen.
• Förderung der Entwicklung der Kundendienst-Mitarbeiter:innen: KI kann kontinuierliches Feedback geben und Bereiche ermitteln, in denen Kundendienst-Mitarbeiter:innen von einem Coaching profitieren können. Dieser Ansatz hilft, Wissenslücken, wiederkehrende Probleme und Schulungsbedarf aufzuzeigen, damit Supportteams den höchsten Standard der Kundenbetreuung aufrechterhalten können.
• Verfolgung und Hervorhebung von Leistungstrends und Erkenntnissen für datengestützte Entscheidungen: KI-gestützte Datenanalysen und Erkenntnisse können dabei helfen, Bereiche der Customer Experience zu bestimmen, die auf Abteilungs-, Team- und individueller Ebene verbessert werden müssen. KI in der Qualitätssicherung kann Echtzeit-Callcenter-Metriken und wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) wie die durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) überwachen, um leistungsstarke und weniger leistungsstarke Mitarbeiter:innen zu erkennen, und gleichzeitig Net Promoter ScoresⓇ (NPS) und Kundenzufriedenheitswerte (CSAT) für alle Supportmitarbeiter:innen und Teams verfolgen.

Häufig gestellte Fragen

Verbessern Sie Ihre QS noch heute

Die Implementierung von KI in der Qualitätssicherung im Kundenservice kann Arbeitsabläufe optimieren und Fehler minimieren, um bei jeder Interaktion eine konsistente CX zu gewährleisten. Übersetzung: KI-Technologie kann Unternehmen dabei helfen, Kundenerwartungen zu erfüllen und zu übertreffen. Mit Zendesk QA müssen Unternehmen sich nicht mehr zwischen Quantität und Qualität entscheiden. Zendesk nutzt KI für die Qualitätssicherung und bietet so das Beste aus beiden Welten.

Net Promoter, Net Promoter Score und NPS sind eingetragene Marken von Satmetrix Systems, Inc., Bain & Company, Inc. und Fred Reichheld.