Ein Fall für den Bot: wie sich die Beziehung zwischen Agent und Maschine weiterentwickelt

„Hilfe, die Roboter kommen und nehmen mir den Job weg!“ Stimmt das? Nein. Stattdessen nimmt die KI-gestützte Automatisierung den Kundenserviceagenten Aufgaben ab, die ohnehin automatisiert werden sollten.

Künstliche Intelligenz ist dann am stärksten, wenn sie die langweiligen und repetitiven Aufgaben übernimmt, die Teil des Arbeitsalltags eines Agenten sind. Aber die Supportrollen müssen sich parallel zur Technologie weiterentwickeln. Hier kommt die Schaffung einer wissenszentrischen Organisation ins Spiel: Ihr gesamtes Unternehmen wird besser, schneller und effizienter, wenn Sie Ihren Agenten die Möglichkeit geben, gemeinsam zur Erfassung und Bereitstellung von Wissen beizutragen.

Das Gleiche haben wir im Bankwesen gesehen, als plötzlich an jeder Straßenecke Geldautomaten aufgestellt wurden. Die Technologie, die dahintersteckte, war ein Bombenerfolg, aber gleichzeitig entwickelte sich auch die Rolle des Bankangestellten weiter. Statt wie bisher dem Kunden in erster Linie Bargeld hinzublättern, spielt er jetzt eine ausschlaggebende Rolle bei der Schaffung langfristiger Kundenbeziehungen. Er ist nach wie vor das öffentliche Gesicht der Bank, führt aber jetzt komplexere Aufgaben durch als vorher.

Bei Kundenserviceagenten ist es nicht anders. Für manche Dinge wünschen und erwarten Kunden Automatisierung, denn sie ist schneller und einfacher. Bei anderen Angelegenheiten ist nach wie vor eine persönliche Interaktion erforderlich. Einfache Fragen lassen sich schnell per Self-Service beantworten, aber wenn es haariger wird, ist man froh, einen verständnisvollen Supportagenten zur Seite zu haben.

All diese Änderungen wirken sich stark auf die Customer Experience aus – und auf die Zufriedenheit Ihrer Supportagenten. Hier sind einige Tipps, die Sie beherzigen sollten, während Sie neue Workflows und Technologien implementieren, um die Produktivität und Zufriedenheit Ihrer Agenten zu steigern.

Automatisierungen sind keine Abkürzung

Für Supportmanager ist hohe Kundenzufriedenheit der wichtigste Aspekt. Aber uneinheitlicher Service ist nach wie vor einer der Hauptgründe, warum Kunden frustriert sind. Kompromisse im Kundensupport machen sich langfristig nicht bezahlt, intelligente Supportstrategien aber schon. Drastische Kürzungen im Supportbudget bedeuten nicht, dass sich damit die Effizienz verbessert. Die Rolle des Kundenservicemanagers sollte kein Wettlauf nach unten sein.

Die Herausforderung im Kundenservice besteht nicht darin, Agenten einfach durch Bots zu ersetzen, denn durch Entpersonalisierung dieser Funktion rein aus Geldgründen wird die Beziehung zwischen Ihren Kunden und Ihrem Unternehmen mehr geschädigt, als Sie sich vielleicht vorstellen. Intelligente Wissensdatenbanken mit Technologie, die Ihren Agenten wirklich hilft, zum Beispiel schnell erreichbare Help-Center-Inhalte, um Tickets im Handumdrehen zu lösen, tragen nachhaltig zu erfolgreichem Kundenservice bei.

Ein agiler Ansatz für Self-Service sorgt für flexible und eigenständige Agenten

Technologie ist aber nicht alles. An die jeweiligen Gegebenheiten angepasste Prozesse sind bei der Unterstützung von Agenten ebenso wichtig. Aus dem Zendesk Benchmark, einem Datenindex der Kundenservicepraktiken von 50.000 Unternehmen, geht klar hervor, dass Unternehmen mit einem agilen und iterativen Self-Service-Ansatz den größten Erfolg verzeichnen. Eine wichtige Komponente des agilen Ansatzes ist die Einbeziehung von Agenten in die Erstellung von Inhalten, um eine Brücke zu schlagen zwischen Inhaltserstellung und der alltäglichen Kundenbetreuung.

Künstliche Intelligenz und maschinengestütztes Lernen spielen hierbei eine enorm wichtige Rolle. Wenn Agenten durch Innovationen von langweiligen und repetitiven Aufgaben befreit werden, haben sie mehr Zeit, sich auf das Wissensmanagement zu konzentrieren.

KPIs in einem neuen Licht

Die Neudefinition der Agentenrolle wirkt sich auch darauf aus, wie wir die Arbeit von Agenten bewerten. Wir bewegen uns immer weiter weg von der überholten Idee, dass Supportteams eine Kostenstelle sind. Der Weg nach vorn verlangt daher neue Erfolgsmetriken. Zwei Metriken sind hier ganz besonders wichtig: Ticketvermeidung und Lösungszeit.

Für zahlreiche Unternehmen ist und bleibt die Anzahl vermiedener Tickets eine wichtige Metrik. Diese Kennzahl sollten Sie zweifellos auch weiterhin verfolgen, während Ihr Help Center heranreift und Ihr Wissensmanagement immer besser wird. Aber Engagement-Metriken wie Absprungrate und Seitenaufrufe werden immer wichtiger – besonders wenn Sie sich überlegen, wie Kunden durch Ihr Help Center am besten unterstützt werden können. Nehmen wir als Beispiel Suchen im Help Center, die ergebnislos bleiben: Wenn Sie herausfinden möchten, wer Help-Center-Wissen beitragen sollte und wann, müssen Sie wissen, wo Kunden in Ihrem Help Center keine Antwort auf ihre Frage finden.

Weil sich immer mehr Kunden selbst helfen, werden die Lösungszeiten vielleicht länger statt kürzer. Der Grund: Kunden wenden sich nur noch mit komplexen Anliegen an den Support, und hochwertiger persönlicher Service ist zeitaufwendig. Zu diesem Schluss kam ein Artikel, der 2017 im Harvard Business Review erschien. Eine Methode zum Verwalten von Ticketwarteschlangen besteht darin, Kunden die Möglichkeit zu geben, eigene Tickets selbst zu schließen, wenn ein Beitrag ihre Frage beantwortet. In Zendesk ist das mit der Funktion Schnelle Lösung möglich. Während Agenten mehr und mehr Zeit mit komplexen Tickets verbringen, helfen ihnen Technologien wie der auf maschinellem Lernen basierende Answer Bot für Agenten, der automatisch relevante Beiträge aus der Wissensdatenbank anzeigt, Tickets schnell und vollständig zu lösen.

Nicht alle Metriken sind gleich. Es kann durchaus sein, dass die eine Metrik Erfolg bescheinigt, während eine andere auf Verbesserungsbedarf schließen lässt. Daher müssen alle Aspekte der Customer und Agent Experience auf allen Kanälen in Betracht gezogen werden. Ebenso wie die Metriken ist auch die künstliche Intelligenz selbst keine Einheitslösung. Setzen Sie KI also durchdacht ein. Überlegen Sie sich, wie KI-Technologie Ihre Kundenservicestrategie unterstützen kann, und passen Sie Ihre Definition von Erfolg bei Bedarf proaktiv an.