Wie künstliche Intelligenz das Call Center verändert

Künstliche Intelligenz optimiert die Abläufe im Kundenkontaktcenter, verbessert die Kommunikation, erhöht die Kundenzufriedenheit und kostet keine Arbeitsplätze. Vielmehr verschmelzen Mensch und Maschine zu einer Einheit.

Das Kontaktcenter der Zukunft erkennt Kundenanfragen bereits beim Klingeln des Telefons und kann mit einer relativ großen Wahrscheinlichkeit voraussagen, worüber der Anrufer gleich sprechen möchte. Künstliche Intelligenz (KI) ergreift im Laufe des Gesprächs Maßnahmen, die den Kunden zufriedenstellen. Damit wir uns nicht falsch verstehen: KI vernichtet im Call Center keine Arbeitsplätze – die Angst, dass der Mensch wegrationalisiert wird, ist in Kundencentern unbegründet. KI erweitert bloß die Fähigkeiten der dort Angestellten, greift ihnen in vielen Situationen unter die Arme und macht sie so produktiver. Auf diese Weise können Anfragen schneller und besser bearbeitet werden. Doch was bedeutet dies konkret in den nächsten zehn Jahren?

Konzentrieren wir uns auf drei Bereiche, die die KI maßgeblich beeinflussen wird:

  • Früherkennung von Kundenwünschen durch Big Data
  • Effektivere Gesprächsgestaltung durch virtuelle Assistenten
  • Automation wo möglich: Menschen dort einsetzen, wo sie am meisten leisten
Wie künstliche Intelligenz das Call Center verändert

Wie künstliche Intelligenz das Call Center verändert
pixabay.com ©geralt (Creative Commons CC0)

Was genau ist künstliche Intelligenz?

Bevor wir tiefer in die Materie eintauchen, sollten wir definieren, was wir an dieser Stelle unter künstlicher Intelligenz verstehen. Wir meinen damit nicht die KI aus Science-Fiction-Filmen, die ein Bewusstsein besitzt. Deshalb bezeichnen sie Computerwissenschaftler auch lieber als „Soft KI“, die aus Daten ihre Schlüsse zieht und heute in einigen Feldern bereits eingesetzt wird, zum Beispiel bei Big Data. Hier filtert KI in großen, sich ständig verändernden Datenmengen bestimmte Muster heraus. Auch bei der Verarbeitung natürlicher Sprache kommt KI bereits zum Einsatz, indem sie gesprochene und geschriebene Menschensprache analysiert, beispielsweise bei Amazons Alexa. Außerdem zeigt sich KI lernfähig und kann sich kontinuierlich an wechselnde Datenvolumen und Umstände anpassen. Mithilfe dieser Techniken wird es möglich, aus ehemals wenig wertvollen Daten (etwa Gesprächsmitschnitte) neue Erkenntnisse zu ziehen. Werfen wir einen Blick auf die Zukunft des Call Centers.

Früherkennung von Kundenwünschen

Eine kalte Novembernacht im Jahr 2022: Lillys Wagen hat einen Defekt und fährt nicht mehr. Sie ruft ihren Pannendienst an. Als ihr Anruf im Kundencenter eintrifft, nimmt die KI in Millisekunden eine erste Bewertung vor und stuft die Angelegenheit als dringend ein. Diese Einschätzung wird durch mehrere Faktoren möglich. Erstens ist Lillys Telefonnummer im System gespeichert. Zweitens weiß die KI, dass sie bereits seit zehn Jahren Kunde ist und sich noch nie zuvor bei der Unfall-Hotline gemeldet hatte. Drittens rufen andere Kunden, die ein ähnliches Profil wie Lilly aufweisen, nur dann an, wenn sie im Pannenfall wirklich Hilfe brauchen. Viertens analysiert die KI die Wetterbedingungen in Lillys Heimatstadt und stellt fest, dass sie bei einer längeren Wartezeit im Freien eine Unterkühlung bekommen könnte.

Deshalb rutscht Lillys Anruf ganz nach oben in der Warteliste – der nächste freie Kundenberater gehört ihr. Zudem ermittelt die KI, wie lange Lilly auf Hilfe warten muss, wenn sie sich tatsächlich in ihrer Heimatstadt befindet. Diese Wartezeit kann der Kundenberater Lilly dann im Gespräch mitteilen.

Effektivere Gesprächsgestaltung durch virtuelle Assistenten 

Nachdem der Call-Center-Mitarbeiter Lillys Anruf angenommen hat, erklärt ihm Lilly, dass sie sich im Zentrum ihrer Heimatstadt befindet. Sie verlor auf einer Eisplatte die Kontrolle über ihren Wagen, knallte an den Bordstein und beschädigte Reifen und Felge. Sie muss abgeschleppt werden. Während des Gesprächs bekommt der Kundenberater von der KI eine Karte angezeigt, auf der das entsprechende Stadtviertel zu sehen ist. Außerdem sieht der Mitarbeiter in Echtzeit, ob sich gerade Abschleppfahrzeuge des Unternehmens in der Nähe befinden. Derjenige Abschlepper, der am nächsten an ihr dran ist, wird im System hervorgehoben. All dies geschieht ohne Aufforderung des Mitarbeiters, sondern automatisch. Ein virtueller Assistent hört dem Gespräch zu und filtert die Schlüsselbegriffe heraus. Lilly weiß zum Beispiel, in welcher Straße sie liegen geblieben ist, aber sie kennt die Hausnummer nicht. Die KI merkt dies und fragt auf dem Computerbildschirm: „Ein Bild mit einem örtlichen Wahrzeichen senden?“ In diesem Fall kann der Kundenberater Lilly ein Foto mit diesem Wahrzeichen auf ihr Smartphone schicken und per Textnachricht fragen, ob sie dieses von ihrem Punkt aus erkennen kann. Lilly kann das Gebäude tatsächlich sehen – der KI gelingt es auf diese Weise, den Raum viel enger einzugrenzen. In dem Moment, in dem der Berater Lilly mitteilt, dass er gleich einen Abschleppwagen alarmieren wird, übermittelt der virtuelle Assistent einen Abschleppauftrag an den Fahrer, der sich in der Nähe von Lillys Unfallort befindet.

Ein perfektes Beispiel für das Zusammenspiel von Mensch und Maschine – der Mitarbeiter konnte seine menschlichen Vorteile ausspielen, Lilly beruhigen und ihr die wichtigsten Informationen entlocken. Der virtuelle Assistent konnte durch genaues Hinhören die wichtigsten Schlüsselbegriffe erkennen und dementsprechend handeln. Diese Technologie existiert bereits – sie wird im Call Center in wenigen Jahren zum Standardprogramm gehören.

Automation: Menschen dort einsetzen, wo sie am meisten leisten

Ein paar Monate später möchte Lilly bei der Firma ihre Zahlungsdaten aktualisieren. An die Servicenummer teilt sie per Textnachricht mit, dass sie ihre Zahlungsdaten verändern will. Sie erhält im Handumdrehen eine Antwort: „Kein Problem, Lilly. Wir fordern dich in wenigen Augenblicken dazu auf, deinen Wunsch zu bestätigen.“ Dann klingelt ihr Telefon – der virtuelle Assistent begrüßt sie. Er fragt sie, ob sie ihren Wunsch nach der Änderung der Zahlungsdetails bestätigen möchte. Per Stimmerkennung kann die KI überprüfen, ob es sich tatsächlich um Lilly handelt – ihre Stimme wurde ja bereits vorher schon mal aufgezeichnet. Dann steht der Aktualisierung der Zahlungsdaten nichts mehr im Weg. Anschließend fragt der virtuelle Assistent, ob er Lilly weitere Wünsche erfüllen kann. Lilly hat tatsächlich noch eine Frage: Sie möchte wissen, ob sie bei ihrem Jahresbeitrag einen Rabatt erhalten kann. Der virtuelle Assistent bittet Lilly, einen Moment zu warten, während er sie mit einem Call Center-Mitarbeiter verbindet. Kurz drauf spricht sie mit einem Angestellten aus dem Kundencenter.

An dieser Stelle bewährt sich das Mensch-plus-Maschine-System besonders. Für die Routineaufgabe, Zahlungsdaten zu ändern, war kein menschlicher Ansprechpartner nötig. Hier genügte der virtuelle Assistent. Bei einer Nachfrage wie der von Lilly übergab die KI automatisch an einen Menschen. Die KI hört bei den Anrufen zu und lernt aus der menschlichen Interaktion. Mittlerweile gibt es sogar Software, die Telefonmitschnitte nachträglich analysiert, die Stimmung des Gesprächs einfängt und beispielsweise feststellt, an welcher Stelle der Kunde etwas auszusetzen hatte.

Die Zukunft des Call Centers

In 20 Jahren sind flüssige Unterhaltungen mit künstlichen Call Center-Mitarbeitern denkbar. Die nahe Zukunft hält aber auch schon einige aufregende Entwicklungen bereit. Der Endkunde bekommt in den nächsten zehn Jahren jedoch kaum etwas von der Anwesenheit virtueller Helferlein mit. Künstliche Intelligenz wird eine immer wichtigere Rolle in Call Centern und bei der Kundenbetreuung spielen. Sie zieht ihre Schlüsse aus vielen Datenquellen und errät so Kunden- wie auch Firmenbedürfnisse, kommuniziert selbstständig und leitet spezielle Anliegen an Menschen weiter. Der menschliche Mitarbeiter wird nie überflüssig werden, da er in vielen Bereichen besser geeignet ist. Letztlich macht die Software den Menschen wesentlich effizienter – so wie es in den vergangenen 60 Jahren auch der Fall war.

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Thomas Soulez verantwortet die Produktstrategie, die Produktinitiativen und die Produktprozesse von Nexmo. Zuvor arbeitete er für Skype, wo er die Bereiche Fakturierung und Zahlung ausbaute und die Umstrukturierung der Geschäftsprozesse leitete. Auch bei Lucent Technologies war Thomas Soulez tätig, wo er in der Professional-Services-Abteilung Telekommunikationsunternehmen bei der Optimierung ihrer Kunden- und Netzwerkressourcen unterstützte. Thomas Soulez spricht fünf Sprachen und hat an der École Nationale Supérieure d’Informatique pour l’Industrie et l’Entreprise (ENSIIE) in Frankreich sowie an der Universität Manchester in Großbritannien Mathematik und Computerwissenschaften studiert.

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Kategorien: Marktentwicklung

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