So gelingt es in Projekten — verständlich erklärt — Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Kernaussage: Die Steigerung der First Contact Resolution (FCR) im Kundenservice kann durch den gezielten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) erreicht werden, was sowohl die Effizienz erhöht als auch die Kundenzufriedenheit verbessert.
Typische Fehler bei der FCR und deren Korrekturen
Ein häufiger Fehler im Bestreben, die FCR zu verbessern, ist das Missverständnis der Kundenanliegen durch unzureichend geschulte KI-Systeme. Wenn die KI nicht korrekt auf typische Kundenanfragen trainiert ist, kann dies zu Missverständnissen führen, die eine schnelle Lösung verhindern. Die Korrektur liegt darin, bestehende Datenbanken systematisch zu analysieren und die KI mit einer breiten Palette von tatsächlichen Anfragen und deren erfolgreichen Lösungen zu trainieren. Ein schrittweises Training und kontinuierliche Anpassung anhand neuer Daten sind entscheidend.
Ein weiterer typischer Fehler besteht in der Überautomatisierung der Interaktionskanäle, ohne ausreichende Eskalationsmöglichkeiten zu bieten. Kunden möchten im Bedarfsfall schnell zu einem menschlichen Mitarbeiter wechseln können. Zur Korrektur ist sicherzustellen, dass automatisierte Systeme nahtlose Übergänge zu menschlichen Servicekräften ermöglichen. Ein klar definierter Eskalationsprozess sollte jederzeit leicht zugänglich sein.
Der dritte Fehler ist die Vernachlässigung der Rückmeldungen von Kunden bezüglich ihrer Interaktionserfahrungen. Unternehmen verpassen oft wertvolle Chancen zur Verbesserung, wenn sie Kundenfeedback nicht aktiv einholen und analysieren. Die Korrektur besteht darin, strukturierte Feedback-Schleifen zu etablieren. Automatisierte Umfragen nach der Problemlösung können nützliche Einblicke geben, welche dann direkt zur Optimierung der KI-Prozesse genutzt werden.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Analysephase (Tage 1-7): Beginnen Sie mit einer detaillierten Analyse der bestehenden Kundenanfragen und Lösungsprozesse. Sammeln Sie Daten von den häufigsten Problemen, die von Kunden im Erstkontakt erfolgreich gelöst wurden, und identifizieren Sie Engpässe.
Trainingsphase (Tage 8-15): Nutzen Sie die gesammelten Daten, um Ihre KI-Systeme gezielt zu trainieren. Achten Sie darauf, dass die KI nicht nur auf Standardfragen, sondern auch auf ungewöhnliche Anfragen vorbereitet ist, indem Sie maschinelles Lernen einsetzen.
Eskalationsprozesse optimieren (Tage 16-20): Implementieren oder verbessern Sie den bestehenden Eskalationsprozess. Testen Sie Ihre automatisierten Systeme auf nahtlose Übergänge zu menschlichen Servicekräften und führen Sie notwendige Anpassungen durch.
Feedbackmechanismen einführen (Tage 21-25): Entwickeln und implementieren Sie Feedbackschleifen. Stellen Sie sicher, dass nach jeder Problembehandlung Feedback eingeholt wird und dass die Resultate in regelmäßigen Abständen ausgewertet werden.
Evaluierung und Anpassung (Tage 26-30): Überprüfen Sie die Fortschritte anhand der FCR-Metriken. Sammeln Sie Erkenntnisse aus den Anpassungen der KI-Systeme und der neuen Prozesse. Erstellen Sie anhand dieser Daten einen kontinuierlichen Verbesserungsplan.
Durch diesen strukturierten Ansatz kann ein Unternehmen innerhalb von einem Monat signifikante Fortschritte in der First Contact Resolution erzielen und die Zufriedenheit seiner Kundschaft nachhaltig steigern.