Eine Version dieses Beitrags, verfasst von Mark Smith, Content-Marketing-Manager bei Zendesk, erschien ursprünglich aufZendesks Blog. Erfahren Sie, wie Sie mithilfe einer Integration von Zendesk + Guru ein zentralesZendesk-Wissensbasis erstellen können.

Trotz all des Unheils und Pessimismus über KI, die menschliche Arbeitsplätze ersetzt (es gibt über 44,5 Millionen Ergebnisse auf Google für "KI ersetzt Jobs"), liegt die unmittelbarste Anwendung von künstlicher Intelligenz darin, Menschen zu besser in ihrem Beruf zu machen - sie nicht zu ersetzen. Ein Bereich, in dem KI dazu beitragen kann, die menschliche Arbeitskraft zu ergänzen, sind menschliche Kundenservice-Interaktionen. Wenn ein Kunde aufgebracht ist und schnell eine Antwort benötigt, ist es keine gute Idee, einen KI-gesteuerten Chatbot zwischen sie und einen einfühlsamen menschlichen Mitarbeiter zu setzen. Stattdessen kann KI vom menschlichen Mitarbeiter genutzt werden, um schneller die Antworten zu erhalten, die sie benötigen, um das Problem des Kunden zu lösen.

Eine KI-gesteuerte Wissensbasis schafft bessere Erfahrungen sowohl für Mitarbeiter als auch Kunden, indem sie:

1. Wissen aus verschiedenen Quellen zentralisiert und die Qualität und Genauigkeit der Antworten der Mitarbeiter verbessert
2. Dazu beitragen, den Inhalt akkurat und relevant zu halten
3. Neue Agenten schnell auf den neuesten Stand bringen mit kontinuierlichem Training und kontextbezogenem Coaching

1. KI kann Wissen aus verschiedenen Quellen zentralisieren und die Qualität und Genauigkeit von Mitarbeiterantworten verbessern

Wenn ein Mitarbeiter alle erforderlichen Kenntnisse hat, um Kundenfragen sofort beantworten zu können, können sie weniger Zeit mit der Suche nach einer genauen Antwort verbringen und diese Zeitersparnis an ihre Kunden weitergeben. Ein Kunde wird nicht wissen, ob ein Mitarbeiter von KI unterstützt wird oder nicht, aber sie werden den Unterschied zwischen einer sofortigen Antwort und einem „Ich muss mich darum kümmern“, kennen. Wenn Mitarbeitern Wissen proaktiv von einem KI-System bereitgestellt wird, müssen sie nicht nach den Antworten suchen, die sie benötigen.

Ein Kunde wird auch den Unterschied zwischen „Lass mich diese Antwort für dich finden“, und „Lass mich dich an meinen Kollegen weiterleiten, der die Antwort für dich haben wird“, kennen. Wenn KI ein Wissenssystem operationalisieren kann und Informationen aus verschiedenen Abteilungen sofort verfügbar macht, müssen Mitarbeiter Kunden nicht von Abteilung zu Abteilung weiterleiten, wenn eine Frage nicht in ihren Fachbereich fällt. Kunden kümmert es nicht, mit welcher Abteilung sie sprechen, sie wissen nur, dass sie mit Ihrem Unternehmen sprechen und erwarten eine Antwort. Die Verwendung von KI, um Wissen aus einer Organisation zu vereinen und zu aktivieren, hilft Mitarbeitern, schneller Antworten zu liefern und Kunden die Frustration zu ersparen, warten zu müssen oder ihre Frage mehreren Mitarbeitern wiederholen zu müssen.

Laut Kate Leggett von Forrester sind dies die Momente in einem Anruf – wenn ein Mitarbeiter den Kunden nicht in die Warteschleife schicken oder sie an eine andere Abteilung übergeben muss, um eine Antwort zu finden – in denen ein Unternehmen tatsächlich wachsen und die Kundenbeziehung pflegen kann: „Ein Angestellter muss mit all den richtigen Daten und Kenntnissen ausgestattet sein, um die Frage eines Kunden so schnell wie möglich beantworten zu können.“ Denn Kunden geben an, dass es für sie am wichtigsten ist, ihre Zeit zu schätzen. Und das ist ein wirklich schwieriges Unterfangen. Und wenn Sie es richtig machen, sind dies seltene Momente, in denen Sie die Beziehung zu Ihren Kunden pflegen und wachsen können."

2. KI hilft dabei, den Inhalt akkurat und relevant zu halten

Abgesehen davon, dass KI Inhalte für Mitarbeiter bereitstellt, damit sie Kundenanliegen schnell lösen können, kann KI sicherstellen, dass das Wissenssystem eines Unternehmens tatsächlich relevant bleibt – und Studien haben gezeigt, dass Unternehmen mit einem agilen Ansatz zur Aktualisierung von Inhalten höhere Selbstbedienungsquoten und bessere Suchergebnisse erzielen. In dieser Ära von komplexen Produkten und Dienstleistungen kann die Kuratierung eines Hilfezentrums überraschend schwierig sein, aber Supportteams können auf KI zurückgreifen, um diesen Prozess reibungslos zu gestalten.

Zum Beispiel kann KI Inhalte in regelmäßigen Abständen zur Überprüfung kennzeichnen und dabei maschinelles Lernen nutzen, um Artikel zu identifizieren, die aktualisierte Titel, neue Inhalte und bessere Suchlabels benötigen. Vielleicht ist das mächtigste Merkmal eines KI-gestützten Wissenssystems die Fähigkeit, neue Inhalte vorzuschlagen, basierend auf dem, was Kunden in Supportanfragen anfragen. Das ermöglicht internen Sachverständigen, ihren Beitrag auf das zu konzentrieren, was Kunden am stärksten betrifft – und in der Folge können sich Mitarbeiter auf einen erstklassigen Service konzentrieren.

3. Durch die Bereitstellung von Wissen an Mitarbeiter im Kontext mit KI können sie schneller eingearbeitet werden und während der Arbeit lernen

Angesichts all des Wissens, das Supportmitarbeiter kennen oder auf das sie zugreifen müssen, um Kundenfragen zu beantworten, können neue Mitarbeiter Wochen brauchen, um sich einzuarbeiten und sich im Umgang mit einem umfangreichen Wissenssystem wohl zu fühlen. Während ein erfahrener Mitarbeiter genau weiß, welches Wissen sie einem Kunden senden muss, um eine bestimmte Frage zu beantworten, muss ein neuer Mitarbeiter wertvolle Zeit damit verbringen, nach diesem Wissen zu suchen, während der Kunde in der Warteschleife sitzt.

Wenn ein Wissensspeicher mit KI erweitert wird, können diese Vertreter das Wissen serviert bekommen, anstatt danach suchen zu müssen. Basierend auf dem Kontext eines laufenden Gesprächs können KI-Lösungen wie Gurus KI-Vorschlag relevantes Wissen für Vertreter zur Auswahl bereitstellen und dadurch die Suche vollständig eliminieren. Durch Unterstützung aller Vertreter, unabhängig von ihrer Erfahrungsstufe, beim Zugriff auf dasselbe Wissen im gleichen Zeitrahmen gleicht KI das Spielfeld aus und ermächtigt selbst die neuesten Vertreter, Fragen genauso schnell zu beantworten wie ihre erfahrenen Kollegen.

Das Erhalten von Wissen im Moment hilft auch beim kontextbezogenen Coaching. Gordon Ritter und Jake Saper, Partner bei Emergence Capital, haben dieses Konzept ausführlich untersucht und eine These entwickelt, die sie als Coaching-Netzwerke bezeichnen und die maschinelles Lernen verwenden, um Mitarbeiter darin zu coachen, ihre Arbeit besser zu machen, während sie sie ausführen.

Anstatt sich darauf zu verlassen, einen Vertreter vor oder nach einer Kundeninteraktion zu schulen („Hier ist das Wissen, das Sie für diesen speziellen Anwendungsfall benötigen“ oder „Hier ist das Wissen, das Sie für diesen speziellen Anwendungsfall hätten verwenden sollen“), kann KI Vertreter coachen, während dieser Anwendungsfall noch stattfindet.

Im Moment, wenn ein Vertreter die Antwort auf eine bestimmte Frage nicht kennt und keinen KI-unterstützten Wissensspeicher hat, um die korrekte Antwort vorzuschlagen, muss er sein Bestes tun, um die Frage zu beantworten, mit dem was er hat. Selbst das umfassendste Training hilft in dieser Situation nicht, wenn der Vertreter sich nicht daran erinnern kann, worauf er trainiert wurde. Und das Training nachträglich wird ihnen helfen, beim nächsten Mal, wenn dieselbe Frage aufkommt, besser zu antworten, aber nichts für die aktuelle Interaktion tun, bei der sie Hilfe benötigen. Es ist dieses zeitnahe Training, das aus kontextbezogenem Coaching stammt, das Vertretern am besten hilft zu lernen. Und der Kunde leidet nicht als Ergebnis einer Lernkurve.

KI wird auch im Laufe der Zeit intelligenter und hat die Fähigkeit, die Kreativität der Individuen einzufangen, von ihr zu lernen und für die gesamte Organisation zu nutzen, um diese intelligenter zu machen. Gemäß Emergence Capital:

„Das Schlüsselelement von Coaching-Netzwerken ist eine Software, die Daten von einem verteilten Netzwerk von Mitarbeitern sammelt und die besten Techniken zur Erledigung der Aufgaben identifiziert.“

Stellen Sie sich vor, ein Vertreter wird von einem Kunden mit einer komplizierten Sicherheitsfrage konfrontiert und sein KI-unterstützter Wissensspeicher stellt ihm potenziell relevante Kenntnisse zur Verfügung, um diese Frage zu beantworten. Der Vertreter kann ein Stück dieses Wissens verwenden, aber was passiert, wenn er dann immer noch sucht und ein anderes Wissensstück findet, das er verwendet, um die Frage des Kunden zu beantworten? Ohne jegliche KI-Beteiligung würde dieser Lernmoment isoliert stattfinden. Dank KI kann das System die Kreativität und den Erfolg der Handlungen dieses einen Vertreters erfassen, und das nächste Mal, wenn ein Vertreter eine ähnliche Sicherheitsfrage bekommt, kann die KI diesem Vertreter das zusätzliche Wissen servieren, das sie dem ersten Vertreter nicht serviert hat, was den Unterschied ausgemacht hat.

„Was an Coaching-Netzwerken cool ist, ist, dass man dank Sensor-Daten tatsächlich verstehen kann, was ein Vertreter sagt, was das tatsächliche Ergebnis ist und was die kreative Idee ist, die der Vertreter umgesetzt hat, um einen Abschluss zu erzielen. Diese Kreativität einfangen und sie auf alle anderen im Netzwerk übertragen. Also ist das Konzept hier wirklich, wirklich kraftvoll. Indem eine Person irgendwo auf der Welt ihre Arbeit verrichtet und einfach durch ihre Arbeit, kann sie unabsichtlich alle anderen im Netzwerk trainieren.“ – Jake Saper, Emergence Capital'

KI ermöglicht bessere Erfahrungen für Agenten und Kunden gleichermaßen

Die Nutzung von KI, um Frontline-Vertretern zu helfen, ihre Arbeit besser zu machen, ist ein Gewinn für alle: Kunden sind glücklicher, wenn sie schnell und effizient die Hilfe erhalten, die sie benötigen, und Vertreter fühlen sich selbstbewusster und ermächtigt, wenn sie sich schnell einarbeiten können und auf dem Höhepunkt ihrer Fähigkeiten agieren können.