AI for Customer Support Leaders - Briefing Recap & Take-Aways
Kundenservicemanager führender B2C-Marken trafen sich zur AI-Besprechung von Execs In The Know - lesen Sie weiter für die Erkenntnisse, Herausforderungen und Erfolge, die geteilt wurden.
„Bitte lass dies nicht eine weitere langweilige, von Hype gefüllte Gesprächsrunde über KI und maschinelles Lernen sein,“ dachte ich, als ich das Renaissance Atlanta für das Executive In The Know AI Briefing betrat. Während ich mich darauf freute, mich mit mehreren vorausschauenden Kundenerlebnisführern von Marken wie Porsche und FedEx zu verbinden, war ich skeptisch, dass KI-Gespräche dazu neigen, in Hype und Plattitüden zu verfallen. Ich wollte umsetzbare Ideen, die ich dem Guru-Team mitbringen konnte - und genau das habe ich bekommen und noch mehr.
Mit Kaffee in der Hand verschwand meine Angst schnell, als ich mich hinsetzte und mit einigen Leuten an meinem Tisch plauderte. Führende Markenführer teilten offen ihre Vision für die Entmystifizierung des Potenzials von KI zur Unterstützung des Omni-Channel-Kundenerlebnisses. Einige tauchten nur die Zehen in KI ein, während andere bis zum Hals in mehreren Projekten steckten.
Bevor wir es bemerkten, begann die Veranstaltung mit Gil Pongetti von UPS, der uns durch ihre kürzliche Implementierung eines KI-gesteuerten Chatbots führte, gefolgt von einer lebhaften, offenen Panel-Diskussion mit Branchenexperten, darunter auch Guru's eigener Steve Mayernick. Nach Gesprächen an runden Tischen klang der Tag in einem Innovationslabor aus, wo Markenführer eins zu eins mit KI-Lösungsanbietern bei Cocktails zusammenkamen.
Der Tag war gefüllt mit konkreten Geschichten über reale Herausforderungen, messbare Erfolge und Ideen für greifbare nächste Schritte. Nachdem ich den ganzen Tag über Notizen und Erkenntnisse eifrig niedergeschrieben hatte, hier sind meine 5 wichtigsten Erkenntnisse:
1. KI ist nur so schlau wie die Daten und das Training dahinter
Wenn es um KI-Supportlösungen geht, ist das klassische IBM-Motto "Schrott rein, Schrott raus" passend. Damit KI Ergebnisse im Kundenerlebnis liefert - ob als Chatbot, Workflow-Lösung oder Agentenunterstützung - müssen die zugrunde liegenden Daten von hoher Qualität und zuverlässig sein. Sie benötigen auch einen Mechanismus, durch den die KI-Lösung ständig lernt und sich verbessert, was eine durchdachte Aufsicht und kontinuierliches Feintuning erfordert.
2. KI sollte das Erlebnis in Ihren bestehenden Kanälen stärken, nicht neue schaffen
Kunden sollten ein konsistentes Erlebnis über Ihre Supportkanäle erwarten. Diese bewährte Praxis wurde den ganzen Tag über mehrmals wiederholt. Mit diesem Gedanken sollte jede KI-Lösung das Kundenerlebnis und/oder das Agentenerlebnis verbessern und dabei die Konsistenz über Ihre Kanäle hinweg aufrechterhalten. Beispielsweise kann sich dies in der Stimme und im Ton widerspiegeln, die bei der Interaktion mit Kunden verwendet werden, im Workflow-Erlebnis für Ihre Agenten oder im Eskalationsprozess.
3. Seien Sie transparent gegenüber Kunden
Versuchen Sie nicht, Ihre Kunden zu täuschen und vorzugeben, dass Ihr neuer Chatbot ein menschlicher Support-Agent ist. Ihre Kunden sind klug genug, um es herauszufinden, und das wird sie nur frustrieren und Ihre CSAT-Werte beeinträchtigen. Nennen Sie stattdessen ausdrücklich, dass es sich um einen Bot oder virtuellen Assistenten handelt, und bieten Sie den Kunden eine einfache Möglichkeit, einen Live-Agenten zu erreichen oder anderweitig den Bot zu umgehen. UPS teilte mit, dass jede Chat-Interaktion mit ihrem neuen selbstidentifizierten virtuellen Assistenten beginnt, und wenn ein Kunde an einen Live-Agenten eskaliert wird, werden alle Bot-Interaktionen nahtlos übertragen, was wiederum wiederholte Fragen mindert.
4. Beginnen Sie klein & überarbeiten Sie
Es gibt so viele Möglichkeiten, wie Sie KI potenziell nutzen können, um Ihre Service-Operationen und Ihr Kundenerlebnis zu verbessern. Gönnen Sie sich einen Gefallen und versuchen Sie nicht, das Unmögliche möglich zu machen. Es ist wichtig, klein anzufangen und aus Ihren frühen Erfolgen und Herausforderungen zu lernen, bevor Sie wesentliche Ressourcen investieren. Der beste Ansatz besteht darin, eine konkrete Herausforderung oder einen Bereich zur Verbesserung zu identifizieren, den KI potenziell lösen kann, und dort anzufangen.
5. Setzen Sie die richtigen Ziele, um den Fortschritt zu verfolgen & zu fördern
Sobald Sie sich für ein bestimmtes Projekt entschieden haben, überprüfen Sie Ihre aktuellen KPI-Benchmark-Metriken für den Kanal, definieren Sie Erfolgsmetriken und Ziele und bewerten Sie Lösungen, die diese am besten erreichen können. Dieser Ansatz funktioniert besonders gut, wenn Sie keinen leitenden Sponsor in der C-Suite haben, da Sie den Geschäftsfall für KI durch ein risikoarmes erstes Projekt leichter erstellen und bei Zustimmung erweitern können.
Ein Beispiel, das Guru's Steve Mayernick geteilt hat, um die Bearbeitungszeit um 20% zu reduzieren:
Neugierig, mehr über die KI für den Support-Bereich zu erfahren? Schauen Sie sich unser kürzliches Elevate Live-Webinar an, "Wie KI Ihrem Support-Team "Weiße Handschuhe" geben kann, keine Kündigungen."
„Bitte lass dies nicht eine weitere langweilige, von Hype gefüllte Gesprächsrunde über KI und maschinelles Lernen sein,“ dachte ich, als ich das Renaissance Atlanta für das Executive In The Know AI Briefing betrat. Während ich mich darauf freute, mich mit mehreren vorausschauenden Kundenerlebnisführern von Marken wie Porsche und FedEx zu verbinden, war ich skeptisch, dass KI-Gespräche dazu neigen, in Hype und Plattitüden zu verfallen. Ich wollte umsetzbare Ideen, die ich dem Guru-Team mitbringen konnte - und genau das habe ich bekommen und noch mehr.
Mit Kaffee in der Hand verschwand meine Angst schnell, als ich mich hinsetzte und mit einigen Leuten an meinem Tisch plauderte. Führende Markenführer teilten offen ihre Vision für die Entmystifizierung des Potenzials von KI zur Unterstützung des Omni-Channel-Kundenerlebnisses. Einige tauchten nur die Zehen in KI ein, während andere bis zum Hals in mehreren Projekten steckten.
Bevor wir es bemerkten, begann die Veranstaltung mit Gil Pongetti von UPS, der uns durch ihre kürzliche Implementierung eines KI-gesteuerten Chatbots führte, gefolgt von einer lebhaften, offenen Panel-Diskussion mit Branchenexperten, darunter auch Guru's eigener Steve Mayernick. Nach Gesprächen an runden Tischen klang der Tag in einem Innovationslabor aus, wo Markenführer eins zu eins mit KI-Lösungsanbietern bei Cocktails zusammenkamen.
Der Tag war gefüllt mit konkreten Geschichten über reale Herausforderungen, messbare Erfolge und Ideen für greifbare nächste Schritte. Nachdem ich den ganzen Tag über Notizen und Erkenntnisse eifrig niedergeschrieben hatte, hier sind meine 5 wichtigsten Erkenntnisse:
1. KI ist nur so schlau wie die Daten und das Training dahinter
Wenn es um KI-Supportlösungen geht, ist das klassische IBM-Motto "Schrott rein, Schrott raus" passend. Damit KI Ergebnisse im Kundenerlebnis liefert - ob als Chatbot, Workflow-Lösung oder Agentenunterstützung - müssen die zugrunde liegenden Daten von hoher Qualität und zuverlässig sein. Sie benötigen auch einen Mechanismus, durch den die KI-Lösung ständig lernt und sich verbessert, was eine durchdachte Aufsicht und kontinuierliches Feintuning erfordert.
2. KI sollte das Erlebnis in Ihren bestehenden Kanälen stärken, nicht neue schaffen
Kunden sollten ein konsistentes Erlebnis über Ihre Supportkanäle erwarten. Diese bewährte Praxis wurde den ganzen Tag über mehrmals wiederholt. Mit diesem Gedanken sollte jede KI-Lösung das Kundenerlebnis und/oder das Agentenerlebnis verbessern und dabei die Konsistenz über Ihre Kanäle hinweg aufrechterhalten. Beispielsweise kann sich dies in der Stimme und im Ton widerspiegeln, die bei der Interaktion mit Kunden verwendet werden, im Workflow-Erlebnis für Ihre Agenten oder im Eskalationsprozess.
3. Seien Sie transparent gegenüber Kunden
Versuchen Sie nicht, Ihre Kunden zu täuschen und vorzugeben, dass Ihr neuer Chatbot ein menschlicher Support-Agent ist. Ihre Kunden sind klug genug, um es herauszufinden, und das wird sie nur frustrieren und Ihre CSAT-Werte beeinträchtigen. Nennen Sie stattdessen ausdrücklich, dass es sich um einen Bot oder virtuellen Assistenten handelt, und bieten Sie den Kunden eine einfache Möglichkeit, einen Live-Agenten zu erreichen oder anderweitig den Bot zu umgehen. UPS teilte mit, dass jede Chat-Interaktion mit ihrem neuen selbstidentifizierten virtuellen Assistenten beginnt, und wenn ein Kunde an einen Live-Agenten eskaliert wird, werden alle Bot-Interaktionen nahtlos übertragen, was wiederum wiederholte Fragen mindert.
4. Beginnen Sie klein & überarbeiten Sie
Es gibt so viele Möglichkeiten, wie Sie KI potenziell nutzen können, um Ihre Service-Operationen und Ihr Kundenerlebnis zu verbessern. Gönnen Sie sich einen Gefallen und versuchen Sie nicht, das Unmögliche möglich zu machen. Es ist wichtig, klein anzufangen und aus Ihren frühen Erfolgen und Herausforderungen zu lernen, bevor Sie wesentliche Ressourcen investieren. Der beste Ansatz besteht darin, eine konkrete Herausforderung oder einen Bereich zur Verbesserung zu identifizieren, den KI potenziell lösen kann, und dort anzufangen.
5. Setzen Sie die richtigen Ziele, um den Fortschritt zu verfolgen & zu fördern
Sobald Sie sich für ein bestimmtes Projekt entschieden haben, überprüfen Sie Ihre aktuellen KPI-Benchmark-Metriken für den Kanal, definieren Sie Erfolgsmetriken und Ziele und bewerten Sie Lösungen, die diese am besten erreichen können. Dieser Ansatz funktioniert besonders gut, wenn Sie keinen leitenden Sponsor in der C-Suite haben, da Sie den Geschäftsfall für KI durch ein risikoarmes erstes Projekt leichter erstellen und bei Zustimmung erweitern können.
Ein Beispiel, das Guru's Steve Mayernick geteilt hat, um die Bearbeitungszeit um 20% zu reduzieren:
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