In einer Zeit, in der die Technologie verschiedene Aspekte des Geschäftsbetriebs revolutioniert, steht der Kundenservice an der Spitze der Transformation. Während Unternehmen bestrebt sind, Prozesse zu rationalisieren, außergewöhnlichen Support zu bieten und personalisierte Erlebnisse bereitzustellen, bietet das Aufkommen von Chatbots mit großem Sprachmodell (LLM) neue Möglichkeiten. LLM-Chatbots, die darauf ausgelegt sind, textbasierte Antworten zu verstehen und zu generieren, die menschliche Gespräche nachahmen, bergen das Potenzial, die Kundendienstfunktionen zu erweitern und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern.
Anstatt jedoch menschliche Agenten zu ersetzen, können Unternehmen die Leistungsfähigkeit von LLMs in der Zusammenarbeit nutzen mit menschliche Agenten. Durch die Zusammenarbeit können Unternehmen die einzigartigen Stärken von KI und menschlichen Bedienern nutzen und so sicherstellen, dass der Kundenservice eine Mischung aus technologischer Innovation und menschlicher Note bleibt.
Der Aufstieg fortschrittlicher Chatbots löst Fragen zur Relevanz des Menschen aus
Während die Integration von Chatbots in den Kundenservice nichts Neues ist, haben jüngste Fortschritte in der LLM-Technologie und der Aufstieg von Tools wie ChatGPT eine neue Ebene der Komplexität des automatisierten Kundensupports eingeführt. Infolgedessen wird die Implementierung von Chatbots vorhergesagt wachsen von nur 2 % im Jahr 2022 auf über 15 % im Jahr 2026.
Obwohl diese Modelle automatisierte Unterstützung bieten und detaillierte und relevante Antworten liefern können, mangelt es ihnen jedoch immer noch an emotionaler Intelligenz und sie neigen gelegentlich zu „Halluzinationen“, die völlig ungenaue Antworten liefern. Daher ist es weiterhin wichtig, dass ein menschlicher Akteur in der Mischung bleibt. LLMs sind besser geeignet, menschliche Vertreter zu ergänzen und sie bei der Kommunikation mit Kunden zu unterstützen.
Integration von LLMs, ohne den menschlichen Kontaktpunkt zu verlieren
Da einige Kundenanfragen einfach zu lösen sind, aber zeitaufwändig sein können, während andere eine längere Untersuchung und sorgfältige Erklärung erfordern, ist es wichtig, über verschiedene Kommunikationstools zu verfügen, um den unterschiedlichen Kundenbedürfnissen gerecht zu werden.
Während menschliche Agenten Empathie vermitteln und komplexere Anfragen bearbeiten können, können LLM-basierte Chatbots auf eine Vielzahl von Themen reagieren und automatisch Antworten generieren. Dies macht sie zu einem wertvollen Instrument zur Verbesserung der Reaktionsgeschwindigkeit.
Und auch Kunden übersehen nicht den Wert von KI-basierten Chatbots; 73% glauben, dass es Potenzial für einen positiven Einfluss auf CX gibt. Bemerkenswert ist, dass die Wirkung von KI-basierten Chatbots über die anfängliche Erfahrung hinausgeht. Eins Studie weist darauf hin, dass sie die Kundentreue und -bindung fördern können, indem sie bei zukünftigen Interaktionen hilfreiche Informationen bereitstellen.
Unternehmen fangen gerade erst an, die verschiedenen Möglichkeiten zu entdecken, LLM-Chatbots zur Verbesserung der menschlichen Kommunikation einzusetzen:
- Bereitstellung von Echtzeitinformationen für Agenten: Chatbots können in verschiedene Datenquellen und Organisationssysteme integriert werden, um aktuelle Informationen abzurufen. Dadurch können Agenten während der Kundeninteraktion schnell und effizient auf relevante Daten wie Bestellstatus, Lagerverfügbarkeit oder Kontodetails zugreifen, indem sie einfach einen Chatbot fragen.
- Mithilfe bei der Sprachunterstützung: KI-Chatbots haben das Potenzial, ein bahnbrechendes Werkzeug zu sein, um Sprachbarrieren abzubauen und die Kommunikation mit Kunden mit unterschiedlichem Sprachhintergrund zu erleichtern. Ihre mehrsprachigen Fähigkeiten ermöglichen eine nahtlose Interaktion, stellen sicher, dass Sprachunterschiede den Supportprozess nicht behindern, und ermöglichen es Unternehmen, einen breiteren Kundenstamm zu bedienen.
- Erster Ansprechpartner: Chatbots können erste Bewertungen von Kunden durchführen, Informationen sammeln, die erforderliche Triage durchführen und dann Kundenanfragen basierend auf deren Fachwissen oder Fähigkeiten intelligent an den entsprechenden menschlichen Agenten weiterleiten.
- Antworten und Vorschläge vorbereiten: Unternehmen können LLMs verwenden, um Kundengespräche zusammenzufassen und Informationen in einem leicht verständlichen Format darzustellen, das Agenten dabei hilft, den Kontext von Anfragen schnell zu erfassen und optimierten Support anzubieten. Darüber hinaus zeichnen sich Chatbots dadurch aus, dass sie Agentenantworten vorbereiten, indem sie gebrauchsfertige Vorlagen und relevante Informationen bereitstellen. Diese Unterstützung ermöglicht es Agenten, konsistente, qualitativ hochwertige Antworten zu liefern, was Zeit spart und die Antwortgenauigkeit verbessert.
- Nachhilfe: KI-integrierte Kommunikations-Apps können nach einer Interaktion mit einem Kunden eine hervorragende administrative Unterstützung bieten. Zusätzlich zur Bereitstellung einer Zusammenfassung der Kommunikation können sie aus der Zusammenfassung eine Liste mit Aktionspunkten für den menschlichen Agenten erstellen und eine Folge-E-Mail verfassen, die an den Kunden gesendet wird.
Auf diese Weise können Live-Agenten die Chatbot-Ausgaben überwachen, um Relevanz und Qualität sicherzustellen, und gleichzeitig von der KI-Unterstützung profitieren. An jeder Kundeninteraktion nehmen sowohl menschliche Agenten als auch intelligente Chatbots teil. Agenten stellen weiterhin einen menschlichen Kontaktpunkt dar, wobei Chatbots als digitale Assistenten fungieren, um Kommunikationsbarrieren zu minimieren und einen schnelleren Zugriff auf Informationen zu ermöglichen.
Die Synergie von menschlichem Fachwissen und KI: Kontinuierliches Lernen und Verbesserung vorantreiben
Jedes Mal, wenn Menschen neue Informationen aufnehmen, lernen sie etwas – das Gleiche gilt auch für die KI. Aber der Austausch von Erkenntnissen zwischen Agenten und Chatbots wird der Partnerschaft wirklich zum Erfolg verhelfen.
Für die richtige Schulung eines LLM sind umfangreiche und präzise Datensätze erforderlich – sie machen den Unterschied zwischen Voreingenommenheit oder Leistungsfehlern und betrieblichem Erfolg aus. Deshalb ist es die perfekte Leitplanke, den Agenten als Hauptansprechpartner zu behalten. Chatbots können Antworten vorschlagen und Agenten Zeit sparen, während der Agent sie genehmigt und sendet.
Durch die Einbeziehung dieses Human-in-the-Loop-Ansatzes wird verhindert, dass der Chatbot von seinem beabsichtigten Zweck abweicht. Wenn ein Kunde beispielsweise einem Chatbot eine bestimmte Frage zu einem Produkt oder dem Verbleib einer Lieferung stellt, führt eine rein allgemeine Antwort, die die Frage nicht beantwortet, zwangsläufig zu Frustration beim Kunden. Da der Mensch die Kontrolle darüber hat, welche generierten Antworten geliefert werden, können Unternehmen die mit der KI-Entscheidungsfindung verbundenen Risiken mindern.
Es ist auch wichtig, das enorme Lern- und Verbesserungspotenzial für ChatGPT-basierte Chatbots zu erkennen, da sie Erkenntnisse aus Interaktionen mit Kunden und menschlichen Agenten gewinnen können. Je mehr Agenten erfolgreiche Lösungen analysieren und die Tools mit Gesprächen zwischen Agenten und Kunden trainieren, desto mehr Chatbots können selbstständig präzise und relevante Vorschläge machen und so letztendlich den Kundenservice menschlicher Agenten stärken.
Bei der Integration von KI-Chatbots in den Kundenservice ist es wichtig, ein Gleichgewicht zu finden: die Fähigkeit von Chatbots zu nutzen, riesige Informationsmengen schnell zu durchsuchen und Inhalte zu analysieren und gleichzeitig die menschliche Intelligenz zu nutzen. Durch die Nutzung der Stärken von Mensch und Maschine und die Nutzung der Synergien zwischen ihnen können Unternehmen das Kundenerlebnis verbessern und die betriebliche Effizienz steigern.
Über den Autor
Nate MacLeich ist Gründer und CEO von QuickBlox. Nate ist ein erfahrener Geschäftsprofi mit über 20 Jahren Erfahrung in verschiedenen Branchen, darunter Telekommunikation, Medien, Software und Technologie. Er begann seine Karriere als Außenhandelsvertreter für den Bundesstaat Kalifornien und hatte verschiedene Führungspositionen inne, darunter Vertriebsleiter bei WIN Plc (Cisco), COO bei Twistbox Entertainment und CEO von QuickBlox. Zusätzlich zu seiner Berufserfahrung ist Nate auch ein erfahrener Berater, der Startups wie Springboard Mobile und TechStars betreut und in sie investiert hat. Er ist Absolvent der University of California, Davis und der London School of Economics and Political Science.
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