Hintergrund und Ausgangslage

Ein mittelständisches E-Commerce-Unternehmen, das sich auf den Verkauf von Elektronikprodukten spezialisiert hat, sah sich mit einer wachsenden Anzahl von Kundenanfragen konfrontiert. Diese Anfragen reichten von einfachen Fragen zu Produkten und Bestellungen bis hin zu komplexeren Problemen bei der Nutzung der Produkte. Aufgrund des steigenden Anfragevolumens kam es regelmäßig zu langen Wartezeiten und einer Überlastung des Support-Teams.

Ziele des Projekts

Das Hauptziel des Projekts war es, den Kundensupport effizienter zu gestalten, indem häufig auftretende und einfache Anfragen automatisiert bearbeitet werden. Dies sollte zu einer Verringerung der Wartezeiten, einer Erhöhung der Kundenzufriedenheit und einer Entlastung des Support-Teams führen. Spezifische Ziele umfassten:

  • Reduzierung der durchschnittlichen Antwort- und Bearbeitungszeit für Kundenanfragen.
  • Steigerung der Kundenzufriedenheit durch schnelle und präzise Antworten.
  • Erhöhung der Produktivität des Support-Teams durch Reduzierung repetitiver Aufgaben.

Lösungsimplementierung

Um diese Ziele zu erreichen, wurde die KI in die bestehenden Kundensupportsysteme des Unternehmens integriert. Der Implementierungsprozess folgte einem systematischen Plan:

a) Bedarfsanalyse und Planung:
  • Identifizierung der häufigsten Anfragen: Durch die Analyse von historischen Supportdaten wurden die häufigsten Anfragen identifiziert, z.B. Fragen zu Versandstatus, Rückgaben und Produktinformationen.
  • Festlegung der Integrationspunkte: Die IT-Abteilung identifizierte die relevanten Systeme, darunter das CRM-System (Salesforce) und die Helpdesk-Plattform (Zendesk).
b) Entwicklung und Integration:
  • Erstellen der Gesprächs-Workflows: Spezifische Workflows wurden entwickelt, um häufig gestellte Fragen und Anfragen zu bearbeiten. Dies umfasste beispielsweise den Workflow für die Sendungsverfolgung.
  • Technische Integration: Die KI wurde nahtlos in Salesforce und Zendesk integriert.
c) Trainings- und Wissensdatenbank:
  • Datenimport und -strukturierung: Historische Daten zu Kundenanfragen wurden verwendet, um die Wissensbasis der KI zu erweitern und relevante Informationen bereitzustellen.
  • Regelmäßige Updates: Es wurden regelmäßige Aktualisierungen und Wartungen der Wissensdatenbank eingeplant, um die Genauigkeit und Verfügbarkeit der bereitgestellten Informationen sicherzustellen.

Anwendungsbeispiel und Ablaufszenario

Szenario: Anfrage zum Versandstatus

  • Schritt 1: Ein Kunde stellt eine Anfrage zum aktuellen Versandstatus seiner Bestellung über das Unternehmens-Chat-System auf der Website.
    – Kunde: „KI, wo ist meine Bestellung mit der Bestellnummer 12345?“
  • Schritt 2: Die KI verarbeitet die Anfrage, durchsucht das CRM-System nach der entsprechenden Bestellnummer und ruft den aktuellen Versandstatus ab.
    – KI: „Einen Moment bitte, ich überprüfe den Versandstatus Ihrer Bestellung.“
  • Schritt 3: Die KI findet den aktuellen Versandstatus und informiert den Kunden.
    – KI: „Ihre Bestellung 12345 wurde am 01.10.2023 versendet und wird voraussichtlich am 03.10.2023 zugestellt. Möchten Sie die Sendungsnummer erhalten?“
  • Schritt 4: Der Kunde bestätigt und die KI teilt die Sendungsnummer mit.
    – Kunde: „Ja, bitte senden Sie mir die Sendungsnummer.“
    – KI: „Die Sendungsnummer Ihrer Bestellung lautet XYZ987654321. Sie können den Status Ihrer Sendung bei unserem Versandpartner einsehen.“

Ergebnisse und Nutzen

Nach der Implementierung der KI zeigten sich deutliche Verbesserungen im Kundensupport:

  • Reduzierte Antwortzeiten: Die durchschnittliche Bearbeitungszeit von Kundenanfragen verringerte sich um 70%.
  • Erhöhte Kundenzufriedenheit: Kunden erhielten schneller und präzise Antworten auf ihre Anfragen.
  • Entlastung des Support-Teams: Das Support-Team konnte sich auf komplexere Anfragen konzentrieren, was zu einer gesteigerten Effizienz und einer höheren Mitarbeiterzufriedenheit führte.
  • Rund-um-die-Uhr-Service: Kunden konnten nun auch außerhalb der regulären Geschäftszeiten Unterstützung erhalten.

Schlussfolgerung

Die Integration der KI in den Kundensupportprozess des Unternehmens führte zu einer signifikanten Steigerung der Effizienz und Kundenzufriedenheit. Durch die Automatisierung repetitiver und einfacher Aufgaben konnte das Support-Team entlastet werden und sich auf anspruchsvollere Herausforderungen konzentrieren. Die nahtlose Integration und regelmäßige Aktualisierung der Wissensdatenbank stellten sicher, dass die Antworten stets korrekt und aktuell waren. Zukünftige Erweiterungen könnten die Implementierung zusätzlicher Sprachunterstützungen und die Integration weiterer Kommunikationskanäle wie soziale Medien umfassen, um ein noch breiteres Spektrum an Kundenanfragen abzudecken.