Für viele Menschen ist die Kontaktaufnahme mit dem Kundenservice eines Unternehmens eine Qual. Doch wenn es denn sein muss, wünschen sie sich Ansprache über ihren präferierten Kanal, sofortigen Problemlösung, eine schnelle Bearbeitung ihres Anliegens und möglichst kurze Wartezeiten. Die dafür nötigen Informationen muss der Ansprechpartner auf der anderen Seite oft in Sekundenschnelle vorliegen haben - so der Anspruch.

Unternehmen, oft auch im Umfeld von Banken und Versicherungen, verfehlen diese Erwartungen aus vielfältigen Gründen. Zum einen binden gerade administrative Arbeiten oder die notwendige Erfassung und Dokumentation von Gesprächen die wertvolle Arbeitszeit der Mitarbeiter. Zum anderen sind die Bearbeitungssysteme der Unternehmen oft "antiquiert".

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Hier schafft der Einsatz von Process Mining, RPA (Robotic Process Automation) und Bots Abhilfe. In der Konsequenz kann der Kundenservice mit den vorhandenen Ressourcen eine bessere Servicierung ermöglichen und damit die Kundenzufriedenheit steigern.

Process Mining schaltet das Licht im Kundenservice ein

Ein Gespräch mit einer Führungskraft einer Kundenserviceabteilung:
Frage: Wie viele Anrufe gingen in der letzten Woche ein?
Antwort der Führungskraft: Moment - hier ist der Excel-Bericht. Leider nur die Vorwoche, weil die aktuellen Zahlen bekomme ich erst mit Verzögerung.

Seit Jahren laufen im Fernsehen bei n-tv die Ticker der aktuellen Aktenkurse über den Bildschirm. Warum gelingt es in vielen Servicebereichen nicht, den Status in Echtzeit darzustellen?

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Hier leistet das Process Mining seine Dienste. Process Mining unterstützt bei der Erfassung des Ist-Zustand, indem detaillierte Informationen aus den ACD-, CRM-und weiteren Systemen zusammengetragen und analysiert werden. Im Rahmen der Geschäftsprozessoptimierung zeigen Process-Mining-Ergebnisse dann, bei welchen Aktivitäten es zu Extraschleifen und Verzögerungen kommt und welcher zeitliche Mehraufwand dadurch entsteht. Daraus lassen sich dann Ursachen ableiten sowie Maßnahmen für die Lösung erarbeiten.

Chatbots und Voice-Bots automatisieren Kundeninteraktion

Immer mehr Unternehmen und Service Provider verwenden schlaue "Chatbots" und "Voice-Bots" in der Interaktion mit ihren Kunden. Chatbots basieren auf einer intelligenten kognitiven Technologie.

Chatbots und Voice-Bots lösen einige der aktuellen Herausforderungen des Kundenservice:

• Sie stehen rund um die Uhr zur Verfügung.

• Sie beantworten/bearbeiten Anliegen in Echtzeit (24x7).

• Sie greifen automatisch auf alte Kundendaten zu und nutzen diese Information für die Beantwortung der neuen Anfragen.

Aufgrund ihrer technischen Vorteile werden sich Chatbots und Sprachassistenten daher gegen Webseiten, Apps und herkömmliche Callcenter durchsetzen.

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Während die Chatbot-Technologie in vielen Service-Einheiten schon "Stand der Praxis" ist, befindet sich die Voice-Technologie noch im Versuchsstadium. Die Herausforderungen liegen in der deutschen Sprache. Ein einfacher Satz wie: "Wie lautet Ihre Versicherungsnummer?" wird durchaus auch durch die Amazon-AI "Alexa" erkannt als "Wie lang seine Versicherungsnummer?" An dieser Stelle hilft nur viel Kontextinformation zur Verbesserung der Genauigkeit.

RPA automatisiert interne Abläufe

Was Chatbots und Voice-Bots für die Interaktion mit dem Kunden sind, sind Software Robots für die Automation interner Abläufe. Robots können wiederholbare Aufgaben lösen, die bislang manuell bearbeitet werden mussten.

Für den Einsatz von RPA im Kundenservice gibt es im Kern zwei Szenarien:

1. RPA kann Prozesse vollautomatisiert abwickeln (unattended Bot).

2. RPA kann Mitarbeiter mit der Übernahme von Teilschritten unterstützen (attended Bot).

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Gerade im Kundengespräch im Callcenter bietet ein Bot wertvolle Unterstützungen. Er sucht während des Gesprächs zum Beispiel wichtige Informationen über ein Produkt oder den Kunden aus den zur Verfügung stehenden Quellsystemen und stellt sie dem Mitarbeiter zum passenden Zeitpunkt zur Verfügung. Bei Aufgaben, wie etwa einer Adressänderung, erfasst der Mitarbeiter die neuen Daten nur einmal. Der Roboter passt die Datensätze dann in allen relevanten Systemen eigenständig an. In der Kombination mit AI können Roboter den Menschen mit Handlungsempfehlungen unterstützen: etwa mit Callouts, um auf Cross- oder Upselling-Potenzial hinzuweisen.

RPA kann auch in Verbindung mit Sprachdialogsystemen(IVR) genutzt werden, um zum Beispiel Terminvergaben zu koordinieren. Taucht ein Fehler auf, erstellt die IVR nicht die Aufgabe "Liefertermin" sondern die Aufgabe "Terminvereinbarung fehlgeschlagen". Die Roboter bereiten dem Mitarbeiter dann alle relevanten Daten wie Kundenadresse, Zulieferer und dessen Zeitslots auf. Er tritt mit den Kunden in Kontakt und vereinbart den gewünschten Termin.

Technologieeinsatz im Kundenservice über kurz oder lang alternativlos

In Anbetracht der vielen Vorteile ist es erstaunlich, warum sich noch nicht mehr davon im industriellen Breiteneinsatz befinden. Kunden können schneller bedient und persönlicher betreut werden, da der Mitarbeiter mehr Zeit hat, auf deren individuelle Wünsche einzugehen.

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Viele scheuen sich gegebenenfalls vor den technologischen Herausforderungen. Process-Mining-Technologien lassen sich über Zugriffsschichten mit vorhandenen Back-End-Systemen verknüpfen. Bot-Technologien lassen sich oft auf bestehende Systemlandschaften wie SAP oder Mainframe-Applikationen, Eigenentwicklungen oder CRM-Systeme aufsetzen. Eine automatische Synchronisation stellt die Datenintegrität und -konsistenz über alle Anwendungen hinweg sicher. Dies bedeutet, dass die bestehende IT-Infrastruktur oft nicht angepasst werden muss.

Der Erfolg liegt in der Orchestrierung von fachlichem Prozesswissen, Datenkompetenzen und dem Wissen bezüglich des Einsatzes dieser Technologien. In dieser Kombination gibt es in den Unternehmen oft keine Kompetenz.

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