Der Telefonservice ist tot! Es lebe der Telefonservice!

Wie innovative Technologien helfen können das Servicecenter zu einem Hub zur Steigerung der Wertschöpfung der gesamten Customer Experience zu entwickeln.

Seit Jahren wird ein Abgesang auf die telefonische Kundenberatung in vielen Publikationen und Zukunftsstudien vorhergesagt. Vor allem auch von vielen Technologieanbietern, die mit ihren Lösungen versuchen genau davon zu profitieren. Aber den deutschen Kunden ist das egal, denn das Telefon ist nach wie vor mit weitem Abstand der am meisten genutzte Kanal, um mit Unternehmen in Kontakt zu treten, sei es für Anfragen zur Nutzung von Services oder der Beschwerde.

Dennoch befinden sich ContactCenter -in den 2020er mehr denn je – in einem starken Spannungsfeld zwischen einem enormen Kostendruck durch gestiegene Mitarbeiter-, Energiekosten und dem Wunsch vieler Auftraggeber nach einem günstigen Minutenpreis, der immer geringeren Rekrutierungsmöglichkeit neuer Mitarbeiter und dem hohen Anspruch an die Servicequalität in jedem einzelnem Kundengespräch.

Viele Unternehmen versuchen dieses Spannungsfeld mittels SelfService Lösungen etwas aufzulösen, indem Kunden selbstständig Tickets buchen, sich Anfragen beantworten oder eben einen vollständigen Einkauf erledigen können, ohne dass eine Interaktion eines Kundenberaters notwendig ist. Sei es via Website, der Smartphone App oder eben auch schon vereinzelt mittels VoiceBots. Dennoch ist das Verhältnis von Telefongesprächen im Vergleich zur Nutzung von SelfServices stark auf Seiten der Telefongespräche. Aber was kann unternommen werden, um das Spannungsfeld für die Zukunft zu verändern?

Das ContactCenter als Treiber für den Kundenservice von Morgen

Viele Unternehmen sehen ContactCenter immer noch als Kostenstelle mit wenig Einfluss und Wirkung auf die Wertschöpfungskette an und das obwohl im ContactCenter die Mitarbeiter jeden Tag das Unternehmen vertreten und im direkten Kontakt mit den Kunden sind und gerade im Service enorm zu einer positiven Wahrnehmung beitragen durch hohe fachliche Kompetenz, durch empathische Kommunikation und eine lösungsorientierte Arbeitsweise. So wird jeder Mitarbeiter zu einem Markenbotschafter auf der einen Seite, auf der anderen Seite bieten diese unzähligen Kundenkontakte aber auch einen riesigen Schatz an Erkenntnissen, der aktuell in vielen Unternehmen brach liegt und nur zu einem geringen Teil gehoben wird.

Hier hilft der Einsatz von innovativen Technologien wie Speech Analytics. Dabei werden die Kundengespräche aufgezeichnet, transkribiert und analysiert, um anschließend anhand der Analysen Erkenntnisse und Schlussfolgerung ziehen zu können. Eine natural language understanding KI (NLU) erkennt die Wortwahl und die Einhaltung von Compliance-Regeln, kann messen welche Gespräche erfolgreich sind, und weshalb manchmal kurze Gespräche effizienter sind als Lange. Auch können Erkenntnisse Abseits der direkten Einflüsse auf die Gesprächsqualität erhoben werden, wie Volumentreiber, Prozessbrüche und der Zusammenhang von externen Ereignissen auf den Kundenservice. So wird das ContactCenter auf einmal auch zu einem Datenhub für andere Unternehmensabteilungen.

Daraus lässt sich ein Mehrwert generieren, der weit über die Verbesserung der Servicequalität in Kundengesprächen hinausgeht. Es wird möglich positive und negative Einflüsse auf die gesamte Customer Experience zu erkennen. Ich nenne das gerne das Digital Auditing 2.0.

Aber was macht man nun mit diesen Erkenntnissen?

Die Mischung und die Expertise machen den Unterschied

Das eine ist zu wissen, wo ich Optimierungen durchführen kann. Es ist aber etwas ganz anderes auch das WIE die Optimierung aussehen kann und diese dann auch so umzusetzen. Und hier kommt das Zusammenspiel von Solutions Experten und Sprachanalyse und Conversational AI Platformen zum tragen. Die Analysen aus der Sprachanalyse nimmt der Solutions Experte und gewinnt daraus Erkenntnisse, um mittels der Conversational AI einen DialogFlow für einen VoiceBot zu konzipieren, der genau das Kundenanliegen löst.

Conversational AI Platformen setzen auf künstliche Intelligenz, um das gesprochene Wort zu verstehen und somit auch das Kundenanliegen, um dann den Kunden in den passenden DialogFlow und die entsprechende Lösung zu leiten. Je besser diese DialogFlows mit dem Anliegen der Kunden übereinstimmen umso größer ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Anliegen gelöst werden kann bzw. umso größer ist die Unterstützung, die ein VoiceBot in einem Kundengespräch leisten kann.

Aber nicht alle Kundenanliegen eignen sich für eine automatisierte Bearbeitung und auch hier kommt wieder das ContactCenter ins Spiel, in dem die Mischung aus VoiceBot und Kundenberater eine optimale Customer Experience ermöglicht, denn die Expertise welche Kundenanliegen sich in welcher Form lohnen zu automatisieren sind vorhanden und müssen nur erhoben und entwickelt werden.

Was sind wesentliche Faktoren für eine erfolgreiche Implementierung?

Nur eine innovative Technologie einzuführen und einzusetzen, reicht nicht aus, sondern es bedarf immer auch dedizierter Kompetenzen, um sowohl die Systeme zu betreuen und weiterzuentwickeln aber auch um die Analysen und Erkenntnisse herauszuarbeiten. Vor allem der Einsatz von Speech-to-Text benötigt zu Beginn eine intensive Betreuung und Optimierung, um die gewünschten Logiken und Analysen zu erhalten. So müssen die Analyselogiken in den ersten Monaten immer wieder durch Abgleich mit den Gesprächen verfeinert und „geschärft“ werden.

Ein Datenhub oder ein erfahrener Datenspezialist sind anschließend erforderlich, um die Analysen mit anderen Datenquellen z.B. aus der Multi- oder Omnichannelplatform abzugleichen und Muster oder Auffälligkeiten zu erkennen.

Ebenso ist eine offene Geisteshaltung unabdingbar, um aus gewohnten Rahmen auszubrechen und den Blick immer wieder über den Tellerrand schweifen zu lassen indem z.B. Analysen und Erkenntnisse aus anderen Bereichen gesucht werden wie der Knowledge-Plattform oder der Website. Jegliches System, wo Kunden Interaktionen hinterlassen, sei es eigenständig (Website) oder durch einen Kundenberater (Knowledge-Plattform) helfen zu verstehen, wo negative Einflüsse auf das Kundenerlebnisse sein können.