Automatisierter Kundenservice von Convergys
Philipp Leinen Veröffentlicht von am

Analytics, AI und RPA – Automatisierter Kundenservice im Reality Check

Kunden verlangen heute schnellen, einfachen und personalisierten Service – über Kanäle hinweg. Unternehmen erfüllen diese Anforderungen nur, wenn sie die richtigen Schwerpunkte setzen und ihre Ressourcen richtig investieren. Doch die Lage ist unübersichtlich. Hype-Themen wie künstliche Intelligenz (KI) versprechen eine Revolution, sind aber noch nicht marktreif. Investitionen in regelbasierte Software-Roboter und Bots optimieren stattdessen schon heute die Customer Experience.

Das Zeitalter der Automatisierung ist angebrochen. In den USA rechnen Experten damit, dass Trucks in fünf Jahren autonom amerikanische Highways befahren werden. Menschen greifen dann erst ein, sobald es in den engen Stadtverkehr geht.

Amazon und der Google-Mutterkonzern Alphabet testen derweil mit Prime Air Delivery und Project Wing autonome Flugdrohnen um Produkte auszuliefern. Erste Tests in den USA und Australien wurden bereits erfolgreich abgeschlossen.

Doch anders als Verkehr und Logistik, wird der Kundenservice weiterhin auf absehbare Zeit talentierte Mitarbeiter benötigen. Bis künstliche Intelligenz soweit entwickelt ist, um verständnisvoll und emphatisch auf dem Niveau eines Menschen zu kommunizieren, vergehen noch fünf Jahre – mindestens.

Doch auch in der Zwischenzeit kann automatisierter Kundenservice die Customer Experiences verbessern. Über Jahre und Jahrzehnte gewachsene Strukturen und Systeme sollten dabei auf den Prüfstand gestellt werden. Sie bremsen oft sie Prozesse, schaffen unnötigen Aufwand und treiben Kosten.

Kundenservice ist reif für Robotic Process Automation

Telefonische Kundenberater interagieren im Laufe eines Arbeitstags mit einer Vielzahl verschiedener Systeme und Anwendungen – häufig zwischen 10 und 20 Programme, die jeweils unterschiedlich gestaltet und daher schwierig zu bedienen sind.

Während ein Kunde am Telefon sein Problem schildert und die volle Aufmerksamkeit erwartet, sucht der Agent im Hintergrund Informationen, vergleicht und kopiert sie. Häufig handelt es sich um langwierige, zeitaufwändige und sich wiederholende Aufgaben. Sie sind anfällig für Fehler und Unstimmigkeiten, lenken ab, erzeugen Stress und erschweren damit optimale Kundenerlebnisse. Die Arbeitsplätze von Kundenberatern sind deshalb reif für Automatisierung.

In vielen Contact Centern ist Robotic Process Automation (RPA) bereits eine Schlüsseltechnologie. Software-Roboter und Bots übernehmen einfache Routineaufgaben und verbessern damit Geschäftsergebnisse. Beispielsweise durchsuchen sie in Sekundenbruchteilen parallel mehrere Datenbanken oder Systeme und bündeln alle relevanten Kundendaten. Agenten konzentrieren sich in dieser Zeit auf voll wichtige, werthaltige Gesprächsaspekte.

RPA automatisiert und erweitert den Kundenservice also nicht nur,  es führt auch zu schnelleren, genaueren Resultaten und steigert die Effizienz – ablesbar an zahlreichen Kennzahlen, darunter Average Handling Time (AHT), Kundenzufriedenheit (CSAT) sowie Customer Effort Score (CES).

RPA ist schon heute eine Schlüsseltechnologie

Ein Beispiel aus der Praxis: Einem Telekommunikationsanbieter ist es nicht gelungen, Rechnungsanfragen konsistent und zeitnah zu beantworten. Seine Kunden waren dementsprechend unzufrieden.

Eine Analyse der Customer Journey identifizierte eine Reihe sich wiederholender Prozessschritte, für die im Anschluss ein Bot entwickelt wurde. Auf Knopfdruck führt dieser Bot selbstständig einen vollständigen Abrechnungsvergleich durch. Das Ergebnis: RPA reduzierte die AHT für diesen Prozess um fast 60 Prozent und Antworten auf Rechnungsanfragen wurden deutlich konsistenter als zuvor. Das spart Kosten, sorgt darüber hinaus aber auch für zufriedenere Kunden.

Automatisierter Kundenservice erhöht die Effizienz

Die die AHT und Customer Experience sind aber nur einige Bereiche, in denen Automatisierung signifikante Mehrwerte schafft. Ähnliche Erfolge sind im Hinblick auf Sicherheits-, Betrugs- und Compliance-Risiken sowie Backoffice-Tätigkeiten möglich.

Zum Beispiel, indem der Informationsaustausch zwischen Systemen automatisiert wird. Wenn ein Service-Techniker etwa nicht zu einem abgesprochenen Termin erscheint, wendet sich der betroffene Kunde im Anschluss an den Service.

Nachdem der Kundenberater herausgefunden hat, aus welchem Grund der Termin vereinbart wurde, macht er einen neuen Termin aus und hinterlegt diesen im System des Auftraggebers. Letzteres dauert in der Regel mindestens zwei Minuten. Nicht selten passieren Fehler bei der manuellen Übertragung. 

Ein speziell für diesen Prozess entwickelter Bot beschleunigt diesen Prozess nicht nur signifikant, er senkt die Fehleranfälligkeit auch quasi auf null.

Wenn RPA scheitert

Doch nicht jedes Projekt endet erfolgreich. Ein US-amerikanischer Telekommunikationsanbieter wollte seinen Bestellprozess vollständig zu automatisieren. Die neue Software sollte viele komplexe Prozesse umfassen, darunter einige, die regelmäßig überarbeitet wurden. Zudem mussten Kundenberater häufig eingreifen und selbst Entscheidungen treffen. Das Projekt scheiterte

Rückblickend hätte es dem Team geholfen, frühzeitige die Komplexität und Dynamik des Gesamtprozesses genau zu bewerten. Sie hätten erkannt, dass einige Aufgaben kaum automatisierbar waren und sich stattdessen auf jene Schritte mit höherer Erfolgswahrscheinlichkeit konzentriert.

Bei der Fragen, welche Prozesse sich automatisieren lassen, ist es wichtig, klar zu differenzieren. Geeignete RPA-Kandidaten bestehen aus einfachen Schritten, verändern sich selten und werden häufig wiederholt. Weniger geeignete Abläufe sind komplex, unregelmäßig und regelmäßig Updates unterworfen. Situationen, in denen Menschen häufig über Ausnahmefälle entscheiden müssen, sind ebenfalls nicht für Automatisierung geeignet.

Erfolgreich sind jene Projekte, die sich mit vielen der oben genannten Eigenschaften überschneiden. Dort entstehen starke Business Cases und der höchste Return on Investment.

Weitere Informationen zu Automatisierung

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