Automatisierter Kundensupport

Das Training von KI beginnt mit dem Einspeisen einer großen Datenbank, die sein kann:

Häufig gestellte Fragen (FAQs) - Einführung vorbereiteter Fragen und Antworten

Dokumentation und Handbücher - Nutzung von Unternehmenshandbüchern, technischer Dokumentation und anderen Ressourcen.

Historische Daten - Sammeln von echten Kundenfragen und -antworten aus Chats, E-Mails, sozialen Medien und CRM-Systemen.

Dies ist eine kritische Phase, da die Qualität der Daten bestimmt, wie effektiv die KI auf Kundenanfragen reagieren wird.

Unsere KI analysiert eingehende Anfragen aus verschiedenen Kanälen wie Chats, E-Mails, soziale Medien. Das System erkennt nicht nur Schlüsselwörter, sondern auch den Kontext und die Absichten des Benutzers durch Natural Language Processing (NLP).

Darüber hinaus verwendet die KI Sentiment-Analyse, um zu verstehen, ob der Kunde zufrieden, enttäuscht oder wütend ist, und den Ton der Antwort anzupassen.

Verwendung von Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML), erzeugt die KI natürlich klingende Antworten, die genau, relevant und leicht zu verstehen sind.

Wenn eine Kundenanfrage komplexer ist oder wenn sie ausdrücklich verlangen, mit einem Menschen zu sprechen, eskaliert das System das Gespräch automatisch an einen Live-Agenten. Dies geschieht, wenn:

→ Die KI keine relevante Antwort in der Wissensdatenbank finden kann

→ Das Problem komplexe oder sensible kundenspezifische Szenarien beinhaltet

→ Der Kunde eindeutig verlangt, mit einer echten Person zu sprechen

Die KI bietet rund um die Uhr sofortige Antworten, unabhängig vom Volumen der eingehenden Anfragen.

Es bearbeitet Anfragen ohne Verzögerungen, eliminiert Wartezeiten und reduziert die Antwortzeit erheblich — all das führt zu höherer Kundenzufriedenheit.

Die KI bildet sich ständig selbst weiter, indem sie frühere Gespräche und Feedback von Kunden analysiert. Diese Bildung kann sein:

Aktiv: Menschliche Bediener fügen neue Fragen und Antworten hinzu.

Passiv: KI analysiert erfolgreiche und erfolglose Gespräche und verbessert ihre Modelle automatisch.

Verstärkungslernen: Wenn ein Kunde eine Antwort als hilfreich oder nicht hilfreich bewertet, passt das System seine Empfehlungen basierend auf diesen Bewertungen an.

Wenn der Benutzer keine genaue Antwort in den FAQ findet, kann er die Anfrage in die Datenbank einfügen, damit sie von einem Mitarbeiter bearbeitet wird.

KI kann nahtlose Kommunikation über mehrere Kanäle hinweg ermöglichen, einschließlich Chatbots, sozialen Medien, E-Mails. Zusätzlich erinnert sie sich an frühere Kundeninteraktionen, was bedeutet, dass der Kunde seine Informationen nicht wiederholen muss, wenn das Gespräch in Facebook Messenger beginnt und dann in einer E-Mail fortgesetzt wird.

Dies gewährleistet Konsistenz und Bequemlichkeit in der Kommunikation, unabhängig vom vom Kunden genutzten Kanal.

Beispiel: Der Kunde fragt den Sprachassistenten nach den Öffnungszeiten des Geschäfts, und die KI liefert sofort die richtige Antwort