KI kann die Produktivität und das Kundenerlebnis durch vorausschauende Tools und Automatisierung verbessern. Da Führungskräfte jedoch planen, den Einsatz von KI in allen Bereichen des Unternehmens zu erhöhen, ist es wichtig, die verschiedenen Arten von KI zu verstehen und die richtigen Tools für die Personalisierung der Dienstleistungsbranche auszuwählen.
Laut Twilio's Bericht "State of Personalization 2023erhöhen 69 % der Unternehmen ihre Investitionen in die Personalisierung. Und Die Dienstleistungsbranche bildet hier keine Ausnahme, zumal das Ziel darin besteht, den Kunden nahtlose Serviceerlebnisse zu bieten. Das bedeutet, dass die Interaktionen schnell, effizient und präzise sind und so wenig Berührungspunkte wie möglich beinhalten.
Mithilfe von KI, die für den Service entwickelt wurde, können Unternehmen dieses Ziel erreichen und unvergessliche Erlebnisse bieten, die ihre Kunden erwarten und bevorzugen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, was KI-gesteuerte Personalisierung ist und was die Zukunft der Personalisierung in vertikalen KI-Lösungen wie Service Co-Pilot von Aquant-und wie Serviceorganisationen wie die Ihre den größten Nutzen aus diesem sich ständig weiterentwickelnden Tool ziehen können.
Was ist KI-gesteuerte Personalisierung?
Einfach ausgedrückt, beinhaltet KI-gestützte Personalisierung das Sammeln und Analysieren von Kundendaten in generativen KI-Modellen. Im Falle von Dienstleistungsunternehmen können diese Datenarten von Freitext über maschinelle Dokumentation bis hin zu Informationen von Fachexperten (und darüber hinaus!) reichen. Wenn solche Daten in eine generative KI-Plattform eingespeist und analysiert werden, ergeben sich aus den Ergebnissen Erkenntnisse, Muster, Stile und Korrelationen, die maßgeschneiderte Erlebnisse für aktuelle und zukünftige Kunden bieten.
Generative KI lässt sich in zwei Kategorien unterteilen: horizontale und vertikale. Horizontale KI-Tools, wie ChatGPT und Google Bard, verfügen über allgemeine Fähigkeiten. Aber vertikale Lösungen, wie Dienstleistungs-Co-Pilotbefassen sich mit branchenspezifischen Herausforderungen.
Ganz gleich, ob Sie steigende CX-Standards erfüllen, Personallücken schließen oder Mitarbeiter schnell weiterbilden möchten - vertikale Lösungen für den Service helfen Ihnen, Probleme schneller und präziser als je zuvor zu diagnostizieren und zu beheben. Sie nutzen Daten, um genaue Self-Service-Optionen anzubieten, Ressourcen zuzuweisen und Ausfallzeiten durch proaktive Wartung zu minimieren. Und wenn Sie das persönliche Element hinzufügen, erhalten Sie die Effizienz und Erfahrung, die die Kunden von heute erwarten.
Die Vorteile der Personalisierung Ihres Serviceangebots
Aussagekräftige Kundenerlebnisse sind für den Erfolg eines Dienstleistungsunternehmens von entscheidender Bedeutung. Kunden wollen sich geschätzt und umsorgt fühlen - Personalisierung ist ein wesentlicher Faktor, um dies zu erreichen. Einige Vorteile der Personalisierung Ihres Serviceangebots sind:
- Verbesserung der CX und der Kundenzufriedenheit: Personalisierte Interaktionen zeigen, dass das Unternehmen auf die Vorlieben, die Geschichte und die Gewohnheiten der Kunden achtet. McKinsey's Bericht Next in Personalization ergab, dass 71 % der Kunden Personalisierung erwarten und 76 % frustriert sind, wenn sie diese nicht erleben.
- Höhere Kundentreue und -bindung: Kunden, die sich verstanden fühlen, kaufen mit größerer Wahrscheinlichkeit wieder. Diese positiven, wiederholten Interaktionen fördern das Vertrauen und verringern die Abwanderung (und können zu Weiterempfehlungen führen!).
- Mehr Upselling- und Cross-Selling-Möglichkeiten: Service-Organisationen, die die Kaufhistorie bzw. das Kaufverhalten ihrer Kunden kennen, können weitere Angebote empfehlen, die den Interessen des Kunden entsprechen, was wiederum den potenziellen Umsatz erhöht.
- Gewinnung wertvoller Kundeneinblicke: Kundendaten liefern wertvolle Erkenntnisse über Vorlieben, Verhaltensmuster und Trends. Diese Erkenntnisse können bei der strategischen Entscheidungsfindung, der Produktentwicklung und den Marketingbemühungen helfen - all dies trägt dazu bei, dass Dienstleistungsunternehmen der Konkurrenz einen Schritt voraus sind.
Wie KI für den Service immer personalisierter wird
Es ist zu erwarten, dass KI-Tools für Dienstleistungen die Personalisierung auf folgende Weise unterstützen werden:
- Verbesserung der Datenerfassung durch multimodale Verschmelzung und hybride Ansätze: Bei der generativen KI geht es um Struktur und Kontext. Sie können generative KI nutzen, um Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb Ihrer Service-Organisation zu integrieren, z. B. verschiedene Technikernotizen, Produktdokumentation, Fachexperten und bestehende Servicedaten. So entsteht eine solide Grundlage, auf der Sie KPIs festlegen, Datenmodelle entwickeln und Ihre Kunden und deren Gewohnheiten verstehen können. Darüber hinaus kombiniert Service-KI Ihre internen Daten mit aggregiertem Wissen, was den Anwendungsbereich erweitert und bessere Ergebnisse liefert.
- Bereitstellung von Kontext: Neben der Verbesserung der Erfassung und Analyse von Nutzerdaten können Dienstleistungsunternehmen die Ergebnisse nutzen, um mehr über die Vorlieben, Verhaltensweisen, Muster und mehr zu erfahren. Darüber hinaus können Sie die KI-Personalisierung mit Ihren Mitarbeitern nutzen. Nehmen wir zum Beispiel an, zwei Techniker haben die gleiche Erfahrung im Außendienst. Techniker A ist besser darin, mechanische Probleme zu lösen, während sich Techniker B mit der Behebung von elektrischen Problemen auskennt. Personalisierte generative KI kann Ihnen dabei helfen, wichtige Aufgaben zuzuweisen, die den Kernkompetenzen eines Technikers entsprechen, oder Sie können sie nutzen, um Ihre Techniker weiterzubilden.
- Integration von Nutzerfeedback zur Anpassung und zum Lernen: Echte KI und maschinelles Lernen können nicht von Experten oder durch manuelle Eingabe fest kodiert werden - wäre dies der Fall, würde eine Anleitung zur Fehlerbehebung ausreichen, um alle Serviceprobleme zu lösen. Großartige generative KI für den Service bezieht das Feedback der Benutzer ein und verbessert die Personalisierung mit der Nutzung - so kann sie lernen, sich anpassen und auf der Grundlage des Feedbacks genauere Vorhersagen treffen. Kurz gesagt: Je mehr Sie sie nutzen, desto besser wird sie! Die Modelle können ihre Ergebnisse durch die Analyse von Nutzerfeedback, Interaktionen und Bewertungen verfeinern. Auf diese Weise können sie individuellere, genauere und relevantere Empfehlungen für jedes Serviceszenario geben.
- Wahrung der Privatsphäre: Da der Datenschutz immer mehr an Bedeutung gewinnt, wird die generative KI Techniken zur Wahrung der Privatsphäre einsetzen, um den Schutz der Nutzerdaten zu gewährleisten. Dazu gehören Methoden wie das föderierte Lernen, bei dem Modelle lokal auf den Geräten der Nutzer trainiert werden, ohne dass sensible Daten auf zentralen Servern gespeichert werden. Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes werden es der generativen KI ermöglichen, Empfehlungen zu personalisieren und dabei die Privatsphäre der Nutzer zu respektieren. Letztendlich können Serviceprobleme auch ohne die Preisgabe sensibler Details gelöst werden. Durch kontinuierliches Training Ihrer KI zur Erkennung wiederkehrender Probleme und der besten Lösungen werden die gewünschten Ergebnisse erzielt.
Den größten Nutzen aus Ihren generativen KI-Tools ziehen
KI wird zu einem Muss für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen: Fast 50 % der Unternehmen geben an, dass KI bei ihren Technologieausgaben im nächsten Jahr oberste Priorität hat..
Doch obwohl viele bereit sind, in KI zu investieren, ist es wichtig zu wissen, dass Dienstleistungsunternehmen immer noch einen gemeinsamen Feind haben: Messung. In der Regel sind sie nicht in der Lage, ihre Servicelandschaft genau zu messen und ihre KPIs genau zu erfassen. Das führt dazu, dass sie eine KI-Lösung auswählen, von der sie annehmen, dass sie ihnen helfen kann, und hoffen, dass ihre Daten in diese Lösung passen.
Es gibt einen besseren Weg, um beim ersten Mal die richtige KI-Wahl zu treffen: Reverse Engineering des Prozesses.
Bestimmen Sie zunächst die Geschäftsergebnisse, die Sie erreichen wollen. Vielleicht möchten Sie zum Beispiel KPIs wie die FTF-Rate (First Time Fix) oder die Lösungszeit verbessern, mehr Fernreparaturen anbieten, unnötige Einsätze reduzieren oder neue Teammitglieder schnell weiterbilden. Wie auch immer, dieser Schritt grenzt Ihre Ziele ein und hilft Ihnen, KI-Tools auszuschließen, die ein bestimmtes Problem nicht lösen können.
Überlegen Sie als Nächstes, was Sie brauchen, um die Lösung zum Laufen zu bringen. Überlegen Sie zum Beispiel, welche Arten von Daten Sie bereits haben und welche Sie sichern müssen, und welche Interessengruppen einbezogen werden müssen.
Sobald Sie Ihre Bedürfnisse und Anforderungen verstehen, können Sie sich genau vorstellen, wie generative KI in Ihre Serviceorganisation passt. Aquant's Service Co-Pilot Suite von Aquant nutzt generative KI, um Service-Organisationen bei der Lösung gängiger und komplexer Serviceprobleme durch Personalisierung und kontinuierliches Lernen zu unterstützen. Service Co-Pilot synthetisiert Produktdokumentation, Expertenwissen, Servicedaten und menschliche Intelligenz, um die beste Lösung für jedes Serviceszenario zu finden - und so die Service-Lebenszyklen zu verkürzen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Gewinnspanne zu erhöhen. Die Funktionen von Service Co-Pilot eignen sich für alle Benutzertypen: Serviceleiter, die umfassende Berichte und Analysen benötigen, Diagnoseoptionen für Kunden, die den Self-Service nutzen, Call-Center-Agenten, die Telefonsupport leisten, und Techniker, die sich um Reparaturen vor Ort kümmern.
Es lohnt sich, Ihre Lieferstrategie in jeder Phase des Servicezyklus zu verbessern - wir beweisen es Ihnen.
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