KI trifft CX

Entwicklung, Praxisbeispiel

und Umsetzungstipps

KI trifft CX

Entwicklung, Praxisbeispiel

und Umsetzungstipps

Die schnelle Entwicklung von künstlicher Intelligenz (KI) hat einen maßgeblichen Einfluss auf das Thema CX in den unterschiedlichsten Branchen. Die Integration von KI in die Customer-Experience-Strategie kann ein Game Changer für Unternehmen sein, die ihre Kundenzentrierungsbemühungen intensivieren und dabei operative Prozesse effizienter und effektiver gestalten möchten.

In diesem Beitrag werfen wir einen Blick auf die Entwicklung von KI im CX-Bereich, beleuchten verschiedene Use Cases und präsentieren ein praxisnahes Beispiel zur Anwendung von KI beim Thema Churn Prediction. Abschließend zeigen wir konkrete Schritte auf, mit denen Unternehmen den Einsatz von KI im Bereich Customer Experience direkt umsetzen können.

Wohin geht die Entwicklung von KI im CX-Bereich und welche Use Cases gibt es?

Die kontinuierliche Verbesserung der Kundenzufriedenheit ist von zentraler Bedeutung für jedes Unternehmen. Das belegt auch eine aktuelle KPMG-Umfrage. Die Ergebnisse zeigen, dass der sogenannte Customer Experience Excellence (CEE)-Wert für das Jahr 2023 im Vergleich zum Vorjahr von 7,65 auf 7,31 gesunken ist. Deutsche Unternehmen haben in allen sechs Einflussfaktoren des CEE-Werts, darunter Empathie, Personalisierung, Integrität, Erwartungen, Zeit und Aufwand, sowie Problemlösungskompetenz, im Durchschnitt nachgelassen.

Ein Schlüsselfaktor für positive Kundenerlebnisse ist die Personalisierung. Mit Technologien wie künstlicher Intelligenz und Augmented Reality können Unternehmen individueller auf Kundenbedürfnisse eingehen und das Kundenerlebnis auf ein höheres Niveau bringen.

Unter anderem können z. B. KI-gesteuerte Chatbots bei Telefonaten im Kundenservice Anweisungen und Vorschläge an die Call Center Agents geben, um in Echtzeit bestmöglich und individuell auf den Kunden am Telefon einzugehen.

Anwendungsbeispiele/Use Cases:

KI-gestützte Lösungen lassen sich aus unserer Sicht in vier Kategorien einteilen:

Text Analytics: Automatisierte Analyse und Interpretation schriftlicher Kundenfeedbacks durch KI, um Handlungsempfehlungen für das Unternehmen abzuleiten.

Clustering: Zusammenfassung von Kundenfeedback und anderen Daten zur Identifizierung von Strukturen und Mustern, z. B. Kundensegmentierung anhand von Befragungs- und Verhaltensdaten.

LLM-basierte Bots: Einsatz von KI-gesteuerten Chatbots, um personalisierte Interaktionen mit Kunden zu ermöglichen, z. B. Persona Chatbots oder Wissensdatenbanken.

Predictive: Quantitative Vorhersagen für Sales Forecasting und individuelle Empfehlungen, darunter die wichtige Churn Prediction, um kündigungsgefährdete Kunden zu identifizieren und ggf. zu reaktivieren.

Praxisbeispiel: Churn-Prediction-Modell bei einem SaaS-Anbieter in Deutschland

Ein SaaS-Anbieter in Deutschland hat mit unserer Unterstützung und unseren Lösungen erfolgreich ein KI-basiertes Churn-Prediction-Modell implementiert. Dabei wurde ein KI-Modell entwickelt, um Kündigungen von Kunden vorherzusagen und kritische Momente im Rahmen der Kundenreise zu identifizieren. Durch die Analyse von Produktnutzungsverhalten, Kundenstammdaten und Konversationen mit dem Call Center werden Kunden als „at risk“ klassifiziert. „At risk“ sind Kunden, die mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit kündigen bzw. abwandern wollen und werden.

Entlang der Kundenreise des Unternehmens gibt es drei kritische Touchpoints bzw. Zeitpunkte:

Zeitpunkt des Vertragsabschlusses
100 Tage nach der ersten Software-Nutzung (free trial)
Vertragsabschluss zur kostenpflichtigen Lizenz oder Kündigung.

Durch abgefragtes Feedback an den drei Touchpoints werden jedoch nur ca. 15 % der Kunden erreicht. Von 85 % der User sind keine Befragungsdaten vorhanden. Hier kommt nun die KI ins Spiel: Wir suchen nach „digitalen Zwillingen“ auf Basis u. a. der Produktnutzungsdaten und können so “at risk“ Kunden innerhalb der restlichen Kundenbasis identifizieren, die dann proaktiv durch den Kundenservice angesprochen werden können. Ein ganz zentraler Baustein dabei, ist der Aufbau einer zentralen Data-Stack-Plattform für den Zugriff auf sämtliche, relevante Daten wie z. B. Operational Data, Customer-Care-Daten, Kundenstammdaten, CX-Daten bzw. Insights-Daten.

Wie kann ein Unternehmen starten, um KI effektiv beim Thema CX zu nutzen?

Für zielgerichtetes Arbeiten braucht es eine klare Strategie, wie mit Insights- und CX-Daten zukünftig gearbeitet werden soll. Dafür erarbeiten wir mit unseren Kunden im Rahmen eines Workshops die Datenstrategie für das Unternehmen. Folgende Bestandteile werden dabei beleuchtet:

Welche Anforderungen gibt es von den Stakeholdern?
Wo sind Änderungen in Prozessen, Inhalten, Tools notwendig?
Welche Rolle soll KI spielen?
Gibt es Leuchtturm-Projekte?

Darüber hinaus ist es wichtig, auf die richtigen Tools zu setzen. Im Rahmen der Tool-Strategie werden folgende Fragen beantwortet:

Wo werden die Insights-Daten gespeichert und wie kommen sie automatisiert dort hin?
Welche KI-Modelle sollen zum Einsatz kommen? OpenAI, Meta, Google, Open Source oder eigene Entwicklungen?
Wie sollen Daten visualisiert und Ergebnisse kommuniziert werden?
Welche Tools sind im Unternehmen bereits im Einsatz?

Zuletzt geht es um die Organisation und die Qualifikation der Mitarbeitenden. Dabei sind folgende Punkte zu klären:

Wer übernimmt welche Verantwortung – für Daten, Tools, Datenprodukte?
Gibt es neue Rollen, Positionen, die benötigt werden?
Welche Trainingsbedarfe ergeben sich und wie werden sie bedient?
An welchen Stellen wird intern und extern Unterstützung benötigt?

Der Workshop dauert 1 bis 2 Tage und kann sowohl vor Ort als auch remote durchgeführt werden.

Unser Tipp: Starten Sie mit kleinen Pilotprojekten, um Erfahrungen zu sammeln, und skalieren Sie dann schrittweise, um den Nutzen von KI im gesamten CX-Bereich zu maximieren.

Wir von SKOPOS unterstützen Unternehmen dabei, maßgeschneiderte Strategien zu entwickeln, um Daten erfolgreich zu nutzen.

Zukunftsausblick

Für die nächsten Wochen und Monate sehen wir drei zentrale Entwicklungen:

Erleben Sie die Zukunft der CX

Die Integration von KI in den CX-Bereich bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Kunden besser zu verstehen, personalisierte Erfahrungen zu schaffen und letztendlich die Kundenzufriedenheit zu steigern. In einer sich schnell verändernden Geschäftswelt hat die Kombination von menschlichem Können und KI das Potenzial, neue Horizonte für die CX-Gestaltung zu eröffnen.

Mit bewährten Strategien und datengesteuerten Ansätzen unterstützen wir Sie mit einer klaren Roadmap, die die Zukunft der CX aktiv gestaltet. Kommen Sie auf uns zu!