Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Kundenservice kann dabei helfen, die Kundenzufriedenheit zu steigern und Prozesse effizienter zu gestalten. Aber welche Massnahmen sind notwendig, um generative KI zu integrieren? Die Experten des Software-Anbieters Sprinklr beschreiben sieben Schritte, die berücksichtigt werden sollten.
#1 Unternehmerische Ziele klar definieren
Vor der Einführung muss festgelegt werden, welche Ziele erreicht werden sollen. Stehen schnellere Reaktionszeiten, bessere Personalisierung oder automatisierte Prozesse im Fokus? Die Wahl passender Leistungskennzahlen (KPIs) wie Reaktionszeit oder Kundenzufriedenheit ermöglicht eine messbare Erfolgskontrolle.
#2 Kundendaten sorgfältig analysieren
Daten bilden die Grundlage jeder KI. Es gilt, häufige Anfragen zu analysieren, Feedback auszuwerten und Support-Teams zu befragen. Eine gründliche Analyse zeigt, welche Prozesse automatisiert werden können. Ein wichtiger Faktor ist zudem die emotionale Stimmung der Nutzer. Sogenannte Sentimentanalysen dienen dazu, Emotionen zu erkennen, sodass die KI nicht nur sachlich korrekt, sondern auch empathisch reagiert.
#3 Passende KI-Lösung wählen
Nicht jede KI passt zu jedem Unternehmen. Der erste Schritt ist daher die Frage, ob eine vorkonfigurierte oder eine individuell trainierte KI besser geeignet ist. Die vorkonfigurierte KI wurde mit einem speziellen Datensatz trainiert und für bestimmte Anwendungsfälle optimiert. Sie ist sofort einsatzbereit, aber nur begrenzt anpassbar und lernt nicht eigenständig aus neuen Daten. Individuell trainierte Lösungen bieten hingegen mehr Flexibilität und lassen sich gezielt auf spezifische Anforderungen zuschneiden. Die Integrationsfähigkeit in die bereits bestehende Customer-Care-Lösung sowie der Faktor Skalierbarkeit sind weitere wichtige Kriterien.
#4 Daten hochladen und kategorisieren
Damit die KI effizient arbeitet, benötigt sie gut strukturierte Daten. Chatprotokolle, E-Mails und Kundenfeedback müssen aufbereitet und kategorisiert werden, um einen optimalen Rahmen für die KI-Modelle zu schaffen. Besonders wichtig ist die Anonymisierung personenbezogener Informationen, um Datenschutzrichtlinien wie die DSGVO zu erfüllen.
#5 KI-Modelle trainieren und anpassen
KI-Systeme erfordern kontinuierliches Training, um realistische und hilfreiche Antworten zu geben. Dazu gehören verschiedene Szenarien und Interaktionsstile. So kann KI lernen, unterschiedliche Kundentypen zu erkennen und entsprechend zu reagieren.
#6 Testen und optimieren
Vor dem flächendeckenden Einsatz sollte die KI in einer kontrollierten Umgebung getestet werden. Eine Testphase mit ausgewählten Kunden oder internen Teams hilft, Genauigkeit und Effizienz zu optimieren. Fehlerhafte Antworten werden so erkannt, bevor die KI mit echten Kunden interagiert.
#7 Implementierung und fortlaufende Verbesserung
Die Einführung ist kein einmaliges Projekt, sondern ein kontinuierlicher Prozess. Kundenumfragen, Konversationsanalysen und regelmässige Updates helfen, die KI weiterzuentwickeln und neue Funktionen hinzuzufügen. Leistungsüberprüfungen, Schulungen und Kundenfeedback sichern ihren langfristigen Wert.