Automatisierter Kundensupport

Das Training von KI beginnt mit dem Eingießen einer großen Datenbank, die Folgendes umfassen kann:

Häufig gestellte Fragen (FAQs) - Einführung von vorab vorbereiteten Fragen und Antworten

Dokumentation und Handbücher - Verwendung 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 KI Sentiment-Analyse, um zu verstehen, ob der Kunde zufrieden, enttäuscht oder verärgert ist und den Ton der Antwort anzupassen.

Die AI erzeugt mit Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) natürlich klingende Antworten, die präzise, relevant und leicht verständlich sind.

Wenn eine Kundenanfrage komplexer ist oder der Kunde ausdrücklich darum bittet, mit einem Menschen zu sprechen, wird das Gespräch automatisch an einen Live-Agenten weitergeleitet. Dies geschieht, wenn:

→ Die KI keine relevante Antwort in der Wissensdatenbank findet

→ Das Problem komplexe oder sensible kundenspezifische Szenarien beinhaltet

→ Der Kunde deutlich darum bittet, mit einer realen 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 verkürzt die Reaktionszeit erheblich — all dies führt zu höherer Kundenzufriedenheit.

Die KI bildet sich ständig selbst weiter, indem sie frühere Gespräche und Rückmeldungen 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 zur Datenbank hinzufügen, damit sie von einem Mitarbeiter bearbeitet werden kann.

KI kann nahtlose Kommunikation über mehrere Kanäle hinweg bieten, darunter Chatbots, soziale Medien und E-Mails. Außerdem merkt es sich frühere Kundeninteraktionen, was bedeutet, dass wenn das Gespräch in Facebook Messenger beginnt und dann in einer E-Mail fortgesetzt wird, der Kunde seine Informationen nicht erneut wiederholen muss.

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