Wie KI eine beispiellose Personalisierung der Kunden- und Mitarbeitererfahrung ermöglichen wird

Die nächste Phase der KI-Innovation wird die Personalisierung in großem Umfang vorantreiben und Unternehmen dabei helfen, nahtlose und personalisierte Erlebnisse effizient zu liefern.

Das Interesse an künstlicher Intelligenz (KI) ist in letzter Zeit aufgrund der öffentlich verfügbaren, benutzerfreundlichen generativen KI stark gestiegen. Diese Innovationen werden den Ansatz der Erlebnisbranche zur Lösung anhaltender Probleme revolutionieren - wachsende Datenmengen, schrumpfende Budgets, skalierbare Erkenntnisse, Förderung der Akzeptanz und vieles mehr.

Seit derEinführung von Text Analytics im Jahr 2008 hat Medallia durchdachte, umsetzbare und native KI- und maschinelle Lernfunktionen entwickelt. MedalliaFunktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) und das Verstehen natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU) unterstützen mittlerweile Hunderte von Sprachen, handlungsorientierte maschinelle Lernmodelle und über 15.000 vorgelernte Themen, die personalisierte Erfahrungen ermöglichen. 

Seitdem haben wir unsere KI-Fähigkeiten in den Bereichen Sprache, Text und mehr weiter ausgebaut, um Unternehmen verwertbare, demokratisierte Einblicke in Erfahrungen zu ermöglichen. Anfang dieses Jahres haben wir die Marke von 1 Million aktiver wöchentlicher Nutzer überschritten, die heute unsere leistungsstarken KI-Funktionen nutzen.

Mit der Tiefe unserer Daten, 15 Jahren KI-Expertise und unserer Führungsrolle in der personenorientierten Textanalyse entwickeln wir nun die nächste Phase von KI-Innovationen, um eine beispiellose Personalisierung von Erlebnissen zu ermöglichen. 

Kürzere Zeit bis zur Einsicht mit generativen, prädiktiven Analysen

Wäre es nicht ideal, wenn jeder Nutzer Ihrer Erlebnisplattform mit einem Minimum an Schulung und Aufwand genau die Erkenntnisse gewinnen könnte, die er benötigt? Während KI und maschinelles Lernen (ML) die Analyse großer Datensätze erheblich vereinfacht haben, liegt die Macht, Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen, oft noch in den Händen von Benutzern, die mit Statistiken und Analysen besser vertraut sind. Das Ergebnis ist eine langsame Zeit bis zur Erkenntnis im gesamten Unternehmen und die Schwierigkeit, diese wichtigen Informationen zu erkennen und zu nutzen. 

Ein Regionalmanager hat zum Beispiel nur wenig Zeit, um herauszufinden, was seine Kundenzufriedenheitskennzahlen beeinträchtigt. Er hat sicherlich nicht die Zeit, auf Hilfe zu warten, um seine Berichte zu aktualisieren oder eine Antwort auf seine Fragen zu erhalten. KI sollte diesen Regionalmanager - und andere Benutzer - in die Lage versetzen, durch einfache Abfragen oder Aufforderungen generierte, prädiktive Einblicke in ihre Erfahrungsdaten zu erhalten. Dieser Manager sollte nur eine Frage davon entfernt sein, zu erfahren, warum einige seiner Standorte besser abschneiden als andere; KI sollte in der Lage sein, die Antwort auf diese Frage sofort zu liefern.

Mit der Zeit, wenn die KI die spezifischen Bedürfnisse eines Nutzers lernt, sollten Eingabeaufforderungen und Abfragen zu einem optionalen Schritt werden. Stattdessen sollte die KI die Erkenntnisse vorhersagen und anpassen, die der Nutzer sehen will und braucht, um seine Aufgabe gut zu erfüllen. KI sollte die steile Lernkurve bei der Durchführung von Ursachenanalysen zu den Vorgängen und Gründen beseitigen, indem sie intuitive und benutzerfreundliche Tools bereitstellt, mit denen Sie mit Ihren Daten interagieren können. 

Generative KI ist eine der wichtigsten Technologien, die zur Erreichung dieses Ziels beitragen wird, aber sie wird nicht die einzige Art von KI sein, die für diese Analyse wertvoll sein wird. Prädiktive Analysen - Analysen, die Daten nutzen, um zukünftige Trends oder Ereignisse vorherzusagen - sollten auf generativer KI aufbauen und mit anderen Methoden zusammenarbeiten. Diese KI-gestützten prädiktiven Analysen sollten Unternehmen in die Lage versetzen, Erfahrungen auf der Grundlage dieser Vorhersagen, der Kundenpräferenzen und anderer Metriken anzupassen, um letztendlich eine schnellere Problemlösung und höhere Zufriedenheit zu erreichen. 

Solche Analysen sollten in der Lage sein, das Unerfasste zu bewerten, d. h. die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen und zu bewerten, dass ein Kunde oder Mitarbeiter eine bestimmte Handlung vornimmt, wenn wir auf ein bestimmtes Problem nicht reagieren. Die KI sollte zum Beispiel in der Lage sein, Muster in Interaktionen zu erkennen und die größten Risikofaktoren aufzudecken, die zur Kundenabwanderung oder zu einem anderen Ergebnis führen, das Sie verstehen möchten - und das alles in diesem Moment. 

Automatisieren Sie das Alltägliche mit intelligenten, menschlich unterstützten KI-Tools

Angesichts knapper werdender Budgets und steigender Kundenanforderungen muss jedes Unternehmen neue Wege zur Automatisierung von Prozessen finden, um ein gleichbleibend hohes Serviceniveau zu bieten und gleichzeitig die Abwanderung von Mitarbeitern zu verringern. KI-gestützte Automatisierungen sind eine Win-Win-Lösung für Mitarbeiter und Kunden, die mit genau diesen Problemen zu kämpfen haben. 

Contact Center-Agenten haben zum Beispiel nur sehr wenig Zeit, um alle für ihre Arbeit erforderlichen Aufgaben zu erledigen. Wäre es für die Mitarbeiter nicht von Vorteil, wenn sie nach dem Anruf automatisch Notizen machen oder eine Zusammenfassung der bisherigen Interaktionen mit dem Kunden erhalten könnten, damit sie einen schnelleren und besseren Service bieten können? Die Kunden würden schneller die gewünschten Antworten erhalten, da die Mitarbeiter weniger Zeit für die Lösung von Problemen benötigen. Die Arbeitsbelastung und der Stress der Mitarbeiter könnten auf kleine Art und Weise reduziert werden, mit großen Auswirkungen auf das Endergebnis und die Kundenzufriedenheit. Durch die automatische Zusammenfassung einer Kundensupport-Interaktion kann jeder Mitarbeiter zwischen 15 und 60 Sekunden nach jedem Anruf oder Chat einsparen. Unser Ziel ist es, das Alltägliche zu automatisieren, nicht das Menschliche zu eliminieren. 

Die potenziellen Auswirkungen von KI-gestützten Automatisierungen gehen jedoch über die Anwendungsfälle von Contact Centern hinaus. KI sollte dabei helfen, Aufgaben so zu automatisieren, dass menschliche Intelligenz und Ressourcen für die wertschöpfendsten oder komplexesten Aufgaben jedes Mitarbeiters freigesetzt werden - bei gleichzeitiger Kostensenkung. KI sollte die menschlichen Arbeitsabläufe ergänzen und die Arbeitsbedingungen verbessern, während sie die Mitarbeiter in die Lage versetzt, sich um Interaktionen zu kümmern, die einen höheren Wert haben, menschliche Intelligenz erfordern und erfüllender sind - und das alles in kürzerer Zeit. Gleichzeitig sollte KI so skaliert werden, dass sie eine automatische Zusammenfassung, Kategorisierung, Beantwortung und andere Verbesserungen ermöglicht, die dazu beitragen, die Konsistenz in jedem Erlebnisprogramm zu wahren.

Diese Automatisierungen sollten es den Nutzern auch ermöglichen, die Art und Weise, wie die KI personalisierte Antworten oder andere generierte Inhalte erzeugt, zu bearbeiten, um die Einhaltung der Unternehmensrichtlinien zu gewährleisten, z. B. die Begrenzung der Anzahl von Gutscheinen, die einem Kunden gegeben werden, oder der zulässige prozentuale Rabatt für Kritiker. Die Mitarbeiter könnten sich entspannt zurücklehnen, da sie wissen, dass ihre generierten Antworten den Richtlinien entsprechen, da die KI aus dem Verhalten anderer Mitarbeiter und der Konfiguration der KI durch den Administrator ständig lernt, was akzeptabel ist. Darüber hinaus sollte die KI den Mitarbeitern Kontext und Vorschläge liefern und die nächstbesten Gespräche oder Aktionen identifizieren, damit die Mitarbeiter diese automatisch oder manuell ausführen können. Das Ergebnis? Konsistente, personalisierte Interaktionen mit Kunden über alle Erlebnisprogramme hinweg. KI-gestützte Automatisierungen sollten also jedem Kunden ein personalisiertes Erlebnis bieten, unabhängig davon, ob diese Automatisierungen ein menschliches Eingreifen erfordern oder nicht. 

Personalisierung jeder Erfahrung - vom Kunden bis zur Frontlinie

Wir haben das Thema Personalisierung schon ein paar Mal angesprochen, und das hat seinen Grund. Kunden sind es gewohnt, Unternehmen ihr Feedback oder andere Daten sowohl implizit als auch explizit zur Verfügung zu stellen, sei es durch Chats, ihr digitales Verhalten, Umfrageantworten, Bewertungen, soziale Medien - was auch immer. Warum sollten sie nicht erwarten, dass diese Daten genutzt werden, um ihre Erfahrungen mit Ihrer Marke nahtloser, persönlicher und besser zu gestalten? 

Das könnte bedeuten, dass automatisch umfassende, kontextgenaue Antworten und die nächstbesten Maßnahmen auf Kundenfeedback generiert werden. KI sollte künftige Kundenerfahrungen mit Ihrem Unternehmen weiter verbessern, indem sie sich ihrer früheren Erfahrungen voll bewusst ist und entsprechend die nächstbesten Maßnahmen anbietet. Wenn ein Kunde die von Ihnen verkaufte Spielkonsole der aktuellen Generation besitzt, wäre er verärgert, wenn Ihr gesamtes Marketing für eine Spielkonsole (oder ein zusätzliches Gerät/eine zusätzliche Dienstleistung) bestimmt ist, die eher für eine Konsole der letzten Generation geeignet ist. Durch den Einsatz von KI zur Personalisierung von Erlebnissen könnte Ihr Unternehmen die Markentreue erhöhen, indem es Ihren Kunden nur die relevantesten Informationen und Artikel anbietet. 

Dazu sollte auch KI gehören, die Einblicke in das Verhalten von nicht-sprachlichen Daten, wie digitalen oder Video-Daten, liefert. KI sollte in der Lage sein, Muster im digitalen Verhalten zu erkennen und diese zu nutzen, um Kunden durch die Bereitstellung spezifischer Hilfeartikel oder Links zu unterstützen. Allein die Zeitersparnis könnte für Kunden und Mitarbeiter enorm sein. Aber noch weiter gedacht, könnte KI dafür sorgen, dass Kunden genau das bekommen, was sie wollen, bevor sie Sie fragen. Wenn ein Hotelgast immer nach Informationen über das Fitnessstudio fragt, warum sollte er dann nicht automatisch Informationen über das Fitnessstudio - und zusätzliche Handtücher - auf sein Zimmer geschickt bekommen? Stellen Sie sich diese Art der Personalisierung für Ihr gesamtes Unternehmen vor.

Wir stellen uns vor, dass all diese KI-Methoden eine Feedback-Schleife unterhalten, um KI-Modelle kontinuierlich zu verfeinern und eine immer bessere Personalisierung zu ermöglichen, um die Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit zu steigern. KI sollte sich an jedem Punkt einer Reise an neue Informationen anpassen und sich selbst dynamisch mit den Daten trainieren, die bei jedem Schritt über jedes Signal generiert werden. Das Endergebnis sollte eine unvergleichliche Personalisierung für jeden sein, der mit Ihrem Unternehmen interagiert. Die Möglichkeiten sind endlos mit der richtigen Vision, Expertise und KI, die eine unendliche Abstimmung und eine konstante, adaptive Personalisierung ermöglichen. 

Die Zukunft der KI: Rationalisierung und Personalisierung des Kunden

Unser Ziel ist es, KI-Fortschritte zu schaffen, die Entscheidungsprozesse beschleunigen und die Gesamteffizienz, Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit von Erkenntnissen verbessern, angetrieben durch generative KI und prädiktive Analytik. Dabei wollen wir verantwortungsbewusst vorgehen, die einschlägigen Vorschriften und Sicherheitsstandards unserer Kunden berücksichtigen und gleichzeitig transparent machen, wie die Daten genutzt werden. 

KI-gestützte und KI-erweiterte Automatisierungen werden die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter verringern und gleichzeitig die menschliche Note in den Interaktionen bewahren, was eine höhere Loyalität und Zufriedenheit verspricht. Im Mittelpunkt dieser Fortschritte steht das Engagement für die Personalisierung, wobei KI kontextbezogene Antworten und Maßnahmen auf der Grundlage von Kundenfeedback und -verhalten generiert, was letztlich die Markentreue und positivere und persönlichere Erfahrungen fördert.

Unsere Vision stützt sich auf jahrzehntelange Erfahrung, Milliarden von Datenpunkten und Designphilosophien, die es uns ermöglicht haben, sichere, unternehmenstaugliche und skalierbare Lösungen zu entwickeln.