Die dritte Welle des Kundensupports: KI-Suche und Automatisierung der natürlichen Sprache

AI search natural language automation

Ende letzten Monats haben wir unsere drei Wellen der Kundensupport-Serie mit der zweiten Welle fortgesetzt: Workflows. Wir haben untersucht, wie diese Welle der Automatisierung Prozesse mit größerer Komplexität abwickelt. Außerdem haben wir darüber gesprochen, wie Unternehmen von diesem skalierten Ansatz der Kundenbetreuung profitiert haben.

Die Frage ist jedoch: Wie lange noch? Es beeindruckt sie nicht mehr, dass die gesamte Customer Journey von der ersten Recherche über den Kauf und den Erhalt eines Produkts bis hin zum Support nach dem Kauf automatisiert ist.

Es muss einfach nur funktionieren.

Eine Yext-Studie zeigt, dass bis zu 50 % der Kunden bei der Suche nach Support immer noch Live-Kundensupport-Teams bevorzugen. Erst danach kommen Chatbots, die eigenständige Navigation durch eine Unternehmenswebsite oder jegliche Suchfunktionen. Im Widerspruch dazu steht die Tatsache, dass es für 85 % der Verbraucher wichtig ist, Probleme lösen zu können, ohne sich an das Unternehmen zu wenden. Diese automatisierten Workflows und Aufgaben sind zwar wichtige Schritte beim Ausbau des Kundensupports, kommen in Bezug auf Kundenverhalten und -erwartungen aber noch zu kurz. Bestimmte Nuancen verstehen automatisierte Workflows noch nicht vollständig.

Lernen Sie die dritte Welle des Kundensupports kennen: KI-Suche und natürliche Sprache.

Kunden wünschen sich Self-Service-Support – aber die heutigen Tools geben das nicht her

Betrachten wir einen Moment das große Ganze: Heutzutage ist die Suche fast so etwas wie ein sechster Sinn. Als Verbraucher suchen wir mehrmals am Tag in Suchmaschinen und auf Websites nach Informationen. Eine schnelle und reibungslose Beantwortung unserer Fragen ist für das Kundenerlebnis von entscheidender Bedeutung – vor allem, wenn es um den Support geht. Darüber hinaus zeigen Untersuchungen von Gartner, dass ganze 70 Prozent der Befragten es vorziehen, digitale Self-Service-Tools wie die Suche zu nutzen, um ihre Probleme zu lösen.

Damit die Website einer Marke jedoch ebenso effektiv sein kann wie ein Mensch, wenn es darum geht, Kundenprobleme auf effiziente und unkomplizierte Weise zu lösen, ist ein außergewöhnliches Sprachverständnis erforderlich. Leider zeigen unsere Untersuchungen, dass die meisten Website-Suchen und Bot-Erlebnisse nicht annähernd so gut sind, wie sie sein müssten, was das Verständnis natürlicher Sprache angeht.

Auf die Frage nach den Hauptproblemen auf der Hilfeseite eines Unternehmens hatten die Befragten viel zu sagen: 60 Prozent gaben an „Das System versteht meine Frage nicht“.

53 Prozent antworteten mit „Das System liefert irrelevante Suchergebnisse“.

Und 39 Prozent nannten „Das System liefert veraltete oder ungenaue Informationen“.

Das liegt daran, dass das Sucherlebnis nicht interaktiv ist. (Wenn Sie im Gegensatz dazu eine Frage in Google eintippen, versteht das System Ihre Absicht, bevor Sie überhaupt zu Ende getippt haben.) Mit anderen Worten: Die ersten beiden Automatisierungswellen – Aufgaben und Workflows – haben zwar einige Prozesse beschleunigt. Die Beantwortung von (natürlichsprachlichen) Kundenfragen geben sie aber nicht her.

Das ist ein Problem, denn Kunden erwarten die gleiche Art von Intelligenz von allen Suchleisten, unabhängig davon, ob diese mit der weltgrößten Suchmaschine oder mit ihrer Lieblingsmarke verknüpft sind. Mit anderen Worten: Wenn jemand „Wie sehen Ihre Richtlinien zur Rückerstattung aus?“ eingibt, erwartet er eine direkte Antwort und nicht eine Liste von Links, die er durchforsten muss. Schlechter Kundensupport kostet Marken bis zu 75 Milliarden US-Dollar pro Jahr. Keine Antworten auf Kundenfragen liefern zu können, ist also ein äußerst teurer Fehler.

KI-Suche und Sprachautomatisierung können präzise Antworten liefern

Hier kann eine KI-Plattform mit Sprachautomatisierung glänzen. Sie kann große Mengen unstrukturierter Daten wie Produktdokumentationen und Hilfeartikel verarbeiten und eine präzise Antwort auf eine Frage eines Kunden geben. Die KI-Suche hilft den Agenten auch, Anfragen schneller zu beantworten, indem sie die Absicht einer neuen Anfrage versteht und automatisch die relevantesten Informationen aus jeder Wissensquelle präsentiert. Dies ist eine große Verbesserung gegenüber einem Agenten, der nach den vielen Orten suchen muss, an denen relevante Inhalte zu finden sein können.

In naher Zukunft wird diese Sprachautomatisierungsplattform es den Support-Teams zudem sogar ermöglichen, automatisch strukturierte FAQs und Wissensartikel aus beantworteten Anfragen, Whitepapers, Fallstudien und sogar Sprachtranskriptionen zu generieren. Schließlich wird sie dem Kunden auf seinem Weg Inhalte und Anleitungen präsentieren, die darauf basieren, was für andere Kunden in ähnlichen Situationen am besten funktioniert hat.

Die Investition in die KI-Suche hilft Ihren Kunden – und Ihren Support-Teams

Verbraucher wünschen sich mehr Unabhängigkeit, und Marken können nur dann davon profitieren, wenn sie diese Freiheit bei ihren Supportanfragen gewähren – vorausgesetzt, sie sind effektiv. Die Investition in die KI-Suche macht genau das, und zwar zu einem Zeitpunkt, an dem die Support-Teams wirklich Hilfe benötigen.

Auf Seiten der Verbraucher geben 62 % der Befragten an, dass sie darüber nachdenken, bei einem anderen Unternehmen zu kaufen, weil ein Unternehmen ihre Fragen nicht selbst beantworten konnte. Aber hier sind die guten Nachrichten: 56 % der Verbraucher geben an, dass sie lieber auf die Marke zurückgreifen, und nicht auf die Suchmaschine, wenn die Marke zuvor eine direkte Antwort auf eine Frage liefern konnte. Mit dieser „nächsten Welle“ des Fortschritts im Kundensupport können Unternehmen ihren Kunden zeigen, dass sie ihnen hilfreiche, intuitive Support-Erlebnisse bieten können, die ihre Fragen verstehen. Im Gegenzug ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass die Kunden langfristig im Ökosystem – und damit bei der Marke – bleiben.

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