Die globale Daten zeigen eine signifikante Transformation in der Leistung der Kundenservicestellen mit dem Aufkommen von generativer künstlicher Intelligenz. Laut dem Bericht zur Benchmarking der wichtigsten Leistungskennzahlen (KPI) von Talkdesk Global Contact Center hat die Integration von KI-Technologien im Kundenerlebnis (CX)-Bereich im Jahr 2023 nicht nur mit den steigenden Anforderungen Schritt gehalten, sondern auch die Servicequalität auf ein neues Niveau gehoben.
Die eingehenden Anrufvolumina sind 2023 um 21 % gestiegen, und dennoch sind die Servicelevels stabil geblieben, dank der Effizienz von KI. Unternehmen, die künstliche Intelligenz nutzen, erleben kürzere Reaktionszeiten für Kunden und einen effizienteren Prozess für Kundendienstmitarbeiter.
Die Forschung bietet handlungsorientierte Einblicke für Call-Center-Führungskräfte, die ihre Betriebe mit denen in verschiedenen Branchen und Regionen vergleichen möchten. Sie hebt die Bedeutung von adaptiven Strategien zur Verbesserung des Kundenerlebnisses hervor. Durch die Nutzung von sechs Monaten Daten seit dem Beginn der Umgestaltung der Kundenservicelandschaft durch generative KI unterstreicht die Studie die Rolle von KI bei der Unterstützung von Unternehmen bei der Bewältigung steigender Kundenengagementvolumen.
Talkdesk®, Inc., ein weltweit führender Anbieter von Kundenerfahrungslösungen, die von KI unterstützt werden, hat die neueste Ausgabe seines Benchmarking-Berichts vorgestellt. Diese jährliche Veröffentlichung ist ein Beleg für das Engagement des Unternehmens für Innovation im Bereich CX und liefert wichtige Daten für Branchenvergleiche und Taktiken zur Leistungsverbesserung.
Mit den sich ständig verändernden Anforderungen im Kundenservice ist die Integration von künstlicher Intelligenz zu einer katalytischen Kraft für Effizienz und Zufriedenheit in dem herausfordernden Ökosystem von Call-Centern geworden.
Schlüsselfragen und Antworten:
1. Wie hat künstliche Intelligenz die Reaktionszeiten im Call-Center verbessert?
KI trägt durch Automatisierung von Routineaufgaben, Bereitstellung schnellen Zugriffs auf Kundendaten für personalisierte Unterstützung und Nutzung von maschinellem Lernen zur Vorhersage von Kundenproblemen zu verbesserten Reaktionszeiten bei.
2. Welche Metriken werden verwendet, um Verbesserungen der Servicelevels im Call-Center zu messen?
Gängige Metriken umfassen die durchschnittliche Antwortgeschwindigkeit, die durchschnittliche Bearbeitungszeit, die Erstrufauflösungsrate und die Kundenzufriedenheitswerte.
3. Gibt es Widerstand oder Skepsis gegenüber KI in Call-Centern?
Es gibt Bedenken bezüglich der Auswirkungen von KI auf die Arbeitsplatzsicherheit für menschliche Agenten und Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Unpersönlichkeit automatisierter Systeme.
Schlüsselherausforderungen und Kontroversen:
– Arbeitsplatzverdrängung: Es besteht die Befürchtung, dass KI menschliche Arbeitskräfte ersetzen und zu Arbeitsplatzverlusten in der Call-Center-Branche führen könnte.
– Datensicherheit: Die Implementierung von KI erfordert den Umgang mit großen Mengen persönlicher Daten und wirft Bedenken hinsichtlich Datenschutz und -sicherheit auf.
– Qualität der Interaktion: Während KI einfache Anfragen effektiv bearbeiten kann, könnte es von Kunden negativ aufgenommen werden, wenn es um komplexe Probleme geht, die menschliche Interaktion erfordern.
– KI-Voreingenommenheit: KI-Systeme können aufgrund ihrer Trainingsdaten Voreingenommenheiten erben, was zu unfairer Behandlung bestimmter Kundendemografien führen kann, wenn sie nicht sorgfältig verwaltet werden.
Vorteile:
– Verbesserte Effizienz: KI kann mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten, Wartezeiten reduzieren und menschliche Agenten für komplexere Aufgaben freisetzen.
– Kostenreduzierung: Im Laufe der Zeit kann KI durch Automatisierung von Routineprozessen und Reduzierung des Bedarfs an einer großen menschlichen Belegschaft die Betriebskosten senken.
– Konsistenter Service: KI bietet konsistente Antworten auf Kundenanfragen und gewährleistet eine einheitliche Servicequalität, die nicht von menschlichen Faktoren wie Stimmung oder Müdigkeit beeinflusst wird.
Nachteile:
– Fehlendes Einfühlungsvermögen: KI kann das Einfühlungsvermögen und komplexe Problemlösungsfähigkeiten eines menschlichen Agenten nicht replizieren.
– Anfängliche Investition: Die Bereitstellung von KI-Technologie erfordert eine erhebliche anfängliche Investition in Technologie und Schulung.
– Technische Schwierigkeiten: KI-Systeme können gelegentlich Ausfälle oder Missverständnisse erleben, was zu Frustration bei Kunden führen könnte.
Um weitere Einblicke in aufkommende Technologien im Kundenservice und in der KI zu erhalten, können Sie die folgenden Links besuchen:
– Gartner für Berichte über Kundenservice- und Supporttechnologien.
– Forrester für Forschung zu verschiedenen KI-Anwendungen im Kundenerlebnis.
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