Generative KI verändert den Kundensupport, indem sie Lösungen anbietet, die den Kontext verstehen und menschenähnliche Antworten erstellen. Sie bietet Kunden rund um die Uhr Hilfe, verkürzt die Wartezeit und macht die Kunden insgesamt zufriedener.
Bis 2025, wird KI 95% der Kundeninteraktionen abwickelnund die Auswirkungen sind bereits sichtbar. 80 % der Kunden, die KI für den Kundenservice genutzt haben, berichten von einer positiven Erfahrung.
Generative KI im Kundensupport ist ein wachsender Trend, aber viele Unternehmen befinden sich noch in der Anfangsphase der Einführung. In diesem Blog erfahren Sie, was generativer KI-Kundenservice ist, welche Vorteile er bietet und welche Anwendungsfälle und Beispiele es gibt.
Sorgen Sie für ein Gleichgewicht zwischen KI-Automatisierung und menschlichem Kontakt im Kundensupport. Nutzen Sie generative KI für schnelle Antworten und Datenanalysen, aber schulen Sie Ihr Team, um bei komplexen Problemen oder emotionalen Situationen einzugreifen. Entwickeln Sie klare Eskalationsprotokolle und statten Sie Ihre menschlichen Agenten mit KI-gestützten Tools aus, um diese nuancierten Interaktionen effektiv zu handhaben.
Was ist generative KI?
Generative KI ist ein Ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der neue Inhalte auf der Grundlage von Mustern erstellt, die aus vorhandenen Daten gelernt wurden. Sie kann Texte, Antworten und Lösungen produzieren, die der menschlichen Arbeit sehr ähnlich sind. Im Gegensatz zu einfachen regelbasierten Systemen passt sich generative KI für den Kundensupport an neue Situationen an und erzeugt einzigartige Ergebnisse für jede Eingabe.
Generative KI zeichnet sich dadurch aus, dass sie Kundenanfragen auf eine menschenähnliche Weise versteht und beantwortet. Sie kann Kundenprobleme analysieren, relevante Lösungen anbieten und sogar potenzielle Probleme vorhersagen. Sie nutzt umfangreiche Sprachmodelle und natürliche Sprachverarbeitung, um Kundendienstmitarbeiter bei ihren Bemühungen zu unterstützen, außergewöhnliche Kundenerlebnisse zu bieten.
Wie funktioniert die generative KI?
Generative KI im Kundenservice arbeitet mit komplexen neuronalen Netzen, die auf umfangreichen Datensätzen von Kundeninteraktionen und Supportwissen trainiert werden. Diese neuronalen Netze können komplizierte Muster und Verbindungen in den Daten erkennen und den Kontext und die Absicht hinter Kundenanfragen erfassen.
Hier ist eine vereinfachte Darstellung des Prozesses.
- Ausbildung an Daten: Die KI wird auf großen Datensätzen trainiert, z. B. auf Texten, Bildern oder Audiodaten, und lernt dabei Muster, Strukturen und Beziehungen zwischen den Elementen in den Daten.
- Erkennung von Mustern: Während des Trainings erkennt und speichert die KI Muster in den Daten, z. B. wie Wörter typischerweise in Sätzen angeordnet sind oder wie Pixel Objekte in Bildern bilden.
- Generierung neuer Inhalte: Einmal trainiert, kann die KI dynamisch neue Inhalte generieren. Wenn ein Kunde beispielsweise eine Anfrage stellt, analysiert die KI diese, greift auf ihr erlerntes Wissen zurück und generiert eine relevante und kontextbezogene Antwort.
- Verfeinerung der Ausgabe: Generative KI-Modelle können fein abgestimmt werden, um genauere oder kontextrelevante Ergebnisse zu erzielen, indem sie mit spezifischen Aufforderungen oder zusätzlichen Daten zur Steuerung des Generierungsprozesses gefüttert werden. Auf diese Weise können Contact Center-Agenten präziseren und zeitnahen Support bieten.
Wie kann man generative KI im Kundensupport einsetzen?
Sie können generative KI im Kundenservice einsetzen, indem Sie sie in Ihre bestehenden Systeme integrieren, um Antworten zu automatisieren, Interaktionen zu personalisieren und Erkenntnisse aus Kundenfeedback zu gewinnen. Durch den Einsatz eines KI-Support-Agenten können Unternehmen Prozesse rationalisieren, Reaktionszeiten verkürzen und das Kundenerlebnis insgesamt verbessern. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie KI für den Kundensupport im Detail nutzen können.
1. Automatisierte Kundenantworten
Implementieren Sie KI für Kundensupportlösungen, um allgemeine Anfragen rund um die Uhr zu bearbeiten und sofortigen Support ohne menschliches Eingreifen zu bieten. Binden Sie die FAQs und die Supportdokumentation Ihres Unternehmens in die KI-Schulung ein, um die Genauigkeit und Relevanz der Antworten zu verbessern. Implementieren Sie ein System zur Eskalation komplexer Probleme an menschliche Agenten, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten, wenn die KI auf Fragen stößt, die ihre Fähigkeiten übersteigen. Dies wird dazu beitragen, die Gesamteffizienz der Kontaktzentren zu verbessern.
: Top AI Chatbot-Lösungen für Ihr Unternehmen2. Personalisierung in großem Maßstab
Sehen Sie sich an, wie Kunden bisher mit Ihnen interagiert haben, was sie mögen und wie sie sich verhalten. Nutzen Sie KI, um Antworten und Vorschläge zu erstellen, die sich für jeden Kunden persönlich anfühlen. Implementieren Sie außerdem die dynamische Inhaltserstellung für E-Mails und Supportnachrichten, um sicherzustellen, dass jede Kommunikation auf den Empfänger zugeschnitten ist.
3. Feedback-Analyse und Einblicke
Setzen Sie generative KI ein, um Kundenfeedback zu analysieren und zu klassifizieren, das aus verschiedenen Quellen wie Umfragen, Social-Media-Plattformen und Support-Interaktionen stammt. Dies ermöglicht ein ganzheitlicheres Verständnis der Stimmungen und Bedürfnisse der Kunden. Erstellen Sie außerdem automatisierte Berichte, in denen die wichtigsten Erkenntnisse hervorgehoben werden, um eine datengestützte Entscheidungsfindung für Ihre Supportstrategie zu ermöglichen.
4. Prädiktive Unterstützung
Entwickeln Sie KI-Modelle, um anhand von historischen Daten und Nutzungsmustern Kundenprobleme zu erkennen, bevor sie auftreten. Implementieren Sie eine proaktive Kontaktaufnahme bei potenziellen Problemen oder Wartungsbedarf, um Aufmerksamkeit zu zeigen und möglicherweise das Volumen der Supporttickets zu reduzieren. Nutzen Sie außerdem Predictive Analytics, um den Personaleinsatz und die Ressourcenzuweisung zu optimieren und sicherzustellen, dass Sie auf Spitzenzeiten im Support vorbereitet sind.
5. Optimierung der Wissensbasis
Nutzen Sie den generativen KI-Kundenservice, um Ihre Wissensdatenbank kontinuierlich zu aktualisieren und zu verbessern und die Informationen aktuell und relevant zu halten. Generieren Sie neue Artikel, die auf häufigen Kundenanfragen und neuen Problemen basieren, um Ihre Self-Service-Optionen zu erweitern. Darüber hinaus kann generative KI genutzt werden, um während der Kundeninteraktion relevante wissensbasierte Artikel vorzuschlagen, um die Lösungsquote beim ersten Kontakt zu verbessern und die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter zu reduzieren.
Vorteile des Einsatzes generativer KI im Kundensupport
Generative KI für den Kundensupport bietet eine Reihe von Vorteilen, die Ihren Kundenservice erheblich verbessern können, darunter schnellere Antworten, personalisierte Interaktionen und eine einheitliche Markensprache. Lassen Sie uns die Vorteile der generativen KI für den Kundensupport im Detail verstehen.
1. Schnellere Reaktionszeiten
KI für Kundensupportlösungen kann Kundenanfragen sofort bearbeiten und beantworten und so die Wartezeiten drastisch verkürzen. Dank ihrer schnellen Datenverarbeitungsfähigkeiten navigiert die KI effizient durch umfangreiche Informationsbestände und löst Probleme schneller als menschliche Agenten es könnten. Diese schnelle Reaktionsfähigkeit stellt sicher, dass die Kunden auch in Stoßzeiten oder außerhalb der regulären Geschäftszeiten sofort bedient werden.
2. Personalisierte Interaktionen
Generative KI im Kundenservice kann Kundendaten und frühere Interaktionen analysieren, um maßgeschneiderte Antworten zu geben. Sie kann sich an Kundenpräferenzen, frühere Käufe und frühere Probleme erinnern und diese Informationen nutzen, um relevantere Vorschläge und Lösungen anzubieten. Eine solche personalisierte Betreuung fördert das Gefühl der Anerkennung und Wichtigkeit bei den Kunden und führt zu einer höheren Zufriedenheit.
: Was ist konversationelle KI und wie funktioniert sie?3. Skalierbare Kundenbetreuung
Mit generativem KI-Kundensupport können Unternehmen ein viel größeres Volumen an Kundenanfragen gleichzeitig bearbeiten, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen. Es können Tausende von Gesprächen gleichzeitig geführt werden, von denen jedes so aufmerksam ist wie das letzte, sodass kein Kunde mehr warten muss. Diese Skalierbarkeit ist besonders wertvoll bei plötzlichen Spitzen bei Kundenanfragen oder wenn das Unternehmen wächst.
4. Konsistente Markenstimme
Generative KI kann so trainiert werden, dass sie bei allen Kundeninteraktionen einen einheitlichen Ton und Stil beibehält, unabhängig vom jeweiligen Kanal. Sie können das System so abstimmen, dass es die Persönlichkeit Ihrer Marke - ob professionell, freundlich oder skurril - an allen Kontaktpunkten widerspiegelt. Diese Einheitlichkeit stärkt Ihre Markenidentität und sorgt für ein kohärentes Kundenerlebnis während der gesamten Reise.
5. 24/7 Verfügbarkeit
Wenn Sie in Regionen mit unterschiedlichen Zeitzonen expandieren, kann es schnell zu einer Herausforderung werden, den Support rund um die Uhr zu gewährleisten. KI kann jedoch nahtlos den Support nach Geschäftsschluss übernehmen, um sicherzustellen, dass Kunden unabhängig von ihrem Standort zeitnah Hilfe erhalten. Darüber hinaus kann generative KI mehrsprachigen Support bieten, Sprachbarrieren abbauen und einen wirklich globalen Kundenservice bieten, ohne dass ein umfangreiches mehrsprachiges Personal erforderlich ist.
Anwendungsfälle: Generative KI im Kundenservice für Unternehmen
Unternehmen können generative KI für fortschrittliche Stimmungsanalysen, die Steigerung der Produktivität von Agenten und die automatische Optimierung der Wissensbasis nutzen. Lassen Sie uns diese Anwendungsfälle von generativer KI im Kundenservice verstehen.
1. Erweiterte Stimmungsanalyse
Generative KI für den Kundensupport kann die Stimmung der Kunden kanalübergreifend analysieren. Sie geht über einfache Positiv/Negativ-Klassifizierungen hinaus und erkennt subtile emotionale Nuancen, Sarkasmus und zugrunde liegende Absichten. Dieses tiefgreifende Verständnis ermöglicht es Unternehmen, angemessener auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und potenzielle Probleme präventiv anzugehen.
So kann die KI beispielsweise erkennen, wenn ein Kunde sich höflich ausdrückt, aber in Wirklichkeit frustriert ist. Dank dieses differenzierten Verständnisses können Kundendienstmitarbeiter die Art und Weise, wie sie mit Kunden sprechen, anpassen. Sie können die zugrunde liegende Frustration anerkennen und detailliertere Erklärungen anbieten. Dank dieses tiefen Einblicks können Unternehmen einen einfühlsameren und gezielteren Support anbieten und so möglicherweise einen unzufriedenen Kunden in einen treuen Kunden verwandeln.
2. Steigerung der Produktivität der Agenten
KI für Kundensupportlösungen kann die Produktivität der Mitarbeiter erheblich steigern, indem sie ihnen in Echtzeit zur Seite steht. Während ein Kundendienstmitarbeiter mit Kunden interagiert, kann die KI relevante Antworten vorschlagen, relevante Informationen aus Wissensdatenbanken abrufen und sogar personalisierte Follow-up-E-Mails verfassen.
Dank dieser Unterstützung können die Agenten komplexere Anfragen effizient bearbeiten und die durchschnittliche Bearbeitungszeit bei gleichbleibend hoher Qualität der Interaktionen verringern. Die KI kann auch sofortige Übersetzungen für den mehrsprachigen Support liefern, sodass die Agenten einem breiteren Spektrum von Kunden ohne Sprachbarrieren helfen können.
: KI im Kundenservice: Wie lässt sie sich umsetzen?3. Dynamisches Wissensbasis-Management
Der generative KI-Kundenservice kann Wissensdatenbanken kontinuierlich und in Echtzeit aktualisieren und optimieren. Wenn neue Kundenanfragen eingehen, kann die KI automatisch neue Artikel erstellen, bestehende aktualisieren und sogar die Wissensdatenbank für eine bessere Zugänglichkeit umstrukturieren.
Dadurch wird sichergestellt, dass die Supportinformationen aktuell und relevant bleiben. Die KI kann auch Lücken in der Wissensbasis identifizieren, indem sie Kundenanfragen analysiert, zu denen es keine entsprechenden Artikel gibt. Sie kann dann automatisch neue Inhalte erstellen, um diese Lücken zu schließen.
Beispiele für generative KI im Kundenservice
Nachdem wir nun untersucht haben, wie generative KI den Kundenservice unterstützen kann, wollen wir uns nun einige Beispiele aus der Praxis ansehen. Diese Beispiele zeigen, wie Unternehmen KI tatsächlich einsetzen, um die Kundenerfahrung zu verbessern und ihre Supportarbeit reibungsloser zu gestalten.
1. Reisen und Gastfreundschaft
Expedia, eine führende Reiseplattform, hat generative KI integriert, um die Reiseplanung zu verbessern. Ihre App verfügt jetzt über eine ChatGPT-gestützte konversationelle KI mit der die Nutzer offene Fragen stellen oder spezifische Reiseideen erhalten können. So können Nutzer zum Beispiel nach "Ideen für eine Zugreise in den pazifischen Nordwesten" fragen und erhalten maßgeschneiderte Vorschläge.
Die KI gibt Empfehlungen zu Ausflugszielen, Unterkünften, Transportmöglichkeiten und Aktivitäten. Sie speichert besprochene Hotels automatisch in einer "Reise" innerhalb der App, was den Planungsprozess vereinfacht. Die KI arbeitet mit anderen Funktionen wie Preisverfolgung für Flüge und Hotelvergleiche zusammen, um die Urlaubsplanung zu vereinfachen.
: Wie können wir WhatsApp für Reisen und Gastgewerbe nutzen?
2. Gesundheitswesen
SmileDirectClub, ein innovatives Unternehmen im Bereich der Mundpflege, das für seine erschwinglichen 3D-gedruckten Aligner bekannt ist, nutzt generative KI für den Kundensupport, um seine Pflegeabläufe zu optimieren. Das Unternehmen hat einen KI-Chatbot implementiert, der Kundenanrufe entgegennimmt und zusammenfasst.
Er bietet Callcenter-Agenten umfassende Zusammenfassungen von Anrufen, die es ihnen ermöglichen, Antworten effizient zu überprüfen, zu priorisieren und zu personalisieren. Für Agenten, die mehrere Anrufe bearbeiten, spart dieser KI-Assistent Zeit und hilft, bessere Hilfe in Echtzeit zu leisten. Dies wiederum ermöglicht es SmileDirectClub, die Produktivität der Agenten und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
3. Versicherung
Allstate, eine große US-amerikanische Versicherungsgesellschaft, nutzt generative KI, um seine Support-Aktivitäten zu verbessern. Das KI-System analysiert Kundendaten und liefert in Echtzeit Antworten zum Versicherungsschutz, sogar in verschiedenen Sprachen. So kann Allstate die Bedürfnisse seiner Kunden schneller und effizienter erkennen und darauf reagieren.
Während die KI Routineanfragen bearbeitet, kümmern sich menschliche Mitarbeiter um komplexe Angelegenheiten, insbesondere wenn Fehler rechtliche oder finanzielle Auswirkungen haben könnten. Dies hilft, Probleme schnell zu lösen und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Das KI-Modell gibt den Kundendienstmitarbeitern außerdem mehr Zeit, sich um potenzielle Probleme zu kümmern, was zu einem optimierten und positiven Kundenerlebnis führt.
Best Practices für den Einsatz von generativer KI im Kundenservice
Generative KI bietet zwar zahlreiche Vorteile zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit, aber es ist wichtig, sie richtig einzusetzen, um Ergebnisse zu erzielen. Befolgen Sie diese Best Practices, wenn Sie generative KI für den Kundenservice einsetzen.
1. Entwickeln Sie KI-gestützte Onboarding-Programme für Kunden
Nutzen Sie die generative KI, um personalisierte Lernpfade für neue Kunden zu erstellen. Beginnen Sie mit der Analyse von Kundendaten, einschließlich ihrer Branche, Rolle und spezifischen Bedürfnisse. Nutzen Sie diese Informationen, um maßgeschneiderte Onboarding-Materialien zu erstellen, wie z. B. interaktive Tutorials, Produktdurchläufe und Leitfäden für bewährte Verfahren.
Implementieren Sie KI-gesteuerte Chatbots, die häufig gestellte Fragen während des Onboarding-Prozesses beantworten können. Diese Chatbots sollten in der Lage sein, den Kontext zu verstehen und Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu geben. Aktualisieren Sie außerdem regelmäßig Ihre Schulungsinhalte, indem Sie KI-Tickets für den Kundensupport analysieren und häufige Probleme oder Unklarheiten identifizieren lassen.
2. Interaktive KI-gesteuerte Anleitungen zur Fehlerbehebung erstellen
Entwickeln Sie dynamische Anleitungen zur Fehlerbehebung, die sich an die Eingaben und das Verhalten der Benutzer anpassen. Listen Sie die Probleme auf, mit denen Kunden häufig konfrontiert werden, und wie sie zu lösen sind. Nutzen Sie dann KI, um ein chatähnliches System zu entwickeln, das die Nutzer Schritt für Schritt durch die Lösung dieser Probleme führt.
Implementieren Sie ein System, bei dem die KI klärende Fragen stellen und ihre Empfehlungen auf der Grundlage der Nutzerantworten anpassen kann. Wenn ein Nutzer zum Beispiel Probleme mit einem Softwareprodukt hat, könnte die KI nach dem Betriebssystem, den letzten Updates und spezifischen Fehlermeldungen fragen, um das Problem genauer zu lokalisieren.
Integrieren Sie von KI generierte visuelle Hilfen wie kommentierte Screenshots oder benutzerdefinierte Diagramme, um komplexe Schritte zu veranschaulichen. Nutzen Sie KI auch, um die Erfolgsquote verschiedener Fehlerbehebungspfade zu verfolgen und den Leitfaden für bessere Ergebnisse kontinuierlich zu optimieren.
: AI-Kundenkommunikation: Best Practices und Beispiele3. Nutzung von KI für die automatische Klassifizierung und Weiterleitung von Tickets
Implementieren Sie ein KI-System, das eingehende Support-Tickets in Echtzeit analysieren kann. Trainieren Sie das Modell anhand historischer Ticketdaten, einschließlich des Inhalts des Tickets, der Lösungszeit und der Abteilung oder des Spezialisten, die das Problem letztendlich gelöst haben.
Richten Sie automatisierte Workflows ein, in denen die KI Tickets nach Dringlichkeit, Komplexität und erforderlichem Fachwissen kategorisiert. Außerdem kann die KI den Supportmitarbeitern relevante Knowledge-Base-Artikel oder frühere ähnliche Anfragen vorschlagen, um die Lösungszeiten zu verkürzen.
4. Integration von KI-gestützter Sprach- und Emotionserkennung in Support-Anrufe
Implementieren Sie KI-gesteuerte Sprachanalysen in Ihrem Callcenter, um die Stimmung der Kunden in Echtzeit zu analysieren. Trainieren Sie das System, um emotionale Hinweise wie Frustration, Zufriedenheit oder Verwirrung anhand von Tonfall, Tonhöhe und Sprachmustern zu erkennen.
Richten Sie Warnungen für Supportmitarbeiter ein, wenn die KI erhöhte Emotionen feststellt, und fordern Sie sie auf, ihre Vorgehensweise anzupassen. Wenn sich ein Kunde beispielsweise frustriert anhört, könnte das System vorschlagen, eine einfühlsamere Sprache zu verwenden, oder anbieten, den Anruf an einen erfahrenen Agenten zu eskalieren.
Nutzen Sie die KI außerdem, um Anrufe in Echtzeit zu transkribieren und wichtige Probleme oder Anfragen hervorzuheben. Dies kann Agenten helfen, den Kontext eines Anrufs schnell zu verstehen, insbesondere in Situationen, in denen der Anruf zwischen Abteilungen weitergeleitet wird.
5. Proaktive Lösung von Problemen mithilfe von Predictive Analytics
Entwickeln Sie ein Prognosemodell, das verschiedene Datenpunkte analysiert, darunter Kundenverhalten, Produktnutzungskennzahlen und historische Supporttrends. Dieses Modell sollte Muster erkennen, die häufig bestimmten Problemen oder Kundenunzufriedenheit vorausgehen.
Implementieren Sie ein Frühwarnsystem, das Kunden kennzeichnet, die sich einem potenziellen Problem nähern könnten. Wenn die Daten zum Beispiel zeigen, dass Nutzer häufig mit einer bestimmten Funktion Probleme haben, nachdem sie eine bestimmte Nutzungsschwelle erreicht haben, können Sie automatische Interventionen einrichten. Dazu könnten gezielte In-App-Tutorials, personalisierte E-Mail-Tipps oder eine proaktive Kontaktaufnahme durch Ihr Support-Team gehören.
6. Verbessern Sie den Social-Media-Kundensupport mit KI
Implementieren Sie ein KI-gestütztes Social Listening Tool, das Erwähnungen Ihrer Marke auf verschiedenen Social Media-Plattformen überwacht. Trainieren Sie die KI, um Beiträge nach Stimmung, Dringlichkeit und Art der Anfrage (z. B. Produktfrage, Beschwerde, Lob) zu kategorisieren.
Richten Sie automatische Antwortsysteme für häufig gestellte Fragen ein. So könnte die KI beispielsweise automatisch Versandinformationen als Antwort auf Fragen zum Lieferstatus bereitstellen oder Nutzer bei häufig gestellten Fragen auf spezielle Hilfeartikel verweisen.
Nutzen Sie außerdem KI, um Social-Media-Erwähnungen zu priorisieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern, z. B. Posts, die auf schwerwiegende Produktprobleme oder eine falsche Lieferung hinweisen. Leiten Sie diese Erwähnungen mit hoher Priorität automatisch an erfahrene Social-Media-Manager weiter, damit sie schnell gelöst werden können.
Schlussfolgerung
Generative KI eignet sich hervorragend zur Automatisierung von Antworten, zur Analyse der Kundenstimmung und zur proaktiven Behebung von Problemen, bevor diese eskalieren. Von der Erstellung interaktiver Anleitungen zur Fehlerbehebung bis hin zur Verbesserung des Social-Media-Supports können KI-gestützte Tools die Abläufe optimieren und das Kundenerlebnis verbessern.
Um jedoch das Beste aus der generativen KI für den Kundensupport herauszuholen, sollten Sie interaktive KI-gesteuerte Onboarding-Erlebnisse schaffen, die Weiterleitung von Tickets automatisieren und KI-gestützte Emotionserkennung in Echtzeit integrieren. Denken Sie daran: Der Schlüssel ist die Balance zwischen KI und menschlicher Expertise!
Generative KI automatisiert Antworten, personalisiert Interaktionen, analysiert Feedback und prognostiziert Kundenbedürfnisse. Sie bearbeitet Routineanfragen, generiert maßgeschneiderte Lösungen und unterstützt menschliche Agenten bei komplexen Problemen über verschiedene Kanäle wie Chatbots, E-Mail und Voice-Support.
ControlHippo ist das beste KI-Tool für den Kundenservice. Es bietet einen KI-gesteuerten Chatbot mit CRM-Integration und Echtzeit-Analysen. ControlHippo wurde entwickelt, um Support- und Vertriebsabläufe zu verbessern, und bietet eine einheitliche Plattform für die Verwaltung von Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg, was es ideal für wachsende Unternehmen macht.
ChatGPT und GPT-3 gehören derzeit zu den am häufigsten verwendeten generativen KI-Modellen. Viele Unternehmen entwickeln jedoch auch maßgeschneiderte KI-Lösungen, die auf ihre spezifischen Kundendienstanforderungen zugeschnitten sind, und integrieren diese Technologien in ihre bestehenden Supportsysteme.
Die Zukunft der KI im Kundenservice deutet auf intuitivere, kontextbewusste Systeme hin, die in der Lage sind, immer komplexere Interaktionen zu bewältigen. Es ist zu erwarten, dass KI-Assistenten die Emotionen von Kunden verstehen und darauf reagieren, Probleme vorhersagen können, bevor sie entstehen, und nahtlos mit menschlichen Agenten zusammenarbeiten.
Aktualisiert: 31. März 2025
Rohit Rajpal is an experienced content writer with a strong focus on business communication platforms. He creates content that helps companies optimize their communication strategies using omnichannel solutions. Known for his straightforward approach, Rohit breaks down complex concepts, making it easier for businesses to improve how they connect with customers.