23.01.2020> Digitaler Helpdesk> Intelligente Bots> Speech-to-Text> Samhammer KI> Digitalisierung> Transformation> Wissenslogistik> Service Excellence> Filialservice> Rollout Management

Wie kommt man von Daten zu Informationen zu Wissen?

Fühlen Sie nicht auch immer öfter diesen Nebel im Service? Sie haben gute Serviceprozesse etabliert, ein Ticketsystem für die Steuerung und zahlreiche Kennzahlen, die eigentlich gut aussehen. Und doch treffen Sie immer wieder auf neue Herausforderungen, die der Kunde an Sie stellt. Wer muss dann ran, meist Ihre besten Mitarbeiter. War das vorhersehbar? Ich denke nur bedingt, ein Frühwarnsystem im Service gibt es noch nicht.

Warum auch, heute hat fast keine Firma zeitnahe Kenntnis von den echten Kundenbedürfnissen. Fragt man die Mitarbeiter im Helpdesk oder die Techniker bekommt man schon eher ein Bild. Vielleicht ist es auch aktuellen Dynamik geschuldet, dass die Kundenerwartungen immer weiter zunehmen. Ich neige dazu zusagen, dass sich die Kunden mit den Servicestandards von heute (gestern) nicht mehr zufriedengeben. Sie möchten sofort die richtige Lösung, das korrekte Ersatzteil oder den Techniker zu einem bestimmten Termin. Die Kunden werden anspruchsvoller und Sie verzeihen mir bitte „Die Kunden werden selbstbestimmt dümmer" und haben die einfach die hohe Erwartung das der Service schnell, einfach und wissend zu funktionieren hat.

Empfehlung: Zunächst den Nebel im Service lichten

Kann das eine Serviceorganisation liefern? Ja, wenn Sie viele wissende Mitarbeiter vorhalten. Doch in Zeiten des Fachkräftemangels und hoher Löhne nicht unbedingt realisierbar. Oftmals sind die Servicekosten in Produkten oder Maschinen nicht ausreichend abgebildet oder es wird versucht unter Einwurf neuer Münzen zusätzliches Entgelt zu generieren. Aber mit dem Fokus auf Ersatzteile und Techniker kommt das aktuelle Kundenbedürfnis oftmals viel zu kurz. Sie glauben das nicht? Werfen Sie doch bitte jetzt einen schnellen Blick auf Ihr Tagesgeschäft oder Ihre Kennzahlen.

Was waren die Top10 Themen gestern, letzte Woche oder dieses Jahr. Nicht schummeln bitte. Die verkauften Ersatzteile zählen dabei nicht, den diese Zahlen nur bedingt auf die Kundenbegeisterung ein. Und die Kategorien in ihrem Ticketsystem zählen auch nicht, denn diese stellen meist Ihre Ablauforganisation dar. Manches haben Sie vielleicht, dennoch behaupte ich einfach mal, über dem Servicealltag liegt ein grauer Nebelschleier, ein dichter Nebel über den echten Kundenerwartungen, deren Mitwirkung zur Problemlösung, der Unklarheit zu aktuellen How-To Fragen oder der geringen Kenntnis von Fehlerursachen in einer technischen komplexeren, vernetzten Welt. All das verlangt Ihnen möglichst hohe Effizienz in einer optimalen Qualität ab.

Empfehlung: „Fangen Sie Ihre Kundendialoge zu speichern und analysieren."

Speichern Sie Ihre Mails, Ihre Telefonate und Ihre Chats mit dem O-Ton des Kunden ab. Das wird morgen Ihr Datenschatz. Warum? Expertenwissen haben Sie vielleicht schon strukturiert und festgehalten. Beim Aufbau von Selfservices stellen aber manche Firmen ernüchternd fest, dass das die Verbindung von Kundenfragen und Expertenwissen scheitert. Chatbot-Projekte werden deshalb oftmals auf das strukturierte Kontaktgrundformular reduziert. Oder FAQs angeboten, deren Top10 aus den Kategorien von Ticketsystemen gebildet werden und so nur bedingt die Kunden erreichen.
Hier kann trainierte „Machine-Learning-Modelle" sinnvoll unterstützen. Denn die Analyse von Daten, das Erkennen von Mustern und das Bereitstellen von Information ist eine Kernkompetenz der KI. Richtig trainiert kann eine KI viele Usecases und Selfservices digital befähigen und Mitarbeiter unterstützen.

Empfehlung: Reichern Sie Information zu Wissen an

Teilen Sie Ihr Wissen in 2 Segmente auf.

  • Dialogwissen – Alle Fragen, Dialoge, Telefonate, Chats, Mails und Lösungsverläufe in Ticketsystemen
  • Expertenwissen – Alle Dokumente, Prozessbeschreibung oder hilfreiche Lösungen in Ticketsystem, internen Chats oder Technikerexpertise.

Sobald diese Datentöpfe kontextbezogen angereichert sind, kann mit Hilfe der Analytik der Wissensbedarf von Kunden ermittelt werden. Optimal ist es natürlich, wenn Sie das laufend, jeden Tag, jede Minute tun. So erhalten ein sehr genaues Bild an Themen und Wissensbedarf.

Empfehlung.: Erstellen Sie eine Wissenslandkarte

Ist der Wissensschatz efür Ihre Dialoge erzeugt, fangen Sie an sich um Ihre internen Wissensquellen zu kümmern. Zeichen Sie doch mal eine Wissenslandkarte. Also alle Quellen inklusive der Brainware, alle Verbindungen zwischen den Quellen und welche Ereignisse zu neuem Wissen führen wird. Bspw. für eine Produktinnovation. Sie werden erstaunt sein, wie große die Landkarte wird und wie zahlreiche die Verbindungen und Wechselwirkungen sind.

Empfehlung: Strukturieren Sie ihre Abläufe zur Wissenslogistik

Nun erheben Sie Informationen zu Wissen. Vereinfacht sind das vernetzte Informationen, die zur richtigen Zeit am richtigen Ort verfügbar sind. Möglichst kunden- und mitarbeiterorientiert. Und im Wort Logistik steckt der Kunden und Wissensbedarf sozusagen gleich drin. Mit den Informationstöpfen Dialogwissen und Expertenwissen können Sie die Wissenslogistik bedienen. Dabei hilft die KI und die geeigneten trainierten Machine Learning Modelle. Ist die KI dazu heute schon in der Lage. Ja, die Technologie ist da und für die Daten Sie selbst zuständig.

Stellen Sie sich dazu bitte folgendes Bild vor. Wie ein kleines Kind müssen die KI-Modelle, nennen wir sie Bots, ausgebildet werden. In die Schule gehen, etwas lernen und Erfahrungen sammeln. Wie ein Kind braucht ein KI-Modell einen Spiegel, der ihm Richtig und Falsch mitteilt. Das iterative Lernen sozusagen im Service Tagesgeschäft. Nach 2-3 Monaten kann die KI schon eine ganze Menge. Sie versteht Mails, Telefonate, kennt den Kunden und kann einfache Lösungen vorschlagen.

Dann kommt die Pubertät. Die KI denkt, ich kann alles und ich weiß alles. Doch sie benötigt immer wieder den hilfreichen Rat von Wissenden. Die KI kann nicht denken, es ist keine Intelligenz. Es ist nur Mathematik und Lernen durch Wiederholung. Hier hilft die Wissenslogistik die Slefservices, die Bots und die Chats mit den trainierten KI-Modellen laufend zu trainieren.

Nutzen Sie die Daten Ihrer Kundendialoge intelligent und schaffen Sie Erlebnisse, die Kunden begeistern, in dem sie schneller, rund um die Uhr zur richtigen Lösung gelangen. Und aus den Daten können Sie viele Impulse für neue Geschäftsmöglichkeiten ableiten.

 

Autor: Thomas Hellerich
CEO Samhammer AG

Zur Kesselschmiede 3
92637 Weiden
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