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Robert Horndasch4 Minuten Lesezeit

Wie KI-Lösungen die Arbeit von CX-Teams revolutionieren

Wie KI-Lösungen die Arbeit von CX-Teams revolutionieren
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CX-Manager stehen vor der anspruchsvollen Aufgabe, aus einer Vielzahl von Datenquellen – wie Kundenfeedback, Social-Media-Kommentaren und CRM-Daten – wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Besonders in Omnichannel-Strategien, bei denen die Kundenerfahrung über mehrere Kanäle hinweg nahtlos gestaltet werden muss, kann die schiere Menge an Daten überwältigend sein.

Die richtige Interpretation dieser Daten ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen zu treffen, mit denen Unternehmen die CX perfekt an die Kundenbedürfnisse anpassen können. Doch genau hier setzen moderne KI-Lösungen wie Journey AI an und schaffen einen echten Mehrwert.

Die Herausforderung im CX-Management: Unstrukturierte Daten

Ein CX-Manager einer Versicherung steht vor einer alltäglichen Herausforderung: Täglich erhält das Unternehmen zahlreiche Kundenrückmeldungen – von Schadensmeldungen und Anrufen im Callcenter bis hin zu Bewertungen auf Vergleichsportalen oder Kommentaren in Social Media. Diese Informationen enthalten wertvolle Hinweise darauf, wie Kunden den Service der Versicherung wahrnehmen, welche Probleme auftreten und wo Potenziale für Verbesserungen liegen. Doch die schiere Menge und fehlende Strukturierung der Daten machen es schwierig, diese systematisch auszuwerten.

Hinzu kommt, dass viele Rückmeldungen isoliert betrachtet werden. Ein Kunde beschwert sich über lange Bearbeitungszeiten bei der Schadensabwicklung, ein anderer über unklare Informationen zu Vertragsbedingungen. Oder während sich ein Kunde direkt beim Kundenservice beschwert, nutzt ein anderer das Kontaktformular auf der Website. Es fehlt der Überblick, wie diese Beschwerden miteinander zusammenhängen und welche Maßnahmen zur Verbesserung nötig wären. Damit das gelingt, müssen Unternehmen einerseits die richtigen Insights aus dem Kundenfeedback gewinnen und dieses aber auch andererseits im Journey-Kontext verstehen und bewerten.

Der Weg aus dem Datenchaos mit KI-Technologie

Und bei dieser Herausforderung setzt Journey AI an. Die KI-basierte Plattform bringt Struktur und Transparenz in unübersichtliche Datenmengen. Dabei kombiniert Journey AI mehrere KI- Technologien:

  1. AI Journey Mining erstellt eine ganzheitliche Journey-Visualisierung aus unstrukturierten Datenquellen wie Kundenfeedback, CRM-Daten oder Schadensmeldungen. Dadurch werden kritische Pain Points wie Absprungraten im Kontext der Customer Journey dargestellt.
  2. Sentiment-Analyse und Topic Clustering kategorisieren Kundenfeedbacks in klare Themen sowie positive und negative Stimmungen. Dadurch wird greifbar, mit welchen Emotionen Kunden die CX erleben oder welche konkreten Probleme sie adressieren.
  3. Insights Mining entdeckt in existierenden Customer Journeys und Kundendaten wiederkehrende Muster und Trends, die CX-Managern helfen, Kundenbedürfnisse und Probleme proaktiv zu adressieren.

Statt sich auf Bauchgefühl oder manuelle Auswertungen zu verlassen, können CX-Teams mit dieser Datengrundlage fundierte Entscheidungen treffen, die auf umfassenden Analysen und prädiktiven Modellen basieren. Dies führt nicht nur zu einer höheren Effizienz, da Analysen und Insights schneller verfügbar sind, sondern auch zu einer stärkeren strategischen Ausrichtung, da alle CX-Maßnahmen direkt am Kunden ausgerichtet werden können.

Darüber hinaus ermöglicht die Integration von Journey AI eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Abteilungen wie Marketing, Vertrieb und Kundenservice. Indem alle relevanten Daten in einem zentralen System zusammengeführt werden, können Teams ihre Aktivitäten besser koordinieren, Redundanzen vermeiden und schneller auf Veränderungen im Kundenverhalten reagieren.

Actionable Insights: Datenbasierte Handlungsempfehlungen für mehr Kundenzentrierung

Ein zentraler Vorteil von Journey AI ist die Generierung sogenannter Actionable Insights. Doch was bedeutet das konkret? Actionable Insights sind datengestützte Erkenntnisse, die direkt in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden können. Sie helfen CX-Teams nicht nur, Probleme zu erkennen, sondern bieten auch eine klare Handlungsanleitung zur Optimierung.

Die Vorteile im Detail:

  • Proaktive Problemlösung: CX-Teams können Schwachstellen frühzeitig identifizieren und Maßnahmen ergreifen, bevor sie zu größeren Problemen werden.
  • Effizienzsteigerung: Durch die automatische Analyse wird der zeitaufwendige manuelle Prozess ersetzt, was Ressourcen spart.
  • Kundenzentrierung: Die Erkenntnisse ermöglichen es, personalisierte Lösungen zu entwickeln, die gezielt auf die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden eingehen.
  • Strategische Planung: Unternehmen erhalten eine fundierte Grundlage, um CX-Strategien langfristig zu optimieren und priorisieren.
  • Erfolgskontrolle: Fortlaufende Bewertung und Optimierung bestimmter Maßnahmen wie Marketing-Kampagnen oder CX-Optimierungen

Diese Fähigkeit, direkt umsetzbare Maßnahmen und deren Erfolg zu prüfen, gibt Entscheidern ein mächtiges Werkzeug an die Hand, um das Kundenerlebnis nachhaltig zu verbessern.

Fazit: Ein Blick in die Zukunft

Die rasante Entwicklung von KI-Technologien eröffnet spannende Perspektiven für das Customer Experience Management. Tools wie Journey AI werden zunehmend intelligenter und ermöglichen nicht nur die Analyse vergangener Daten, sondern auch die Vorhersage zukünftiger Trends. Dies gibt Unternehmen die Möglichkeit, proaktiv zu handeln und ihre Strategien kontinuierlich zu verbessern.

Obwohl die Implementierung von KI-Lösungen wie Journey AI zahlreiche Vorteile bietet, stehen viele Unternehmen noch vor Herausforderungen. Dazu gehören:

  1. Datenqualität: Unvollständige oder inkonsistente Daten können die Analyse erschweren. Hier ist es wichtig, eine solide Datenstrategie zu entwickeln, die auf Genauigkeit und Vollständigkeit abzielt.
  2. Change Management: Die Einführung neuer Technologien erfordert oft einen Kulturwandel innerhalb des Unternehmens. Teams müssen geschult und dazu befähigt werden, die neuen Tools effektiv zu nutzen.
  3. Investitionen: Während KI-Lösungen langfristig Kosten sparen, erfordert ihre Einführung zunächst Investitionen in Software, Infrastruktur und Training.
  4. Unternehmenskultur: Die Bereitschaft sich unvoreingenommen mit Erkenntnissen und auch negativen Feedback konstruktiv auseinanderzusetzen.

Für CX-Teams bedeutet dies aber trotz aller Herausforderungen eine deutliche Entlastung im Arbeitsalltag. Sie können sich auf strategische Aufgaben konzentrieren, während die KI repetitive und komplexe Analysen übernimmt. Gleichzeitig schaffen die detaillierten Einblicke, die KI liefert, eine Grundlage für Innovationen, sei es bei der Produktentwicklung, der Optimierung von Serviceprozessen oder der Gestaltung personalisierter Marketingkampagnen.

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Robert Horndasch

... ist Chief Executive Officer (CEO) von cxomni. In dieser Funktion ist er für die Entwicklung und Implementierung der Unternehmensstrategie und damit die erfolgreiche Skalierung des SaaS-Geschäfts von cxomni verantwortlich.

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