Nicht selten kommen diese Fragen in Gesprächen mit Automobilherstellern auf. Die Theorie ist dabei jedoch den meisten klar: Bei Künstlicher Intelligenz (KI) handelt es sich um die Entwicklung von Maschinen, die menschliche Eigenschaften erlernen können. Welche künstlich intelligente Anwendung im Kundenservice welchen Nutzen gegenüber Kunden und Servicemitarbeitern bringen kann, ist dabei aber meist noch ungeklärt.
In Zusammenhang mit dem automobilen Kundenservice wird KI sofort mit Chatbots, wie Apples Siri und Amazons Alexa in Verbindung gebracht. Mit Blick auf die Karte der zahlreichen Kontaktmöglichkeiten, die Automobilhersteller ihren Kunden gegenwärtig bieten, scheinen Chatbots jedoch nur verheißungsvolle Insellösungen zu sein. Trotzdem ist die jüngste Bekanntgabe der Anwendung von Amazon Alexa ab der BMW Modellreihe 2018 ein hoffnungsvolles Zeichen: OEMs haben die Omni-Channel-Fähigkeit als wichtigen Faktor erkannt und bauen diesen mithilfe neuer Technologien weiter aus. Dass die Zukunft des Kundendialogs der künstlich intelligenten Sprachsteuerung gehört, sind sich Experten einig. Dies erklärt auch die hohe Aufmerksamkeit, die KI Anwendungen auf der IAA 2017 oder der CEBIT 2017/ 2018 bekommen, sowie die Milliarden-Investitionen von u.a. Alphabet, IBM und Microsoft in intelligente Sprachsteuerungssysteme.

KI muss als Zusammenspiel verschiedener Technologien verstanden werden

Die Anwendungsbeispiele von KI beschränken sich nicht nur auf die Interaktion von Menschen und Chatbots. Künstliche Intelligenz muss vielmehr als Zusammenspiel verschiedenster Technologien betrachtet werden, die individuell diverse Ziele verfolgen und kombiniert einen großen Mehrwert schaffen können.

KI kann beispielsweise bei Kundenanfragen helfen,

  1. schriftliche oder gesprochene Kundenbedürfnisse zu entziffern,
  2. die Komplexität und Dringlichkeit des Kundenanliegens zu kategorisieren,
  3. den geeigneten Kundenservicemitarbeiter zu identifizieren,
  4. relevantes Wissen abzurufen und bereitzustellen und
  5. durch das Erkennen von Mustern und Trends Handlungsvorschläge für die Beantwortung der Kundenanfragen zu geben.

Für obige Anfragen bedarf es einer Reihe von KI Technologien, deren Zusammenspiel sich mit den fünf Sinnen des Menschen assoziieren lässt. Diese Analogie zwischen den Attributen der künstlichen Intelligenz und den fünf Sinnen des Menschen ist in nachfolgender Abbildung weiter ausgeführt. „Die fünf Sinne der künstlichen Intelligenz“ ermöglicht die Evaluation ihrer Potenziale („Beyond the Buzz: Die fünf Sinne der künstlichen Intelligenz“, August, 2017).

 

Quelle: Kundenservice Trend Studie 2017

Automobilhersteller profitieren von industrieübergreifenden KI-Anwendungen

Als ein branchenfremdes und fortgeschrittenes Anwendungsbeispiel von KI im Kundenservice kann der Einsatz von IBM Watson bei der Versicherungskammer Bayern (VKB) aufgeführt werden. Watson ist das menschlich kommunizierende und damit künstlich intelligente Computerprogramm von IBM. Seit Ende letzten Jahres entziffert es aus täglich über 20.000 eingehenden E-Mails, Faxen und gescannten Briefen die Kundenbedürfnisse der VKB und leitet Kundenanfragen an die zuständigen Servicemitarbeiter weiter. Watson kann dabei mehr als nur branchenübliche Begriffe verstehen. Auch „zwischen den Zeilen“ ist Watson in der Lage, z. B. Unmut aus ironischen Formulierungen zu identifizieren.

IBM Watson darf, wie auch andere bestehende Industrielösungen (Microsoft Cortana oder Salesforce BeyondCore), jedoch nicht als anwendungsfertig begriffen werden. Vielmehr stellen diese KI Plattformen lernfähige Systeme dar, deren künstliche kognitiven Fähigkeiten auf ein bestimmtes Anwendungsgebiet erst trainiert werden müssen. So haben Mitarbeiter der VKB zusammen mit IBM-Experten Watson über neun Monate trainiert. Das Ergebnis ist, dass Mitarbeiter dank der künstlich intelligenten Unterstützung mehr Zeit für eine kundenindividuelle Betreuung aufbringen und schneller antworten können. Statt Mitarbeiter zu entlassen, hat die VKB sogar zusätzliche Mitarbeiter eingestellt, um die Koexistenz von Watson und Servicemitarbeitern auszubauen.

Der entscheidende Vorteil für Automobilhersteller ist an dieser Stelle, dass diese branchenübergreifenden Pioniere in Vorleistung gehen und die semantischen Fähigkeiten von KI Plattformen wie IBM Watson weiterentwickeln. Dies steigert die Transferleistung der KI Plattformen. Weiterhin können sie bei ähnlich gelagerten Kundenserviceprozessen schneller trainiert und damit implementiert werden. Es ist an der Zeit, dass Automobilhersteller den Einsatz zukunftsweisender Technologien wie KI im Kundenservice evaluieren. Das hängt auch mit den gestiegenen Kundenerwartungen zusammen, wie unsere aktuelle Kundenservice Trend Studie verdeutlicht.

Gesteigerte Kundenerwartungen fordern KI Lösungen im Kundenservice

Das größere Angebot digitaler Kontaktkanäle führte in letzter Zeit unweigerlich dazu, dass Verbraucher den Kundenservice ihrer Automobilhersteller mit digitalen Playern wie Amazon vergleichen. Es ist also nicht verwunderlich, dass Automobilkunden neben freundlichen Service-Mitarbeitern auch Schnelligkeit und 24/7 Erreichbarkeit über alle Kanäle fordern. Laut unserer Trend Studie schneiden Automobilhersteller und -händler zwar bei der Freundlichkeit gut ab, in allen anderen Bereichen haben sie aber Defizite. Schnelligkeit ist dabei ein kritischer Erfolgsfaktor: Mehr als die Hälfte der Befragten würden bei einer langsamen Reaktion in Erwägung ziehen, den Händler oder sogar die Automarke zu wechseln.

Fazit

Der Trend geht hin zum Kundendialogmanagement: Einer individuell personalisierten Kommunikation mit dem Kunden, die zu jeder Zeit und über jeden vom Verbraucher präferierten Kanal verfügbar ist. Dabei können sowohl KI Anwendungen in Gestalt von Chatbots, als auch unsichtbare im Backend laufende Supportsysteme helfen, Kundenanfragen zu beantworten, bzw. komplexe Fälle an den geeigneten Servicemitarbeiter weiterzuleiten. Wie das in dem bislang wichtigsten Kontaktkanal, dem Handel, aussehen kann, veranschaulicht unser Blogartikel aus Die Retail Offensive Teil 5.

 

Das Beispiel der VKB verdeutlicht, dass besonders der zeitgleiche Einsatz von intelligenten Sprachsystemen und Servicemitarbeitern zu einer erheblichen Verbesserung in den wichtigsten Service-Kriterien führen kann. Dieser Herausforderung müssen sich OEMs bereits heute stellen. Wichtig dabei ist jedoch, keine Insellösungen zu schaffen, sondern auf integrierte Plattformlösungen im Partnernetzwerk zu setzen. Das bedeutet, dass Kundendaten verknüpft und über alle Service-Prozesse hinweg für Mitarbeiter und deren künstliche Pendants auf einer gemeinsamen Plattform zugänglich sind. Nur wenn das gelingt, ist ein (künstlich) intelligenter Kundendialog durch die Einbindung von z. B. Amazon Alexa an unterschiedlichen Kontaktpunkten überhaupt möglich.