Die Kundenbetreuung hat sich dramatisch weiterentwickelt und sich von der alleinigen Abhängigkeit von menschlicher Interaktion entfernt. Jetzt gestalten Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen unterstütze Automatisierungstechnologien, wie sie von OpenAI und Make verwendet werden, maßgeblich, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren und ihnen helfen. Die Zeiten des Durchsuchens umfangreicher FAQs oder des Wartens in der Warteschleife auf einen verfügbaren Agenten gehen schnell zu Ende.
OpenAI und Make setzen Automatisierung ein, um uns bei der Vereinfachung des Kundenservice zu helfen. Sie bieten schnelle und personalisierte Unterstützung und heben die Kundenerfahrung durch KI-gesteuerte Lösungen auf ein neues Niveau. Beide nutzen Automatisierung, um Prozesse zu optimieren, Reaktionszeiten zu verbessern und letztendlich ein belohnenderes und effizienteres Kundenservice-Ökosystem zu schaffen.
Alles beginnt mit der Sammlung und Analyse umfangreicher Kundendaten, einschließlich früherer Einkäufe, Browsing-Muster und persönlicher Vorlieben. Nach der Verarbeitung dieser daten erstellen die maschinellen Lernalgorithmen von OpenAI individuelle Kundenprofile, die Trends und Vorlieben anzeigen.
Sobald diese Profile erstellt sind, entwickelt OpenAI eine Empfehlungsmaschine, die sie verwendet, um Produktempfehlungen basierend auf den Interessen jedes Kunden zu erstellen. Diese Empfehlungsengine kann leicht auf Websites, in E-Mails und Chatbots implementiert werden und sorgt für eine persönlichere Kundenerfahrung.
Diese Automatisierung verwendet KI-gesteuerte Chatbots oder E-Mail-Sequenzen, um neuen Benutzern bei der Einrichtung und Nutzung eines Produkts oder Dienstes zu helfen. Zum Beispiel kann KI-gesteuerte Chatbot ein Gespräch starten, wenn ein Kunde sich zum ersten Mal auf der Plattform eines Unternehmens anmeldet, ihm herzlich willkommen heißen und schrittweise Anleitungen zur Verfügung stellen.
Eine reibungslose Einführung ist durch die Fähigkeit des Chatbots garantiert, Videotutorials anzubieten, häufig gestellte Fragen zu beantworten und bei der Kontoerstellung zu helfen. Alternativ können personalisierte Einführungsinstruktionen und Ratschläge, die auf die individuellen Anforderungen und Vorlieben des Kunden zugeschnitten sind, über eine automatisierte E-Mail-Sequenz gesendet werden.
Diese Methode beinhaltet das regelmäßige Beobachten des Kundenverhaltens und der Produktverwendung, um mögliche Probleme zu erkennen, bevor sie schwerwiegender werden. Die von OpenAI verwendeten Algorithmen führen Echtzeitanalysen von Daten wie Fehlerprotokollen, Benutzerinteraktionen und Leistungsindikatoren durch.
Das System kann automatisch Warnungen oder Benachrichtigen senden, wenn Anomalien oder Muster auftreten, die auf Probleme hinweisen. Diese Warnungen können dann automatisierte Systeme oder Kundensupportmitarbeiter auflösen, um betroffene Kunden zu kontaktieren und schnelle Lösungen anzubieten, oft bevor sie sich überhaupt des Problems bewusst sind.
Dies beinhaltet die kontinuierliche Analyse von Kundensupport-Tickets mit KI-Algorithmen, um Wissenslücken in den verfügbaren Selbsthilfematerialen zu identifizieren. Die von OpenAI entwickelte Technologie kann Kundenserviceanfragen klassifizieren und analysieren, um wiederkehrende Themen und Fragen zu identifizieren.
KI kann automatisch das Schreiben neuer Artikel oder das Aktualisieren alter Artikel empfehlen, um diese Probleme zu behandeln, wenn sie ein Muster von Anfragen bemerkt, das in der vorhandenen Wissensdatenbank nicht ausreichen behandelt wird. Diese proaktive Strategie stellt sicher, dass die Wissensdatenbank aktuell und relevant bleibt, und ermutigt die Benutzer, Lösungen selbst zu finden, und reduziert die Anzahl der Supportanfragen.
Diese Strategie verwendet Kundendaten und KI-gesteuerte Algorithmen, um automatisierte E-Mails zu erstellen und zu versenden, die relevant sind für die Interessen und Verhaltenswiesen jedes Kunden. Das KI-System von Make sammelt und analysiert regelmäßig Kundeninformationen, wie beispielweise den Kaufverlauf, das Browsing-Verhalten und die Interaktionen auf der Plattform.
Basierend auf diesen Daten kategorisiert KI Kunden in verschiedenen Gruppen oder Klassen, wie “Neukunden”, “Häufige Käufer” oder ”Interessiert an bestimmten Produktkategorien”. Das System kann dann automatisierte E-Mail-Kampagnen erstellen, die maßgeschneiderte Inhalte, Produktempfehlungen, Promotionen und Empfehlungen für jede Kundenkategorie senden.
Diese Portale nutzen eine gut organisierte Wissensdatenbank und KI-gesteuerte Funktionen. Make kann ein intuitives Selbstbedienungsportal mit einer leistungsstarken Suchfunktion erstellen, die natürlichsprachige Anfragen verarbeiten kann.
Kunden können einfach ihre Fragen oder Probleme in die KI-gesteuerte Suche eingeben, die dann relevanten Artikel, häufig gestellte Fragen (FAQs) und Problembehebungsanleitungen anzeigt. Das Portal kann auch interaktive Funktionen wie Chatbots oder virtuelle Assistenten enthalten, die Kunden bei anspruchsvollen Aufgaben unterstützen und sofortige Hilfe bieten.
Dies beinhaltet das Verfolgen und Analysieren von Benutzerkommentaren, Erwähnungen und Feedback auf verschiedenen sozialen Medienplattformen mithilfe von KI. Makes KI-Engine sucht kontinuierlich in sozialen Medienplattformen nach Markenerwähnungen, Kommentaren und wichtigen Schlüsselwörtern.
Es kann automatisch Begegnungen kennzeichnen und kategorisieren, wenn ein Kunde das Unternehmen erwähnt oder ein Anliegen äußert. Die entsprechenden Kundenserviceteams oder automatisierten Systeme können dann durch vordefinierte Antworten oder Benachrichtigungen angewiesen werden.
Diese Strategie beinhaltet die Klassifizierung und Zuweisung von Kundensupporttickets an die am besten qualifizierten Agenten oder Teams mithilfe von KI. Makes KI-System bewertet sofort den Inhalt und den Kontext einer Supportanfrage, nachdem sie von einem Kunden über einen beliebigen Kommunikationskanal eingereicht wurde.
Es kann die Art des Problems, den Hintergrund des Kunden und das erforderliche Fachwissen zur Behebung analysieren. Die KI fügt den Tickets aufgrund dieser Analyse eine Kategorie oder Tags hinzu und leitet sie an das richtige Supportteam oder den Agenden mit den erforderlichen Fähigkeiten weiter.
Dieser Abschnitt beleuchtet, wie KI im Kundenservice fortschreitet und gibt Einblicke in vielversprechende Entwicklungen und potenziell wegweisende Chancen.
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