Bei der Gestaltung von Mensch-Technik-Interaktion im Kundenkontakt sind die Erwartungen an zeitgemäße Serviceleistungen von Unternehmen sehr hoch: Die Kommunikation mit der Kundschaft muss individuell personalisiert und zu jeder Zeit und über jeden von den Nutzenden präferierten Kanal verfügbar sein. Da Nutzende den Kundenservice ihrer Dienstleister mit digitalen Playern wie Amazon vergleichen, sind Anpassungen der klassischen Strukturen und Prozesse unerlässlich. Sowohl KI (Künstliche Intelligenz) Anwendungen in Gestalt von Chatbots und Sprachassistenten als auch unsichtbare im Backend laufende Supportsysteme können helfen, Kundenanfragen zu beantworten oder komplexe Fälle an einen geeigneten Servicemitarbeiter weiterzuleiten.
Das Verbundprojekt »Self Service A.I.« hatte sich zum Ziel gesetzt, innovative Technologien und aktuelle Entwicklungen im Bereich der KI aufzugreifen und Anwendungen zu gestalten, die das Service-Erlebnis für die Kunden nachhaltig verbessern.
Forschungsschwerpunkte
Um Kundenkommunikation zukunftssicher zu gestalten, müssen Unternehmen auf die hohen Ansprüche heutiger Kunden eingestellt sein. Dazu gehört es, Technologietrends zu erkennen und gezielt im Self Service einzusetzen. In der 24-monatigen Projektdauer beschäftigte sich der Verbund »Self Service A.I.« in drei Themenblöcken mit den folgenden Fragestellungen:
Künstliche Intelligenz im Kundenservice
• Wo steht die Künstliche Intelligenz?
• Wie ist mein Unternehmen aufgestellt?
• Welche eigenen Kompetenzen brauche ich im Unternehmen? Was kann ich kaufen oder outsourcen?
• Welche Kriterien spielen bei der Entscheidung zur Einführung einer KI-Technologie eine Rolle?
Kommunizieren: Smarte Self Services
• Entwickelt sich KI zur Kerntechnologie für Kundenbindung?
• Wie setze ich KI ein, um die positive Customer Experience einzelner Services zu steigern?
• Wann wird Interaktion mit Sprachassistenten smart?
• Wie helfen Verfahren der KI meine Kundenansprache und -interaktion zu verbessern?
Analysieren: Smarte Kundendaten
• Welche Daten kann, darf und sollte ich über meine Kunden sammeln?
• Was sind Erfolgsfaktoren für den Einsatz von maschinellen Lernverfahren?
• Wie sieht ein Dashboard für eine anwendungsfreundliche Nutzung aus?
Ergebnisse Self Service A.I.
1. Vertiefungsprojekt mit der Compeso GmbH: Benutzererfahrung in der Interaktion mit einem Cinebot
2. Zusammenarbeit mit dem KI Fortschrittszentrum
3. Einblicke in weitere Studien den Fraunhofer IAO
4. Blogbeitrag InnoVisions Artikel
5. Ergebnisbericht als PDF herunterladen
6. Der umfassende A.I. Check (Dauer ca. 2-3 Wochen) und die A.I. Check Vorabbefragung