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Click to edit Master title style
AI im Call Center
Navigator für den
digitalen Customer Service
Medienhype – oft ohne Bezug zur Realität
AI im Contact Center
Warum gerade jetzt?
Kommunikation:
Conversational UI
Personalisiert
Kontextbezogen
Echtzeit
Erst-
Erledigungsquote
5
Der Daten Tsunami im Contact Center:
Kontakt Volumen, Metadaten, Ergebnisse, Prozess-
Informationen
Wie sollen Menschen das schnell
und effizient verarbeiten?
Wo liegt der Nutzen von AI im Contact Center
Wo liegt der Nutzen
von AI im Contact
Center?
• Personalisierte Kundenansprache in Echtzeit – Vorhersage von
Kundenwünschen
• Automatisierung von hochvolumigen, einfachen Anfragen – Entlastung der
Mitarbeiter
• Verbesserung des Qualitäts-Managements
Click to edit Master title style
7
Einsatzbereiche von AI im Call Center:
Wissensmanagement
Next best action
Qualitätsmanagement
Automatisierung/Chatbots/Self-Service
AI: Mustererkennung
Click to edit Master title styleAI: Musterkennung als Frühwarnsystem
9Quelle:opera solutions
Click to edit Master title style
10
Wissensmanagement
Click to edit Master title styleNeue Generation von Wissens-Management-
Systemen
11
Quelle: mindbreeze
• Häufig beschränken sich Self-Services
auf FAQ Angebote
• In aller Regel keine kontextbezogenen
Angebote und keine Anbindung an
unterschiedliche Systeme
• Oft identisch mit dem internen
Wissensmanagement für die
Mitarbeiter im Call Center
• Zeitgemäße Systeme arbeiten
dynamisch, kontextbezogen, beziehen
Kundendaten in Echtzeit mit ein und
basieren auf KI-Technologien
KONTEXTBEZOGEN
AI und Self-Services: Kontext-bezogenes und
dynamisches Wissen bereitstellen
12
Quelle: ITyX
Click to edit Master title style
13
Next Best Action
oder
Das Orakel von Delphi
14
Next Best Action
Basierend auf dem Ergebnis:
Aktualisierung der Machine Learning Modelle
Kundenverhalten
CRM Daten
Vertragsstatus und -nutzung
“Deep Learning LSTM”
Modelle
“Random Forest”
Klassifizierung
Gesprächslänge
für Kundengespräche
Customer
Lifetime Value
Kündigungs-
risiko
Kosten jeder
Aktion
Vorherige Interaktionen
Empfehlung der
Besten Lösung
Next Best Action Empfehlungen für Kundenberater
Kundenzufriedenheit
bei Serviceanfragen
Vorteile
für den Nutzer
Machine Learning
Modelle
Vorhersagen
und Klassifizierung
Zugriff auf Daten
aus verschiedenen Quellen
Mobile Device Data in
Hadoop
Projected
Product
Supply
Customize
Inbound
Response
Verbinden Analysieren Handeln
Connect to Text
Customer Match
Join
Derive
Aggregate
Prepare
Business Rule
Triggers
Customer
Lifetime Value
/ Near- Term
Value Scores
Personalized Next
Best Action
Recommendation
Optimize
Outbound
Marketing
Build
Customer
Profile
Aggregate
and
Discover
Product
History by
Customer
Capture Campaign
Rules and Objectives
Customer Match
Join
Derive
Aggregate
Prepare
Web Behavior
Account Info and
Demographics
Transaction
History
Real- Time Digital
Media Feeds
Marketing
Automation
Increase
Customer Loyalty
Improve Supply
Chain Management
Increase
Campaign Revenue
Increase Call
Center Profits
Web Activity
Mobile Behavior
Quantify
Social Activity
API Level
Connection to
Marketing
Automation
Connect to
Connect to
Database
Level
Connection
API Level
Connection
to CRM
Predictive
Product
Model
Predictive
Product
Model
Predictive
Product
Model
Predictive
Product
Model
Predictive
Product
Model
Predictive
Product
Model
AI benötigt Daten – AI benötigt Vernetzung. Beispiel
next best action
Quelle: International Institute for Analytics
16
Bestmögliche Unterstützung des Kundenberaters bei jedem Gespräch
Aggregation von Echtzeit-Kundendaten
und Identifikation der relevanten Daten für jedes einzelne Gespräch
Klassifizierung von Kunden mit hohem Risiko oder Potential
um die beste und kosteneffizienteste Lösung zu liefern
KI-gestützte Lösungsvorschläge für die Kundenberater
um eine optimale Kundenzufriedenheit sicherzustellen
Kürzere Gesprächsdauer
durch schnelleres Kundenverständnis
Höhere Kundenzufriedenheit
nach Kundengesprächen
Die Herausforderung : Kundenberater haben wenig Zeit alle relevanten Kundendaten zu verstehen
ErgebnisErgebnis
17
Gesammelte Kunden-, Agenten- und Anrufdaten
Clustering von
Kunden
Neuronale
Netzwerke
Kundenzufriedenheit
bei Serviceanfragen
Vertragskündigungen
bei Vertragsgesprächen
Gesprächszeit
Kunden-
zufriedenheit
Umsatz
Optimaler
Agent
2. Intelligentes Call Routing
Kundendaten
Agentendaten
Erfolgshistorie
Intelligentes Routing von Kundenanfragen
Vorteile
für den Nutzer
Zugriff auf Daten
aus verschiedenen Quellen +
Machine Learning
Modelle
Vorhersagen
und Klassifizierung
18
Call Monitoring/Qualitäts-
Management auf Basis
einzelner Gespräche?
Click to edit Master title styleWebbasierte Sprachanalyse-Software auf KI Basis
19
Click to edit Master title style
20
Self-Service und Automatisierung
Chatbots/AI und Mitarbeiter:
Nicht entweder oder sondern sowohl als
auch
Customers receive text messages
reminding them of their check-in time,
as well as providing their boarding pass
and their flight’s status — all in a
friendly and familiar tone, as if
it were coming from a friend.
Quelle: https://www.smashingmagazine.com/2016/07/conversational-interfaces-
where-are-we-today-where-are-we-heading/
Balance zwischen Effizienz und empathischen
Dialogen finden
22
Click to edit Master title style
23
Use Cases:
• Auftragsstatus klären
• Bank-, Konto-, Adressdaten ändern
• Abruf von Produkt- oder Service-
Spezifikationen
• Zählerstandsmeldung bei
Energieversorgern
• An- und Abmeldeprozesse
• Status-Informationen
• Status-Änderungen
• Buchen, Bestellen und Reservieren
von Standard-Produkten und Service-
Dienstleistungen
Chatbots
• Eingabe per Sprache oder Text per
facebook messenger,….
• Die 1. Generation arbeitet regelbasiert
• Einfache Geschäftsvorfälle werden
adressiert.
• Die Automatisierung einfacher
Prozesse verspricht große
Kosteneinsparungen
Click to edit Master title styleSprachgesteuerte Assistenten – Amazon Alexa
Click to edit Master title stylegoogle assistant telefoniert für Sie……
26
Click to edit Master title styleVereinfachte Übersicht AI Chatbot Arbeitsweise
AI
(Natural Dialogue
Management)
(Natural Language
Understanding)
(Natural Language
Generation)
(Conversational
Platform, e.g.
Facebook
Messenger)
“What’s theweather
like tomorrow?”
(User Request via text or voice)
“It willbesunny and
20°C.”
(AI response via text or voice)
(Your backend,
database orAPI)
parlamind liest und sortiert die
eingehende Kommunikation
parlamind automatisiert die
Kundenkommunikation
basierend auf
Konfidenzwerten
Chatbot/AI - Infrastruktur
Phone IVRU Messenger und Collaboration Smartphone
Speech recognition (ASR)
Natural Language Processing (NLP)
Text to Speech (TTS)
Backend-Systeme:
CRM,
Knowledge
Management
……
API
APIKernanwendung (regelbasiert, hybrid, Machine Learning, Deep Learning)
AI: Ein schnell wachsendes Angebot
Source:AutonomousNEXT,Botlist.co,BootstrapLabs,VentureBeat
Click to edit Master title styleDie Nutzung und Integration von AI ist nicht trivial –
Omnikanal Architektur
Agent Experience
Single View Of Customer ProcessGuidance
Knowledge-Infused Process Unified Interaction History
CampaignExecution
Scorecard
Monitoring, Steuerung, Reporting
DataWarehouse
ProduktManagement
Mobile Experience
Mobile Field Service
Case Management
Multi-Device Consumer
Secure Payments
SMS andTwitter
Workflow
Case Management
Predictive Analytics
Customer Journey
Orchestration
CRM
SocialMobile/AppsE-Mail Chat/Videochat/Co-Bro. BriefTelefon Web Self-Service
Personal-
Einsatz-
Planung
Wissens-
Management
Reporting/
Monitoring
Omnikanal Routing
Instant Messenger
Customer Experience/Frontend
Infrastruktur/Analytics
Community Geschäftsstelle
Customer Journey Analytics
Unified Desktop
@
Qualitäts-
Management
Kampagnen-Mgmt
Chatbots
Logidtik
AI Einsatz
Echtzeit Verknüpfung aller relevanten Systeme
per API Management System
Quelle: https://https://wso2.com/api-management/
Click to edit Master title style
34
AI Im Contact Center bedeutet alle
relevanten Informationen in einer
Oberfläche in Echtzeit bereit zu stellen:
Unified Desktop
Quelle: jacada
Click to edit Master title styleDas AI-Anwendungs-Spektrum im Contact Center
35
Kostenfreie ebooks zu Omnichannel, Chatbots,
Contact Center
http://marketing-resultant.de/mediathek-2/
Vielen
DankHarald Henn
Marketing Resultant GmbH
Hinter der Kapelle 20
55128 Mainz
0176 23240823
henn@marketing-resultant.de

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Ai im Call Center

  • 1. Click to edit Master title style AI im Call Center Navigator für den digitalen Customer Service
  • 2.
  • 3. Medienhype – oft ohne Bezug zur Realität
  • 4. AI im Contact Center Warum gerade jetzt? Kommunikation: Conversational UI Personalisiert Kontextbezogen Echtzeit Erst- Erledigungsquote
  • 5. 5 Der Daten Tsunami im Contact Center: Kontakt Volumen, Metadaten, Ergebnisse, Prozess- Informationen Wie sollen Menschen das schnell und effizient verarbeiten?
  • 6. Wo liegt der Nutzen von AI im Contact Center Wo liegt der Nutzen von AI im Contact Center? • Personalisierte Kundenansprache in Echtzeit – Vorhersage von Kundenwünschen • Automatisierung von hochvolumigen, einfachen Anfragen – Entlastung der Mitarbeiter • Verbesserung des Qualitäts-Managements
  • 7. Click to edit Master title style 7 Einsatzbereiche von AI im Call Center: Wissensmanagement Next best action Qualitätsmanagement Automatisierung/Chatbots/Self-Service
  • 9. Click to edit Master title styleAI: Musterkennung als Frühwarnsystem 9Quelle:opera solutions
  • 10. Click to edit Master title style 10 Wissensmanagement
  • 11. Click to edit Master title styleNeue Generation von Wissens-Management- Systemen 11 Quelle: mindbreeze
  • 12. • Häufig beschränken sich Self-Services auf FAQ Angebote • In aller Regel keine kontextbezogenen Angebote und keine Anbindung an unterschiedliche Systeme • Oft identisch mit dem internen Wissensmanagement für die Mitarbeiter im Call Center • Zeitgemäße Systeme arbeiten dynamisch, kontextbezogen, beziehen Kundendaten in Echtzeit mit ein und basieren auf KI-Technologien KONTEXTBEZOGEN AI und Self-Services: Kontext-bezogenes und dynamisches Wissen bereitstellen 12 Quelle: ITyX
  • 13. Click to edit Master title style 13 Next Best Action oder Das Orakel von Delphi
  • 14. 14 Next Best Action Basierend auf dem Ergebnis: Aktualisierung der Machine Learning Modelle Kundenverhalten CRM Daten Vertragsstatus und -nutzung “Deep Learning LSTM” Modelle “Random Forest” Klassifizierung Gesprächslänge für Kundengespräche Customer Lifetime Value Kündigungs- risiko Kosten jeder Aktion Vorherige Interaktionen Empfehlung der Besten Lösung Next Best Action Empfehlungen für Kundenberater Kundenzufriedenheit bei Serviceanfragen Vorteile für den Nutzer Machine Learning Modelle Vorhersagen und Klassifizierung Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen
  • 15. Mobile Device Data in Hadoop Projected Product Supply Customize Inbound Response Verbinden Analysieren Handeln Connect to Text Customer Match Join Derive Aggregate Prepare Business Rule Triggers Customer Lifetime Value / Near- Term Value Scores Personalized Next Best Action Recommendation Optimize Outbound Marketing Build Customer Profile Aggregate and Discover Product History by Customer Capture Campaign Rules and Objectives Customer Match Join Derive Aggregate Prepare Web Behavior Account Info and Demographics Transaction History Real- Time Digital Media Feeds Marketing Automation Increase Customer Loyalty Improve Supply Chain Management Increase Campaign Revenue Increase Call Center Profits Web Activity Mobile Behavior Quantify Social Activity API Level Connection to Marketing Automation Connect to Connect to Database Level Connection API Level Connection to CRM Predictive Product Model Predictive Product Model Predictive Product Model Predictive Product Model Predictive Product Model Predictive Product Model AI benötigt Daten – AI benötigt Vernetzung. Beispiel next best action Quelle: International Institute for Analytics
  • 16. 16 Bestmögliche Unterstützung des Kundenberaters bei jedem Gespräch Aggregation von Echtzeit-Kundendaten und Identifikation der relevanten Daten für jedes einzelne Gespräch Klassifizierung von Kunden mit hohem Risiko oder Potential um die beste und kosteneffizienteste Lösung zu liefern KI-gestützte Lösungsvorschläge für die Kundenberater um eine optimale Kundenzufriedenheit sicherzustellen Kürzere Gesprächsdauer durch schnelleres Kundenverständnis Höhere Kundenzufriedenheit nach Kundengesprächen Die Herausforderung : Kundenberater haben wenig Zeit alle relevanten Kundendaten zu verstehen ErgebnisErgebnis
  • 17. 17 Gesammelte Kunden-, Agenten- und Anrufdaten Clustering von Kunden Neuronale Netzwerke Kundenzufriedenheit bei Serviceanfragen Vertragskündigungen bei Vertragsgesprächen Gesprächszeit Kunden- zufriedenheit Umsatz Optimaler Agent 2. Intelligentes Call Routing Kundendaten Agentendaten Erfolgshistorie Intelligentes Routing von Kundenanfragen Vorteile für den Nutzer Zugriff auf Daten aus verschiedenen Quellen + Machine Learning Modelle Vorhersagen und Klassifizierung
  • 18. 18 Call Monitoring/Qualitäts- Management auf Basis einzelner Gespräche?
  • 19. Click to edit Master title styleWebbasierte Sprachanalyse-Software auf KI Basis 19
  • 20. Click to edit Master title style 20 Self-Service und Automatisierung
  • 21. Chatbots/AI und Mitarbeiter: Nicht entweder oder sondern sowohl als auch
  • 22. Customers receive text messages reminding them of their check-in time, as well as providing their boarding pass and their flight’s status — all in a friendly and familiar tone, as if it were coming from a friend. Quelle: https://www.smashingmagazine.com/2016/07/conversational-interfaces- where-are-we-today-where-are-we-heading/ Balance zwischen Effizienz und empathischen Dialogen finden 22
  • 23. Click to edit Master title style 23 Use Cases: • Auftragsstatus klären • Bank-, Konto-, Adressdaten ändern • Abruf von Produkt- oder Service- Spezifikationen • Zählerstandsmeldung bei Energieversorgern • An- und Abmeldeprozesse • Status-Informationen • Status-Änderungen • Buchen, Bestellen und Reservieren von Standard-Produkten und Service- Dienstleistungen
  • 24. Chatbots • Eingabe per Sprache oder Text per facebook messenger,…. • Die 1. Generation arbeitet regelbasiert • Einfache Geschäftsvorfälle werden adressiert. • Die Automatisierung einfacher Prozesse verspricht große Kosteneinsparungen
  • 25. Click to edit Master title styleSprachgesteuerte Assistenten – Amazon Alexa
  • 26. Click to edit Master title stylegoogle assistant telefoniert für Sie…… 26
  • 27. Click to edit Master title styleVereinfachte Übersicht AI Chatbot Arbeitsweise AI (Natural Dialogue Management) (Natural Language Understanding) (Natural Language Generation) (Conversational Platform, e.g. Facebook Messenger) “What’s theweather like tomorrow?” (User Request via text or voice) “It willbesunny and 20°C.” (AI response via text or voice) (Your backend, database orAPI)
  • 28. parlamind liest und sortiert die eingehende Kommunikation
  • 30. Chatbot/AI - Infrastruktur Phone IVRU Messenger und Collaboration Smartphone Speech recognition (ASR) Natural Language Processing (NLP) Text to Speech (TTS) Backend-Systeme: CRM, Knowledge Management …… API APIKernanwendung (regelbasiert, hybrid, Machine Learning, Deep Learning)
  • 31. AI: Ein schnell wachsendes Angebot Source:AutonomousNEXT,Botlist.co,BootstrapLabs,VentureBeat
  • 32. Click to edit Master title styleDie Nutzung und Integration von AI ist nicht trivial – Omnikanal Architektur Agent Experience Single View Of Customer ProcessGuidance Knowledge-Infused Process Unified Interaction History CampaignExecution Scorecard Monitoring, Steuerung, Reporting DataWarehouse ProduktManagement Mobile Experience Mobile Field Service Case Management Multi-Device Consumer Secure Payments SMS andTwitter Workflow Case Management Predictive Analytics Customer Journey Orchestration CRM SocialMobile/AppsE-Mail Chat/Videochat/Co-Bro. BriefTelefon Web Self-Service Personal- Einsatz- Planung Wissens- Management Reporting/ Monitoring Omnikanal Routing Instant Messenger Customer Experience/Frontend Infrastruktur/Analytics Community Geschäftsstelle Customer Journey Analytics Unified Desktop @ Qualitäts- Management Kampagnen-Mgmt Chatbots Logidtik AI Einsatz
  • 33. Echtzeit Verknüpfung aller relevanten Systeme per API Management System Quelle: https://https://wso2.com/api-management/
  • 34. Click to edit Master title style 34 AI Im Contact Center bedeutet alle relevanten Informationen in einer Oberfläche in Echtzeit bereit zu stellen: Unified Desktop Quelle: jacada
  • 35. Click to edit Master title styleDas AI-Anwendungs-Spektrum im Contact Center 35
  • 36. Kostenfreie ebooks zu Omnichannel, Chatbots, Contact Center http://marketing-resultant.de/mediathek-2/
  • 37. Vielen DankHarald Henn Marketing Resultant GmbH Hinter der Kapelle 20 55128 Mainz 0176 23240823 henn@marketing-resultant.de

Hinweis der Redaktion

  1. Make the right offer at the right time. Build real-time personalized recommendations to address specific customer needs and wants. The Next Best Action Blueprint fundamentally empowers you to provide one-to-one marketing—it’s about relevance and value. With a comprehensive 360⁰cross-channel view of behaviors and spend, you can meet customer demands and then shape what happens next. This allows you to optimize your supply chain, customize campaigns with confidence, and ultimately drive meaningful, personalized engagements. Increase campaign revenue and customer loyalty / satisfaction
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