Das ultimative Glossar für Contact Center zu KI und Customer Experience

Künstliche Intelligenz (KI) ist gerade in aller Munde, aber es geht um mehr als nur einen Trend. 70 % der Führungskräfte im Bereich Customer Experience (CX) meinen, dass KI für ihr Geschäft unabdingbar ist, und 83 % denken, dass KI in Zukunft ein klarer Vorteil für sie sein wird. Außerdem denken 64 % der Verbraucher, die für einen anderen Genesys-Bericht befragt wurden, dass KI den Kundenservice in den nächsten zwei bis drei Jahren besser und schneller machen wird.

Da KI beim Kundenerlebnis immer mehr zum Alltag wird, sind KI-Kenntnisse für Contact Center-Leiter, IT-Teams und CX-Profis sehr wichtig.

Für das Verständnis von KI sind die Grundlagen bedeutsam. Das bloße Verstehen der Begriffe rund um KI kann bereits wesentlich dazu beitragen, sich selbst und andere besser zu informieren. Hier finden Sie eine kurze Liste mit gängigen KI-Begriffen und allgemeinen Definitionen, die Sie kennen sollten.

Da die Welt der KI sich ständig dynamisch weiterentwickelt, werden wir dieses Glossar mit neuen Begriffen aktualisieren, sobald diese auftauchen. Sie können diese Seite gern mit einem Lesezeichen versehen und später erneut besuchen, um mehr zu erfahren.

KI-Grundlagen für Contact Center

KI definiert die Kernfunktionen von Contact Centern neu. Kommunikationsmittel, interne und externe Effizienzprozesse und sogar die täglichen Aufgaben von Mitarbeitern werden im Zuge der KI-Einführung neu gestaltet. Diese grundlegenden KI-Lösungen stehen im Mittelpunkt dieser Veränderung.

• • Künstliche Intelligenz für Contact Center: Dazu gehören der Einsatz von maschinellem Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) zur Automatisierung und Optimierung des Call Center-Betriebs. KI für Contact Center wurde entwickelt, um Kundeninteraktionen zu optimieren und das Kundenerlebnis insgesamt zu verbessern, indem sie personalisierten, effizienten und effektiven Support bereitstellt.

• • Dialogorientierte KI: Dialogorientierte KI bezeichnet die Nutzung künstlicher Intelligenz zur Ermöglichung automatisierter Kommunikationsinstrumente wie Chatbots und virtueller Assistenten, die Gespräche mit Kunden in natürlicher Sprache führen können. Dadurch können Unternehmen schnellere und effizientere Interaktionen über alle Kanäle hinweg anbieten. Dialogorientierte KI ermöglicht außerdem umfangreichere Self-Service-Angebote, sodass menschliche Mitarbeiter Zeit für wichtigere, weniger repetitive Aufgaben haben. Bei dialogorientierter KI für Call Center wird die Technologie genutzt, um Antworten zu automatisieren, Routineanfragen zu bearbeiten und rund um die Uhr Support anzubieten, wodurch die Effizienz und die Kundenzufriedenheit verbessert werden.

• • Dialogorientierte Intelligenz: Dies umfasst den Einsatz von KI zur Analyse, Interpretation und Herleitung von Erkenntnissen aus Kundeninteraktionen über alle Kanäle hinweg. Dialogorientierte Intelligenz unterstützt Contact Center dabei, die Absichten, Stimmungen und das Verhalten von Kunden zu verstehen. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um die Leistung der Mitarbeiter zu verbessern, Arbeitsabläufe zu optimieren, Erfahrungen zu personalisieren und proaktiv Chancen oder Probleme zu erkennen.

• • KI-Agenten für Call Center: KI-Agenten für Call Center, virtuelle Agenten und intelligente virtuelle Agenten sind insofern ähnlich, als dass sie Kundendienstinteraktionen ohne menschliches Eingreifen abwickeln können. KI-Agenten für Call Center können Kundenanfragen verstehen und beantworten, Probleme lösen und Transaktionen selbstständig durchführen, und zwar mit wenig oder gar keiner menschlichen Unterstützung. KI-Agenten für Call Center sind eine skalierbare und kosteneffiziente Möglichkeit, große Mengen an Anfragen zu bearbeiten, ohne zusätzliche Mitarbeiter einstellen und schulen zu müssen.

• • Virtuelle Agenten: Virtuelle Agenten nutzen KI, um über die Chatbot-Funktion einen Kundenservice-Agenten bereitzustellen. Diese virtuellen Agenten können Kundenanfragen ohne menschliches Zutun bearbeiten oder bei Bedarf ein Problem nahtlos an einen Mitarbeiter übergeben.

• • Intelligente virtuelle Agenten (IVAs): IVAs sind KI-gestützte Agenten, die neben Sprachinteraktionen auch bidirektionale Textgespräche führen können. Sie können Aufgaben wie das Festlegen von Verkaufsterminen, die Planung von Rückrufen und die Bearbeitung von Kundendienstanfragen durchführen.

• • KI-gestützte Kundenbindungsplattformen: Diese Kundenbindungsplattformen nutzen KI, um Kundeninteraktionen über Sprach- und digitale Kanäle hinweg zu automatisieren und zu verbessern. Sie ermöglichen es Unternehmen außerdem, eine passende Lösung aus verschiedenen nativen Komponenten, einem großen Partner-Ökosystem und offenen APIs zu finden.

• • KI-basierte Zusammenfassung: Bei einer KI-basierten Zusammenfassung werden Kundeninteraktionen wie Anrufe, Chats und E-Mails mithilfe von generativen KI-Technologien automatisch zusammengefasst. Dies unterstützt Teamleiter dabei, die Kernaussagen von Kundenanfragen oder Feedback schnell zu erfassen, ohne dass eine Person die gesamte Interaktion durchgehen muss. Das ermöglicht schnellere Reaktionszeiten und einen persönlicheren Service.

Kerntechnologien für KI-Innovationen

Was steckt hinter KI und welche Komponenten sorgen dafür, dass die Technologie funktioniert? Lassen Sie uns einige dieser Kernelemente und ihre Funktionsweise näher betrachten, damit Sie fundiertere Entscheidungen zur KI treffen können.

• • Large Language Model (LLM): Diese Art von künstlicher Intelligenz wird mit großen Mengen an Textdaten trainiert, sodass die Technologie die menschliche Sprache verstehen und generieren kann. In einem Contact Center ermöglichen LLMs fortschrittliche Funktionen wie das Zusammenfassen von Gesprächen, das Vorhersagen von Kundenabsichten und den Einsatz von virtuellen Agenten, die natürlich wirken. Diese Modelle lernen aus Sprachmustern und Kontexten und werden mit der Zeit immer effektiver.

• • Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP): Dies ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu generieren. Dazu gehört das Unterteilen der Sprache in kleinere Bestandteile, das Analysieren von Grammatik und Semantik und das Verstehen des Kontexts.

• • Verständnis natürlicher Sprache (Natural Language Understanding, NLU): Dies ist ein Teilbereich der NLP, der sich speziell auf die Interpretation von Bedeutung, Absicht und Kontext in der menschlichen Sprache konzentriert und damit über die Erkennung von Schlüsselwörtern hinaus und hin zu einem echten Verständnis geht. In Contact Centern ist NLU wichtig bei der präzisen Bearbeitung komplexer Fragen, der Verbesserung der Leistung virtueller Agenten und der Gewährleistung, dass Kunden schneller die richtige Antwort erhalten.

KI für Personalisierung und Customer Journeys

Kunden erwarten heute ein personalisierteres Erlebnis als je zuvor, und KI kann eines der Hauptwerkzeuge dafür sein, um dies in großem Maßstab zu erreichen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie KI CX-Experten dabei unterstützt, Interaktionen menschlicher und persönlicher zu gestalten.

• • KI-gestützte Experience Orchestration: Dies bezeichnet die Nutzung von KI zur Koordinierung und Verwaltung von Kundenerlebnissen über Berührungspunkte und Kanäle hinweg. KI erfasst und analysiert Kundendaten, findet Muster und gibt Empfehlungen für das weitere optimale Vorgehen für einen Kunden basierend auf dessen Anforderungen und vorherigen Maßnahmen.

• • KI-gesteuerte Orchestrierung der Customer Journey: Dies ist die Anwendung von KI-Technologie zur dynamischen Verwaltung und Optimierung der Customer Journey. KI sammelt Daten aus jedem Kundenkontaktpunkt, um zu ermitteln, welche Schritte der Kunde durchlaufen hat, und nutzt dieses Wissen, um seine Bedürfnisse und Absichten zu ermitteln und zu bestimmen, welche Schritte als Nächstes nötig sind. Dies geschieht in großem Maßstab und ermöglicht so ein vollständig personalisiertes Erlebnis für jeden Kunden.

• • KI-gestütztes personalisiertes Marketing: Die Nutzung von KI zur individuellen Anpassung von Kundenerlebnissen. KI kann nicht nur die Absicht eines bestimmten Kunden verstehen und vorhersagen, sondern sie kann auch dazu beitragen, schneller eine Serviceleistung zu erhalten. Wenn eine Interaktion menschliche Unterstützung erfordert, erkennt die KI dies und leitet den gesamten Gesprächsverlauf mit Kontext an den Agenten weiter, um sicherzustellen, dass die individuellen Bedürfnisse erfüllt werden, ohne dass Informationen wiederholt werden müssen.

• • KI-gesteuerte Echtzeitangebote: Mithilfe von KI werden Kunden zum richtigen Zeitpunkt personalisierte Angebote und Empfehlungen bereitgestellt. Unternehmen können so das Kundenverhalten und den Kontext in Echtzeit analysieren und Chancen wahrnehmen. Diese zeitlich abgestimmten Angebote können dazu beitragen, den Service zu verbessern und die Verkaufszahlen zu steigern, indem sie das Kundenerlebnis personalisieren und nur Produkte oder Dienstleistungen bewerben, die für den jeweiligen Kunden von Interesse sein könnten.

• • Kundensegmentierung und KI: Hierbei wird künstliche Intelligenz eingesetzt, um potenzielle oder bestehende Kunden der entsprechenden Absicht und Priorität zuzuordnen. Dabei werden die wahrscheinlichen Interessen, Einkaufspräferenzen und das Kaufverhalten auf der Grundlage ähnlicher früherer Kunden identifiziert. Mittels der Kundensegmentierung können Unternehmen ihre Erlebnisse entsprechend personalisieren, indem sie festlegen, wann und wo sie Kunden ein automatisiertes Inhaltsangebot, einen Bot oder mitarbeitergestützten Service anbieten.

• • KI-gestützte Kundenerkenntnisse: Ein Beispiel für diese Erkenntnisse ist die KI-gestützte vorausschauende Interaktion, die Verhaltensmuster von Kunden identifiziert, um die Segmente zu ermitteln, zu denen sie gehören, und um vorherzusagen, wonach sie suchen könnten, damit die nächstbeste Maßnahme ergriffen werden kann. Diese Prognosen können auch automatisierte Angebote und personalisierte Gespräche anstoßen, die die Zufriedenheit steigern und die Kundenbindung stärken.

• • KI-gestützte Kundenerkenntnisse: KI-gestützte Kundenerkenntnisse nutzen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um große Mengen an Kundendaten schneller und effizienter zu analysieren, als es ein Mensch kann. Mit diesen Erkenntnissen lassen sich das Kundenverhalten vorhersagen, individuelle Interaktionen personalisieren und die Customer Journey basierend auf datengesteuerten Empfehlungen optimieren.

KI für Mitarbeiter, Administratoren und Teamleiter

KI kann mehr als nur Daten analysieren und Erkenntnisse liefern. Sie ist ein gleichermaßen zuverlässiger Partner für Kundendienstmitarbeiter, Administratoren und Teamleiter. KI kann als Assistent oder Copilot fungieren, um in Echtzeit Unterstützung zu bieten, indem sie Informationen genau dann bereitstellt, wenn diese benötigt werden, Mitarbeitern beim Erledigen von Aufgaben hilft, um mehr zu erreichen, und Routineaufgaben automatisiert, damit sich die Mitarbeiter nicht damit befassen müssen.

• • Copilot: Ein Copilot ist im Zusammenhang mit KI und Contact Center-Software ein KI-Assistent, der verschiedene Rollen (Mitarbeiter, Teamleiter und Administratoren) durch Hilfestellung in Echtzeit, Einblicke und Automatisierungsfunktionen unterstützt. Er kann die Entscheidungsfindung, die Produktivität und das Kundenerlebnis durch intelligente Empfehlungen und die Automatisierung bestimmter Aufgaben verbessern.

• • Admin-Copilot: Ein Admin-Copilot kann Contact Center-Administratoren mit KI-gestützten Tools zur Optimierung der Abläufe unterstützen. Das betrifft zum Beispiel die Automatisierung von Aufgaben in den Bereichen Planung, Personalmanagement, Analyse und Berichterstellung. Durch den Einsatz von KI kann der Admin-Copilot dazu beitragen, die Ressourcenzuweisung zu optimieren, das Anrufaufkommen vorherzusagen und die allgemeine betriebliche Effizienz im gesamten Contact Center zu steigern.

• • Teamleiter-Copilot: Ein Teamleiter-Copilot, auch Supervisor-Copilot, unterstützt Teamleiter bei der Überwachung und Steuerung der Leistung von Mitarbeitern in einem Contact Center. Er liefert Einblicke in Aspekte wie Anrufqualität, Mitarbeiterproduktivität und Kennzahlen zur Kundenzufriedenheit. Durch die Analyse jeder Interaktion kann ein Teamleiter-Copilot Coaching-Möglichkeiten erkennen und Maßnahmen zur Verbesserung der Team-Performance empfehlen, um sicherzustellen, dass die Servicestandards eingehalten werden.

Agentische KI und autonome Systeme

KI kann sogar über die Unterstützung von Mitarbeitern, Teamleitern und Administratoren hinausgehen und ohne menschliche Hilfe eigenständig handeln. Diese „agentische KI“ ist in der Lage, eigene Entscheidungen zu treffen und direkt mit Kunden zu interagieren, sodass sich alle Mitarbeiter des Contact Centers auf komplexere und subtilere Aufgaben konzentrieren können, die menschliche Eigenschaften wie Kreativität oder Mitgefühl erfordern.

• • Agentische KI: Dies ist ein KI-System, das eigenständig Entscheidungen treffen und ohne menschliches Zutun regelmäßige Maßnahmen ergreifen kann. Es kann aus jeder Interaktion lernen, Ergebnisse kontinuierlich optimieren und seine Strategien anpassen, indem es Echtzeitdaten und den Kontext interpretiert und sich so im Laufe der Zeit weiterentwickelt und selbst verbessert, ohne neu programmiert werden zu müssen. Eine echte agentische KI arbeitet frei, löst dynamische, nicht plangesteuerte Probleme und führt diese ohne unflexible, vordefinierte Pfade aus. Dieses unabhängige Arbeiten kann die Reaktionsfähigkeit fördern, menschliche Fehler reduzieren und das Kundenerlebnis verbessern, da die richtigen Maßnahmen zur richtigen Zeit bereitgestellt werden.

• • Agentisches System: Ein agentisches System ist ein Software-Framework, das Handlungen tätigen kann. Es nimmt seine Umgebung wahr, verarbeitet Informationen und ergreift Maßnahmen, um vorher festgelegte Ziele zu erreichen. Solche Systeme vereinen Automatisierung, Dateneinblicke und ereignisgesteuerte Logik, um ohne ständige menschliche Kontrolle proaktiv Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen. In Anbetracht des Kundenerlebnisses kann ein agentisches System Arbeitsabläufe optimieren, Ergebnisse verbessern, den Fokus der Mitarbeiter auf komplexere Aufgaben richten oder Zeit für Aufgaben freisetzen, die eine menschliche Interaktion erfordern.

KI für intelligente Einblicke und Optimierung

KI kann mehr als nur die Automatisierung von Aufgaben und Echtzeit-Support. Sie kann auch dazu beitragen, die Strategie Ihres Contact Centers, die Qualität der Interaktionen und die allgemeine operative Exzellenz zu verbessern, indem sie große Datenmengen schneller und effizienter analysiert, als dies für einen Menschen möglich wäre.

• • KI-gestützte Analysen: Hierbei handelt es sich um den Einsatz von KI zur Erfassung und Analyse großer Datensätze, um Muster und Erkenntnisse aufzudecken, die einem Menschen möglicherweise entgehen und die zur Entwicklung von Geschäftstaktiken und -strategien genutzt werden können. So kann KI bei der Verbesserung des Kundenerlebnisses nützlich sein. Sie zeigt das gesamte Spektrum an Kundendaten auf, um zu erkennen, welche Schritte eine Person durchlaufen und was sie getan hat. Dadurch lässt sich dann bestimmen, was die Person wahrscheinlich als Nächstes tun wird.

• • Kundenfeedback-Analysen mit KI: Contact Center nutzen KI zur Analyse von Kundenfeedback aus verschiedenen Kanälen wie Produktbewertungen, sozialen Medien und E-Mails. Dazu gehören Dinge wie die Stimmungsanalyse, die beurteilen kann, ob ein Feedback positiv oder negativ ist. Diese KI-gestützte Analyse ermöglicht es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Produkte, Services und Kundenerlebnisse im Laufe der Zeit zu verbessern.

• • Sprachanalyse: Die Sprachanalyse nutzt ein KI-gestütztes Verständnis natürlicher Sprache (NLU), um Sprachaufzeichnungen oder Live-Kundenanrufe zu analysieren. Diese Analyse kann Themen oder Schlüsselbegriffe erkennen, die Absicht und Stimmung des Kunden während einer Interaktion identifizieren und Contact Centern dabei helfen, die Leistung ihrer Mitarbeiter zu bewerten.

• • Stimmungsanalyse: Damit bezeichnet man die Analyse von Sprache oder Text, um den emotionalen Tonfall zu ermitteln. Dies wird auch als Meinungsanalyse oder Opinion Mining bezeichnet. Der Prozess nutzt KI-gestützte NLP, um zu ermitteln, wie sich der Kunde während einer Interaktion fühlt. Diese Informationen sind ein wichtiger Bestandteil der Analyse der Stimme des Kunden (Voice of the Customer, VoC).

Verantwortungsbewusste KI

Wenn Unternehmen KI einsetzen, um ihre Mitarbeiter zu unterstützen und die Effizienz zu steigern, darf man nicht übersehen, dass KI kein perfektes Werkzeug ist. Wie alles andere auch – einschließlich Menschen – kann KI Fehler machen. Unternehmen müssen bei der Nutzung von KI verantwortungsbewusst und ethisch handeln, um Fehler zu vermeiden.

• • Voreingenommenheit: Im Zusammenhang mit KI bezeichnet dies systematische Fehler bei der Interpretation von Daten oder der Entscheidungsfindung durch KI-Modelle, die häufig auf Ungleichgewichte in den Daten zurückzuführen sind, mit denen sie trainiert wurden. In einem Contact Center kann Voreingenommenheit zu einer unfairen oder inkonsistenten Behandlung bestimmter Kundengruppen führen, beispielsweise durch Fehlinterpretationen von Absichten, unterschiedliche Serviceleistungen oder die Verstärkung von Stereotypen. Die Verringerung von Voreingenommenheit ist unerlässlich für die Entwicklung ethischer, inklusiver KI-Systeme, die faire und vertrauenswürdige Kundenerlebnisse liefern sollen.

• • Ethische KI: Dabei geht es darum, KI-Systeme auf eine Weise zu entwerfen, zu entwickeln und einzusetzen, die moralisch verantwortungsbewusst ist und mit den Werten eines Unternehmens im Einklang steht. Ethische KI sollte strenge Richtlinien befolgen, die Unternehmen durch den angemessenen Einsatz von KI, die Einhaltung von Datenstandards und die Bekämpfung von Voreingenommenheit schützen. Datenschutzmaßnahmen, die Kunden- und Mitarbeiterdaten sowie geistiges Eigentum schützen, sind von entscheidender Bedeutung. Erklärbarkeit und Transparenz sollten einen Einblick in die Anwendung von Algorithmen bieten, um ein Verständnis der betrieblichen Auswirkungen zu ermöglichen und gleichzeitig die Kontrolle über die Ergebnisse zu behalten.

• • Halluzinationen: Halluzinationen treten auf, wenn ein KI-System, insbesondere eines, das auf LLMs basiert, Antworten generiert, die plausibel klingen, jedoch sachlich falsch oder irreführend sind. In einem Contact Center können Halluzinationen zu ungenauen Antworten auf Kundenfragen oder zu fehlerhaften Gesprächszusammenfassungen führen. Das Erkennen von Halluzinationen und der Umgang damit ist wichtig, um die Zuverlässigkeit zu gewährleisten, das Vertrauen der Kunden zu erhalten und die Entscheidungsfindung der Mitarbeiter zu unterstützen.

Am Puls einer von KI geprägten Zukunft

Da KI für den Betrieb von Contact Centern immer wichtiger wird und in jeden Aspekt des Kundenerlebnisses integriert ist, ist es für CX-Führungskräfte von entscheidender Bedeutung, Wissensgrundlagen aufzubauen und die Auswirkungen von KI besser zu verstehen. Diese Definitionen können dabei helfen, diese Grundlagen zu schaffen, aber der Lernprozess geht noch viel weiter.

Daher sollten Unternehmen einen Technologiepartner haben, der sich mit KI bestens auskennt und der ihnen die Tools anbietet, mit denen sie die volle Leistungsfähigkeit von KI ausnutzen können. Nutzen Sie das Potenzial von KI mit der Genesys Cloud^TM-Plattform, einer führenden KI-gestützten Experience Orchestration Engine, die für jeden Kunden bei jeder Interaktion und zu jeder Zeit eine verbesserte, personalisierte Erfahrung ermöglicht.

*Diese Begriffe sind gängige oder neu entstandene Begriffe aus den Bereichen Kundenerlebnis und Contact Center. Sie sind nicht spezifisch für Genesys oder für Produkte von Genesys.