3 Tipps, wie Contact Center mit KI das Kundenerlebnis verbessern können

Wenn wir über die Zukunft des Workforce Managements sprechen, geht es längst nicht mehr nur um Effizienzsteigerung und Automatisierung. Moderne WFM-Systeme leisten heute mehr als präzise Prognosen oder automatisierte Schichtplanung. Sie bilden die Basis für ein Servicemanagement, das Kundenerlebnisse aktiv gestaltet. Damit dies in der Praxis gelingt, sollten WFM-Verantwortliche ihren Fokus erweitern: weg vom rein operativen Denken hin zu einem ganzheitlichen Experience Design, das das Kundenerlebnis in den Mittelpunkt stellt.

In diesem Beitrag erfahren Sie, welche KI-gestützten Anwendungen Sie in Ihren WFM-Prozess einbeziehen sollten, um Ihr Servicecenter zukunftssicher aufzustellen und die Customer Experience nachhaltig zu verbessern.

KI unterstützt den Aufbau von Kundenbeziehungen

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Contact Center arbeiten und wie Kundenerlebnisse gestaltet werden. Sie automatisiert Routineaufgaben, unterstützt Mitarbeiter bei Entscheidungen in Echtzeit und eröffnet neue Möglichkeiten, Kundeninteraktionen effizient zu gestalten.

Doch wer KI nur als Werkzeug zur Produktivitätssteigerung versteht, schöpft ihr Potenzial nicht vollständig aus. Ihre Wirkung entfaltet sich, wenn sie die Servicequalität verbessert und Kundenbeziehungen aktiv unterstützt – durch intelligente Datenverknüpfung, personalisierte Kommunikation und vorausschauende Planung.

Wie das in der Praxis gelingt, erklärt James Kimani, Senior Resource Planning Analyst bei der DDC Group, im Gespräch mit weWFM. Er zeigt, wie Contact Center über die reine Prozessautomatisierung hinausgehen und echte Kundenbeziehungen mit KI aufbauen können. Hier sind seine drei wichtigsten Tipps:

1. Personalisierter Kundenservice durch gemeinsame Merkmale von Kunden und Agenten

Nach Ansicht von Kimani ist eine der vielversprechendsten KI-Anwendungen die intelligente Anrufweiterleitung anhand personalisierter Kundeninformationen. Modernste Machine-Learning-Modelle analysieren Kundenpräferenzen und können so Kunden gezielt mit Agenten verbinden, die Gemeinsamkeiten oder ähnliche Interessen haben. Ein Beispiel: Verbinden Sie einen Fußballfan mit einem Agenten, der dasselbe Team unterstützt. Oder Agenten mit Kunden, die denselben regionalen Akzent sprechen. Diese kleinen Details können sich positiv auf das gesamte Kundenerlebnis auswirken, z.B. bei Metriken wie:

• Kundenzufriedenheitswerte (CSAT – Customer Satisfaction) – durch eine geringere Wahrscheinlichkeit von Anrufweiterleitungen.
• Erstlösungsquote (FCR – First Call Resolution) – durch die Weiterleitung von Kunden an die geeignetsten und passendsten Agenten.
• Engagement der Agenten – durch die Vermittlung möglichst authentischer und angenehmer Gespräche.

2. Self-Service-Interaktionen an Emotionen der Kunden anpassen

Kimani betont außerdem den Einsatz von Machine Learning in Verbindung mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP – Natural Language Processing). Damit lassen sich IVR- und Chatbot-Skripte auf Basis von Stimmungsanalysen, Verhaltensdaten und Kundenprofilen optimieren. Skriptgesteuerte Interaktionen wirken dadurch natürlicher und kundenfreundlicher.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie Sie Self-Service-Portale mit KI verbessern können:

• Intelligente IVR-Abläufe: Nutzen Sie Interaktionsdaten aus der Vergangenheit (z.B. wie viele Eskalationen oder First Call Resolutions der Kunde hatte), um die Menüführung und FAQs anzupassen und zu verhindern, dass Kunden die automatisierten Prozesse zunehmend negativ wahrnehmen.
• Dynamische Gespräche: Verwenden Sie Echtzeit-Stimmungsdaten, um die Bot-Skripte so anzupassen, dass sie einfühlsamer auf Anrufer eingehen.
• Proaktive Unterstützung bei Abbruchabsichten: Identifizieren Sie Spannungspunkte und Auslösefaktoren in Echtzeit, um den Anruf an einen Mitarbeiter zu übergeben, bevor der Kunde ihn abbricht. Bleiben Kunden im Self-Service-Prozess ohne menschliche Unterstützung hängen, führt das zu Unzufriedenheit, hohen Abbruchraten und direkten Umsatzverlusten.

3. Mitarbeiter-Burnout vorbeugen durch Automatisierung und Echtzeit-Support

Mitarbeiter arbeiten fokussierter, sind motivierter und fühlen sich sicherer, wenn Routineaufgaben automatisiert werden. Gleichzeitig sollten sie Gelegenheiten für kontinuierliches Lernen erhalten. Zu den Möglichkeiten, wie KI zur Verbesserung der täglichen Arbeit Ihrer Agenten beitragen kann, gehören:

• Routineaufgaben automatisieren: Durch die Automatisierung von sich wiederholenden Aufgaben wie Kundenanfragen über Chatbots, Beantwortung von E-Mails usw. erhalten Ihre Mitarbeiter mehr Zeit für anspruchsvollere Tätigkeiten, die menschliches Urteilsvermögen und Kreativität erfordern.
• Trainingsbedarf direkt abdecken: Indem Sie Qualifikationslücken schneller identifizieren, können Sie Ihren Mitarbeitern ohne Verzögerungen personalisierte, zielgerichtete Schulungen anbieten. So bleiben Fortbildungen relevant und Teams können sich auch in komplexen Umgebungen, in denen eine Vielzahl an unterschiedlichen Fähigkeiten (Multi-Skilling) erforderlich ist, leicht an veränderte Anforderungen anpassen.
• Echtzeit-Support: Stellen Sie Ihren Mitarbeitern kontextbezogene Lösungsvorschläge anhand von Schlüsselwörtern und Stimmungen in Echtzeit zur Verfügung. Dies gibt Ihren Mitarbeitern das Selbstvertrauen, richtig zu entscheiden und gezielt zu handeln.

Vereinen Sie menschliche und künstliche Intelligenz in Ihrem WFM-System

Damit die genannten KI-Anwendungen ihren vollen Nutzen entfalten, sollten sie gezielt in bestehende WFM-Prozesse integriert und optimal mit den Mitarbeiterressourcen abgestimmt werden. Folgende Schritte helfen Ihnen dabei:

Personalisierung des Kundenservice in die Einsatzplanung integrieren

• Verknüpfen Sie Kunden- und Mitarbeiterdaten (z.B. über die Integration von CRM- und WFM-Systemen), um bei der Schichtplanung individuelle Stärken, Interessen und Sprachkompetenzen zu berücksichtigen.
• Nutzen Sie Skills-Based-Routing und KI-gestützte Matching-Algorithmen, um sicherzustellen, dass Kunden mit passenden Mitarbeitern verbunden werden.
• Analysieren Sie regelmäßig, wie sich diese Zuordnung auf KPIs wie CSAT, AHT und FCR auswirkt – und optimieren Sie Ihre Planungslogik entsprechend.

KI-gestützte Self-Service-Prozesse in die Kapazitätsplanung einbeziehen

• Berücksichtigen Sie in Ihren Forecasts und Schichtmodellen die steigende Automatisierung durch IVR, Chatbots und Self-Service-Portale – diese verändern die Kontaktvolumina und Bearbeitungszeiten.
• Arbeiten Sie mit den Verantwortlichen für CX und IT zusammen, um sicherzustellen, dass Daten aus Self-Service-Systemen in Ihre WFM-Prognosen einfließen.
• Planen Sie gezielt Übergabepunkte an menschliche Agenten ein, um Eskalationen vorzubeugen und die Kundenzufriedenheit zu stabilisieren.

Echtzeit-Support und Automatisierung für Mitarbeiter fördern

• Setzen Sie auf WFM-Systeme wie Peopleware, die Echtzeitdaten zu Verfügbarkeit, Forecasts und Planabweichungen bereitstellen, sodass Ihre Mitarbeiter sofort auf Veränderungen reagieren und Engpässe vermeiden können.
• Nutzen Sie KI, um Trainingsbedarfe automatisiert zu identifizieren und gezielte Schulungen mit einzuplanen.
• Evaluieren Sie regelmäßig die Workload-Balance: KI sollte Ihre Teams entlasten – nicht überwachen oder zusätzlichen Druck erzeugen.

Fazit

Die Zukunft des Workforce Managements liegt nicht allein in der Automatisierung, sondern in der intelligenten Verknüpfung von Mensch und Technologie. WFM-Verantwortliche, die KI strategisch in ihre Systeme integrieren, schaffen nicht nur effizientere Abläufe, sondern verbessern aktiv das Kundenerlebnis und sichern damit den langfristigen Erfolg ihres Contact Centers.

Um einen tieferen Einblick zu erhalten, wie sich diese Ideen in der Praxis umsetzen lassen, hören Sie sich das Interview mit James Kimani (in englischer Sprache) an, in dem er seine Erkenntnisse über die Zukunft von WFM teilt und erklärt, wie Sie sich schon heute darauf vorbereiten können.