KI: Klassifizierung von E-Mails

Die Klassifizierung von Kundenanfragen ist ein sehr zeitaufwändiger Prozess, wenn sie nicht automatisiert wird. Richtig gehandhabt ist sie dagegen eine Möglichkeit zur enormen Effizienzsteigerung.

Bei Sprachanalyse

1
Wenn Kunden das Anfragethema selbst wählen, liegen sie in höchstens 70% der Fälle richtig. Es sollten dabei nicht mehr als 4-5 Kategorien sein.
2
Das bedeutet, dass es im Pool der Anfragebearbeitung einen hohen Anteil an „Generalisten“-Agents gibt; wenn es keine hochwertige Klassifizierung gibt, ist es sinnlos, Fachexperten zu beschäftigen, die ja oft die ganze Bandbreite an Fragen beantworten würden.
3
Folglich sinkt die Geschwindigkeit der Problemlösung, und deswegen werden mehr Agents je tausend Anfragen benötigt.
4
Gleichzeitig sinkt auch das allgemeine Serviceniveau.
5
Ebenso wichtig ist, dass die Kunden bereits in der Verbindungsphase gestresst sind und ihre Zufriedenheit sinkt, während sie endlos zwischen den IVR-Ebenen wechseln.
6
Und schließlich verschwindet für Agents der Anreiz, sich weiterzubilden, wenn keine Aussicht darauf besteht, die entwickelten Fähigkeiten einzusetzen und eine bessere Bezahlung zu erhalten.

Es gibt eine Reihe von KI-Tools, um diese Art von Herausforderung zu bewältigen

1
Sie können mit der Einführung einer Stichworterkennung beginnen. Bereits in dieser Phase ist es möglich, die Qualität der Klassifizierung auf 80% für 10 Kategorien zu erhöhen.
2
Der nächste Schritt ist das Hinzufügen von maschinellem Lernen und die Erkennung natürlicher Sprache.
3
Der nächste Schritt danach ist die Einführung von Sprach-Bots, die schnell alle notwendigen technischen Informationen sammeln und dem Kunden mitteilen.
4
Sie können in diese Phase eine Genauigkeit von 85-95 % in 15-20 Kategorien erreichen.
5
Die Kunden sprechen in einer natürlichen Sprache. Sie brauchen nicht zu warten oder Anfragen zu wiederholen.
6
Der Anruf wird sofort an genau den Experten vermittelt, der am besten helfen kann.
Und außerdem erhalten Sie:
  • + Komfortable Plattformen zum Einrichten von Workflows und Erstellen von Bots
  • + Eine umfassende Berichterstattung
  • + Qualitätskontrollen
girl-with-laptop
dev-team
Nach Berechnungen unserer Kunden liegt der ROI solcher Implementierungen bei einem Jahr für Projekte mit mindestens 30 Agents. Dies wird erreicht durch:
  • worker
    Eliminierung von unqualifizierter Arbeit
  • profit
    Lohneinsparungen
  • agent
    Effektiven Einsatz von qualifizierten Experten als Agents
case

Case: Globus Baumärkte

Globus-Baumärkte-case
Unternehmen
Globus ist eine der größten Baumarkt-Ketten in Deutschland mit 14 Baumärkten und 4 Online-Shops.
Zusammenfassung
Es war notwendig, die Anzahl der bearbeiteten Anfragen zu verdoppeln, ohne das Personal aufzustocken.
Effizienz
Das Problem wurde gelöst, es werden über 1.000 E-Mails pro Tag bearbeitet.
Über das Projekt
Die Situation der Globus Baumärkte war folgende: Es bestehen insgesamt 4 Onlineshops und ein zentraler Kundenservice für die Bearbeitung von Anfragen der Onlineshopkunden. Für den Online-Verkauf erschienen Anfragen als E-Mails und wurden zentral mit Outlook bearbeitet. Dabei gingen manche E-Mails verloren und es bestand kein einheitlicher Standard für die Qualität der Bearbeitung. Es war unmöglich, einzelne Aufträge nach zu verfolgen. Darüber hinaus verlangte die Erweiterung der Geschäfte nach Möglichkeiten auch eine Massenbearbeitung von E-Mails, die es einfach und komfortabel für die Mitarbeiter im Kundenservice zu gestalten gilt. Die Zielsetzung war, 1 000+ E-Mails pro Tag zu bearbeiten.
Die Anforderungen waren
  • ein zentralisiertes System zur Bearbeitung der Anfragen aufzubauen
  • den Workflow der Bearbeitung der Kundenanfragen im Einklang mit den geltenden Regeln und Standards zu realisieren. Die Anfragen müssen nach bestimmten Prinzipien gekennzeichnet werden, um eine effiziente Steuerung der Anfrageströme und die Qualitätskontrolle zu gewährleisten
  • mit einem automatisierten E-Mail-Interface die Zusammenarbeit mit allen externen Teilnehmern, die am Workflow beteiligt sind (Kunden, Lieferanten, Innendienste usw.) zu erleichtern
  • für die Mitarbeiter, die mit der Bearbeitung der Anfragen zu tun haben, eine bequeme und effiziente Oberfläche einzurichten. Alle Operationen müssen in höchstem Maße automatisiert werden und das System muss Massenbearbeitung ermöglichen, Textvorlagen für Rückmeldungen zur Verfügung stellen und die Darstellung aller zu bearbeitenden Daten und Steuerungselemente muss ergonomisch sein
  • sowie die Kontrollmittel und die Berichterstattung in den notwendigen Metriken darzustellen
Lösung
  • die Noda ITSM (installiert on-premises) Service Management Platform
  • jede neue Anfrage, die per E-Mail reinkommt, erstellt im System automatisch ein neues Ticket
  • in der Phase der Ticketerstellung findet eine automatisierte Kategorisierung der Anfragen statt
  • alle neuen Kommunikationsabläufe, die mit dem konkreten Ticket in Verbindung stehen, werden automatisch dem Kontext der Anfrage hinzugefügt. Das ermöglicht dem Mitarbeiter eine effiziente Umsetzung der Kundenwünsche unter Nutzung aller verfügbaren Daten
  • die dem Kunden übermittelten Nachrichten werden automatisch oder halb automatisch erstellt
  • und für die Kontrolle der entsprechenden Metriken können out of the box Berichte von Noda ITSM mit minimaler Individualisierung benutzt werden
Projektergebnisse
Die gestellten Aufgaben wurden mit der Software realisiert:

  • das System wurde innerhalb von 6 Wochen eingerichtet;
  • der gewünschte Workflow ist realisiert und die Bearbeitungszeiten der Anfragen wird auf allen Etappen kontrolliert und entspricht den Vorgaben;
  • und die Kontrollmittel sowie die Berichterstattung wurden zur Verfügung gestellt.
SoftBCom besitzt die nötige Erfahrung und die Tools, um Kundenservice-Projekte auf Basis von KI und maschinellem Lernen aufzubauen
data-has-a-better-idea
  • Beliebige Komplexität
  • Sprache oder Text
  • Schrittweise Implementierung von Projekten von einfachen bis hin zu komplexen Lösungen
  • Pay-per-Use
  • Cloud / On-Premise
Kontaktieren Sie uns für eine Live-Demo!