Support für Customer Service Management mit KI optimieren
Diese Anleitung behandelt Folgendes:
Was ist KI für Customer Service Management und was hat Rovo Kundenserviceteams zu bieten?
Die wichtigsten Anwendungsfälle für KI im gesamten Kundensupportlebenszyklus
Die Rovo-Funktionen und Agenten für verschiedene Anwendungsfälle
Zusätzliche FAQs und Lernressourcen
Produkte der Service Collection, auf die verwiesen wird: Customer Service Management, Rovo
Lesezeit: 5 Minuten
Was ist KI für Customer Service Management?
Die KI-Funktionen in Customer Service Management können genutzt werden, um externe Supportinteraktionen zu automatisieren, Fälle umzuleiten und die Effizienz von Agenten zu verbessern. So können Unternehmen rund um die Uhr einen interaktiven Support bereitstellen, häufige Anfragen autonom lösen lassen und Trends sichtbar machen, die die gesamte Kundenerfahrung verbessern.
Atlassian stellt diese Funktionen über Rovo in der Customer Service Management-App bereit. Im Gegensatz zu generischen Chatbots verwendet Rovo den Teamwork Graph, um in Echtzeit auf Kundenkontext und Produktwissen zurückzugreifen. In Bezug auf Kontext und Personalisierung können generische Chatbots also beim Lösen komplexer technischer Probleme nicht mithalten.
Welche Vorteile bietet KI für den Kundenservice?
Die meisten Supportanfragen werden immer noch von Personen bearbeitet. Dies ist für das Unternehmen teuer und für Kunden langsam, da sie auf den Beginn der Geschäftszeiten warten müssen. Rovo sorgt hier für eine Neuausrichtung: Die Funktion erledigt Routineaufgaben autonom mit KI-Agenten und stellt Supportmitarbeitern den nötigen Kontext bereit, damit diese den Rest schneller bearbeiten können.
Unterstützung der Kunden rund um die Uhr: Löse den Großteil der Anfragen jederzeit automatisch über Chat, E-Mail und das Hilfecenter.
Abwendung von Fällen, bevor sie eingereicht werden: Zeige im entscheidenden Moment die richtige Antwort an, damit Kunden gar nicht erst auf die "Kontakt"-Schaltfläche klicken müssen.
Beschleunigung aller Agenten: Lass Entwürfe fundierter Antworten erstellen und den Fallverlauf zusammenfassen, um Lösungen schneller und konsistenter zu gestalten.
Kundenbindung: Erkenne frühzeitig frustrierte Kunden, bei denen die Gefahr einer Abwanderung besteht, und leite sie rechtzeitig an die richtigen Ansprechpartner weiter.
Produktausrichtung auf Basis der Erfahrungen aus dem Support: Gruppiere Fallthemen, damit Führungskräfte wissen, was tatsächlich nicht funktioniert, und die Feedbackschleife mit dem Produktteam schließen können.
Die wichtigsten Anwendungsfälle für Rovo im Kundenservice
Im Folgenden stellen wir die wirkungsvollsten Einsatzmöglichkeiten von Rovo während des gesamten Supportlebenszyklus vor. Bei jeder wird eine praxisnahe Aufgabe mit den Rovo-Funktionen vorgestellt, die diese übernehmen können.
Anfragen an die erste Anlaufstelle des Supports mit einem KI-Kundensupport-Agenten lösen und umleiten
Die erste Anlaufstelle für den Support sieht sich größtenteils mit häufigen, wiederkehrenden Fragen konfrontiert. Wenn für jede einzelne Frage eine Person erforderlich ist, müssen Kunden länger warten, und die Kosten summieren sich. Der Kundenservice-Agent von Rovo bietet kanalübergreifend interaktiven Self-Service-Support.
Er ist mit deiner Wissensdatenbank, dem Kundenkontext und dem Teamwork Graph verbunden, sodass er Fragen beantworten und Anfragen eigenständig lösen kann. Er übergibt an eine Person, wenn eine Anfrage dies erfordert.
Weil er in den Kanälen eingesetzt werden kann, die von den Kunden bereits genutzt werden, und rund um die Uhr verfügbar ist, kann der Agent als erste Anlaufstelle einen großen Teil der Anfragen abfangen, bevor sie in einer Warteschlange landen – so kann sich dein Team auf die Vorgänge konzentrieren, die tatsächlich menschliches Urteilsvermögen erfordern.
Wissenslücken schließen und deine Wissensdatenbank erweitern
Ein KI-Agent ist nur so gut wie das Wissen, auf das er zurückgreifen kann, und die meisten Wissensdatenbanken haben Lücken. Die Funktion "Optimieren" in Customer Service Management überprüft eskalierte Tickets, einschließlich der vollständigen Konversation zwischen dem Kunden und dem Agenten, und erstellt Entwürfe für Wissensdatenbankartikel, um die jeweiligen Lücken zu schließen.
Auf diese Weise kann der Kundenservice-Agent ähnliche Anfragen beim nächsten Mal selbst bearbeiten.
Eine Person prüft jeden vorgeschlagenen Artikel, bearbeitet ihn bei Bedarf und veröffentlicht ihn, sodass dein Team die Kontrolle darüber behält, was in die Wissensdatenbank aufgenommen wird. Bei jedem Vorschlag wird angegeben, wie viele frühere Supportanfragen ein neuer Artikel abgedeckt hätte. Das hilft dir bei der Priorisierung.
Das Ergebnis ist ein kontinuierlicher Verbesserungszyklus: Jede Lücke, auf die der Agent stößt, wird zu neuem Wissen, das ihn mit der Zeit leistungsfähiger macht.
Teams mit einem Copilot für den Kundensupport stärken
Wenn ein Ticket bei einer Person ankommt, brauchen Supportmitarbeiter oft Zeit, die Dokumentation, den Kontoverlauf und frühere Tickets zu durchsuchen, bevor sie antworten können. Mit dem Rovo-Chat können Supportmitarbeiter Fragen in natürlicher Sprache stellen und Antworten erhalten, die auf deiner Wissensdatenbank, früheren Tickets und verbundenen Tools beruhen, ohne zwischen Systemen wechseln zu müssen.
Sie können sehen, wie ähnliche Tickets erledigt wurden, den Kontoverlauf und die Berechtigungen eines Kunden aufrufen und eine Antwort auf ein komplexes Ticket entwerfen – alles an einem Ort.
So behalten Supportmitarbeiter die Kontrolle, während der Rovo-Chat die Recherche im Hintergrund übernimmt, ihnen hilft, Tickets schneller und konsistenter zu lösen, und neuen Supportmitarbeitern ermöglicht, sich schneller einzuarbeiten.
Kunden-Spotlight: Leadership Circle
Die KI-Funktionen in der Customer Service Management-App gehören zu den wirkungsvollsten KI-Anwendungen, die ich bisher in einem Business-Tool gesehen habe. KI verändert die Art und Weise, wie wir Kunden in 21 Sprachen unterstützen, und macht komplexes Produktwissen sofort zugänglich.
Matt Ingersole, Chief Information Officer (CIO), Leadership Circle
Das Ergebnis: 71 % der Lösungen durch KI und 65 % weniger manuelle Tickets
FAQ
Wie unterstützt Rovo Kundenserviceteams?
Rovo fungiert als Copilot für den Kundensupport, bearbeitet Routineanfragen rund um die Uhr, erkennt die Stimmung von Kunden, bei denen die Gefahr einer Abwanderung besteht, und fasst Daten zur Kundenmeinung zusammen, um die Produktausrichtung zu verbessern.
Wie leistungsfähig ist der KI-Kundenservice-Agent?
Beim internen Einsatz bei Atlassian in der Produktion erzielte der KI-Agent für den Kundenservice eine Interaktionsrate von 71 % und eine Lösungsquote von 45 % und trug so zu erheblichen Einsparungen im Kundensupport bei.
Ersetzt Rovo Supportmitarbeiter?
Nein. Rovo bearbeitet Routineanfragen autonom und eskaliert an Supportmitarbeiter, wenn die Zuverlässigkeit gering ist und bietet gleichzeitig Antwortentwürfe, einen zusammengefassten Verlauf und Stimmungssignale, damit sie sich auf komplexe Fälle mit hohem Nutzen konzentrieren können.