KI-Software für den Kundenservice: Ein praxisnaher Bewertungsleitfaden

KI-Software für den Kundenservice kann Antworten entwerfen, Routinefragen beantworten, Arbeit weiterleiten oder Kunden dabei helfen, Informationen zu finden, ohne auf eine Person warten zu müssen. Diese Fähigkeiten klingen in einer Produktdemo ähnlich. Die wichtigen Unterschiede zeigen sich, wenn Sie die Software mit Ihren eigenen Supportfragen, Ihrem Wissen und den Arbeitsabläufen Ihres Teams testen.

Dieser Leitfaden bietet Ihnen eine praktische Möglichkeit, eine KI-Plattform für den Kundenservice zu bewerten. Im Mittelpunkt stehen die Qualität des Ausgangsmaterials, der Grad der menschlichen Kontrolle, der Weg von einer KI-Antwort zu einer Person und der operative Aufwand nach dem Start.

Beginnen Sie mit der Kundenservice-Arbeit, die Sie verändern möchten

Beginnen Sie nicht mit einer Liste von Funktionen. Beginnen Sie mit einer kleinen Auswahl an Support-Situationen. Ordnen Sie diese nach Risiko und Häufigkeit, damit Sie entscheiden können, wo die KI unterstützen und wo sie eigenständig handeln soll.

• Häufige Fragen mit geringem Risiko: Öffnungszeiten, Navigation im Konto, Lieferbedingungen und andere Antworten, die bereits in freigegebenen Dokumentationen enthalten sind.
• Fragen mit hohem Kontextbedarf: Fälle, die Bestelldetails, Dateien, den Gesprächsverlauf oder Wissen aus mehreren Quellen erfordern.
• Situationen, die eine Einschätzung erfordern: Beschwerden, Ausnahmen, Rückerstattungen, Sicherheitsbedenken und Situationen, in denen Tonalität oder die Auslegung von Richtlinien eine Rolle spielen.
• Operative Aufgaben: Ein Ticket zuweisen, eine Priorität festlegen, ein Tag hinzufügen oder ein Gespräch an die richtige Gruppe weiterleiten.

Legen Sie für jede Situation die gewünschte Rolle der KI fest. Sie kann eine Antwort vorschlagen, die ein User prüft, eine Antwort aus freigegebenen Inhalten senden, vor der Übergabe Informationen sammeln oder das Ticket weiterleiten, ohne dem Kunden zu schreiben. Diese Unterscheidung verhindert einen häufigen Bewertungsfehler: sämtliche Automatisierung so zu behandeln, als würde sie dasselbe Risiko mit sich bringen.

Prüfen Sie, worauf jede Antwort basiert

Eine Antwort ist nur so zuverlässig wie die Informationen, auf denen sie beruht. Bitten Sie jeden Anbieter zu zeigen, welche Quellen die Software verwenden kann, wie diese Quellen aktualisiert werden und ob ein User die Quelle einer Antwort erkennen kann.

Prüfen Sie den Wissens-Workflow ebenso genau wie die Antwort selbst. Finden Sie heraus, wer Inhalte hinzufügen oder freigeben kann, wie mit widersprüchlichen Dokumenten umgegangen wird und was passiert, wenn die Software keine ausreichende Grundlage für eine Antwort findet. Ein nützliches System sollte Unsicherheit sichtbar machen, statt sie mit flüssiger Sprache zu verdecken.

Erstellen Sie einen Testsatz aus echten Fragen, die Ihr Team bereits gelöst hat. Nehmen Sie klare Fragen, vage Formulierungen, Rechtschreibfehler, veraltete Annahmen und Anfragen auf, die eskaliert werden sollten. Bewerten Sie jedes Ergebnis hinsichtlich faktischer Begründung, Vollständigkeit, Tonalität und der Frage, ob das System die richtige Aktion gewählt hat.

Bewerten Sie die menschliche Kontrolle auf jeder Automatisierungsstufe

KI-Unterstützung und autonome Antworten sind unterschiedliche Workflows. Bei einem Entwurf kann ein User die Antwort prüfen und bearbeiten, bevor sie den Kunden erreicht. Eine automatische Antwort erfordert strengere Wissenskontrollen, klare Ausschlüsse und einen zuverlässigen Fallback.

Bitten Sie den Anbieter während der Bewertung, diese Abläufe zu demonstrieren:

1. Ein User prüft und sendet einen korrekten Entwurf.
2. Ein User korrigiert einen Entwurf und setzt das Gespräch fort.
3. Die KI lehnt eine Antwort ab, weil freigegebene Informationen fehlen.
4. Ein Self-Service-Gespräch wird unter Erhaltung seines Kontexts zu einem Ticket.
5. Eine automatische Aktion ist im Ticketverlauf sichtbar.

Legen Sie außerdem fest, wer das System nach dem Start verantwortet. Jemand sollte das Wissen prüfen, fehlerhafte Antworten untersuchen, Änderungen freigeben und verfolgen, ob die Automatisierung Arbeit verlagert oder lediglich verbirgt.

KI-Antworten im Kundenservice aktuell halten

Testen Sie den vollständigen Support-Workflow, nicht ein separates KI-Fenster

Kundensupport benötigt weiterhin Verantwortlichkeiten, Status, Prioritäten, interne Diskussionen und Berichte. Testen Sie, ob sich die KI in diese Aktivitäten innerhalb des Ortes einfügt, an dem Ihr Team bereits Gespräche bearbeitet.

Verbinden Sie ein echtes Support-Postfach oder ein sicheres Testpostfach. Stellen Sie sicher, dass eingehende Nachrichten zu nachverfolgbaren Tickets werden, Antworten die erwartete Adresse verwenden und mehrere User sehen können, wer die nächste Aktion verantwortet. Wenn Anhänge oder Kontodaten in Ihrem Workflow wichtig sind, nehmen Sie sie in den Test auf, statt sich auf eine vorbereitete Demo zu verlassen.

Testen Sie anschließend die Übergaben. Ein Kunde sollte nicht das gesamte Problem wiederholen müssen, nachdem der Self-Service fehlgeschlagen ist. Ein User sollte die ursprüngliche Frage, vorherige Antworten und alle relevanten Details sehen können, die vor der Übergabe gesammelt wurden.

Verwenden Sie eine Bewertungsmatrix, die die tägliche Arbeit widerspiegelt

Eine kurze Bewertungsmatrix macht Produktvergleiche weniger subjektiv. Bewerten Sie jedes Produkt anhand derselben Fragen und derselben Beispielgespräche.

• Antwortqualität: Entspricht die Antwort den freigegebenen Informationen und beantwortet sie die tatsächliche Frage?
• Kontrolle: Können Sie zwischen geprüften Entwürfen, automatischen Antworten, Weiterleitung und ausschließlich menschlicher Bearbeitung wählen?
• Fallback: Schafft die Software einen klaren Weg zu einer Person, wenn sie nicht antworten kann?
• Wissensverwaltung: Kann Ihr Team Quelleninhalte prüfen, freigeben, aktualisieren und außer Betrieb nehmen?
• Postfach-Workflow: Sind Verantwortlichkeiten, Status, Notizen, Benachrichtigungen und Gesprächsverlauf klar?
• Messung: Können Sie Volumen, Antwortzeiten, wiederkehrende Themen und die Ergebnisse automatisierter Aktionen verfolgen?
• Akzeptanz: Können User verstehen, warum ein Vorschlag angezeigt wurde, und ihn korrigieren, ohne das Ticket zu verlassen?

Gewichten Sie die Kategorien, bevor Sie Produkte prüfen. Ein kleines Team, das hauptsächlich per E-Mail arbeitet, legt möglicherweise mehr Wert auf die Eignung für das Postfach und eine schnelle Akzeptanz als auf eine lange Liste von Kanälen. Ein Team mit sensiblen oder komplexen Fällen gewichtet möglicherweise geprüfte Entwürfe, die Freigabe von Wissen und den Fallback zu einer Person stärker.

Führen Sie vor einer umfassenderen Automatisierung eine begrenzte Einführung durch

Beginnen Sie mit einem Postfach, einer Gruppe von Usern oder einer eng begrenzten Fragekategorie. Ermitteln Sie Ausgangswerte für Ticketvolumen, Zeit bis zur ersten Antwort, Lösungszeit, Wiedereröffnungsrate und Eskalationsrate. Vergleichen Sie diese Kennzahlen anschließend mit dem Pilotzeitraum.

Prüfen Sie Stichproben, nicht nur Durchschnittswerte. Eine schnellere Antwort ist keine Verbesserung, wenn Kunden unvollständige Informationen erhalten oder User mehr Zeit damit verbringen, Entwürfe zu reparieren. Führen Sie eine Liste wiederkehrender Fehlermuster und entscheiden Sie für jedes, ob besseres Wissen, eine Workflow-Änderung oder der Ausschluss aus der Automatisierung erforderlich ist.

Erweitern Sie den Einsatz erst, wenn das Team erklären kann, was die Software beantwortet, was sie als Entwurf erstellt, was sie weiterleitet und was sie immer an eine Person übergibt. Dieses gemeinsame Verständnis ist hilfreicher als ein aggressives Automatisierungsziel.

Wie Deskhero in diesen Bewertungsrahmen passt

Deskhero kombiniert einen gemeinsamen Team-Posteingang mit von der KI vorgeschlagenen Antwortentwürfen. Entwürfe können auf Workspace-Wissen wie FAQ-Inhalten, internem Wissen, aus Websites ausgelesenen Seiten, früheren Tickets und unterstützten Anhängen basieren. User prüfen und senden die Entwürfe. Den Workflow können Sie auf der Seite zu KI-Antwortentwürfen ansehen.

Für eine stärker kontrollierte Automatisierung bietet Deskhero optionale automatische E-Mail-Antworten, die ausschließlich auf der freigegebenen öffentlichen FAQ basieren. Auch der KI-Chatbot beantwortet Fragen anhand der freigegebenen öffentlichen FAQ und kann eine ungelöste Frage als Ticket übergeben. Beide Funktionen können aktiviert werden, sobald 100 FAQ-Antworten freigegeben sind. Der gemeinsame Posteingang umfasst Zuweisungen, Gruppen, Status, Prioritäten, Tags, interne Notizen, Erwähnungen, Benachrichtigungen, Weiterleitungen und das Zusammenführen von Tickets.

Wenn dieser Ansatz Ihren Bewertungskriterien entspricht, zeigt die Übersicht zur KI-Software für den Kundenservice, wie Postfach, Wissen, geprüfte Entwürfe, Automatisierung und der Fallback zu einer Person zusammenspielen. Sie können außerdem den Workflow für die Ticket-Automatisierung und die Support-Statistiken prüfen, bevor Sie Ihre Bewertungsmatrix für den Piloten erstellen.

Fragen, die Sie vor der Auswahl beantworten sollten

• Welche Kundenfragen dürfen automatisch beantwortet werden?
• Welche Gespräche müssen immer von einem User geprüft werden?
• Welche Quellen sind für kundenorientierte Antworten freigegeben?
• Wer pflegt diese Quellen und löst Widersprüche?
• Was erlebt der Kunde, wenn die KI nicht antworten kann?
• Welcher Kontext erreicht den User bei der Übergabe?
• Welche Ausgangswerte zeigen, ob die Einführung geholfen hat?
• Wie schnell kann Ihr Team eine Automatisierung pausieren oder einschränken?

Die richtige KI-Software für den Kundenservice ist nicht einfach das Produkt, das am meisten schreibt. Es ist das Produkt, das zu Ihrem Support-Workflow passt, vertrauenswürdiges Wissen verwendet, die richtigen Kontrollen sichtbar macht und Kunden einen klaren Weg zu einer Person bietet.