Navigieren durch Callcenter-Prozesse: Die Herausforderung für Chatbots
Seit Jahren dienen Callcenter als kritische Knotenpunkte im Kundenservice, die es Unternehmen ermöglichen, eine hohe Anzahl von Telefoninteraktionen im Zusammenhang mit Rechnungsanfragen, technischem Support und anderen Kundenanfragen zu bewältigen. Trotz des Anstiegs alternativer Supportkanäle wie soziale Medien und E-Mail bleiben Callcenter ein integraler Berührungspunkt für Kundeninteraktionen. Zentral für das effiziente Funktionieren eines Callcenters ist ein Prozess, der als 'Callcenter-Workflow' bekannt ist. Aber was genau ist ein Callcenter-Workflow und wie unterscheidet er sich von einem Frage- und Antwortsystem (Q&A)? Darüber hinaus, was sind die Einschränkungen von Chatbots bei der Verwaltung dieser Workflows? Lassen Sie uns tiefer eintauchen.
Verstehen von Callcenter-Workflows
Im Kern ist ein Callcenter-Workflow eine vordefinierte Abfolge von Prozessen, die darauf ausgelegt sind, Kundenanfragen effektiv und effizient zu bearbeiten.Es handelt sich um einen regelbasierten Ansatz, der die Interaktion eines Agenten mit einem Kunden steuert, beginnend mit dem Erhalt eines Anrufs bis hin zur Lösung. Diese Arbeitsabläufe sind sorgfältig gestaltet, um die Bearbeitungszeit von Anrufen zu reduzieren, die Produktivität der Agenten zu verbessern, die Kundenzufriedenheit sicherzustellen und die gesamte betriebliche Effizienz des Callcenters zu maximieren.
Ein typischer Arbeitsablauf in einem Callcenter beginnt mit dem ersten Kontakt des Kunden, gefolgt von der Weiterleitung des Anrufs an einen geeigneten Agenten basierend auf vordefinierten Kriterien (wie der Expertise des Agenten oder der Priorität des Kunden). Der Agent interagiert dann mit dem Kunden, identifiziert das Problem, greift auf relevante Datenbanken oder Wissensressourcen zu, um das Problem zu lösen, dokumentiert die Interaktion für zukünftige Referenzen und schließt schließlich den Anruf. Abweichungen vom Arbeitsablauf werden in der Regel aufgezeichnet und überprüft, um den Prozess kontinuierlich zu verfeinern.
Call Center Workflow vs. Q&A Systeme
Im Gegensatz zu einem strukturierten Workflow folgt ein Frage- und Antwortsystem (Q&A) einem einfacheren Format. Es ist darauf ausgelegt, präzise Antworten auf spezifische Benutzeranfragen zu liefern, die hauptsächlich auf einer vordefinierten Datenbank oder Wissensdatenbank basieren. Ein Q&A-System fehlt die Komplexität und die Abfolge von Operationen, die für einen Workflow charakteristisch sind.
Während ein Workflow mehrschichtige Interaktionen umfasst, die sich basierend auf Kundenantworten oder Entscheidungen des Agenten verzweigen können, funktioniert ein Q&A-System nach einem einfachen Eingabe-Ausgabe-Prinzip. Sie stellen eine Frage, und das System liefert die bestmögliche Antwort, die es hat. Dies ähnelt eher einer Transaktion als einem Gespräch.
Insofern sind Q&A-Systeme weniger dynamisch und anpassungsfähig im Vergleich zu Workflows, die darauf ausgelegt sind, eine breitere Palette von Szenarien und Kundenbedürfnissen zu berücksichtigen und darauf zu reagieren.Die Mängel von Chatbots bei der Handhabung von Callcenter-Workflows
Heutzutage werden KI-gesteuerte Chatbots häufig eingesetzt, um Kundeninteraktionen zu verwalten, hauptsächlich aufgrund ihrer Fähigkeit, Anfragen mit hohem Volumen zu bearbeiten und sofortige Antworten zu liefern. Während Chatbots geschickt darin sind, Q&A-Systeme auszuführen – Kundenanfragen mit vordefinierten Antworten abzugleichen – ist ihre Wirksamkeit bei der Verwaltung komplexer Callcenter-Workflows fraglich.Die bedeutendste Einschränkung von Chatbots ist ihre Unfähigkeit, den Kontext zu verstehen und Empathie zu zeigen – zwei entscheidende Komponenten eines effektiven Kundenservice.Chatbots funktionieren auf der Grundlage vorprogrammierter Regeln und sind nicht in der Lage, Nuancen in Sprache, Ton oder Emotion zu interpretieren. Wenn sie mit einem verärgerten Kunden oder einem einzigartigen Problem konfrontiert werden, das außerhalb ihrer vorprogrammierten Antworten liegt, können Chatbots versagen.Darüber hinaus erfordern Arbeitsabläufe oft ein gewisses Maß an Entscheidungsfindung und Problemlösung, das über die regelbasierten Fähigkeiten eines Chatbots hinausgeht. Obwohl KI in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht hat, sind Chatbots immer noch überwiegend regelbasierte Systeme, die mit komplexen Aufgaben, die Urteilsvermögen und Kreativität erfordern, kämpfen.
Schließlich beinhalten Arbeitsabläufe oft Schritte, die den Zugriff auf mehrere Datenbanken oder Systeme erfordern, was möglicherweise über die Fähigkeiten eines Chatbots hinausgeht. Zum Beispiel könnte die Lösung eines Kundenproblems das Überprüfen seiner Kaufhistorie, das Aktualisieren seiner Kontodaten und das Arrangieren des Versands eines Ersatzprodukts umfassen.Während ein menschlicher Agent diese Schritte problemlos navigieren würde, könnte ein Chatbot Schwierigkeiten haben.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Chatbots zwar ein wertvolles Werkzeug zur Beantwortung einfacher Anfragen sind, sie jedoch derzeit in der Verwaltung der multidimensionalen Natur von Callcenter-Workflows hinterherhinken. Während Unternehmen weiterhin nach Effizienz und Kundenzufriedenheit streben, wird es entscheidend sein, Wege zu finden, KI zu nutzen und gleichzeitig ihre Einschränkungen anzuerkennen und anzugehen. Für den Moment bleibt der menschliche Kontakt ein wesentlicher Bestandteil der Bereitstellung exzellenten Kundenservice.
