Auf dem Weg zum automatisierten Call-Center
Der Berliner Technologieanbieter für Künstliche Intelligenz (KI) für den Kundenservice parlamind launcht jetzt „Assist“, die zweite Ausbaustufe seiner KI-Lösung. Die Lösung analysiert die Inhalte neu eingehender E-Mails und Chats. Sie versteht Intention, Kundenwunsch sowie -laune und schlägt Servicemitarbeitern sofort eine fertig formulierte Antwort vor. Diese Antwort können Agents mit einem Klick übernehmen und, soweit gewünscht, anpassen.
Die Technologie basiert auf neuesten Forschungsergebnissen aus den Bereichen der Computer-Linguistik („Natural Language Processing“) und des Maschinellen Lernens („Machine Learning“). „Die Lösung von parlamind entlastet Agenten bei Routineaufgaben und wertet deren Rolle als Problemlöser im Kunden-Support auf. Erste Erfahrungen mit 30 Pilotkunden – darunter Modomoto.de und Gartenmoebel.de – belegen, dass die Lösung die Produktivität im Kundenserviceteam schon heute um bis zu 37 Prozent steigern kann“, skizziert Christian Wolf, CEO von parlamind.
„Schon heute bis zu 37 Prozent Produktivitätssteigerung dank Künstlicher Intelligenz“
Ab dem kommenden Jahr wird die Lösung 54 Prozent der Anfragen wie Adressänderungen oder Statusinformationen aus Warenwirtschaft, CRM und Shop-System vollautomatisiert übernehmen können. „Dies geht weit über die Möglichkeiten einer Call Deflection oder eines FAQ-Managements hinaus“, so Wolf. Er und sein Team haben die Vision, dass künstlich-intelligente Team-Mitglieder in absehbarer Zukunft auch komplexere Anfragen und Aufgaben in der Kundenkommunikation automatisiert übernehmen. „Auf Basis von Kundenwünschen, Kontextdaten und Zielvorgaben wird dies den First- und Second-Level-Support im Call-Center signifikant entlasten“, prophezeit Wolf, der dieses Ziel bis 2018 zur Realität machen will.
„Die parlamind-KI versteht bereits 212 Arten von Kundenwünschen. Die binnen zwei Minuten implementierbare Software-as-a-Service-Lösung lernt kontinuierlich dazu und kann auf verschiedene Branchen und Themen trainiert werden“, erläutert Wolf. Selbst kleine und mittlere Online-Händler sowie deren Call-Center schaffen es zuverlässig, eingehende Fragen, Beschwerden und Anforderungen sowie Lob und Kritik mit wenigen Klicks zu analysieren. In der Folge gelingt es Anwendern, ihren Kundenservice bei Effektivität und Effizienz von dem des Wettbewerbs abzuheben.
Die Technologie basiert auf neuesten Forschungsergebnissen aus den Bereichen der Computer-Linguistik („Natural Language Processing“) und des Maschinellen Lernens („Machine Learning“). „Die Lösung von parlamind entlastet Agenten bei Routineaufgaben und wertet deren Rolle als Problemlöser im Kunden-Support auf. Erste Erfahrungen mit 30 Pilotkunden – darunter Modomoto.de und Gartenmoebel.de – belegen, dass die Lösung die Produktivität im Kundenserviceteam schon heute um bis zu 37 Prozent steigern kann“, skizziert Christian Wolf, CEO von parlamind.
„Schon heute bis zu 37 Prozent Produktivitätssteigerung dank Künstlicher Intelligenz“
Ab dem kommenden Jahr wird die Lösung 54 Prozent der Anfragen wie Adressänderungen oder Statusinformationen aus Warenwirtschaft, CRM und Shop-System vollautomatisiert übernehmen können. „Dies geht weit über die Möglichkeiten einer Call Deflection oder eines FAQ-Managements hinaus“, so Wolf. Er und sein Team haben die Vision, dass künstlich-intelligente Team-Mitglieder in absehbarer Zukunft auch komplexere Anfragen und Aufgaben in der Kundenkommunikation automatisiert übernehmen. „Auf Basis von Kundenwünschen, Kontextdaten und Zielvorgaben wird dies den First- und Second-Level-Support im Call-Center signifikant entlasten“, prophezeit Wolf, der dieses Ziel bis 2018 zur Realität machen will.
„Die parlamind-KI versteht bereits 212 Arten von Kundenwünschen. Die binnen zwei Minuten implementierbare Software-as-a-Service-Lösung lernt kontinuierlich dazu und kann auf verschiedene Branchen und Themen trainiert werden“, erläutert Wolf. Selbst kleine und mittlere Online-Händler sowie deren Call-Center schaffen es zuverlässig, eingehende Fragen, Beschwerden und Anforderungen sowie Lob und Kritik mit wenigen Klicks zu analysieren. In der Folge gelingt es Anwendern, ihren Kundenservice bei Effektivität und Effizienz von dem des Wettbewerbs abzuheben.