Da, bevor es brenzlig wird: Predictive Customer Service – melibo

Da, bevor es brenzlig wird: Predictive Customer Service

Heute weniger als gestern, aber dennoch bis heute, wenn man Hilfe mit einem Produkt benötigt, greift man sein Handy und ruft den Customer Service an. Die Hoffnung ist immer, dass ein netter und kompetenter Mensch am anderen Ende der Leitung sitzt. Hoffentlich wird dann auch die passende Lösung angeboten oder Fachpersonal benachrichtigt.

Heutzutage gibt es verschiedene Wege, mit einer Firma Kontakt aufzunehmen. Neben telefonieren, kann man der Firma schreiben: eine Mail, eine Nachricht über Social-Media, Chatbots …

Über die Vorteile von Conversational AI für die Customer Experience haben wir hier gesprochen.

Allerdings erblickt ein neuer Trend den Markt: Sein Name ist Predictive Customer Support.

 

Was ist Predictive Customer Support? 

Um die Bedeutung von Predictive Customer Support zu erklären, übernehmen wir die Begriffsbestimmung von dem Gartner Glossary.

Predictive Customer Support ist eine der Anwendungen des Customer Service. Diese Art von Support bietet real-time Eingriffe auf der Grundlage kontinuierlicher Überwachung und asynchroner Trendanalysen. Deren Ziel ist es, dienstbeeinträchtigende Ereignisse oder Zwischenfälle zu verhindern und Leistung und Verfügbarkeit zu gewährleisten.

Predictive Customer Support greift auf individuelle Kundenkonfigurationen zu, bevor sich bestimmte Probleme ergeben, die für die Nutzer:innen unbekannt und unvorhersehbar sein können. Der Support-Anbieter versucht proaktiv, im Rahmen des definierten Support-Vertrags die Ursachen zu beseitigen und die mitwirkenden Faktoren abzumildern.

Um es einfacher auszudrücken: Denk mal an einen Drucker. Er signalisiert nicht nur, dass die Patrone aufgebraucht ist, sondern vorher schon, dass sie bald leer sein wird. Dies ist, ganz simpel gesprochen, Predictive Customer Support. Ja, denn wenn du weißt, dass die Patrone zur Neige geht, kannst du rechtzeitig eine neue kaufen, bevor die aktuelle aufgebraucht ist – was normalerweise der Fall ist, wenn man sehr dringend etwas ausdrucken möchte, vielleicht an einem Sonntag. Das Leben ist ja spöttisch. 🤣

Support bzw. Assistenz wird angeboten, bevor du sie benötigst. Der Fehler – oder das Hindernis – wurde vorausgesehen und somit vermieden.

Cool, oder?

Nun, schauen wir uns jetzt gemeinsam an, was ein Customer Service berücksichtigen muss, um einen effizientes Predictive Customer Support zu bauen und folglich eine ausgezeichnete Customer Experience anzubieten.

 

Checkliste für den perfekten Predictive Customer Support

🔥 Einheitliche Kundenprofile entwickeln. 

Damit Kundenprobleme erkannt und gelöst werden können, benötigen Unternehmen ein einheitliches Kundenprofil. Dieses Profil muss aus der Zusammenarbeit der Marketing-, Handels-, Service- und Vertriebsabteilung entwickelt werden.

Es benötigt eine stetige Aktualisierung, während und nach jedem Kontaktpunkt mit den Kund:innen. Die Speicherung der Daten jedes einzelnen Kunden sowie deren Aktualisierung sorgen bei den Mitarbeiter:innen für ein allgemein verständliches Bild bzw. einen Überblick über die Personen und das jeweilige Produkt.

Das garantiert ein nahtloses, umfassendes Kundenerlebnis, was zu langfristiger Loyalität und einem besseren Geschäft für das Unternehmen führen kann.

🔥 Richtige Analyse-Tools für Predictive Service auswählen. 

Es gibt eine Vielzahl von Tools, wie z. B. Open-Source-Anwendungen. Für Unternehmen mit hohem Instandhaltungsbedarf, insbesondere für solche, die Ausrüstung oder eben Instandhaltung als Service anbieten, sind IoT-Geräte (bzw. die Geräte des Internet Of Things) essenziell.

Mit diesen Analyse-Tools können Unternehmen die Leistung von der eingerichteten Ausrüstung verfolgen und einen Predictive Support durchführen, um Ausfallzeiten zu vermeiden.

IoT-Tools unterstützen auch Digital Twin Applications, die es Unternehmen ermöglichen, durch virtuelle Modellierung auf der Grundlage realer Daten Einfluss auf Wartungs-, Produktions- und sogar F&E-Aktivitäten zu nehmen.

🔥 Hinweise auf Servicebedarf identifizieren. 

Die Daten, die von der künstlichen Intelligenz und dem maschinellen Lernen deiner Predictive Service-Tools aufgezeichnet und analysiert worden sind, können den Bedarf von Kund:innen vorhersagen.

Eine einfache Anwendung in dieser Richtung sind die Benachrichtigungen, die man von Abonnementdiensten erhält und die einen daran erinnern, dass der Dienst bald abläuft. So kann das Team die betreffende Person telefonisch, per E-Mail oder auf andere Weise erreichen, bevor der Dienst tatsächlich ausläuft und man ohne Abonnement dasteht.

Noch eine Dienstleistung, die auf dieser Art von Anwendung basiert, ist die Identifizierung von Verschleißerscheinungen z. B. eines Industriemotors. Dies basiert auf der bisherigen Serviceleistungen, der Gesamtbetriebsstunden, der aktuellen Betriebsbedingungen und der erwarteten Lebensdauer. So kann man feststellen, wann der Motor gewartet werden muss.

🔥 Proaktiven Service anbieten. 

Wenn man bei Serviceanwendungen Muster erkennt, die auf einen bevorstehenden Servicebedarf hindeuten, kann das Team bei der Kundenbetreuung und bei der langfristigen Planung proaktiver vorgehen.

Auf diese Weise können Unternehmen einen besseren Einblick gewinnen, welche Produkte oder Teile zuerst ausfallen, und vorausschauende Wartungsbesuche einplanen, um den Service zu optimieren und die Business Continuity zu verbessern.

Diese Muster können auch dabei helfen, neue Marktsegmente und Zielgruppen einzusehen. Eine gute Datenanalyse kann auch zeigen, wo Bots und andere KI-basierte Serviceoptionen einige Serviceprozesse automatisieren können. All diese Anwendungen können die Kundenzufriedenheit verbessern und die Markentreue stärken.

🔥 Smarten reaktiven Service ermöglichen. 

Nicht jedes Problem kann gelöst werden, bevor es entsteht – zumindest noch nicht. Manchmal wird menschliche Unterstützung benötigt. Dank einem KI-gesteuerten Predictive Service werden Mitarbeiter:innen schnellere und personalisierte Antworten in Echtzeit geben können.

Prädiktive Analysen können übrigens die Customer-Service-Mitarbeiter:innen durch die richtigen Schritte einer komplexen Fehlerbehebung leiten, basierend auf dem Ergebnis der einzelnen Schritte.

Nach jeder Interaktion mit dem Service ergeben sich Daten, die funktional für die Analyse und für die Verbesserung des Service sind. Mittels der Stimmungsanalyse, kann man feststellen, welche Serviceansätze am besten funktionieren. Damit können Upsell- und Cross-Sell-Möglichkeiten gefunden und eingesetzt werden.

Ferner ist auch eine Auswertung der Leistung von Mitarbeiter:innen möglich. Hiermit kann man ihre Stärken auf bestimmte Kundenanrufe abstimmen und die zu trainierenden Bereiche profilieren. Dies schafft einen besser zugeschnittenen Service und ein besseres Kundendienstangebot.

 

Predictive Customer Service – Fazit

In diesem Artikel haben wir gesehen, dass Produktprobleme diagnostiziert werden können, bevor sie entstehen. Auf diese Weise kann man sozusagen ein Ready-for-Use Customer-Service-Team zusammenstellen.

Wenn man die potenziellen Probleme erkennt, kann man deren Lösungsansätze schneller anbieten. Das spart Ausfallzeiten, in denen man das Produkt oder die Dienstleistung nicht wahrnehmen kann.

Wir haben auch eine Checkliste mit fünf Punkten erstellt, die wir als grundlegend für den Aufbau eines guten Predictive Customer Service ansehen.

Um es kurz zu machen, man soll:

  • Das Profil von Kund:innen erkennen.
  • Die richtigen Analyse-Tools zur Verfügung haben.
  • Die Hinweise auf Servicebedarf identifizieren.
  • Einen proaktiven Service anbieten.
  • Ein gutes Customer Service-Team zusammenstellen.

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