Technischer Außendienst

KI im Kundenservice: Spannende Zukunftsperspektiven für Serviceteams

Wie künstliche Intelligenz das Field Service Management beeinflussen kann

Geschätzte Lesedauer: 13 min

L-mobile, KI im Kundenservice mit Field Service Management Software kombinieren für effiziente und automatisierte Prozesse

Das Potenzial von KI im Kundenservice wird bereits seit einigen Jahren diskutiert. Eine McKinsey-Studie aus dem Jahr 2023 sprach von einem möglichen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar durch den Einsatz generativer KI. Rund 75% davon sollen in den Bereichen Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung und Forschung erzielt werden. Doch wie genau kann KI den Kundenservice verändern? Welche Chancen bringen automatisierte Prozesse und Entscheidungen durch eine KI mit sich? Dieser Beitrag liefert Ihnen einen Einblick in die Zukunft des KI-gestützten Kundenservice.

Warum KI im Kundenservice immer wichtiger wird: Ein Status quo

Die Digitalisierung verändert den Kundenservice grundlegend. Bereits die Verbreitung von Field Service Management Software hat viele Serviceprozesse neu gestaltet. Statt auf Papier, werden Serviceberichte mobil auf dem Tablet erfasst. Statt in riesigen Excel-Tabellen, wird die Einsatzplanung über eine zentrale digitale Plantafel abgewickelt. Informationen zu Kunden, Serviceeinsätze und Ressourcen stehen transparent zur Verfügung. Schnelle und effiziente Lösungen wie diese spielen eine wichtige Rolle für den Erfolg des Kundenservice. Denn Kunden erwarten nicht nur schelle Reaktionszeiten. Präzise Fehleranalysen und fehlerfreie Reparaturen sind ebenso relevant für die Kundenzufriedenheit.

L-mobile, KI im Kundenservice für eine automatisierte Einsatz- und Tourenplanung nutzen

Mit dem Aufstreben von künstlicher Intelligenz (KI) wird sich der Kundenservice langfristig erneut verändern. Die Automatisierung von Prozessen wird die Arbeitsweise von Serviceteams beeinflussen. Administrative Tätigkeiten, Kundenkommunikation sowie kleinere Servicefälle könnten zukünftig von KI-Lösungen bearbeitet werden. Mitarbeitende werden entlastet. Die frei gewordene Arbeitszeit kann für komplexe Aufgaben genutzt werden. KI im Kundenservice wird somit zu einem immer wichtigeren Thema für Unternehmen.

Was ist künstliche Intelligenz (KI)?

Künstliche Intelligenz (KI) beschreibt die Fähigkeit von Computern, menschliche Denk- und Lernprozesse nachzuahmen. Sie lernt aus Daten und Erfahrungen, erkennt Muster und kann darauf basierend selbstständig Entscheidungen treffen. Für KI im Kundenservice bedeutet das, dass große Datenmengen analysiert werden. Dadurch werden Prozesse optimiert und Serviceteams bei komplexen Aufgaben unterstützt. Insbesondere für den technischen Außendienst kann KI wertvoll sein. Sie hilft dabei, Einsätze effizienter zu planen, Wartungen vorherzusagen und Fehler schneller zu diagnostizieren. Richtig eingesetzt kann KI im Kundenservice die menschliche Expertise erfolgreich ergänzen. Das sorgt für eine effizientere und kundenfreundlichere Serviceabwicklung.

Digitalisierung im Kundenservice durch Field Service Management Software – so geht’s

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KI im Kundenservice als Gamechanger

KI-gestützte Einsatzplanung: Effizienzsteigerung durch Automatisierung

Eine große Herausforderung im Kundenservice ist die optimale Planung von Serviceeinsätzen. Traditionelle Methoden, wie analoge Plantafeln oder Tabellenprogramme, sind zeitaufwändig und fehleranfällig. Sie basieren auf statischen Daten. Spontane Änderungen können nur schwer berücksichtigen. Disponenten kämpfen nahezu täglich mit Terminanfragen, unerwarteten Ausfällen und kurzfristigen Kundenwünschen. Das erschwert es den Servicetechnikern ihre Einsätze effizient und routenoptimiert abzuwickeln.

L-mobile, KI unterstützt im Kundenservice durch intelligente Algorithmen in der Einsatz- und Tourenplanung

KI-gestützte Lösungen hingegen nutzen Echtzeit-Daten und maschinelles Lernen für eine optimale automatisierte und digitale Personaleinsatzplanung. Sie berücksichtigen zahlreiche Faktoren, um die bestmöglichen Routen zu berechnen. Darunter den Verkehr, Kapazitäten der Techniker oder Dringlichkeit von Einsätzen. Disponenten können die Algorithmen der KI zusätzlich mit Informationen füttern. Auch die Gewichtung all dieser Faktoren lässt sich vorab festlegen. Innerhalb von Sekunden berechnet die KI eine ressourcen- und routenoptimierte Planung. Auch bei kurzfristigen Änderungen erfolgt die Neuberechnung nahezu in Echtzeit. Eine KI-gestützte Plantafel kann außerdem wiederkehrende Wartungsintervalle erkennen und automatisiert einplanen. So spart die KI im Kundenservice Zeit, reduziert Kosten und erhöht die Servicequalität.

Predictive Maintenance mit KI im Kundenservice

Wartungen durchführen, bevor das Problem entsteht

Mindestens genauso viel Potenzial zeigt KI im Kundenservice bei der vorausschauenden Wartung. Diese ist auch als Predictive Maintenance bekannt. Statt Maschinen erst zu reparieren, wenn sie bereits ausgefallen sind, ermöglicht KI ein frühzeitiges Eingreifen. Potenzielle Fehler oder Defekte werden erkannt, noch bevor sie tatsächlich eintreten. Das Ganze erfolgt meist in drei Schritten. Zunächst messen und dokumentieren Sensoren den aktuellen Zustand einer Maschine. Man spricht hier auch vom Condition Monitoring. Anschließend werden diese Ergebnisse analysiert. Durch die Analyse der Sensordaten kann die künstliche Intelligenz Muster identifizieren. Diese können auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten. Das können beispielsweise abweichende Temperaturen oder zu geringer Druck sein. Zu guter Letzt übermittelt die KI eine Warnung an das Serviceteam, um entsprechende Maßnahmen frühzeitig einzuleiten.

Eine intelligente Wartungsstrategie unterstützt Serviceteams massiv. Unternehmen sparen dadurch nicht nur Zeit- und Kostenaufwand für kurzfristige Notfallreparaturen. Auch nötige Ersatzteile können gezielt im Voraus beschafft werden. Das vermeidet lange Wartezeiten und steigert die Effizienz der Servicetechniker im Einsatz. Das ist vor allem in Branchen, in denen komplexe Maschinen zum Einsatz kommen, ein Vorteil. Hohe Stillstandskosten können mit Predictive Maintenance verhindert werden. Unternehmen und Kunden können von KI im Kundenservice somit langfristig profitieren.

KI-gestützte Diagnosen: Schnell und präzise zur richtigen Lösung

Trifft ein Servicetechniker beim Kunden ein zählt jede Minute. Der Kundenservice wurde zwar vorab über das Problem informiert. Doch wo genau der Fehler liegt müssen Techniker meist selbst herausfinden. Die manuelle Fehlersuche kostet allerdings viel Zeit. Vor allem, wenn es sich um komplexe Anlagen und Systeme handelt. KI-gestützte Diagnosesysteme analysieren die Situation dagegen in Sekundenschnelle. Sie durchsuchen die Field Service Management Software nach alten bzw. ähnlichen Fehlerberichten.

L-mobile, KI im Kundenservice unterstützt im Außendienst durch präzise Diagnosesysteme

Gleichzeitig prüfen sie aktuelle Sensordaten im Gerät. Der Techniker erhält innerhalb kürzester Zeit eine ausführliche Fehlerdiagnose und konkrete Lösungsvorschläge. Mit Hilfe digitaler Checklisten und weiteren Anweisungen können Reparaturen effizient durchgeführt werden. KI spart hier nicht nur Zeit, sondern erhöht auch die Erfolgsquote des Technikers. Ein weiterer Kundenbesuch ist nicht mehr nötig. Kunden profitieren außerdem von einer schnelleren Reparatur und kürzeren Ausfallzeiten.

KI im Kundenservice als virtueller Assistent

Automatisierte Kundenkommunikation durch Chatbots und Self-Service-Portale

Neben der Unterstützung der Techniker kann KI im Kundenservice auch die Kundenkommunikation optimieren. Egal ob per E-Mail, im Chat oder am Telefon: Für die meisten Kunden sind lange Wartezeiten ein absolutes No-Go. Schnelle Reaktionszeiten im Kundenservice sind deshalb Pflicht – und das möglichst 24/7. Nicht immer stehen hierfür jedoch genügend Servicemitarbeitende zur Verfügung. Vor allem außerhalb der täglichen Arbeitszeiten. KI bietet hier neue Möglichkeiten. Chatbots können Kundenanfragen rund um die Uhr beantworten und das Serviceteam entlasten. Dabei nutzen Sie die Datenbasis einer Field Service Management Software. Indem sie ähnliche Probleme analysieren, können sie Kunden passende Lösungen vorschlagen.

L-mobile, KI im Kundenservice als Chatbot nutzen, um Kundenanfragen zu beantworten

Doch moderne KI-gestützte Tools können noch mehr. Sie erkennen wiederkehrende Inhalte in den Anfragen der Kunden. Komplexe Anliegen können so gezielt an die richtigen Fachkräfte weitergeleitet werden. Kunden erhalten deutlich schneller eine qualifizierte Antwort. Langes Warten in Warteschleifen gibt es nicht mehr. Zudem kann KI im Kundenservice im Rahmen eines Self-Service-Portals genutzt werden. Kunden können dort ihre aktuellen Servicefälle einsehen oder Terminanfragen absenden. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz lässt sich beispielsweise der Prozess für Terminvereinbarungen automatisieren. Außerdem können Kunden proaktiv über Wartungsmaßnahmen informiert werden. Dies verbessert das Serviceerlebnis und steigert die Kundenzufriedenheit.

Herausforderungen, die es bei der Einführung von KI im Kundenservice zu beachten gilt

Akzeptanzprobleme beim Serviceteam
KI wird längst noch nicht von allen Menschen bedingungslos akzeptiert. Viele Servicetechniker und Disponenten stehen KI im Kundenservice skeptisch gegenüber. Sie befürchten, dass die automatisierten Prozesse ihre Arbeit überflüssig machen. Auch ein gewisser Kontrollverlust über Entscheidungen zählt zu den Sorgen der Servicemitarbeitenden.

Diese Ängste und Sorgen sollten von Unternehmen keineswegs ignoriert werden. Die Bedenken müssen durch eine gezielte und transparente Kommunikation genommen werden. KI-Workshops können helfen, die neue Technologie und ihre Chancen besser zu verstehen. Entscheidend ist, dass KI vom Serviceteam als Unterstützung, nicht als Ersatz für den Menschen verstanden wird. Wer sein Team frühzeitig in den Veränderungsprozess einbindet, kann die Akzeptanz gegenüber KI im Kundenservice deutlich erhöhen.
Datenschutz und IT-Sicherheit
Kommt KI im Kundenservice zum Einsatz, werden große Mengen an sensiblen Daten verarbeitet. Darunter Kundeninformationen, Wartungshistorien und Maschinenkennzahlen. Datenschutz und Datensicherheit sind daher wichtige Themen. Bereits vor der Einführung KI-gestützter Tools müssen Unternehmen sicherstellen, dass alle Serviceprozesse DSGVO-konform ablaufen werden. Das ist nicht immer so einfach. Zum Beispiel wenn sich die Server, auf denen KI-Lösungen laufen, außerhalb der EU befinden. Dann kann ein ausreichender Datenschutz nicht sicher gewährleistet werden. Themen wie die Pseudonymisierung von Daten können in diesem Zusammenhang für Unternehmen relevant sein.
KI-Fehlentscheidungen und Ihre Folgen
Auch die beste KI-Lösung ist nicht perfekt. Fehler sind keine Seltenheit. Algorithmen der künstlichen Intelligenz basieren auf historischen Daten und Wahrscheinlichkeiten. Das kann zu falschen Prognosen oder falschen und sogar diskriminierenden Entscheidungen führen. Der Grund: Entscheidungen der KI im Kundenservice basieren auf einer gewaltigen Menge an Daten und Algorithmen, denen ein Mensch kaum folgen kann. Daher ist es wichtig, dass KI-gestützte Systeme regelmäßig überprüft und verbessert werden. Nicht jeder Entscheidung sollte blind vertraut werden.

Das Zusammenspiel aus Mensch und KI kann im Kundenservice eine mögliche Lösung sein. Bei diesem hybriden Ansatz liefert KI Vorschläge zur Prozessoptimierung. Ein beispielsweise wäre eine routenoptimierte Tourenplanung. Diese Lösung kann und sollte dann von einem Experten validiert werden. Erst dann wird sie tatsächlich realisiert. Das sorgt für eine optimale Kombination aus KI-Effizienz und menschlicher Expertise.

Die Rolle von Field Service Management Software in KI-gestützten Prozessen

Field Service Management Software bildet die Grundlage für KI-gestützte Prozesse. Ohne eine zentrale digitale Lösung können die Vorteile von KI im Kundenservice nicht vollständig genutzt werden. Denn KI benötigt Daten, um automatisiert und effizient Lösungen für die Einsatzplanung oder den Außendienst zu liefern. Eine Field Service Management Software wiederum erfasst und verwaltet genau diese Daten. Informationen zu vergangenen Serviceeinsätzen, Kunden und Maschinendaten werden zentral gespeichert und verwaltet.

Die Integration von KI in die Servicelösung ermöglicht den Zugriff auf Daten in Echtzeit. Nur so können Einsatzpläne optimiert, Wartungszyklen berechnet oder automatische Fehlerdiagnosen bereitgestellt werden. Darüber hinaus ermöglicht es eine lückenlose Kommunikation im Serviceteam. Unternehmen, die KI im Kundenservice in Kombination mit einer Field Service Management Software nutzen, profitieren von mehr Effizienz, weniger Fehlern und einer optimalen Kundenbetreuung. Die Einführung einer Field Service Management Software ist daher ein wichtiger erster Schritt auf dem Weg zu einer KI-gestützten Serviceorganisation.

Prozesse automatisieren mit KI in der Einsatzplanung

Intelligente Algorithmen unterstützen Disponenten dabei, die Einsatz- und Tourenplanung im Field Service automatisiert und effizient zu gestalten. In der Field Service Management Software L-mobile service läuft das über eine digitale Plantafel. In Kombination mit weiteren Tools, wie einer mobilen Service App werden Serviceprozesse ganzheitlich optimiert.

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Fazit: Investieren Sie in KI im Kundenservice, um Serviceprozesse effizienter zu gestalten

Die Nutzung von KI im Kundenservice wird kein kurzfristiger Trend bleiben. Sie wird das Field Service Management auf Dauer verändern. Künstliche Intelligenz bietet im Zusammenspiel mit Field Service Management Software enormes Potenzial. Prozesse werden effizienter und automatisiert gestaltet, Ausfallzeiten minimiert. Der Kundenservice wird auf ein neues Level gehoben. Unternehmen können sich durch KI im Kundenservice nicht nur einen Wettbewerbsvorteil sichern. Die Optimierung von Serviceprozessen fördert letzten Endes auch einen kundenorientierten Service. Und der sorgt langfristig für zufriedene Kunden.

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