Das Management, die Optimierung und Orchestrierung von Customer Journeys erfordert die Kombination von operativen Daten sowie Erfahrungs- und Verhaltensdaten. Die Visualisierung dieser Daten über alle Kanäle hinweg und die Aktivierung von Touchpoints in Echtzeit ist dann die Kür. Dies werden wir an einem Praxisbeispiel aus der Automotive-Industrie zeigen. Entscheidend für den Erfolg: Identifizierung übergreifender Probleme oder Chancen parallel zu individuellen Kundenproblemen. Das ultimative Ziel: Schaffen personalisierter und einzigartiger Erlebnisse.
Die Fortschritte in KI und Machine Learning haben den digitalen Wandel im Kundenservice beschleunigt. Dabei zeigt sich jedoch, dass viele Potenziale dieser Entwicklungen auch mit kritischen Herausforderungen kommen. Es ist entscheidend, den Einsatz von KI im Kundenservice genau zu betrachten, um mehr als nur eine schnelle Automatisierung anzustreben. Das eigentliche Ziel muss darin bestehen, mithilfe von KI den Kundenservice auf ein neues Exzellenzniveau zu heben.
Beim Shift/CX Update "Wandel im Kundenservice durch KI" diskutierten wir über die Herausforderungen und Empfehlungen für den Einsatz von KI im Kundenservice und wie man die notwendigen Veränderungen erfolgreich vorbereitet und gestaltet.