Wie B2B-Unternehmen den Einsatz von KI im Customer Service angehen

KI kann den Customer Service revolutionieren. Das hat Salesforce bereits am eigenen Support-Portal demonstriert. Doch funktioniert das auch bei komplexen Produktportfolios und diversem Kundenstamm?

Die Zeit des reinen Experimentierens mit Künstlicher Intelligenz neigt sich dem Ende zu. Immer mehr Unternehmen wagen sich nun an daran, konkrete Anwendungen für den Produktivbetrieb zu realisieren oder testen Plattformen wie Salesforce, die KI-Funktionen anbieten, die auf einzelne Geschäftsprozesse abgestimmt sind. „Jetzt scheint es an der Zeit, sich richtig darauf einzulassen“, bestätigt Karol Gwizdala, Senior Manager Service Strategy & Systems beim Hersteller von Netzwerkprodukten Adtran. „Es sieht so aus, als seien die Lösungen ausgereift genug, um sie in unserer Organisation einzusetzen und den optimalen Nutzen zu ziehen.“

Gwizdala ist einer von drei Vertretern von Anwenderfirmen in einer Podiumsdiskussion über „KI im Customer Service“ auf der vergangenen Agentforce Summit von Salesforce in München. Die beiden anderen Teilnehmer sind Priyanka Patel von Hapag-Lloyd und Arka Ghosh von Linde.

Bei allen drei Firmen handelt es sich um international agierende Konzerne im B2B-Bereich, bei denen der Kundendienst ein hohes Maß an fachlicher Kompetenz seitens der Agents voraussetzt. In einem solchen Umfeld lassen sich Serviceanfragen nicht so einfach an ein Selfservice-Portal auslagern wie in manch anderer Branche. „Logistik ist naturgemäß komplex. Daher könnte man sagen, bei uns ist der Kundendienst eine Erweiterung des operativen Geschäfts“, erläutert Patel, Director IT bei Hapag-Lloyd.

Das Ziel: Probleme lösen ohne Umwege

Adtran wiederum ist über die Jahre durch Übernahmen und Fusionen gewachsen. Nun hat es ein sehr diverses Produktportfolio und einen Kundenstamm mit sehr unterschiedlichen Serviceerfahrungen und -erwartungen. „Wir wollen unseren Kunden Dienstleistungen auf hohem Niveau bieten, aber das ist bei einem so vielfältigen Kundenportfolio nicht einfach“, sagt Gwizdala. „Das bedeutet, dass unser Support-Team einen enormen Kompetenzpool zu verwalten hat.“

Als Adtran die Service Cloud von Salesforce implementiert hat, hat es sich daher als erstes darauf konzentriert, Kundenanfragen schnell weiterzuleiten an Experten mit passendem Wissen und adäquater Erfahrung. Dies sollte den Service beschleunigen und sicherstellen, dass Kunden ohne Verzögerungen den Mehrwert eines guten Service geboten bekommen.

„Der beste Service ist, wenn der Kunde überhaupt nicht anzurufen braucht.“

Arka Ghosh, Head of Salesforce Applications, Linde

Mit einer ähnlichen Haltung ging das Team von Ghosh, Head of Salesforce Applications bei Linde, an das Thema heran. Mit der ersten Implementation der Service Cloud aggregierte Linde die für den Customer Service nötige Wissensbasis auf eine einheitliche Plattform. Auf diese Weise stand das daraus entstandene Help Center über alle Kanäle zur Verfügung, die Kunden üblicherweise nutzen. „Aber wir versuchen immer mehr, auf eine digitale Plattform umzusteigen, auf der sich die Kunden selbst helfen können“, ergänzt Ghosh. „Damit können wir uns auf die Dienstleistungen konzentrieren, für die höhere Qualifikationen erforderlich sind.“

Der Weg zur KI führt über eine gute Wissensbasis

Alle drei Unternehmen haben inzwischen Erfahrungen mit KI in diesem Bereich gemacht. „Wir haben eine riesige Datenmenge in all unseren Geschäftsbereichen. Mit KI erkunden wir nun, welche Daten daraus für unsere Kundendienstmitarbeiter relevant sind“, erzählt Patel. „Wir verfolgen dabei einen menschenzentrierten Ansatz und lernen, wie sie diese komplexen Probleme lösen. Denn KI-Technologie kann zwar sehr viel, aber die Daten sind der Treibstoff dieser Anwendungen. Nur mit viel Daten haben Sie die Chance, mit dem Kunden optimal in Kontakt zu treten, und das macht auch die Agents besser in ihrem Job.“

Gwizdala ergänzt Patels Einsicht um einen weiteren Aspekt: „Wir haben früh erkannt, dass KI am besten funktioniert, wenn die Daten strukturiert sind. Sind Informationen irgendwo in Textfeldern vergraben, zum Bespiel in den Kommentaren, kann sie die KI nicht sehr effizient verarbeiten. Bringen wir die Informationen hingegen in bestimmten Feldern mit guter Terminologie und konsistenten Formulierungen für einzelne Begriffe unter, erkennt die KI Muster besser und trägt zu guten Services bei. Das sehen wir auch als Schlüssel beim Einsatz von Agentforce.“

Gute Datenarbeit ist auch für Patel essentiell, um sein kurzfristiges Ziel zu erreichen. Er möchte Anfragen ohne Umwege an die richtige Stelle weiterleiten und Service-Mitarbeiter unterstützen, ein Problem schnell zu verstehen und ihnen die richtigen Daten zur Verfügung zu stellen, um es zu lösen.

„Der nächste Schritt besteht natürlich darin, einige einfache Kundenanfragen automatisiert zu beantworten, um personelle Kapazitäten freizusetzen, die wir für die komplexeren Teile unseres Logistikgeschäfts benötigen“, so Patel.

Fachabteilungen durch erfolgreiche Pilotprojekte überzeugen

Ghosh arbeitet bei Linde bereits seit sechs Jahren mit KI. Dabei hat er drei wichtigen Erkenntnisse gewonnen. Die erste lautet, dass es in einem Unternehmen nicht die eine, alles erschlagende KI-Lösung geben wird, sondern mehrere und je nach Anwendungsbereich sehr unterschiedliche Lösungen. „Daher haben wir bei Linde wir einen bereichsübergreifenden KI-Rat eingerichtet, der an das Senior Leadership Team berichtet, Orientierung bietet und Strategien entwickelt“, berichtet Ghosh.

Die zweite Erkenntnis besteht darin, dass man für den Erfolg von KI-Projekten eine gute Portion Geduld braucht. „Es ist nicht so, dass man Agentforce einfach implementiert und sofort alle Vorteile hat. Es wird Wochen und Monate dauern, aber am Ende werden Sie diesen Nutzen haben“, sagt Ghosh.

Genau aus diesem Grund empfiehlt Gwizdala, sich zunächst auf ein einzelnes Anwendungsszenario zu konzentrieren, das verspricht, schnell greifbare Ergebnisse zu liefern, und auf diese Weise einen ersten Erfolg zu verbuchen. „Mit Agentforce konnten wir innerhalb weniger Wochen Ergebnisse vorweisen. Auf diese Weise konnten wir demonstrieren, wie das Produkt wirklich funktioniert und das Interesse anderer Fachbereiche wecken.“ Diese Taktik stellt laut Gwizdala langfristig auch die Basis für eine produktive Zusammenarbeit mit den Fachbereichen.

Eine Erkundungsreise, die nie endet

Die dritte Erkenntnis besteht darin, dass KI-Entwicklung eine Reise ins Unbekannte ist. „Machen Sie sich auf Überraschungen gefasst“, sagt Ghosh und berichtet als Beispiel von seinen ersten Erfahrungen mit der Data Cloud. „Wir haben unser Datenguthaben sehr schnell aufgebraucht, weil wir mit dem Produkt nicht vertraut waren. Also wandten wir uns an Salesforce, um zu verstehen, wie Datenguthaben und Token idealerweise zusammenspielen. Auf diese Weise erfuhren wir, wie hoch unser Verbrauch für bestimmte Implementierungen sein sollte, und jetzt können wir weitermachen.“

„Es ist hilfreich, solch ein Projekt als Erkundungsreise zu konzipieren“, ergänzt Patel. „Bei einem Erkundungsprojekt geht man von einem iterativen Prozess aus, der eine Menge Interventionen erfordert. Es ist nicht wie: ‚Hier ist das Problem, hier ist die Ursache und am Ende des Projekts erwartet man dieses und jenes Ergebnis.‘ Ich habe oft mit meinem Team darüber diskutieren müssen, ob das Ergebnis als ‚good‘ oder als ‚done‘ einzuschätzen ist.“

Nun geht die KI-Reise für alle drei Unternehmen weiter. Während Hapag-Lloyd sich als Ziel gesetzt hat, in zwei Jahren mittelschwere Anfragen von KI-Agenten beantworten zu lassen und Linde Agentforce in seinem Help Center stärker einbinden will, hat Karol Gwizdala ein weiteres Ziel im Auge: „Eine der größten Herausforderungen für unser Unternehmen besteht darin, dass wir etwa ein- bis anderthalb Jahre brauchen, um einen Agent so zu schulen, dass er technisch in der Lage ist, unsere Kunden zu unterstützen. Wenn wir Agentforce nutzen können, um den Onboarding-Prozess für die Techniker zu beschleunigen, können wir sie schneller mit Kunden zusammenbringen.“

Mehr Informationen über Agentforce und KI-Anwendungsentwicklung auf der Salesforce-Plattform finden Sie hier.