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KI

Beim Umgang mit Kunden zeigt sich Künstliche Intelligenz bislang wenig empathisch. Das schadet den Beziehungen der Unternehmen zu ihren Kunden erheblich. Pegasystems zeigt auf, wie sich Abhilfe schaffen lässt.

Im Kundenmanagement hat die Künstliche Intelligenz (KI) ein Image-Problem. Sie ist in diesem Bereich zwar eine äußerst nützliche Technologie, die es ermöglicht, die Servicezeiten zu verkürzen, die kanalübergreifende Interaktion mit den Kunden zu steuern oder für jede Situation passende Produkte und Dienstleistungen zu ermitteln; dennoch interagieren die meisten Deutschen lieber mit Menschen als mit KI-gesteuerten Maschinen.

Ein wesentlicher Grund dafür ist, dass KI wenig Empathie an den Tag legt. Das zeigt eine aktuelle Umfrage von Pegasystems, führender Anbieter von Kundenbindungs-Software für Vertrieb, Marketing, Service und Operations, an der 1007 Personen aus Deutschland teilgenommen haben. Mit 69 Prozent sagte dabei die große Mehrheit der Befragten, dass sie es im Kundenservice lieber mit einem Menschen als mit einer KI zu tun haben. Nur weniger als jeder Dritte fühlt sich wohl oder zumindest einigermaßen wohl damit, wenn ein Unternehmen KI zur Interaktion mit seinen Kunden einsetzt.

„Offenbar erleben viele Kunden KI als kühl kalkulierenden Technokraten, der sich herzlich wenig um ihre emotionale Situation schert. So gaben in unserer Umfrage 82 Prozent der befragten Deutschen an, noch nie mit einer KI interagiert zu haben, die ihnen empathisch erschien“, erklärt Dr. Kay Knoche, Solution Consultant Next Best Action Marketing bei Pegasystems. „Da ist es dann auch nicht weiter verwunderlich, dass gerade einmal zehn Prozent von ihnen davon überzeugt sind, dass KI überhaupt das Potenzial hat, den Kundenservice zu verbessern.“

Um die großen Vorteile, die KI im Kundenmanagement zweifellos bietet, ausschöpfen zu können, müssen Unternehmen dafür sorgen, dass sie von ihren Kunden auch angenommen wird; und dafür muss sie angepasst werden. KI kann nur massentauglich werden, wenn die Unternehmen Empathie-ähnliches Verhalten in ihre Entscheidungssysteme integrieren. Relevante, personalisierte und kundenorientierte Entscheidungen zu treffen, muss auch heißen, dabei Einfühlungsvermögen zu zeigen.

Möglich ist ein solcher Schritt, indem die eingesetzten Machine-Learning-Methoden zur Vorhersage des Kundenverhaltens mit einer zusätzlichen Komponente kombiniert werden: einem von Menschen gemachten Regelwerk für empathisch wirkende Entscheidungen. Dieses Regelwerk muss etwa überprüfen, ob die von den Maschinen ermittelten Aktionen Kunden auch langfristig nutzen, ob sie im Einklang mit seinen jüngsten Aktivitäten stehen oder ob sie zur aktuellen Stimmung des Kunden passen. Das Ergebnis dieser Prüfungen kann dann durchaus sein, einem Kunden einfach nur zuzuhören, ihm mitzuteilen, dass er vom Unternehmen geschätzt wird, oder ihn auch einfach für eine gewisse Zeit in Ruhe zu lassen.

„Dieser Ansatz erfordert natürlich ein gewisses Umdenken in den Unternehmen. Er bedeutet nämlich, dass kurzfristige Umsätze nicht mehr auf Teufel komm raus über allem stehen“, sagt Knoche. „Aber langfristig gesehen rechnet sich dieser Ansatz auch wirtschaftlich. Unzufriedene Kunden, die sich unverstanden oder unsensibel behandelt fühlen, werden sich früher oder später abwenden und nach Alternativen umsehen; und die sind meistens nur ein paar Klicks entfernt.“ 

www.pega.com
 

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