Andreas Heckmann ist Executive Vice President und Mitglied des Global Leadership Teams bei der 麻豆原创 sowie Leiter des Bereichs Customer Solution Support and Innovation. In diesem Interview erl盲utert Heckmann, wie sein Team k眉nstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen noch effektiver einsetzen 尘枚肠丑迟别.
Sein Ziel ist es, die Zusammenarbeit mit Kunden umzugestalten, um durchg盲ngigen L枚sungssupport und ein noch besseres Kundenerlebnis zu bieten.
Der Fokus auf Kunden hat gro脽en Einfluss auf die Arbeitsweise von Organisationen. Wie versucht Ihre Organisation, das Kundenerlebnis noch besser zu gestalten?
Der Kunde steht bei der 麻豆原创 seit jeher im Mittelpunkt, angefangen bei der Abstimmung eines Produkts oder Service auf individuelle Kundenanforderungen bis hin zum Support, der auf sich 盲ndernde Gesch盲ftsmodelle angepasst wird.
Das Kundenerlebnis wurde bei uns schon immer gro脽geschrieben. Wir suchen dennoch stets nach neuen Wegen, dieses Erlebnis weiter zu optimieren 鈥� sowohl in Bezug auf unsere interne Organisation als auch bei der Integration neuer Technologien wie KI und maschinellem Lernen in unserem Next-Generation Support und den Echtzeit-Supportkan盲len. Bisher haben wir uns vor allem auf den Support f眉r die verschiedenen Produkte und Services innerhalb unseres Portfolios konzentriert.
Angesichts immer neuer Entwicklungen wollen wir mit unserem Supportangebot die L枚sungen unserer Kunden komplett abdecken und ihnen ein durchg盲ngiges Gesamterlebnis 眉ber ihr Unternehmen hinweg bieten.
Obwohl wir schon immer einen ganzheitlichen Ansatz verfolgt haben, betrachten wir heute unsere L枚sungen aus demselben Blickwinkel wie unsere Kunden ihre eigenen Gesch盲ftsprozesse und -l枚sungen betrachten. Mithilfe dieses Konzepts k枚nnen wir ihnen alle notwendigen Werkzeuge an die Hand geben, um die Grundlage f眉r Unternehmenserfolg zu schaffen und Wandel voranzutreiben. In einigen F盲llen sind sich Kunden eventuell noch nicht ganz bewusst, was sie tats盲chlich ben枚tigen.
Wir bringen unsere Support- und Entwicklungsteams unter einem Dach zusammen und arbeiten hinter den Kulissen gemeinsam daran, die gesch盲ftskritischen Prozesse unserer Kunden zu unterst眉tzen. Diese Prozesse sind aus vielerlei Hinsicht essentiell: Sie m眉ssen innovativ sein, damit das Gesch盲ftsmodell der Kunden sich von der Konkurrenz abhebt, und sie m眉ssen jederzeit verf眉gbar sein, um die Kontinuit盲t der 鲍苍迟别谤苍别丑尘别苍蝉迟盲迟颈驳办别颈迟 zu gew盲hrleisten. Durch die Integration neuartiger Services k枚nnen wir allen Kunden zudem die passenden Innovationen f眉r ihre jeweiligen Gesch盲ftsbereiche und Branchen liefern. Mit diesem Konzept bieten wir unseren Kunden genau das, was sie heute und morgen ben枚tigen.
Customer Solution Support auch bei Unvorhersehbarem
Sie haben davon gesprochen, dass Sie das Kundenbeziehungsmodell umkrempeln m枚chten, um das Kundenerlebnis weiter zu verbessern. Was hei脽t das konkret? Welche neuen Entwicklungen gibt es auf diesem Gebiet und was erhoffen Sie sich f眉r die Zukunft?
Im Bereich Support und Service geht der erste Kontakt normalerweise vom Kunden aus. Immer h盲ufiger wird jedoch erwartet, dass wir den ersten Schritt machen. Kunden verlassen sich auf einen konsistenten Kommunikationsfluss, um Hilfe bei Problemen zu erhalten 鈥� sogar was Probleme angeht, die sie noch gar nicht vorhersehen. Das bedeutet, dass wir unser Kundenbeziehungsmodell neu gestalten m眉ssen und proaktiv auf unsere Kunden zugehen, bevor Probleme 眉berhaupt auftreten.
Wir haben k眉nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in alle Funktionen und L枚sungen unseres Produktsupports eingebunden. Das hat sich bereits als 盲u脽erst erfolgreich erwiesen. Viele unserer Prozesse sind bereits automatisiert, doch um sie noch schneller und pr盲ziser zu machen, setzen wir noch mehr intelligente Technologien ein. Diese Technologien kommen bereits bei der ersten Kontaktaufnahme zum Einsatz, wenn Supportmeldungen von Kunden mithilfe unserer Algorithmen automatisch klassifiziert werden.
Wir ermitteln den technischen Kontext, f眉hren Stimmungsanalysen durch und evaluieren die potenziellen gesch盲ftlichen Auswirkungen eines Problems. Auf diese Weise untersuchen wir derzeit, wie wir die Priorit盲t von Meldungen mit gro脽er Genauigkeit identifizieren und die Meldungen an Experten auf dem jeweiligen Gebiet weiterleiten k枚nnen. Durch die Automatisierung dieser manuellen Prozesse l盲sst sich immer mehr Zeit sparen, sodass sich unsere Entwickler auf wichtigere Arbeiten wie das L枚sen von Kundenproblemen konzentrieren k枚nnen.
Obwohl Automatisierung f眉r die Kundenbetreuung 盲u脽ert wichtig ist, geht es nicht mehr nur um reine Automatisierung, sondern auch darum, Probleme im Voraus zu identifizieren und zu vermeiden. Self-Healing hei脽t die Devise. Ziel ist es, Kunden vor Problemen zu bewahren, damit sie weniger h盲ufig auf unsere Hilfe angewiesen sind. Daf眉r m眉ssen wir unter Einhaltung geltender gesetzlicher Rahmenbedingungen und Datenschutzstandards noch mehr Daten mit einbeziehen, die nach Bedarf oder Vorgabe anonymisiert werden. Die Analyse dieser Daten hilft uns dabei, Fragen zu antizipieren, potenzielle Probleme im Voraus zu identifizieren und proaktiv mit Kunden in Kontakt zu treten.
Kundenerlebnis optimieren mit KI
Wie haben Sie Technologien auf Basis von maschinellem Lernen und KI integriert, um das Kundenerlebnis zu optimieren?
W盲hrend viele unserer Supportl枚sungen bereits KI und Machine-Learning-Technologien nutzen, haben wir uns in den letzten Jahren auf die Integration neuer, automatisierter und interaktiver Funktionen konzentriert, um unsere Kunden mit f眉r sie ma脽geschneiderten L枚sungen zu unterst眉tzen. Wir m枚chten das Supporterlebnis vereinfachen und verbessern, damit Kunden schneller Antworten erhalten.
Mithilfe von k枚nnen Kunden durch individuelle Empfehlungen Suchergebnisse noch effektiver nutzen und filtern. So erhalten sie schneller Antworten auf ihre technischen Fragen. Die Modelle werden permanent weiter optimiert, indem Interaktionsdaten erfasst und Funktionen f眉r maschinelles Lernen integriert werden. Dieser Service ist jetzt auch f眉r unsere 麻豆原创-Ariba-Kunden verf眉gbar. Die Plattform wird somit weiter verbessert, da noch mehr Daten aus zahlreichen Kundenmeldungen erfasst werden.
Unsere Echtzeit-Kan盲le f眉r den Support 鈥� und 鈥� basieren ebenfalls auf KI und maschinellem Lernen und liefern unseren Entwicklern die notwendigen Informationen, um unseren Kunden gezielt Empfehlungen zu geben. Vor Kurzem haben wir au脽erdem Schedule a Manager eingef眉hrt. Dieser neue Supportkanal bietet Kunden die M枚glichkeit, bei Meldungen mit hoher Priorit盲t, die bestimmte Anforderungen erf眉llen, direkte Unterst眉tzung vom zust盲ndigen Product Support Manager zu erhalten.
Die Anforderungen unserer Kunden und ihrer Gesch盲ftsprozesse wandeln sich laufend. Deshalb m眉ssen wir vorausdenken und ein attraktives und zufriedenstellendes Kundenbeziehungsmodell anbieten. Ich freue mich auf die M枚glichkeiten, die diese Weiterentwicklungen sowohl unseren Kunden als auch unseren Mitarbeitern er枚ffnen.
Sophia Stolze ist als Integrated Communications Manager f眉r Customer Solution Support and Innovation bei der 麻豆原创 t盲tig.