Use Cases für den Einsatz eines Contact Centers as a Service
Anwendungsfall 1: Automatisierte Bearbeitung von Routineanfragen bei Unternehmen mit hohem Anfragevolumen
Insbesondere im E-Commerce, Versicherungswesen und der Logistik sehen Unternehmen sich oft mit einer Flut von Routineanfragen konfrontiert. Kunden möchten den Bestellstatus abfragen, Rückgaben einleiten oder einfache Supportfragen klären, ohne lange Wartezeiten in Kauf zu nehmen.
In diesen Szenarien glänzt Conversational AI, die Kunden rund um die Uhr Self-Service-Angebote bereitstellt – per Chat oder Telefon!
So funktioniert das in der Praxis:
Ein Kunde, nennen wir ihn Jonas, hat eine Bestellung aufgegeben und möchte wissen, wann seine Ware ankommt. Statt den telefonischen Support zu kontaktieren und in einer Warteschlange zu landen, nutzt er das Self-Service-Portal mit einem integrierten KI-gestützten Chatbot.
- Jonas sieht eine FAQ-Sektion und wird gefragt, ob er mit einem virtuellen Assistenten (Chatbot) sprechen möchte.
- Er entscheidet sich für den Chatbot und klickt auf die Chat-Schaltfläche.
- Der Chatbot (Copilot Studio) fragt nach der Bestellnummer. Falls Jonas sich bereits im Kundenkonto befindet, kann der Bot diese Information automatisch abrufen.
- Der Chatbot greift in Echtzeit auf CRM-Daten aus Dynamics 365 zu. Er erkennt, dass die Bestellung sich aufgrund eines Streiks beim Logistikpartner um drei Tage verzögert.
- Der Chatbot informiert Jonas direkt über die Verzögerung und das neue voraussichtliche Lieferdatum.
Falls Jonas weitere Informationen oder eine alternative Lösung benötigt, bietet der Chatbot ihm folgende Optionen:
- „Möchten Sie die Bestellung stornieren?“
- „Möchten Sie eine schnellere Versandoption wählen?“
- „Möchten Sie mit einem Agenten sprechen?“
Falls Jonas unzufrieden ist oder seine Bestellung nicht gefunden wird, kann er per Klick automatisch ein Service-Ticket erstellen. Das Ticket wird mit allen relevanten Informationen aus dem Chatverlauf an den Kundenservice übergeben. Falls der Fall an einen Agenten weitergeleitet wird, hat dieser sofort alle relevanten Daten zur Hand, ohne dass der Kunde sich wiederholen muss.
Unternehmen können mit Conversational AI und automatisierten Workflows einen großen Teil wiederkehrender Anfragen abfangen, sodass Agenten sich auf komplexe Kundenanliegen konzentrieren können. Dies führt zu höherer Kundenzufriedenheit, effizienterem Service und niedrigeren Kosten.
Anwendungsfall 2: Beantwortung von E-Mails durch KI-gestützte Wissensdatenbanken
Unternehmen mit hohem E-Mail-Aufkommen – beispielsweise Finanzdienstleister, öffentliche Verwaltungen oder große Handelsunternehmen – stehen vor der Herausforderung, täglich tausende Kundenanfragen effizient zu bearbeiten. Häufig müssen diese Anfragen manuell geprüft, priorisiert und an die richtigen Fachbereiche weitergeleitet werden.
Hier kommt KI-gestützte Automatisierung ins Spiel: Durch den Einsatz von Copilot und einer intelligenten Wissensdatenbank werden eingehende E-Mails automatisch analysiert, kategorisiert und passende Antworten vorgeschlagen.
So funktioniert es in der Praxis
Die Mitarbeiterin Lisa arbeitet in der Kundenbetreuung einer Versicherungsgesellschaft. Ihr Posteingang ist täglich mit hunderten Anfragen zu Policen, Schadensmeldungen und Vertragsänderungen überflutet. Damit Lisa sich nicht jede E-Mail einzeln ansehen und manuell weiterleiten muss, übernimmt Copilot für Service die automatische Analyse und Kategorisierung.
- Eine neue E-Mail trifft ein: Ein Kunde hat eine Nachricht mit dem Betreff „Anfrage zur Schadensmeldung“ gesendet. Die E-Mail enthält eine Beschreibung eines Unfalls sowie Anhänge mit Fotos und einer Schadensnummer.
- Natural Language Processing (NLP) erkennt den Inhalt der Nachricht und analysiert:
- Thema der Anfrage (z. B. Schadensmeldung, Vertragsänderung, allgemeine Frage)
- Dringlichkeit (z. B. akuter Schaden oder allgemeine Rückfrage)
- Relevante Schlüsselwörter und Anhänge
- Copilot erkennt: Es handelt sich um eine Schadensmeldung für eine Kfz-Versicherung. Die E-Mail wird automatisch in die richtige Warteschlange für Schadensmeldungen einsortiert.
- Copilot schlägt eine passende Antwort aus der Wissensdatenbank vor, die Lisa nur noch prüfen und versenden muss:
„Vielen Dank für Ihre Schadensmeldung. Ihr Fall wurde unter der Schadensnummer X123 erfasst. Unser Team wird sich innerhalb von 48 Stunden mit Ihnen in Verbindung setzen.“
Falls nötig, kann Lisa die Antwort anpassen oder erweitern, bevor sie die E-Mail versendet. Bei besonders kritischen Fällen kann Copilot eine automatische Eskalation an den zuständigen Sachbearbeiter empfehlen.
Falls eine E-Mail unklare Formulierungen oder mehrere Themen enthält, analysiert die KI den Inhalt und schlägt die beste Kategorisierung und Weiterleitung vor. Besonders dringende Fälle werden automatisch markiert und priorisiert.
Durch die KI-gestützte Verarbeitung von E-Mails sparen Unternehmen Zeit, Kosten und steigern gleichzeitig die Kundenzufriedenheit. Kunden erhalten schnellere Antworten, während Mitarbeiter von einer intelligenten Automatisierung profitieren.