Vom Ticket zur Transformation: KI-gestützte Analyse von Support-Interaktionen als Schlüssel zu Effizienzsteigerung und einer besseren CX

Jeden Tag erhalten Unternehmen eine Flut von Informationen, die in Support-E-Mails, Chats und Serviceanrufen versteckt sind. Feedback ist allgegenwärtig. Und doch bleibt das meiste davon unberücksichtigt. Mittlerweile gibt es Technologien, mit denen KI Bücher zusammenfassen und menschliche Gespräche simulieren kann – aber warum gelingt es uns noch nicht, die Stimmung aus den Gesprächen zu extrahieren, die Kund:innen mit uns führen?

Seit Jahrzehnten sind Umfragen das Mittel der Wahl, wenn es darum geht, die Customer Experience (CX) zu verstehen und zu verbessern. Doch herkömmliche Umfragen erfassen nur einen Bruchteil der Kundenstimmen. Die Realität ist, dass das detaillierteste, ungefilterte und vor allem handlungsfähige Feedback oft in Gesprächen und Interaktionen mit dem Kundenservice zu finden ist. Dieser Quelle an Informationen befindet sich in Tickets und Transkripten, die in CRM-Systemen vergraben sind, auf die relevante Stakeholder wie Produkt-, Marketing- oder Führungsteams keinen Zugriff haben.

Den Wert von Support-Interaktionen erschließen

Der Kundenservice ist nicht mehr nur eine reaktive Funktion, sondern eine proaktive. Jedes „Wie setze ich mein Passwort zurück?“ oder „Der Login funktioniert nicht“ birgt das Potenzial, eine bessere Customer Journey zu gestalten.

Dank KI können wir heute riesige Mengen unstrukturierter Support-Daten analysieren: E-Mails, Chat- und Anrufprotokolle sowie Daten von Plattformen wie HubSpot, Meta, Salesforce und Co. in großem Umfang. Mit Tools, die auf natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und maschinellem Lernen basieren, können Unternehmen automatisiert die Gründe für eine Kontaktaufnahme ermitteln, Feedback nach Themen gruppieren, Stimmungen und aufkommende Probleme erkennen, bevor sie zu Krisen werden.

Laut einer aktuellen Capterra-Studie setzen in Deutschland bereits mehr als 55% der Unternehmen KI im Kundenservice ein. Damit liegt Deutschland weltweit an dritter Stelle. 60% dieser Unternehmen erwarten, dass KI die Kosten senken und die Effizienz verbessern wird. Produktivitätssteigerungen (61%) und die Verbesserung der Kundenzufriedenheit (49%) sind die am häufigsten genannten Vorteile. Dennoch gibt es nach wie vor Bedenken: Vertrauensverlust (43%) und Datenschutz (36%) sind Herausforderungen, die angegangen werden müssen, ebenso wie Transparenz.

Aber auch diese Bedenken übersehen einen wichtigen Punkt: KI muss immer noch von Menschen überwacht werden. Sie ersetzt keineswegs das menschliche Know How, sondern erweitert unsere Fähigkeit, zu verstehen und zu reagieren. KI ersetzt den Menschen nicht, sondern ist ein Werkzeug zur Verbesserung der menschlichen Leistung. Während Menschen sich durch emotionale Intelligenz, den Aufbau von Beziehungen und eine differenzierte persönliche Interaktion auszeichnen, bringt KI Stärken bei der Datenanalyse, der mehrsprachigen Kommunikation und der effizienten Bewältigung sich wiederholender Aufgaben mit. Kombiniert man dies, ist das Ergebnis keine Substitution, sondern eine Synergie.

Silos aufbrechen – eine Stimme bilden

Eine der größten verpassten Chancen im Bereich der Customer Experience ist die Fragmentierung von Kundendaten. Rückmeldungen aus Umfragen, NPS-Werten, Support-Tickets, sozialen Medien und Produktrezensionen liefern alle einen Teil der Geschichte, werden aber selten zusammen erzählt.

Obwohl der Kundenservice an vorderster Front der Kundeninteraktion stehen, ist er häufig von Marketing-, Vertriebs- und Produktteams getrennt. Diese Trennung schränkt nicht nur den Fluss wertvoller Insights ein, z.B. über wiederkehrende Beschwerden, unerfüllte Bedürfnisse oder neue Kundenerwartungen, sondern behindert auch die funktionsübergreifende Effizienz. Der Kundenservice ist eine wahre Fundgrube an qualitativen Daten, doch ohne die richtige Integration bleibt ihr Potenzial für eine breitere Unternehmensstrategie ungenutzt.

Durch die Zusammenführung von Support-Interaktionen mit herkömmlichen Feedback-Quellen können Unternehmen den Feedback-Kreislauf schließen und eine 360-Grad-Sicht auf ihre Kund:innen erstellen. Dieser einheitliche Ansatz ist nicht nur effizient, sondern strategisch. Er ermöglicht es Teams aus den Bereichen Service, Produkt, Marketing und Vertrieb auf Grundlage von Insights in Echtzeit zu handeln und kundenorientierte Entscheidungen zu treffen, die Kosten senken, die Kundenbindung fördern und Produkte/ Services verbessern.

Nehmen wir den Use Case des Breitbandanbieters Fibrus als Beispiel. Durch die Analyse von Support-Interaktionen mithilfe von KI erzielte das Unternehmen innerhalb von nur 8 Monaten bemerkenswerte Ergebnisse:

• NPS schnellte von -28 auf +56 in die Höhe
• Kundenkontakte mit dem Serviceteam gingen um 30% zurück
• Trustpilot-Bewertung hat sich mehr als verdoppelt, von 1,7 auf 3,9.

Die Erkenntnis daraus? Wenn nicht nur analysiert wird, was Kund:innen in Umfragen mitteilen, sondern auch, was sie in allen Support-Kanälen fragen, worüber sie sich beschweren und womit sie Herausforderungen haben, verwandelt sich Lärm in Wissen. Dies ist deshalb so wichtig, weil Unternehmen heute viel mehr als nur ein Feedback-Tool benötigen. Sie sind auf der Suche nach einer Lösung, die tiefere Einblicke und wertvolle Unterstützung bei der Entwicklung einer umsetzbaren Strategie zur Verbesserung der gesamten Customer Experience bietet.

Letztlich bietet die KI-gestützte Analyse die Vorteile einer kombinierten Lösung für zwei wichtige Ziele: die Verbesserung des Kundenservice an mehreren Berührungspunkten entlang der Customer Journey und die Verbesserung des Kundenerlebnisses als Gesamtpaket, was wiederum längerfristig Kosten spart.

Smarte Datenanalyse im Support mit Hilfe generativer KI

Die nächste Stufe des Verständnisses von Kundenfeedback wird durch generative KI erreicht, d.h. Tools, die Daten nicht nur analysieren, sondern mit ihnen interagieren. Ein Team kann historische Support-Daten abfragen, wie: „Was sind die drei größten Probleme, die neue Benutzer:innen in der ersten Woche melden?“ Statt darauf zu warten, dass ein Business-Intelligence-Team Dashboards erstellt, können Kundendienst- und CX-Expert:innen sofortige, umsetzbare Insights gewinnen. Diese Demokratisierung des Datenzugriffs ermöglicht schnellere Entscheidungen und intelligentere Lösungen.

Generative KI öffnet auch neue Türen in der Kundeninteraktion selbst, indem sie Kund:innen hilft, Probleme schneller zu lösen, Serviceagenten Antworten vorschlägt oder lange Interaktionen für eine effiziente Nachbereitung zusammenfasst.

Von reaktiv zu proaktiv: Unstrukturierte Daten als Goldmiene

KI-gestützte Analysen ermöglichen die frühzeitige Erkennung von Trends. Mit einem kontextsensitiven Warnsystem können Unternehmen wiederkehrende Probleme oder Mängel frühzeitig erkennen, bevor sie sich verbreiten oder die KPIs beeinflussen. Es ist ein Wechsel von reaktivem Service zu proaktivem CX-Design.

Außerdem können Unternehmen, durch das Verständnis der Ursachen für Support-Kontakte, Self-Service-Tools verbessern, die Dokumentation aktualisieren oder Produktprobleme beheben, was letztlich zu einer Reduzierung des Supportvolumens und der Betriebskosten führt.

KI als Wettbewerbsvorteil auf dem Vormarsch

Der Kundenservice ist nicht länger eine Kostenstelle, sondern ein Zuhörposten. Aber um Kund:innen wirklich zuhören zu können, braucht es mehr als Ticketsysteme und Zufriedenheitsstatistiken. Es braucht Intelligenz.

KI hilft dabei, aus den bereits vorhandenen Daten Insights zu gewinnen. Sie stellt die Verbindung zwischen den Schmerzpunkten der Kund:innen und den Geschäftsergebnissen her. Und wenn sie verantwortungsbewusst eingesetzt wird und der Schwerpunkt auf Transparenz, Datenschutz und menschlicher Kontrolle liegt, kann sie ein Maß an Kundenverständnis fördern, das vorher unerreichbar war.

Die Ergebnisse sind spürbar und messbar, z.B. die Steigerung der betrieblichen Effizienz und die allgemeine Erhöhung der Kundenzufriedenheit, verbunden mit Zeit- und Kosteneinsparungen durch Automatisierung und die Implementierung einer zentralen Lösung. Hinzu kommen die Vorteile des Zugriffs auf fundierte, datengestützte Entscheidungen, die sofort umsetzbar sind, durch Zusammenfassungen, und tiefe Einblicke in kritische Supportfragen. Und schließlich unterstützt KI-gestützte Analyse die Implementierung kontextsensitiver Unternehmens-KPIs für mehr Kontrolle, um Verbesserungen vorzunehmen, die sich auf die wichtigsten Metriken in jedem spezifischen Fall beziehen.

Mit all diesen potenziellen Vorteilen im Hinterkopf ist es klar, dass die Analyse von Support-Interaktionen mithilfe von KI für jedes Unternehmen, das es mit seiner Customer Experience ernst meint, nicht nur eine Chance, sondern eine Notwendigkeit ist.

Sie möchten mehr darüber erfahren wie Sie Support-Interaktionen mittels KI in datengestützte Insights verwandeln? In unserer Broschüre lesen Sie, wie Sie wie Sie den Kundenservice in den Mittelpunkt Ihrer Produkt- und Servicestrategie stellen: Broschüre herunterladen