Was macht einen guten Service Desk aus? Die Erreichbarkeit, die First-Fix-Rate, die Reaktions- sowie Betriebszeiten. IT-Service Desk Anbieter*innen, die diese Faktoren im Blick haben, sind in Sachen Servicequalität vermeintlich gut aufgestellt. Um aber eine gleichbleibend hohe Qualität zu gewährleisten, müssen die Servicestrategien kontinuierlich angepasst und die eingesetzten Technologien stets weiterentwickelt werden. Wir zeigen, wie Sie mit künstlicher Intelligenz (KI) und Xperience Level Agreements (XLAs) Ihren Service Desk verbessern können. 

KI im Service Desk 

KI findet im Bereich IT-Service zahlreiche Einsatzmöglichkeiten. So können Chatbots dabei helfen, Anfragen automatisiert zu beantworten, indem sie auf vorhandene Wissensquellen zurückgreifen, und in einem Self Service Portal (FAQ) können Anwender*innen selbstständig Antworten auf ihre Anfragen finden. 

Es hat lange gedauert, bis sich der Einsatz von KI im IT-Servicebereich bewährt hat, aber heutzutage werden Chatbots und Self Service Portale oft standardmäßig für Service Desk Dienstleistungen angeboten. 

Vor- und Nachteile von KI 

Und das ist von Vorteil. Schließlich bietet KI gute Möglichkeiten, einen Service Desk zu optimieren: Beispielsweise durch eine höhere Effizienz, eine Verringerung der wiederholenden Aufgaben und einen verbesserten Kundenservice. 

Allerdings bringt KI auch einen entscheidenden Nachteil mit sich: Den fehlenden persönlichen Kontakt.

Telefon bevorzugt 

Die Erfahrung in unseren Service Desks bei RDS CONSULTING zeigt, dass Anwender*innen nach wie vor das persönliche Gespräch bevorzugen. So kommt ein Großteil der Anfragen, trotz digitaler Kanäle wie eMail oder Chat, immer noch über den Kanal „Telefon“ bei uns an. 

Diese Erfahrung bestätigt auch die PIDAS Benchmark Studie „Kundenservice im digitalen Zeitalter“. Mehr als ein Drittel der befragten Unternehmen geben an, dass über 50 % des gesamten Volumens der Kundenanfragen über den Kanal „Telefon“ eingehen.¹

Das Gespräch: digital vs. persönlich 

KI bietet auch hierfür eine Lösung. Sprachdialogsysteme, Interactive Voice Response (IVR), stellen eine Alternative zum klassischen Telefonat dar und unterstützen die Live-Agenten und -Agentinnen. Das IVR-System führt den anrufenden User mittels vordefinierter Fragen und Antworten durch ein festgelegtes, digitales Gespräch. Dabei kategorisiert dieses die Anfrage und weist sie dem*der richtigen Ansprechpartner*in zu. 

Das spart Zeit und Kosten für den Service Desk. Außerdem können Anfragen jederzeit angenommen werden, auch wenn alle Service Mitarbeiter*innen im Gespräch sind. Allerdings hat das digitale Gespräch einen entscheidenden Nachteil: Der User muss auf das Sprachdialogsystem reagieren, er kann seine Anfrage nicht frei schildern. Das kostet Zeit sowie Geduld und führt schließlich zu Frust. 

Wir alle kennen das Beispiel aus dem Alltag: Das elektronische Sprachmenü einer Hotline, das uns auffordert, die Eins, Zwei oder Drei zu wählen, um von einem zum nächsten Menüpunkt zu gelangen. Das begeistert nicht, sondern führt zu Unzufriedenheit.

KI im RDS Service Desk 

Wir bei RDS CONSULTING haben uns daher für einen Voicebot entschieden, der unsere Kollegen und Kolleginnen im Service Desk unterstützt. Dieser bietet den Vorteil, dass der User sein Anliegen offen schildern kann. Dabei analysiert der digitale Helfer die Anfrage und liefert schließlich die passende Antwort. Nicht der User reagiert auf den Voicebot, sondern der Voicebot auf den User.  

Der natürlich-sprachliche Voicebot 

Bezieht sich die Anfrage auf ein gängiges Problem, z.B. „Wieso druckt mein Drucker nicht?“, kann der digitale Serviceagent die Anfrage direkt beantworten. Damit erhalten Anwender*innen sofort die Lösung. Der intelligente Sprachroboter lernt bei jeder Anfrage dazu. Mit der Zeit kann er immer mehr Anfragen selbstständig beantworten. 

Kommt der Roboter tatsächlich an den Punkt, dass er nicht mehr weiterhelfen kann, so vermittelt er den User direkt an einen Live-Agenten oder eine Live-Agentin, ohne Wartezeit.

Durch den Einsatz des Voicebots können die Anfragen in natürlicher Sprache sofort bearbeitet werden. Das trägt erheblich zur Kundenzufriedenheit bei. Zudem werden wiederkehrende Fragen automatisiert beantwortet. Dadurch können sich unsere Service Desk Mitarbeiter*innen auf die komplexeren Fragestellungen und bei Bedarf, auf das persönliche Gespräch konzentrieren. 

Kundenerlebnis & Kundenerfahrungen mit XLAs bestimmen 

Mit dem Einsatz von KI kann das Kundenerlebnis und die Kundenerfahrung eines Service Desks enorm gesteigert werden. Aber wie lässt sich das messen? Woher weiß ich, dass meine Kunden und Kundinnen den Service als positiv empfinden?  

RDS CONSULTING setzt dabei auf XLAs. XLAs ermöglichen es uns, das Kundenerlebnis und die Kundenerfahrung zu bewerten, indem die „gefühlte“ Servicequalität, die schlussendlich bei den einzelnen Kunden und Kundinnen ankommt, gemessen wird. 

Die gefühlte Servicequalität

Dabei werden die Ergebnisse und Ereignisse, die das Kundenerlebnis oder auch die Kundenerfahrungen bestimmen, in den Mittelpunkt unserer Betrachtungen gestellt.

Das erreichen wir durch:

So schulen wir unsere Live-Agent und Live-Agentinnen durch ein spezielles Kommunikationstraining. Hier lernen sie, im Gespräch auf Stimmungsänderungen des Users zu achten, diese einzuordnen und entsprechend zu reagieren. Damit können wir den Fokus auf die Bedürfnisse der Kunden und Kundinnen legen.

XLAs und SLAs – die perfekte Kombination

XLAs stellen somit die optimale Ergänzung zu den Service Level Agreements (SLAs), also die technisch gemessenen Kennzahlen wie Erreichbarkeit, First-Fix-Quoten, Reaktionszeiten sowie Betriebszeiten, dar. In Kombination ermöglichen XLAs und SLAs die aussagekräftige Bewertung eines Services Desks – so wissen Sie wirklich, ob der Service von hoher Qualität ist, die auch bei Ihren Kunden und Kundinnen ankommt.

Quelle

¹PIDAS Benchmark-Studie „Kundenservice im digitalen Zeitalter“, S. 36. https://www.pidas.com/hubfs/Benchmark-Studie_2020_PIDAS_ZHAW.pdf?hsCtaTracking=f39a4a84-1dad-47ef-ba44-ff6cc6ad8cce%7C468073b7-a2bd-4eec-9943-232a0d99265c (Stand 13.08.2021)