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Maschinelles Lernen zur Unterstützung von Vertrieb, Marketing und Kundendienst

Veröffentlicht 20 Juni, 2020

Gibt es im Zeitalter des Verbrauchers tatsächlich neue Wege zur Optimierung der Prozesse und Ansätze zur Gestaltung des Kundenerlebnisses, um einen angenehmen Kundenservice zu bieten und aus geschäftlicher Sicht effizient zu bleiben?

Die größte Herausforderung besteht nach wie vor darin, den Wert großer Mengen von Kundenerkenntnissen zu steigern. Während die Zahl der Kundenanfragen zunimmt, können die Vertriebs-, Marketing- und Kundendienstteams einfach nicht mithalten. Das führt dazu, dass sich Unternehmen nicht an die Bedingungen der SLAs halten, wodurch sie Möglichkeiten zur Steigerung der Konversionsraten verpassen und Kunden verlieren.

An dieser Stelle kommt Maschinenlernen (ML) ins Spiel. Mit ML ausgestattete Plattformen für die Verwaltung von Anfragen ziehen versteckte Vorteile aus einer Flut von Kundendaten, indem sie Anfragen priorisieren und sicherstellen, dass sie in die richtigen Hände gelangen, alle wertvollen Daten auf Knopfdruck zur Verfügung stellen, die Antwortzeiten verkürzen und vieles mehr.

Customer_request_processing_WaveAccess

Generierung von Umsatz und Gewinnspanne

Lassen Sie uns einige Beispiele anführen, um den Rahmen abzustecken.

  • Stellen Sie sich ein Unternehmen vor, das Flugtickets online verkauft. Dabei ist es von entscheidender Bedeutung, zu wissen, welche der Kunden die Transaktion tatsächlich abschließen und wer die Tickets mit der besten Gewinnspanne kaufen wird. De facto erzielte unser Kunde - das Fluggroßhandelsunternehmen - in diesem Fall ein Umsatzwachstum von 17 % in nur 6 Monaten, da ML bei der Suche nach qualitativ hochwertigen Leads behilflich sein konnte, die in erster Linie vom Verkaufsteam bearbeitet werden sollten.

Wie in so vielen Fällen geht es hier sehr stark darum, wie wir unsere Zeit verbringen und mit welchen Aktivitäten. Nicht in jedem Fall ist das Ergebnis so gewinnbringend.

  • Ein weiteres Beispiel ist ein Wartungsdienstunternehmen, das Reparaturarbeiten an Geräten durchführt. Es kann täglich bis zu 3000 Reparaturaufträge verarbeiten. Selbst wenn die meisten unter Garantie stehen und daher hinsichtlich der Gewinnspanne nicht sehr interessant sind, entwickeln sich bis zu 20 % davon zu Fällen, die nicht mehr unter die Garantie fallen und daher zu Anfragen mit hoher Gewinnspanne werden.

Maschinelles Lernen ist in der Lage, verschiedene Arten von Fällen zu erkennen und zu klassifizieren und dafür zu sorgen, dass jedem Fall die gebührende Aufmerksamkeit und Expertenressourcen zuteil werden.

Fokus und Tempo beibehalten

Durch die Zeitersparnis bei der Analyse und Kategorisierung von Anfragen und der Bewertung notwendiger Aktivitäten sparen Unternehmen nicht nur Geld, sondern sie sind auch in der Lage, dies zu tun:

  • Eine effektivere Ressourcenkontrolle erreichen
  • Das Serviceniveau anheben
  • Die Kunden bei Laune halten, indem ihnen ein besseres, nahtloses Kundenerlebnis geboten wird, das ihre Erwartungen entweder erfüllt oder übertrifft

Ein finanzielles und markenerweiterndes Traumszenario.

Auch in Bezug auf den Verkauf ist bekannt, dass eine schnelle Reaktion der Schlüssel zum Erfolg ist. Dasselbe gilt für jede Online-Kundenanfrage. Einige Beispiele zeigen, dass sich die Konversionsraten verdoppeln können, wenn eine Verkaufschance innerhalb von 15 Minuten nach der Anfrage wahrgenommen wird.

Ihre potenziellen Kunden kennen

Das Hauptproblem besteht darin, festzustellen, ob es sich um einen Interessenten oder einen tatsächlichen Kunden handelt. Natürlich kann man argumentieren, dass ein Kunde erst dann ein Kunde ist, wenn er einen tatsächlichen Kauf getätigt hat.

Aber es gibt große Unterschiede in Bezug auf Interessenten – manche möchten nur schaufensterbummeln, während andere bereit sind, ein Geschäft abzuschließen, wenn sie mit dem, was sie sehen und hören, zufrieden sind. Maschinelles Lernen ist in der Lage, zu definieren, wer wer ist, indem es Texte in E-Mails und Anfragen analysiert und nach Verhaltensmustern sucht – z. B. können bestimmte Wörter Indikatoren für Bedürfnisse, Wünsche, Anforderungen oder Empörung sein.

Maschinelles Lernen ist die perfekte Vorstufe für alle Anfragen, ob es sich nun um Verkauf oder Service handelt. Es kann dabei helfen, die besten Ressourcen und den effektivsten Weg zur Bearbeitung von Anfragen aufzuzeigen, und das Beste daran: Mitarbeiter müssen sich nicht gefährdet fühlen. ML ersetzt sie nicht, sondern macht ihre Arbeit nur relevanter und effizienter, indem es ihnen bei ansonsten trivialen Aufgaben hilft.

WaveAccess entwickelt Systeme, die auf maschinellem Lernen basieren und eingehende Kundenanfragen verteilen sowie effizient bearbeiten. Einzelheiten und Erfolgsgeschichten finden Sie hier.

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