{"id":4005,"date":"2021-05-19T10:00:40","date_gmt":"2021-05-19T08:00:40","guid":{"rendered":"https:\/\/customer-first-cloud.de\/?p=4005"},"modified":"2024-08-14T14:40:50","modified_gmt":"2024-08-14T12:40:50","slug":"ki-automatisierung-in-vertrieb-und-service-so-optimieren-sie-ihren-informationsfluss","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/customer-first-cloud.de\/service-cloud\/ki-automatisierung-in-vertrieb-und-service-so-optimieren-sie-ihren-informationsfluss\/","title":{"rendered":"KI-Automatisierung in Vertrieb und Service: So optimieren Sie Ihren Informationsfluss"},"content":{"rendered":"\n

Künstliche Intelligenz (KI) und Robotic Process Automation (RPA) spielen eine zunehmend wichtigere Rolle bei der Bearbeitung von Kundenaufträgen. In diesem Blogpost erkläre ich anhand eines Praxisbeispiels, wie Automatisierung und KI die Zusammenarbeit zwischen Vertrieb und Service – und somit das Kundenerlebnis – verbessert.Wie gut Unternehmen Ihre Kunden verstehen, hat direkten Einfluss auf die Qualität des Kundenservices – und damit auch auf die Beziehung des Kunden zum Unternehmen und dessen Produkten. KI-Systeme wie etwa Robotic Process Automation können Sie dabei unterstützen, bei der Auftragsabwicklung klare Zuständigkeitsbereiche zu schaffen und eine kundenfreundliche Leistungserfüllung zu ermöglichen.<\/p>\n

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KI, ML und RPA – ein Überblick über die wichtigsten Begriffe im Kontext des Kundenservice 4.0<\/h2>\n

Einige Begriffe tauchen im Zusammenhang mit automatisierten Kundenservicesystemen immer wieder auf:
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Machine Learning<\/strong><\/a> (ML, zu Deutsch „maschinelles Lernen“) ist ein Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz<\/strong> <\/a>(KI). Durch das Erkennen von Gesetzmäßigkeiten in Datensätzen sind ML-Systeme dazu im Stande, eigenständig Lösungen für vorliegende Probleme zu finden.<\/p>\n

Machine Learning wird daher häufig in Kombination mit Robotic Process Automation<\/strong><\/a> (RPA, zu Deutsch „Prozessautomatisierung durch Roboter“) genutzt. Letztere beschreibt die Automatisierung von Prozessen, die ehemals von Menschen ausgeführt wurden, mithilfe von (Software-)Robotern.<\/p>\n

KI, Machine Learning und RPA bilden gemeinsam die Grundlage des Kundenservice 4.0<\/strong>. Angelehnt an den Begriff Industrie 4.0<\/a> steckt dahinter eine digitalisierte, vernetzte und KI-unterstützte Kundenservice und -Supportstrategie.<\/p>\n

Praxisbeispiel: KI-unterstützte Verknüpfung von Kundenservice und Vertrieb in der Baustoffindustrie<\/h2>\n

Wie genau ein solcher KI-unterstützter, automatisierter Kundenservice aussehen kann und welche Vorteile sich daraus ergeben, möchte ich an einem Praxisbeispiel verdeutlichen:<\/p>\n

Die Ausgangssituation<\/h3>\n

Ein mittelständisches Unternehmen in der Baustoffindustrie wuchs infolge von steigender Nachfrage. Die unternehmenseigene IT wuchs jedoch nur sporadisch mit. Anstatt einer einheitlichen, harmonischen Systemlandschaft existierte eine Vielzahl an Insellösungen; die Systemlandschaft glich einem Flickenteppich. Daraus ergab sich eine Reihe von Problemen:<\/p>\n

Zeitaufwändige Instandhaltungen<\/h4>\n

Die Aktualisierung der einzelnen Lösungen sowie deren End-to-End-Integration in das ERP-System war umständlich und zeitaufwändig.<\/p>\n

Gehemmter Informationsfluss zwischen Vertrieb und Kundenservice<\/h4>\n

Zudem gestaltete sich die Öffnung einzelner Tools für externe Abteilungen und Partner schwierig. In der Baubranche ist es üblich, mit mehreren externen Vertriebspartnern zusammenzuarbeiten. Entsprechend benötigen letztere Zugriff auf gewisse Daten und Systeme. Weil die IT-Landschaft unseres Beispielunternehmens aus mehreren Insellösungen bestand, war diese Zusammenarbeitet nur erschwert möglich. Dies wirkte sich negativ auf die Zusammenarbeit zwischen Vertrieb und Kundenservice aus: Der Vertrieb war für das Einholen von Aufträgen zuständig, der Kundenservice für die Koordination des Warentransports zu den Baustellen der Auftraggeber. Der Umstand, dass die Softwarelösungen für Vertrieb und Service voneinander getrennt waren, erschwerte den Informationsfluss zwischen den Abteilungen und somit auch deren Zusammenarbeit.<\/p>\n

Ungeklärte Haftungsfragen und sinkende Kundenzufriedenheit<\/h4>\n

Aus der mangelhaften Zusammenarbeit zwischen Vertrieb und Service resultierten unklare Zuständigkeiten, ungeklärte Haftungsfragen und fehlende Absprachen hinsichtlich Lieferterminen und -orten. Ausgebliebene oder nicht zufriedenstellende Leistungen beim Kunden waren die Folge. Daraus resultierten Stornierungen; das Unternehmenswachstum litt.<\/p>\n

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Erfolg oder Fiasko? Die Kundenerfahrung entscheidet!<\/h3><\/div>

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