KI-Call Center: Wie Telefonie und digitale Kanäle die CX formen

Trotz jahrelanger Innovationen und Investitionen in Self-Service und Chat bleibt die Telefonie ein kritischer Kanal für den Kundensupport, insbesondere bei komplexen oder hochemotionalen Problemen. Diese Realität verlagert den Fokus vieler Organisationen auf das KI-Call Center als moderne Lösung für steigende Kundenerwartungen. Kund:innen wünschen sich heute mehr denn je einen schnelleren und persönlicheren Service, unabhängig davon, welchen Kanal sie nutzen.

Dies übt einen erheblichen Druck auf Teams mit Kundenkontakt aus. Die Telefonie hat zwar einen hohen Stellenwert, ist aber auch der teuerste und am schwersten zu skalierende Kanal.

KI im Kundenservice definiert neu, wie Unternehmen effizienten, personalisierten und wertvollen Support leisten. Sie revolutioniert die Art und Weise, wie Probleme verstanden, Tickets weitergeleitet und gelöst sowie Kennzahlen über digitale CX-Kanäle einschließlich Telefonie erfasst werden.

Ob über Telefon- oder Digital-Kanäle – dieser Leitfaden untersucht, was ein KI-Call Center ist und wie es die KI-gesteuerte Customer Experience neu gestaltet. Sie lernen typische Anwendungsfälle, Vorteile, Best Practices und reale Beispiele von KI-Call Centern in Aktion kennen.

Mehr in diesem Leitfaden:

• Was ist ein KI-Call Center?
• Die Evolution der KI in Call Centern
• 10 Wege zur Nutzung von KI in Call Centern
• Vorteile der Nutzung von KI in Call Centern
• KI-Call Center vs. traditionelles Call Center
• Best Practices für die Einführung von KI in Call Centern
• Praxisbeispiele für KI in einem Contact Center
• Häufig gestellte Fragen
• Treffen Sie mit KI die richtige Entscheidung

Die Evolution der KI in Call Centern

Um wettbewerbsfähig (und effektiv) zu bleiben, müssen traditionelle Contact Center mit den technologischen Entwicklungen Schritt halten – allen voran mit der künstlichen Intelligenz (KI). Mit dem Fortschritt der KI-Funktionen haben sich die CX-Abläufe von manuellen, reaktiven Prozessen zu intelligenten, adaptiven Systemen entwickelt.

Vom manuellen Call-Routing zum KI-gesteuerten Routing

Das traditionelle manuelle Call-Routing ist meist regelbasiert und reaktiv. Anrufe werden an die Mitarbeiter:innen weitergeleitet, die gerade verfügbar sind, oder, noch schlimmer, durch starre IVR-Menüs geschleust, durch die sich Kund:innen mühsam navigieren müssen. Dies führt häufig zu langen Wartezeiten, hohen Transferraten und dazu, dass Kund:innen ihre Informationen nach jeder Weiterleitung wiederholen müssen. Darunter leidet die Erstkontaktlösung (First-Call Resolution, FCR).

Mit dem intelligenten, KI-gesteuerten Routing kann die KI Anrufe vor und während einer Interaktion mit einem CX-Mitarbeiter bewerten. Sie kann basierend auf Absicht, Stimmung, Historie und Kontext entscheiden, wohin der Kunde weitergeleitet werden soll. Dadurch erreichen Kundenanfragen den richtigen Mitarbeiter oder Lösungspfad wesentlich effizienter. Das Ergebnis sind weniger Weiterleitungen, schnellere Lösungen, weniger Frustration auf Kundenseite und eine bessere Nutzung der Mitarbeiter-Expertise.

Von manueller QA zu KI-gestützter Qualitätssicherung in großem Stil

Die manuelle Qualitätssicherung (QA) ist stichprobenartig und rückblickend. CX-Manager:innen überprüfen einen kleinen Teil der Anrufe und geben Tage oder manchmal Wochen später Feedback. Die Bewertung kann je nach Prüfer:in variieren, und da die Stichprobe begrenzt ist, bleiben große Lücken bei der Transparenz der Kundeninteraktionen bestehen.

Im Gegensatz dazu ist eine KI-gestützte Qualitätssicherung umfassend und kontinuierlich. KI wertet 100 Prozent der Interaktionen aus und bietet sofortige Transparenz bei Compliance-Risiken, Coaching-Möglichkeiten und außergewöhnlichen Leistungen. Die Bewertung wird konsistenter, da die zugrundeliegenden Benchmarks zentralisiert und einheitlich angewendet werden. Dies gibt CX-Verantwortlichen einen vollständigen Überblick über die Servicequalität und ermöglicht schnellere, gezieltere Verbesserungen der Customer Experience.

Vom reinen Mitarbeiter-Einsatz zum KI-gestützten Service-Management

In klassischen Call Centern sind die Mitarbeiter:innen für fast alle operativen und administrativen Aufgaben selbst verantwortlich. Sie müssen mühsam nach dem Kundenkontext suchen, Anrufe manuell dokumentieren und während jeder Interaktion durch mehrere Systeme navigieren. Diese administrative Belastung lenkt den Fokus von den Kund:innen ab, während Manager:innen die Echtzeit-Transparenz bei aktuellen Problemen, der Mitarbeiterleistung und der Kundenzufriedenheit fehlt.

Das KI-gestützte Service-Management löst dies, indem es Anrufe zusammenfasst, Kontext für die Mitarbeiter:innen einblendet und nächste Schritte vorschlägt. Dies verbessert das Mitarbeitererlebnis und ermöglicht es Ihren Teams, sich auf die wirklich wichtige Arbeit zu konzentrieren: empathische, wertvolle menschliche Interaktionen zu führen, die Vertrauen aufbauen und komplexe Probleme lösen.

Von historischen Berichten zu Echtzeit-Einblicken

Traditionelle Analysen basieren auf historischen Berichten, die über wöchentliche oder monatliche Zusammenfassungen geliefert werden. Diese nachgelagerten Indikatoren machen es schwer, Probleme frühzeitig zu erkennen oder rechtzeitig Gegenmaßnahmen zu ergreifen.

Indem die KI jede Interaktion analysiert, gewinnen CX-Teams Echtzeit-Einblicke in neue Trends, Verschiebungen in der Kundenstimmung und potenzielle Abwanderungsrisiken. Dies ermöglicht es CX-Verantwortlichen, proaktiv zu handeln, schnellere Entscheidungen zu treffen, früher einzugreifen und den Bedarf, das Anrufvolumen sowie aufkommende Probleme genauer vorherzusagen. Das Call Center wird so zu einer intelligenten Echtzeit-Engine statt zu einer reinen Reporting-Funktion.

Zusammenfassend haben diese Entwicklungen KI zu einem Fundament moderner Call Center gemacht. Sie verwandelt diese von reaktiven Service-Hubs in skalierbare, datengestützte Motoren für die Customer Experience.

10 Wege zur Nutzung von KI in Call Centern

Nachdem wir die Entwicklung der KI am Arbeitsplatz beleuchtet haben, betrachten wir nun genau, wie Sie diese Technologie im täglichen Betrieb nutzen können.

1. Komplexe Probleme mit KI-Agenten lösen

KI-Agenten können Teams in Zeiten mit hohem Anrufaufkommen entlasten, in denen Mitarbeiter:innen sonst überfordert wären und sich Lösungen verzögern würden.

Sie tun dies, indem sie mehrstufige Anfragen autonom bearbeiten. Probleme werden erst dann an menschliche Mitarbeiter:innen eskaliert, wenn ein Gespräch Empathie, Urteilsvermögen oder eine Ausnahmebehandlung erfordert. Durch die Nutzung von Signalen wie Absicht und Stimmung können KI-Agenten präzise antworten und Interaktionen im Fluss halten. In einigen Fällen ist es möglich, über 80 percent der Kundeninteraktionen zu automatisieren, wodurch Ihre CX-Mitarbeiter:innen Zeit für die Anrufe gewinnen, die menschliche Zuwendung erfordern.

Dies erhöht die Lösungsrate, die Containment-Rate und die Kundenzufriedenheit (CSAT).

2. Das Call-Routing verbessern

KI kann auch dazu beitragen, lange Bearbeitungszeiten und häufige Weiterleitungen zu reduzieren, die durch ein rein verfügbarkeitsbasiertes manuelles Call-Routing entstehen.

Mit intelligentem Routing leitet die KI Anfragen automatisch an die Mitarbeiter:innen oder Teams weiter, die für die Unterstützung des jeweiligen Kunden am besten geeignet sind. Anstatt sich auf statische Regeln zu verlassen, berücksichtigt die KI Signale wie die Kundenabsicht, die Stimmung, die Sprache und frühere Interaktionen, um Routing-Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Indem Kund:innen von Anfang an mit Mitarbeiter:innen zusammengebracht werden, die über das richtige Fachwissen verfügen, können Teams die durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) sowie die Transferraten senken und gleichzeitig die Erstkontaktlösung (FCR) verbessern.

3. Qualitätskontrolle bei Anrufen durchführen

Die manuelle Qualitätssicherung (QA) beruht auf der Überprüfung kleiner Stichproben von Anrufen, wodurch viele Probleme unbemerkt bleiben und Feedback oft zu spät kommt. Ein KI-gestütztes Mithören von Anrufen hebt diese Einschränkung auf und bewertet jede Interaktion hinsichtlich Qualität, Compliance und Leistung.

Mit KI können Teams:

• KI-generierte Transkripte überprüfen, um Gespräche im Detail zu analysieren und Verbesserungsbereiche zu identifizieren.
• Einblicke in großem Stil auswerten, um Call-Center-Kennzahlen zu verfolgen, Trends aufzudecken und wiederkehrende Probleme oder Verschiebungen in der Kundenstimmung zu erkennen.
• Die Mitarbeiterleistung konsistent bewerten und sie mit den Kundenservicezielen sowie Benchmarks abgleichen.

Dies erhöht Ihre QA-Abdeckung, verbessert die Effektivität des Coachings und stärkt die Compliance.

4. Self-Service und Wissensmanagement unterstützen

Wenn es für Ihre Kund:innen schwierig ist, Antworten auf häufige Fragen zu finden, oder wenn Ihre Wissensdatenbank lückenhaft ist, bleibt ihnen keine andere Wahl, als sich an ein menschliches Teammitglied zu wenden. Dies treibt das Anrufvolumen in die Höhe und lenkt Mitarbeiter:innen von komplexeren Problemen ab.

Das KI-gestützte Wissensmanagement löst dies, indem es präzise und aktuelle Informationen in Echtzeit bereitstellt – sowohl für Kund:innen, die Self-Service nutzen, als auch für Mitarbeiter:innen während Live-Interaktionen. Indem Antworten leichter auffindbar und konsistenter werden, verbessert KI den Self-Service-Erfolg und optimiert die Art und Weise, wie Wissen erstellt, gepflegt und angewendet wird.

Dadurch können Teams das Anrufvolumen reduzieren, die Kosten pro Kontakt senken und Routineanfragen auf schnellere, effizientere Lösungspfade umleiten.

5. Die Nachbereitungszeit von Anrufen verkürzen

Die Nachbereitung nach einem Telefonat ist einer der größten Treiber für eine längere durchschnittliche Bearbeitungszeit (AHT) und die Ermüdung der Mitarbeiter:innen. Dies gilt insbesondere dann, wenn Mitarbeiter:innen Interaktionen manuell dokumentieren und den Kontext über verschiedene Systeme hinweg zusammensuchen müssen.

Ein KI-Call Center kann dieses Problem für die Mitarbeiter:innen auf zwei Wegen lösen:

• Anrufzusammenfassungen: KI kann automatisch präzise Zusammenfassungen erstellen, die Kernpunkte, Themen und wichtige Informationen wie Kundenbeschwerden sowie erforderliche Folgemaßnahmen identifizieren.

• Anruftranskripte: KI stellt vollständige Transkripte für jede Interaktion bereit, sodass Mitarbeiter:innen und CX-Verantwortliche ein verlässliches Protokoll zum Überprüfen, Nachschlagen oder für Coachings erhalten.

Durch die Automatisierung von Nachbereitungsaufgaben können Teams die AHT senken, die Produktivität der Mitarbeiter:innen steigern und die Zeit bis zur Lösung verkürzen.

6. Das Kundenverhalten verstehen

Teams fehlt oft die nötige Transparenz, wenn es um die Stimmung und die Absichten der Kund:innen während eines Anrufs geht. Ohne diesen Kontext kann es für Mitarbeiter:innen schwierig sein, im jeweiligen Moment effektiv zu reagieren.

KI hilft hierbei, indem sie Merkmale wie Tonfall, Sprache und Formulierungen in Live-Gesprächen oder aufgezeichneten Konversationen analysiert, um die Kundenstimmung sichtbar zu machen. Dies gibt den Mitarbeiter:innen ein besseres Verständnis dafür, wie sich ein Kunde fühlt und was er benötigt. Mitarbeiter:innen können dann ihren Ansatz anpassen, angemessener reagieren und Situationen bei Bedarf deeskalieren.

Durch das Verstehen des Kundenverhaltens in Echtzeit können Teams die Eskalationsraten senken, die Lösungsqualität verbessern und die Kundenzufriedenheit (CSAT) steigern.

7. Interaktionen mit einem KI-Copiloten unterstützen

Das Finden der richtigen Informationen mitten im Gespräch kann für CX-Mitarbeiter:innen eine Herausforderung sein. Ein KI-Copilot kann dies lösen, indem er basierend auf dem Kontext in Echtzeit relevante Informationsempfehlungen einblendet. Dies erhöht nicht nur die Sicherheit und Konsistenz der Mitarbeiter:innen, sondern senkt auch die AHT und verbessert die FCR.

8. Die Leistung und Interationsqualität überwachen

Für Manager:innen kann es schwierig sein, eine durchgängig objektive Sicht auf die Mitarbeiterleistung über alle Anrufe hinweg zu behalten. Mit KI-gestützter Leistungsüberwachung und Trendkennung ist dies kein Problem mehr. Da 100 Prozent der Anrufe von der KI ausgewertet werden, können Manager:innen wichtige Kennzahlen wie die AHT verfolgen sowie Schulungs- und Supportbedarfe identifizieren, ohne sich auf verzögerte oder stichprobenbasierte Prüfungen verlassen zu müssen.

9. Daten für intelligentere Entscheidungen analysieren

In einem traditionellen Call Center verlassen sich Manager:innen oft auf veraltete Berichte und unvollständige Daten, selbst wenn sie einen halbwegs konsistenten Leistungsüberblick haben. KI ändert dies, indem sie Interaktionsdaten im großen Stil analysiert und Muster, Risiken sowie aufkommende Probleme im gesamten Betrieb aufzeigt.

Dies erhöht die Genauigkeit von Prognosen, der Bedarfsplanung und von Abwanderungsindikatoren erheblich, sodass Manager:innen fundiertere Entscheidungen über die Ressourcenverteilung und Schulungsprioritäten treffen können.

10. Konversationelle IVRs implementieren

Menübasierte interaktive Sprachantwortsysteme (IVR) können Kund:innen frustrieren und die Abbruchraten erhöhen. Konversationelle IVRs verändern dieses Erlebnis, indem sie es Kund:innen ermöglichen, ganz natürlich zu sprechen, anstatt sich durch starre Menüs zu klicken.

Basierend auf konversationeller KI können diese Systeme einfache Anfragen automatisch lösen und komplexere Probleme zielgerichtet weiterleiten. Dies steigert die Containment-Rate, reduziert Gesprächsabbrüche und senkt den Kundenaufwand auf dem Weg zur Lösung.

Vorteile der Nutzung von KI in Call Centern

Die Einführung von Software für ein KI-Call Center bringt verschiedene Vorteile für Service-Teams und ihre Kund:innen mit sich, darunter:

• Eine konsistentere CSAT: KI hilft dabei, die Servicequalität über alle Interaktionen hinweg zu standardisieren, indem sie Weiterleitungen reduziert, die Routing-Präzision verbessert und schnellere Lösungen unterstützt. Sie ermöglicht zudem einen 24/7-Support für Routineanfragen und dringende Probleme. Infolgedessen verzeichnen Teams oft konsistentere CSAT-Werte über alle Kanäle und Touchpoints hinweg.
• Gesteigerte Mitarbeiterproduktivität: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Unterstützung der Mitarbeiter:innen in Echtzeit ermöglicht KI Ihrem Team, mehr Interaktionen ohne zusätzliche Arbeitsbelastung zu bewältigen. Unternehmen berichten häufig von Produktivitätssteigerungen – oft von über 25 Prozent –, da Mitarbeiter:innen weniger Zeit mit administrativen Aufgaben und mehr Zeit mit der Lösung von Kundenproblemen verbringen.
• Skalierbare Abläufe mit schnellerer Time-to-Value: KI ermöglicht es Call Centern, Support-Abläufe zu skalieren, ohne neue Komplexität einzuführen. Dank vorgefertigter Workflows und Automatisierungen kann Ihr Team die Kapazitäten schnell erweitern und in manchen Fällen KI-gestützte Funktionen in Tagen statt Monaten bereitstellen.
• Niedrigere Betriebskosten: KI senkt die Kosten pro Kontakt, indem sie Routineanfragen abfängt, die FCR verbessert und wiederholte Kontaktaufnahmen minimiert. Viele Unternehmen berichten von einer Reduzierung der Betriebskosten um bis zu 20 Prozent als Ergebnis von mehr Automatisierung und Effizienz.
• Automatisierte Qualitätsüberwachung im großen Stil: KI ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung von Anrufen bei 100 Prozent der Interaktionen, was die Servicequalität verbessert, ohne auf manuelle Stichproben angewiesen zu sein. Dies unterstützt ein konsistenteres Coaching und senkt das operationelle Risiko.
• Tiefere Einblicke in Interaktionen: Mit vorausschauenden Einblicken in Echtzeit helfen KI-Call Center den Teams, aufkommende Probleme, Verschiebungen in der Kundenstimmung, potenzielle Abwanderung und Änderungen des Bedarfs früher zu erkennen. Dies erleichtert es, den Personalbedarf vorherzusagen, vorausschauend zu planen und proaktiv zu handeln, bevor Probleme eskalieren.

Zusammen bieten diese Vorteile den CX-Teams die Effizienz, Transparenz und Konsistenz, die sie benötigen, um bessere Kundenerlebnisse in großem Stil bereitzustellen.

KI-Call Center vs. traditionelles Call Center

Best Practices für die Einführung von KI in Call Centern

Unabhängig davon, ob Sie ein Unternehmen für AI as a Service (AIaaS) nutzen (einen Drittanbieter, der die KI-Technologie im Abonnement bereitstellt) oder eine eigene KI-gestützte Call-Center-Software einsetzen – wir empfehlen die folgenden Best Practices für die Einführung von KI in Call Centern.

Definieren Sie Ihre Ziele und Vorgaben

Setzen Sie sich SMART-Ziele für den Kundenservice, die spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden sind, und definieren Sie klare Kundenservice-Ziele, die zu den Anforderungen Ihres Unternehmens passen. Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Initiativen bestimmten Zwecken dienen, wie etwa der Steigerung der Kundenzufriedenheit, der Senkung von Kosten oder der Erhöhung der Mitarbeiterproduktivität.

Bieten Sie Mitarbeiterschulungen und Change-Management-Strategien an

Bieten Sie fundierte Call-Center-Schulungen an, damit die Mitarbeiter:innen lernen, wie sie die neu eingeführten KI-Tools effektiv und ethisch nutzen können, und scheuen Sie sich nicht, bewährte Change-Management-Modelle zu nutzen, um diesen Fortschritt zu begleiten.

Nutzen Sie individuelle und organisationale Modelle, um die Bedeutung ihrer Rollen im Unternehmen hervorzuheben, die Angst vor Ersetzung zu nehmen und die Akzeptanz von KI zu fördern. Nutzen Sie diese Zeit zudem, um alte und neue Call-Center-Kompetenzen wie technische Versiertheit und Kommunikation auszubauen, was alle Facetten Ihres Service verbessert.

Gewährleisten Sie Datenschutz und Datensicherheit

Halten Sie die Vorschriften zum Schutz von Kundendaten strikt ein und implementieren Sie robuste Sicherheitsmaßnahmen, um die von KI-Systemen verarbeiteten Daten zu schützen. Setzen Sie zudem auf KI-Transparenz, damit Ihre Kund:innen genau wissen, welche Daten Sie erheben (und warum), wie Sie diese nutzen und wie lange sie gespeichert werden.

Bewerten und überwachen Sie die KI-Leistung

Überwachen Sie die KI-Leistung regelmäßig und sammeln Sie Feedback für fortlaufende Optimierungen. Dies ermöglicht es Ihnen, KI-Modelle, Workflows und Prozesse basierend auf Rückmeldungen und sich ändernden Geschäftsanforderungen kontinuierlich zu verfeinern.

Fokussieren Sie sich auf die Personalisierung

Behalten Sie die Personalisierung stets im Blick, um Interaktionen an die Erwartungen und Vorlieben der Kund:innen anzupassen. Erlauben Sie Ihren KI-Tools den Zugriff auf historische Daten und frühere Interaktionen aus Ihren einheitlichen Arbeitsbereichen, um Gespräche und Antworten zu steuern. Mitarbeiter:innen können KI auch nutzen, um Antworten in Call-Center-Skripten basierend auf Stimmung und Bedarf zu personalisieren.

Integrieren Sie die KI in Ihre bestehende Servicelösung

Stellen Sie sicher, dass Sie KI-Tools wählen, die zu Ihren aktuellen Geschäftsanforderungen, CX-Strategien und Ihrer Service-Software passen. Testen Sie die Funktionen und Kapazitäten jedes Tools gründlich, bevor Sie sich entscheiden, um die Leistung zu optimieren und die Integration zu vereinfachen.

Praxisbeispiele für KI in einem Contact Center

Von der Gesundheitsbranche bis zum Finanzsektor und jeder Branche dazwischen – hier sind einige reale Beispiele für den Einsatz von KI in einem Contact Center.

CNH Care

CNH Care ist ein Anbieter von End-to-End-Gesundheitslösungen, der Call-Center-KI einsetzt, um sicherzustellen, dass keine Anrufe verloren gehen, während gleichzeitig ein CSAT-Wert von 96 Prozent gehalten wird. Das Unternehmen nutzt KI-gestützte Tools, um das Ticket-Routing zu automatisieren, den proaktiven Support zu optimieren, Wartezeiten zu verkürzen, abgebrochene Anrufe zu überwachen und fast sofortige Rückrufe durch Mitarbeiter:innen zu ermöglichen.

Netwealth

Als eines der führenden Finanzunternehmen Australiens nutzt Netwealth Call-Center-KI, um das gestiegene Anfragevolumen und die hohen Kundenerwartungen zu bewältigen. Dank eines KI-Call Centers erreichen Netwealth-Kund:innen innerhalb von 60 Sekunden ein Teammitglied, und die Mitarbeiter:innen lösen fast 99 Prozent der Call-Tickets beim ersten Kontakt. Zudem wickelt das Unternehmen mehr als 20 000 Anfragen im Monat ab und automatisiert gleichzeitig die Aufzeichnung, Speicherung und den Zugriff auf Anrufe.

Wyze Labs

Der Smart-Home-Innovator Wyze Labs nutzt ein einheitliches, Omnichannel-Contact-Center, um die Skalierung zu optimieren und die Gemeinkosten zu senken. Seit der Einführung von Zendesk verzeichnet Wyze Labs eine Steigerung der Anrufannahme um 78 Prozent und eine drastische Verkürzung der Zeit für die Erstkontaktlösung von einer Woche auf eine Stunde.

Häufig gestellte Fragen

Treffen Sie mit KI die richtige Entscheidung

Durch die Kombination von KI-Agenten, Echtzeit-Unterstützung für Mitarbeiter:innen und automatisierten Qualitätsanalysen können Organisationen höhere Anrufvolumina bewältigen und die Betriebskosten senken. Gleichzeitig befähigt KI die CX-Teams, bei steigender Nachfrage persönlichere Kundenerlebnisse zu bieten.

Da Telefon- und digitale Kanäle immer weiter zusammenwachsen, erleichtern KI-Call Center die effiziente Unterstützung komplexer, kritischer Gespräche. Zudem erhalten die Mitarbeiter:innen genau den Kontext und die Anleitung, die sie benötigen, um empathisch und selbstbewusst aufzutreten.