Tag Archiv: Dienst Copilot

  1. Aquant erhält von der Analystenfirma Frost & Sullivan die Auszeichnung "2023 Technology Innovation Leadership Award".

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    Schöpfer des generativen KI-Tools "Service Co-Pilot", das in der nordamerikanischen Service-Intelligence-Branche als Klassenbester gilt

    Aquantein Anbieter von KI-Software für Unternehmen, der Kundendienstlösungen für Hersteller und Wartungsbetriebe komplexer Anlagen anbietet, wurde von Frost & Sullivan, einem US-amerikanischen Analystenunternehmen, mit dem "2023 Technology Innovation Leadership Award" ausgezeichnet. Aquant wurde als führendes Unternehmen in der nordamerikanischen Service-Intelligence-Branche anerkannt. Frost & Sullivan ist der Ansicht, dass die Service Co-Pilot-Plattform von Aquant die Arbeitsweise von Kundendienstteams in verschiedenen Branchen grundlegend umstrukturieren könnte.ustrien. Unternehmen wie Hologic, Ricoh und Canon setzen Aquant bereits ein, um die Maschinenverfügbarkeit zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu steigern und die Servicekosten zu senken.

    "Diese Auszeichnung spiegelt das Engagement unseres Teams bei der Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz wider, um die größten Herausforderungen der Branche zu bewältigen", so Shahar Chen, CEO und Mitbegründer von Aquant. "Ich bin unglaublich dankbar und stolz auf unser zukunftsorientiertes Team, das mit seiner harten Arbeit unsere Vision Tag für Tag in die Realität umsetzt. Ich danke auch unseren innovativen Kunden von ganzem Herzen dafür, dass sie uns ihr Vertrauen schenken und uns dabei unterstützen, ihre Ziele zu erreichen."

    Aquant und seine Produktangebote wurden im Rahmen eines strengen Analyseprozesses untersucht, wobei Frost & Sullivan die Fähigkeiten des Unternehmens im Bereich der Service Intelligence feststellte. Aquant wurde anhand seiner technologischen Leistung und seiner geschäftlichen Auswirkungen bewertet. 

    Frost & Sullivan hat speziell Aquants Generatives KI-Service-Tool ausgezeichnet, Service Co-Pilotfür seine Fähigkeit, Servicewissen zu demokratisieren, die Maschinenverfügbarkeit zu verbessern und das Kundenerlebnis insgesamt zu steigern. Über das Produktangebot hinaus stellt die von Frost & Sullivan gelobte Shift Left-Ideologie von Aquant einen entscheidenden Ansatz zur Revolutionierung der Kundendienstlandschaft dar. Die Idee besteht darin, die Problemlösung weg von Vor-Ort-Einsätzen und Kundeneskalationen und hin zu Fernlösungen und Selbstbedienung zu verlagern.

    "Einer der Hauptschwerpunkte von Aquant ist die Deeskalation des gesamten Lösungsprozesses, indem wir es den Benutzern ermöglichen, mehr Probleme selbst zu lösen, so dass die Kundendienstmitarbeiter mehr Probleme aus der Ferne lösen können."

    - Hiten Shah, leitender Berater bei Frost & Sullivan.

    Aquant zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, Erkenntnisse von den Fachexperten eines Kunden zu sammeln. Da viele Mitarbeiter an vorderster Front nicht über ausreichende Produktkenntnisse verfügen, füllt Aquant diese Lücke, indem es wertvolles Fachwissen sammelt, das oft nicht in Handbüchern und Anleitungen dokumentiert ist. Die Engine wandelt dieses Fachwissen dann in verwertbare Daten um, was zu einer erheblich verbesserten Antwortgenauigkeit führt.

    Das ausführliche Dossier von Frost & Sullivan über die Service Intelligence-Funktionen von Aquant finden Sie hier.

  2. Die Zukunft der KI liegt in der Personalisierung - und Dienstleistungsunternehmen können davon nur profitieren

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    KI kann die Produktivität und das Kundenerlebnis durch vorausschauende Tools und Automatisierung verbessern. Da Führungskräfte jedoch planen, den Einsatz von KI in allen Bereichen des Unternehmens zu erhöhen, ist es wichtig, die verschiedenen Arten von KI zu verstehen und die richtigen Tools für die Personalisierung der Dienstleistungsbranche auszuwählen. 

    Laut Twilio's Bericht "State of Personalization 2023erhöhen 69 % der Unternehmen ihre Investitionen in die Personalisierung. Und Die Dienstleistungsbranche bildet hier keine Ausnahme, zumal das Ziel darin besteht, den Kunden nahtlose Serviceerlebnisse zu bieten. Das bedeutet, dass die Interaktionen schnell, effizient und präzise sind und so wenig Berührungspunkte wie möglich beinhalten.

    Mithilfe von KI, die für den Service entwickelt wurde, können Unternehmen dieses Ziel erreichen und unvergessliche Erlebnisse bieten, die ihre Kunden erwarten und bevorzugen. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, was KI-gesteuerte Personalisierung ist und was die Zukunft der Personalisierung in vertikalen KI-Lösungen wie Service Co-Pilot von Aquant-und wie Serviceorganisationen wie die Ihre den größten Nutzen aus diesem sich ständig weiterentwickelnden Tool ziehen können.
     

    Was ist KI-gesteuerte Personalisierung?

    Einfach ausgedrückt, beinhaltet KI-gestützte Personalisierung das Sammeln und Analysieren von Kundendaten in generativen KI-Modellen. Im Falle von Dienstleistungsunternehmen können diese Datenarten von Freitext über maschinelle Dokumentation bis hin zu Informationen von Fachexperten (und darüber hinaus!) reichen. Wenn solche Daten in eine generative KI-Plattform eingespeist und analysiert werden, ergeben sich aus den Ergebnissen Erkenntnisse, Muster, Stile und Korrelationen, die maßgeschneiderte Erlebnisse für aktuelle und zukünftige Kunden bieten. 

    Generative KI lässt sich in zwei Kategorien unterteilen: horizontale und vertikale. Horizontale KI-Tools, wie ChatGPT und Google Bard, verfügen über allgemeine Fähigkeiten. Aber vertikale Lösungen, wie Dienstleistungs-Co-Pilotbefassen sich mit branchenspezifischen Herausforderungen.

    Ganz gleich, ob Sie steigende CX-Standards erfüllen, Personallücken schließen oder Mitarbeiter schnell weiterbilden möchten - vertikale Lösungen für den Service helfen Ihnen, Probleme schneller und präziser als je zuvor zu diagnostizieren und zu beheben. Sie nutzen Daten, um genaue Self-Service-Optionen anzubieten, Ressourcen zuzuweisen und Ausfallzeiten durch proaktive Wartung zu minimieren. Und wenn Sie das persönliche Element hinzufügen, erhalten Sie die Effizienz und Erfahrung, die die Kunden von heute erwarten.
     

    Die Vorteile der Personalisierung Ihres Serviceangebots

    Aussagekräftige Kundenerlebnisse sind für den Erfolg eines Dienstleistungsunternehmens von entscheidender Bedeutung. Kunden wollen sich geschätzt und umsorgt fühlen - Personalisierung ist ein wesentlicher Faktor, um dies zu erreichen. Einige Vorteile der Personalisierung Ihres Serviceangebots sind: 

    • Verbesserung der CX und der Kundenzufriedenheit: Personalisierte Interaktionen zeigen, dass das Unternehmen auf die Vorlieben, die Geschichte und die Gewohnheiten der Kunden achtet. McKinsey's Bericht Next in Personalization ergab, dass 71 % der Kunden Personalisierung erwarten und 76 % frustriert sind, wenn sie diese nicht erleben.
    • Höhere Kundentreue und -bindung: Kunden, die sich verstanden fühlen, kaufen mit größerer Wahrscheinlichkeit wieder. Diese positiven, wiederholten Interaktionen fördern das Vertrauen und verringern die Abwanderung (und können zu Weiterempfehlungen führen!).
    • Mehr Upselling- und Cross-Selling-Möglichkeiten: Service-Organisationen, die die Kaufhistorie bzw. das Kaufverhalten ihrer Kunden kennen, können weitere Angebote empfehlen, die den Interessen des Kunden entsprechen, was wiederum den potenziellen Umsatz erhöht.
    • Gewinnung wertvoller Kundeneinblicke: Kundendaten liefern wertvolle Erkenntnisse über Vorlieben, Verhaltensmuster und Trends. Diese Erkenntnisse können bei der strategischen Entscheidungsfindung, der Produktentwicklung und den Marketingbemühungen helfen - all dies trägt dazu bei, dass Dienstleistungsunternehmen der Konkurrenz einen Schritt voraus sind.

     

    Wie KI für den Service immer personalisierter wird

    Es ist zu erwarten, dass KI-Tools für Dienstleistungen die Personalisierung auf folgende Weise unterstützen werden:

    • Verbesserung der Datenerfassung durch multimodale Verschmelzung und hybride Ansätze: Bei der generativen KI geht es um Struktur und Kontext. Sie können generative KI nutzen, um Daten aus verschiedenen Quellen innerhalb Ihrer Service-Organisation zu integrieren, z. B. verschiedene Technikernotizen, Produktdokumentation, Fachexperten und bestehende Servicedaten. So entsteht eine solide Grundlage, auf der Sie KPIs festlegen, Datenmodelle entwickeln und Ihre Kunden und deren Gewohnheiten verstehen können. Darüber hinaus kombiniert Service-KI Ihre internen Daten mit aggregiertem Wissen, was den Anwendungsbereich erweitert und bessere Ergebnisse liefert.
    • Bereitstellung von Kontext: Neben der Verbesserung der Erfassung und Analyse von Nutzerdaten können Dienstleistungsunternehmen die Ergebnisse nutzen, um mehr über die Vorlieben, Verhaltensweisen, Muster und mehr zu erfahren. Darüber hinaus können Sie die KI-Personalisierung mit Ihren Mitarbeitern nutzen. Nehmen wir zum Beispiel an, zwei Techniker haben die gleiche Erfahrung im Außendienst. Techniker A ist besser darin, mechanische Probleme zu lösen, während sich Techniker B mit der Behebung von elektrischen Problemen auskennt. Personalisierte generative KI kann Ihnen dabei helfen, wichtige Aufgaben zuzuweisen, die den Kernkompetenzen eines Technikers entsprechen, oder Sie können sie nutzen, um Ihre Techniker weiterzubilden.
    • Integration von Nutzerfeedback zur Anpassung und zum Lernen: Echte KI und maschinelles Lernen können nicht von Experten oder durch manuelle Eingabe fest kodiert werden - wäre dies der Fall, würde eine Anleitung zur Fehlerbehebung ausreichen, um alle Serviceprobleme zu lösen. Großartige generative KI für den Service bezieht das Feedback der Benutzer ein und verbessert die Personalisierung mit der Nutzung - so kann sie lernen, sich anpassen und auf der Grundlage des Feedbacks genauere Vorhersagen treffen. Kurz gesagt: Je mehr Sie sie nutzen, desto besser wird sie! Die Modelle können ihre Ergebnisse durch die Analyse von Nutzerfeedback, Interaktionen und Bewertungen verfeinern. Auf diese Weise können sie individuellere, genauere und relevantere Empfehlungen für jedes Serviceszenario geben.
    • Wahrung der Privatsphäre: Da der Datenschutz immer mehr an Bedeutung gewinnt, wird die generative KI Techniken zur Wahrung der Privatsphäre einsetzen, um den Schutz der Nutzerdaten zu gewährleisten. Dazu gehören Methoden wie das föderierte Lernen, bei dem Modelle lokal auf den Geräten der Nutzer trainiert werden, ohne dass sensible Daten auf zentralen Servern gespeichert werden. Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes werden es der generativen KI ermöglichen, Empfehlungen zu personalisieren und dabei die Privatsphäre der Nutzer zu respektieren. Letztendlich können Serviceprobleme auch ohne die Preisgabe sensibler Details gelöst werden. Durch kontinuierliches Training Ihrer KI zur Erkennung wiederkehrender Probleme und der besten Lösungen werden die gewünschten Ergebnisse erzielt.

     

    Den größten Nutzen aus Ihren generativen KI-Tools ziehen

    KI wird zu einem Muss für Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen: Fast 50 % der Unternehmen geben an, dass KI bei ihren Technologieausgaben im nächsten Jahr oberste Priorität hat..

    Doch obwohl viele bereit sind, in KI zu investieren, ist es wichtig zu wissen, dass Dienstleistungsunternehmen immer noch einen gemeinsamen Feind haben: Messung. In der Regel sind sie nicht in der Lage, ihre Servicelandschaft genau zu messen und ihre KPIs genau zu erfassen. Das führt dazu, dass sie eine KI-Lösung auswählen, von der sie annehmen, dass sie ihnen helfen kann, und hoffen, dass ihre Daten in diese Lösung passen.

    Es gibt einen besseren Weg, um beim ersten Mal die richtige KI-Wahl zu treffen: Reverse Engineering des Prozesses.

    Bestimmen Sie zunächst die Geschäftsergebnisse, die Sie erreichen wollen. Vielleicht möchten Sie zum Beispiel KPIs wie die FTF-Rate (First Time Fix) oder die Lösungszeit verbessern, mehr Fernreparaturen anbieten, unnötige Einsätze reduzieren oder neue Teammitglieder schnell weiterbilden. Wie auch immer, dieser Schritt grenzt Ihre Ziele ein und hilft Ihnen, KI-Tools auszuschließen, die ein bestimmtes Problem nicht lösen können.

    Überlegen Sie als Nächstes, was Sie brauchen, um die Lösung zum Laufen zu bringen. Überlegen Sie zum Beispiel, welche Arten von Daten Sie bereits haben und welche Sie sichern müssen, und welche Interessengruppen einbezogen werden müssen. 

    Sobald Sie Ihre Bedürfnisse und Anforderungen verstehen, können Sie sich genau vorstellen, wie generative KI in Ihre Serviceorganisation passt. Aquant's Service Co-Pilot Suite von Aquant nutzt generative KI, um Service-Organisationen bei der Lösung gängiger und komplexer Serviceprobleme durch Personalisierung und kontinuierliches Lernen zu unterstützen. Service Co-Pilot synthetisiert Produktdokumentation, Expertenwissen, Servicedaten und menschliche Intelligenz, um die beste Lösung für jedes Serviceszenario zu finden - und so die Service-Lebenszyklen zu verkürzen, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Gewinnspanne zu erhöhen. Die Funktionen von Service Co-Pilot eignen sich für alle Benutzertypen: Serviceleiter, die umfassende Berichte und Analysen benötigen, Diagnoseoptionen für Kunden, die den Self-Service nutzen, Call-Center-Agenten, die Telefonsupport leisten, und Techniker, die sich um Reparaturen vor Ort kümmern.
     

    Es lohnt sich, Ihre Lieferstrategie in jeder Phase des Servicezyklus zu verbessern - wir beweisen es Ihnen.

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  3. Wie Sie die richtige generative KI-Lösung für Ihr Dienstleistungsunternehmen auswählen

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    In letzter Zeit häufen sich die Schlagzeilen, dass ChatGPT und seine Konkurrenten wie Microsoft Bing und Google Bard die Arbeit vereinfachen werden, indem sie Aufgaben mit geringer Komplexität übernehmen - und so die Arbeitskräfte entlasten, damit sie sich auf komplexere Anforderungen konzentrieren können. 

    Aber die Dienstleistungsbranche ist nicht wie andere Unternehmen. Der Einsatz generativer KI, um "gute" Antworten auf Servicefragen zu erhalten, reicht nicht aus. Komplexe Maschinen - und die Notwendigkeit, die Betriebszeit für die Endbenutzer zu maximieren - bedeuten, dass alles, was weniger als die absolut beste Antwort ist, ist schlecht fürs Geschäft, schlecht für den Kunden und schlecht für das Endergebnis. Im Extremfall kann alles andere als die beste Lösung Maschinen im Wert von mehreren Millionen Dollar beschädigen oder Menschen verletzen.

    Hier erfahren Sie, was Dienstleistungen von anderen Branchen unterscheidet und warum diese Unterschiede eine serviceorientierte generative KI erfordern, um erfolgreich zu sein.
     

    Was ist generative KI?

    Generative KI beschreibt Algorithmen, die vorhandene Daten oder Informationen nutzen, um neue Inhalte zu erstellen, einschließlich Text, Audio, Softwarecode oder Bilder. ChatGPT und konkurrierende Plattformen werden mit Hilfe generativer KI erstellt. Diese generativen KI-Modelle treiben Softwareanwendungen wie Chatbots an und sind so konzipiert, dass sie auf der Grundlage von Benutzeraufforderungen kohärente Antworten erkennen, verstehen und produzieren. 

    Generative KI versteht die menschliche Sprache und ist darauf ausgelegt, eine Antwort zu geben, die ein menschliches Gespräch nachahmt. Das heißt, Sie können eine Frage auf verschiedene Arten stellen, und der Algorithmus wird Ihre Kernabsicht verstehen, unabhängig von der Wortwahl. Die Antworten können in Sätzen, die Fragen beantworten, oder in Aufzählungspunkten gegeben werden, oder die Antworten können Links zu zusätzlichem Begleitmaterial enthalten (z. B. Benutzerhandbücher oder Links zu FAQs).
     

    Die Vorteile von generativer KI im Außendienst

    Generative KI, die speziell für den Service entwickelt wurde, kann schnell eingesetzt werden, um den ROI zu beschleunigen. Hier ist, was Sie erwarten können: 

    • Schnellere Reaktionen auf jede Service-Herausforderung
    • Schnellere Weiterqualifizierung der Arbeitskräfte
    • Ermöglichung von Kundenselbstbedienung
    • Umstellung auf vorausschauende Wartung
    • Geringere Kosten

     

    Warum die Dienstleistungsbranche eine serviceorientierte KI benötigt

    Wenn Sie sich für den Einsatz von KI entscheiden, müssen Sie sicherstellen, dass die Datenquellen auf die spezifischen Bedürfnisse Ihrer Serviceorganisation abgestimmt sind. Ein Nachteil bei der Verwendung weit verbreiteter generativer KI-Lösungen wie ChatGPT ist, dass die von ihnen generierten Antworten nicht auf Ihr spezifisches Geschäft oder Ihren Anwendungsfall zugeschnitten sind. Das liegt daran, dass sie dienstleistungsspezifische Szenarien nicht verstehen.

    Hier ist, was den Service von anderen Unternehmen unterscheidet.
     

    1. Der Service hat eine höhere Messlatte, um Dinge richtig zu machen.

    Bei der Verbesserung von Serviceergebnissen geht es darum, die beste Lösung für ein Problem zu finden, nicht die häufigste. Im Service können Probleme mit der Ausrüstung zu geschäftskritischen Arbeitsunterbrechungen führen oder, im Fall von medizinischer Ausrüstung, eine Gefahr für Patienten darstellen.

    Dienstleistungsunternehmen haben null Toleranz für KI-Halluzinationen - das Phänomen, wenn ein KI-Modell Ergebnisse liefert, die nicht mit der Frage übereinstimmen, oder mit Sicherheit sachlich falsche Informationen präsentiert. KI-Halluzinationen mögen für einen gelegentlichen Alltagsnutzer von ChatGPT in Ordnung sein, aber im Servicebereich ist es entscheidend, die richtige Lösung für das Problem zu finden.

    Gute Antworten sind nicht dasselbe wie die besten Antworten. Führungspersönlichkeiten im Dienstleistungsbereich sind ständig auf der Suche nach der besten Lösung für Herausforderungen, um innovativ zu sein und die Kundenzufriedenheit und -treue zu steigern.
     

    2. Die besten Lösungen für Probleme finden sich oft nicht in Ihren Dienstdaten.

    Die beste Lösung für ein Problem ist oft in den Köpfen Ihrer Serviceexperten verankert; dieses Wissen auf standardisierte Weise anzuzapfen, ist entscheidend. Interne Untersuchungen von Aquant haben gezeigt, dass 30 % der Servicelösungen nicht in historischen Servicedaten zu finden sind. Stattdessen werden die besten Antworten von erfahrenen Serviceexperten gegeben.

    Sie benötigen die richtige Technologie, um diese Daten zu erschließen und verwertbar zu machen. "KI von der Stange" durchsucht vorhandene Daten oder das Internet nach allgemeinen Antworten. Doch serviceorientierte KI greift auf Expertenwissen zurück, so dass die Lösungsinformationen für jedes Szenario korrekt sind.
     

    3. Bevor Sie die richtige Lösung finden, müssen Sie die richtigen Fragen stellen und das Problem bestimmen.

    "Ein Wissenschaftler ist nicht nur ein kluger Mensch, der alle Antworten kennt, sondern einer, der weiß, welche Fragen er stellen muss." - Enrico Fermi

    Wenn es beim Service nur darum ginge, die richtige Antwort auf eine Frage zu geben, würden Standardtechnologien ausreichen, um ein hervorragendes Serviceerlebnis zu bieten. Maschinen sind heute komplexer, und ihre Reparatur oder Wartung erfordert anspruchsvollere Problemlösungen. Das fängt damit an, dass man weiß, welche Fragen man stellen muss und wann. Hier ist der Grund dafür:

    Komplexe Maschinen können viele verschiedene Symptome für ein einziges Grundproblem aufweisen. Ein Patch für ein sekundäres Problem (das Symptom) kann das Problem nur vorübergehend lösen. Um das richtige Problem gleich beim ersten Besuch zu diagnostizieren und zu beheben, müssen die Techniker vor Ort die richtigen Fragen stellen, bevor sie die richtige Antwort finden. 

    Standard-KI kann einen Techniker nicht durch den richtigen Schritt-für-Schritt-Prozess führen, der zur Lösung des Problems erforderlich ist.
     

    4. Der Service erfordert eine vielschichtige Koordination zwischen Kunden, Kundendienstmitarbeitern, Technikern vor Ort, Anlagen und Teilen.

    Diese Faktoren machen es schwierig, Prioritäten zu setzen und den besten Service für jede Situation zu bieten. Für einige Reparatur- oder Wartungsarbeiten sind speziell geschulte Techniker erforderlich, während für andere spezielle Teile bestellt werden müssen. Einige Probleme, wie medizinische Geräte oder andere kritische Ausrüstungen, müssen sofort behandelt werden, während andere Aufgaben weiter unten auf der Liste stehen können.  

    Die Koordination von Mitarbeitern, Teilen und Kundenbedürfnissen, insbesondere für Serviceorganisationen, die mit einer großen Anzahl von Kundeninteraktionen zu tun haben, erfordert ausgefeilte Technologien, die für diese Art von Servicesituationen entwickelt wurden. Generative KI, die für Serviceorganisationen entwickelt wurde, kann Datensilos aufbrechen, ganzheitliche Metriken standardisieren und Risiko- und Leistungsmodelle erstellen, die umsetzbare und wertvolle Entscheidungen ermöglichen.
     

    5. Service erfordert sowohl Beständigkeit als auch Nachhaltigkeit.

    Da die Maschinen immer komplexer werden und neue Maschinen auf den Markt kommen, sind die vorhandenen Daten für die Wartung und Reparatur immer weniger relevant. Heutige Unternehmen haben Schwierigkeiten, ihre Mitarbeiter auf allen Ebenen weiterzubilden, wenn es zu viele Daten (z. B. IoT) oder zu wenige Daten (wie bei der Einführung neuer Produkte) gibt. Doch wie kann ein Dienstleistungsunternehmen das richtige Gleichgewicht finden?

    Ihre festangestellten Techniker wissen aufgrund ihrer langjährigen Erfahrung und der zahlreichen Möglichkeiten, durch Versuch und Irrtum zu lernen, wie man bestehende Maschinen wartet. Neu eingestellte Mitarbeiter haben keine Zeit zu lernen, wie man neue oder alte Maschinen effektiv wartet. Daher kommt es darauf an, Expertenwissen in Daten zu fassen und Mitarbeiter aller Qualifikationsstufen darauf vorzubereiten, die besten Serviceentscheidungen für jedes Szenario zu treffen - auch ohne spezifische Daten.
     

    6. Der Service erfolgt jederzeit, überall und auf einmal.

    Mit der zunehmenden Verbreitung von Servicekanälen (z. B. Selbstbedienung, Remote- oder Vor-Ort-Ereignisse) können Serviceereignisse in unterschiedlichen Situationen auftreten. 

    Service ist heute eine vernetzte Reise von mehreren Personen mit unterschiedlichem Hintergrund und unterschiedlichen Fähigkeiten. Dies erfordert, dass Sie den Kunden und alle Ihre Stakeholder dort abholen, wo sie sind - und nicht umgekehrt.

    Vor diesem Hintergrund muss die ideale Service-KI skalierbar und benutzerfreundlich sein und für verschiedene Benutzer wie Außendiensttechniker, Führungskräfte, Kundendienstmitarbeiter und Kunden entwickelt werden. Um der Vielfalt der Nutzertypen gerecht zu werden, ist es am besten, eine Service-KI zu verwenden, die für alle Szenarien konzipiert ist, unabhängig von der Umgebung.
     

    Die Zukunft der Dienstleistung ist da. Sind Sie bereit, ihr zu begegnen?

    Angesichts der spezifischen Bedürfnisse von Unternehmen, ist eine allgemeine KI für den Service nicht gut genug. Statische Service-Handbücher lassen sich bei der Suche nach Antworten auf bestimmte Probleme nur schwer nutzen und sind schwer auf dem neuesten Stand zu halten. Außerdem ist ein Großteil der heutigen KI von der Stange einfach falsch. Eine falsche Service-Antwort ist inakzeptabel - sie kann kostspielige Auswirkungen oder Schlimmeres haben.

    Dienstleistungsunternehmen verdienen Lösungen, die darauf trainiert werden können, ihr Geschäft und die Dienstleistungsbranche zu verstehen. Verständlicherweise sind Serviceleiter skeptisch, was den Einsatz von KI angeht. Aber die richtigen Tools werden das gesamte Serviceerlebnis verbessern, vom Mitarbeiter bis zum Kunden und darüber hinaus.
     

    Wie Aquant Service Co-Pilot den Außendienstbetrieb revolutioniert

    Der Service Co-Pilot von Aquant bietet aufgrund seines umfassenden Verständnisses von Service und der Qualität der gesammelten Daten einen deutlichen Vorteil gegenüber anderen generativen KI-Tools. Dienstleistung Co-Pilot ist in alle unsere Produkte und Tools integriert. Er hilft allen - Kundendienstmitarbeitern, Technikern im Außendienst, Serviceleitern und Kunden - dabei, Antworten auf ihre Fragen zu erhalten, und zwar schnell und in einem für sie verständlichen Dialogformat.

    Und was die Datenqualität angeht, so verarbeitet die Aquant-Plattform Informationen so, dass daraus aussagekräftige, auf Ihr Unternehmen zugeschnittene Erkenntnisse gewonnen werden. Sie geht über die Nutzung offener Datenquellen, die im Internet zu finden sind, hinaus und sammelt stattdessen strukturierte und unstrukturierte historische Daten von Unternehmen und ergänzt diese mit Fachwissen (Spezialwissen der leistungsstärksten Mitarbeiter des Serviceunternehmens). Durch die Kombination von Daten und menschlicher Intelligenz kann sich Service Co-Pilot nahtlos in Ihren natürlichen Service-Workflow einfügen und den Prozess ähnlich wie ein erfahrener Techniker leiten. 

    Erfahren Sie mehr über Aquant Dienstleistung Co-Pilot.