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Amazon Connect: Die KI-Revolution ist schon da

KI unterstützt den Kundenkontakt

Durch KI verbessert Amazon Connect den Kundenkontakt
09.04.2024
Amazon Web Services
Künstliche Intelligenz
Customer Experience

KI und ML eröffnen im Callcenter völlig neue Möglichkeiten. Durch den Einsatz von KI steigert Amazon Connect die Effizienz im Kundenkontakt sehr deutlich. In Gestalt einer ganzen Reihe von Plugins macht Amazon seine Large Language Models und Generative KI jetzt auch im Kontaktcenter produktiv.

Es sind nicht zuletzt die Large Language Models (LLM), auch Große Sprachmodelle genannt, die sich anschicken, den Kundenkontakt zu revolutionieren. Solch ein LLM ist ein Deep-Learning-Sprachmodell, das vorab auf riesigen Datenmengen trainiert wurde. Die große Stärke dieser KI-Modelle ist, dass sie natürliche menschliche Sprache verstehen – und sie selbst hervorbringen können. Die entsprechenden Generativen KI-Lösungen sind derzeit in aller Munde: Ihre Sprachkompetenz ist so überzeugend, dass ihre Äußerungen oder Texte von denen eines Menschen praktisch nicht mehr zu unterscheiden sind. 

 

Für die Kommunikation mit Kunden, für Kontaktcenter wie für Chatbots, eröffnet das bislang ungeahnte Möglichkeiten. Das schnelle, automatisierte Verstehen und Generieren von Sprache kann die Agenten im Kontaktcenter bei ihrer Arbeit ganz entscheidend unterstützen. Die Folge: Die Effizienz in der Kundenkommunikation steigt. Kontaktcenter werden dadurch aber nicht nur produktiver, auch die Customer Experience verbessert sich, die Kundenzufriedenheit wächst. Denn die Kundenkommunikation wird durch den KI-Einsatz zugleich schneller und qualitativ hochwertiger.

Längst verfügbar: Hochproduktive KI-Plugins für Amazon Connect

Amazon Web Services (AWS) ist mit seinem Amazon Connect der erste Anbieter eines cloudbasierten Kontaktcenters, der die vielfältigen Möglichkeiten einer KI-Unterstützung schon heute nutzbar macht. AWS hat ein ausgefeiltes Large Language Model geschaffen, das unter anderem die Basis für die Generative KI-Lösung von Amazon namens Bedrock darstellt. Ebenso nutzt der Conversational Bot Amazon Lex die Sprachkompetenz des LLMs von Amazon. Auch für die cloudbasierte Kontaktcenter-Lösung Amazon Connect gibt es bereits eine ganze Reihe verschiedener Plugins mit KI-Funktionalität. Dank ihrer enormen, KI-basierten Sprachkompetenz können diese Tools die Anwender und Agents ganz wesentlich unterstützen und entlasten. Ebenso sind sie in der Lage, Manager durch Analysen zu unterstützen und das Quality Management zu verbessern. Last but not least: KI hebt die Self-Service-Erfahrung der Kunden auf ein bislang ungekanntes Niveau. 

Die wenigsten Call Center Manager haben eine Vorstellung davon, was Amazon Connect heute schon alles möglich macht. Tatsache ist aber: Bei Amazon Connect steht die Revolution nicht mehr vor der Tür – sie ist längst vollzogen. Höchste Zeit, sich die diversen KI-Plugins, die für Amazon Connect alle schon verfügbar sind, genauer anzusehen. 

 

Amazon Connect Voice ID: Kunden per Stimme authentifizieren

Voice ID ist eine Funktion von Amazon Connect, die maschinelles Lernen dazu verwendet, Anrufer in Echtzeit zu authentifizieren und so zugleich das Betrugsrisiko zu minimieren. Statt einen umständlichen Abfrageprozess zu durchlaufen, analysiert Amazon Connect Voice ID die einzigartigen Merkmale der Stimme eines Anrufers. So lassen sich Agenten und auch interaktive Sprachdialogsysteme (Interactive Voice Response – IVR) in Echtzeit mit einer Entscheidung über die Identität des Anrufers versorgen. Voice ID ist dabei schneller, genauer und die Überprüfung verursacht weit geringere Kosten als bisher.

 

Amazon Connect Customer Profiles: Kunden individuell verstehen

Customer Profiles versetzt Ihre Agents in die Lage, die Kundeninteraktion automatisch und in Echtzeit zu personalisieren. Das Tool stellt im Kontaktcenter Kundeninformationen aus unterschiedlichen Anwendungen und Datenbanken im gesamten Unternehmen bereit (etwa auch aus dem CRM), synchronisiert sie automatisch und zeigt das passende, vereinheitliche Profil in Echtzeit an, indem es Kundenidentifikatoren wie Telefonnummer oder E-Mail-Adresse abgleicht. Agenten erhalten so einen vollständigen Überblick über alle relevanten Kundeninformationen an einem einzigen Ort. Dabei dient Generative KI dazu, Kundeninformationen wie aktuelle Produktbestellungen mit Informationen zum Kontaktverlauf wie etwa Transkripte oder Kundenstimmung zu kombinieren. So wird ein personalisierter und für den Kunden besonders schneller und zufriedenstellender Service möglich. 

 

Amazon Q in Connect: Gebündeltes KI-Wissen für Kundenfragen

„Q in Connect“ ist als Weiterentwicklung aus Amazon Connect Wisdom hervorgegangen. Amazon Q in Connect setzt Generative KI dazu ein, um Ihre Agenten in Echtzeit zu unterstützen. Das Tool schlägt Ihren Agenten während des Gesprächs konkrete Antworten auf Kundenfragen vor oder auch die zur Anfrage passenden Aktionen. Agenten müssen dabei nicht länger mühsam in verteilten Wissensquellen suchen, seien dies Wissensartikel, Wikis oder FAQs. Amazon Q in Connect ist in der Lage, während der Echtzeit-Konversation mit dem Kunden die für die Anfrage relevanten Unternehmensinhalte zu finden. So kann das Tool Agenten automatisch empfehlen, was sie am besten sagen oder welche Maßnahmen sie ergreifen sollten. Zudem können Agenten mit Amazon Q in Connect auch natürliche Sprache für eine eigene Suche verwenden – und so über alle angebundenen Wissensquellen hinweg schnell die passenden Antworten finden, die der Kunde braucht. Kurz gesagt: Q in Connect macht Ihre Agenten klüger.

 

Amazon Connect mit Amazon Lex: Automatisierter Kundendialog

Amazon Lex ist der Name des KI-gestützten Chatbots für Amazon Connect. Ob per Texteingabe oder auch per gesprochener Sprache (als IVR-System): Der große Vorteil von Amazon Lex ist, dass dieser Conversational Bot Generative KI verwendet und darum in der Lage ist, den Sinn und den Kontext der Kundenanfragen und ‑äußerungen zu verstehen. Statt vordefinierte Antworten zu verwenden, führt dieser Sprachbot gleichsam eine echte Konversation mit den Kunden und geht sinnvoll und zielführend auf deren Fragen ein. Mithilfe des intelligent agierenden Bots lässt sich die Self-Service-Quote deutlich steigern, das Kontaktcenter entlasten und zugleich die Kundenzufriedenheit erhöhen. 

 

Amazon Connect Contact Lens: Qualität und Analyse für Manager

Contact Lens heißt ein Tool, dass Konversationen schon wenige Sekunden nach dem Kontakt per generativer KI zusammenfasst und sinnvoll dokumentiert. Dies erhöht in der Folge die Produktivität, weil auf relevante Details in Zukunft leicht zugegriffen werden kann. Von den Agenten selbst erstellte Gesprächsnotizen werden so überflüssig. Amazon Connect Contact Lens hält die Details darüber fest, wie das Kundenproblem angegangen wurde, welche Schlüsselmomente es in der Konversation gab und welche Folgeaktivtäten nun anstehen. Für Manager von Kontaktcentern ist Contact Lens zudem ein hervorragendes Werkzeug für die Analyse und Qualitätssicherung. Contact Lens macht Ihr Kontaktcenter besser.

Nicht blind auf den KI-Hype bauen, sondern strategisch vorgehen

Diese Beispiele zeigen: Mit Amazon Connect ist die KI-Revolution definitiv im Kontaktcenter angekommen. Dennoch bleibt es wichtig, dem KI-Hype nicht blind zu vertrauen. Bevor Sie ein Tool implementieren, sollten Sie zunächst durchdenken, wozu es in Ihrem konkreten Fall sinnvoll ist und was Sie durch dessen Implementierung bei sich verbessern können. Wollen Sie eine höhere Geschwindigkeit in der Kundenkommunikation? Wollen Sie die inhaltliche Qualität von Service und Kundenberatung erhöhen? Oder können Sie in Ihrer Situation durch die KI-Plugins vielleicht ganz neue Möglichkeiten ausschöpfen, völlig neue Prozesse etablieren? Zuerst sollten Sie sich darum die strategisch-fachlichen Fragen stellen: Wie kann das Tool unterstützen und was können Sie damit konkret erreichen? Denn bei allem KI-Buzz gilt immer noch die alte Regel: Erst kommt der Prozess, dann das Tool. Wir beraten Sie gern, welche der KI-Plugins zu Amazon Connect sich in Ihren Anwendungsszenarien gewinnbringend nutzen lassen – erst dann sollte es an die Implementierung gehen. 

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Verfasst von

MA_Kathrin_Kleinschnittger_Cloud
Tobias Paczian
Experte für Amazon Web Services