Warum Sie Daten für effektive KI im Kundenservice benötigen

Erfahren Sie, wie KI die Kundenbindung im B2B-Sektor verbessern kann.

Kundentreue hat für B2B-Unternehmen oberste Priorität, denn die Pflege langfristiger Beziehungen sichert nicht nur den Umsatz, sondern stärkt auch die Markentreue und das Vertrauen.

Dennoch ist es für viele Teams eine Herausforderung, gefährdete Kunden früh genug zu erkennen, um sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen. Bis eine Beschwerde oder Eskalation auftritt, ist der Schaden meist schon angerichtet.

Herkömmliche Methoden für den Kundenerfolg beruhen oft auf der manuellen Nachverfolgung oder dem Bauchgefühl von Servicemitarbeitern, was schwer zu skalieren ist. Mit Hilfe von KI können B2B-Unternehmen jetzt jedoch Abwanderungsrisiken viel früher erkennen.

In diesem Artikel zeigen wir, wie KI die Kundenbindung im B2B-Sektor verbessern kann.

Wie können Sie B2B-Kunden lanfristig binden?

In B2B-Beziehungen gehen die Bemühungen um die Kundenbindung über das bloße Zufriedenstellen eines Kunden hinaus.

Da es mehrere Berührungspunkte, längere Verkaufszyklen und mehrere Beteiligte gibt, kann der Aufbau einer B2B-Beziehung viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen.

Angesichts des hohen Vertragswerts und des Potenzials für Upselling wirkt sich die Bindung von B2B-Kunden direkt auf das Endergebnis eines Unternehmens aus. Diese Beziehungen sind jedoch sehr komplex und machen die Kundenbindung sowohl zu einer Priorität als auch zu einer Herausforderung.

Die Abwanderung von B2B-Kunden wird oft durch Probleme ausgelöst, die auf den ersten Blick nicht immer offensichtlich sind, wie z. B. häufige oder ungelöste Supportprobleme, die zu Unzufriedenheit führen können, oder eine geringe Rendite, die von Kunden wahrgenommen wird, die das Gefühl haben, dass sich ihre Investition nicht auszahlt und daher Gefahr laufen, das Unternehmen zu verlassen.

Viele B2B-Unternehmen verfolgen einen reaktiven Ansatz in Bezug auf den Kundenerfolg, indem sie Probleme erst dann angehen, wenn sie dem Team zur Kenntnis gebracht wurden. Ein reaktiver Ansatz übersieht jedoch Frühindikatoren für das Abwanderungsrisiko und erschwert so ein effektives Eingreifen.

Wie KI Kundendaten zur frühzeitigen Erkennung von Abwanderung analysiert

KI-Tools haben das Kundenengagement im B2B-Bereich verändert, indem sie die Analyse großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Kundendaten automatisieren und so die frühzeitige Erkennung von Abwanderungsrisiken erleichtern. Strukturierte Daten, wie z. B. die Häufigkeit von Anmeldungen und Vertragslaufzeiten, lassen sich leicht quantifizieren und liefern klare Indikatoren für die Kundenbindung.

Im Gegensatz dazu erfordern unstrukturierte Daten, wie z. B. Kundenfeedback und Support-Interaktionen, eine KI, um die Stimmung zu analysieren und versteckte Muster zu erkennen. Durch die Kombination von Erkenntnissen aus beiden Datentypen geht KI über Intuition oder manuelle Nachverfolgung hinaus und bietet einen umfassenderen und pro aktiveren Ansatz zur Kundenbindung.

Hier sind einige der wichtigsten Datentypen, die KI zur Vorhersage der Kundenabwanderung nutzen kann:

• Produktnutzung: KI verfolgt, wie oft und wie intensiv Kunden mit dem Produkt interagieren, und identifiziert Trends, wie z. B. einen Rückgang der Nutzungshäufigkeit oder mangelndes Engagement für bestimmte Funktionen. Bei einem SaaS-Produkt könnte die KI feststellen, dass die Anmeldefrequenz eines Kunden gesunken ist oder dass wichtige Funktionen, wie z. B. Reporting-Tools, nicht genutzt werden. Dieses mangelnde Engagement kann auf eine mögliche Abwanderung hindeuten, so dass das Team pro aktive Schritte einleiten kann.
  
  
• Interaktionen mit dem Kundensupport: KI überwacht Supportanfragen und markiert Konten mit einem hohen Aufkommen an Tickets oder ungelösten Problemen, die auf Unzufriedenheit oder Frustration hindeuten können.
  
  
• Metriken zur Kundenzufriedenheit: KI analysiert Metriken wie Net Promoter Scores (NPS), Kundenzufriedenheitswerte (CSAT) und anderes Feedback, um die Stimmung zu messen und einen Rückgang der Zufriedenheit im Laufe der Zeit zu erkennen.
  
  
• Lebenszyklus-Daten von Verträgen: KI prüft Vertragsdaten, einschließlich Verlängerungsfristen, Potenzial für die Kundenerweiterung und Vertragswert, um Teams bei der Priorisierung von Kundenbindungsmaßnahmen auf der Grundlage der Lebenszyklus-Phase des Kunden zu unterstützen.

KI-Algorithmen werten sowohl strukturierte Daten wie Produktnutzung-Metriken und Vertragsdetails als auch unstrukturierte Daten wie Kundenfeedback und Supportinteraktionen aus, um jedem Konto eine Risikobewertung zuzuweisen. Durch die Kombination dieser Datentypen erstellt KI eine genauere Risikobewertung, die es den Kundenerfolgsteams ermöglicht, sich auf Kunden mit hohem Risiko zu konzentrieren.

Datengesteuerte Bindungsstrategien für den B2B-Kundenservice

Mit KI-generierten Erkenntnissen können Kundenservice-Teams maßgeschneiderte Strategien zur Kundenbindung entwickeln, die auf spezifische Kundenbedürfnisse eingehen, die Kundenabwanderung verringern und stärkere Beziehungen aufbauen.

Im Folgenden stellen wir Strategien vor, die es B2B-Unternehmen ermöglichen, den Support und die Interventionen für jedes Konto auf der Grundlage von Nutzungsmustern, Supporthistorie und Zufriedenheitswerten zu personalisieren.

1. Personalisiertes Engagement für gefährdete Kunden

KI kann Kundenteams dabei helfen, personalisierte Engagement-Pläne für Risikokunden zu entwickeln, um sie zu ermutigen, mehr Nutzen aus dem Produkt zu ziehen.

• Maßgeschneiderte Produktschulungen: Für Kunden mit geringer Nutzung kann KI bestimmte Funktionen identifizieren, die sie nicht nutzen, wie z. B. erweiterte Analyse- oder Kollaborations-Tools in einem SaaS-Produkt, die für den langfristigen Kundenerfolg von Bedeutung sind. Die KI empfiehlt dann gezielte Schulungen zu diesen Funktionen, damit die Kunden einen größeren Nutzen erkennen und die Kundenbindung verbessern.
  
  
• Risikoprüfungen für Kunden mit hohem Wert: Bei hochwertigen Kunden, die Frühwarnsignale zeigen, kann KI die Notwendigkeit einer Überprüfung anzeigen, um Bedenken auszuräumen und neue Möglichkeiten zu erkunden, wie das Produkt ihnen nutzen könnte.

2. Pro aktive Support-Maßnahmen

KI ermöglicht es den Teams auch, potenzielle Probleme anzugehen, bevor sie sich auf die Kundenzufriedenheit auswirken, indem sie Supportmaßnahmen auf der Grundlage des Kundenverhaltens empfehlen.

• Frühzeitige Problemlösung: Wenn KI ein Muster von ungelösten Support-Tickets erkennt, z. B. wiederkehrende Login-Probleme oder Funktionsstörungen, kann sie diese Konten für eine schnelle Nachbearbeitung kennzeichnen, um Frustration zu vermeiden.
  
  
• Identifizierung neuer Anwendungsfälle: Für einen Kunden, dessen Nutzung nachlässt, kann KI alternative Anwendungsfälle vorschlagen, wie z. B. die Verwendung von Datenvisualisierung in einem Berichtstool, die das Interesse des Kunden wieder wecken und den Wert des Produkts demonstrieren könnten.
  
  
• Upsell- und Cross-Sell-Möglichkeiten: Wenn die KI einen Kunden identifiziert, der häufig eine grundlegende Funktion nutzt, wie z. B. die Dateispeicherung in einer SaaS-Plattform, könnte sie vorschlagen, ein erweitertes Speicherpaket oder damit verbundene Dienstleistungen zu bewerben, was den Kundenteams die Möglichkeit gibt, wertvolle Zusatzleistungen zu besprechen.

3. Verbesserung der Kundenzufriedenheit

Durch die Echtzeitüberwachung von Zufriedenheitswerten ermöglicht KI B2B-Unternehmen fundierte, rechtzeitige Maßnahmen, die sich direkt auf die Kundenzufriedenheit (CSAT) und die Erneuerungsraten auswirken.

• Stimmungsanalyse: KI kann Umfrageantworten, wie z. B. Umfragen oder NPS-Bewertungen, analysieren und negative Stimmungen, wie z. B. Kommentare, die auf Frustration mit einer Funktion hinweisen, kennzeichnen. Auf diese Weise können die Teams pro aktiv auf den Kunden zugehen und ihm vielleicht personalisierten Support anbieten oder auf bestimmte Probleme eingehen, bevor sie zu einer Abwanderung führen.
• Überwachung von Trends: Durch die Verfolgung von Zufriedenheitstrends im Laufe der Zeit, wie z. B. monatliche Veränderungen bei NPS- oder CSAT-Werten, hilft KI den Kundenteams, die Auswirkungen ihrer Maßnahmen zu verstehen. Wenn zum Beispiel ein neuer Onboarding-Prozess zu höheren Zufriedenheitswerten führt, können Teams diesen Ansatz festigen. Verschlechtern sich hingegen die Werte nach einer Produktaktualisierung, können Unternehmen Untersuchungen durchführen und gegebenenfalls Anpassungen vornehmen.

Durch die Anpassung dieser Bindungsstrategien auf der Grundlage von KI-gestützten Erkenntnissen können Kundenteams pro aktive Schritte unternehmen, um das Engagement und die Zufriedenheit zu steigern, was letztendlich die Kundenbindung erhöht und die Abwanderung verringert.

Erkundung von Anwendungsfällen für KI im Kundenservice

Viele Unternehmen setzen KI bereits im Kundenservice ein, um ihre Abläufe zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Spotify beispielsweise verfolgt das Nutzerverhalten und empfiehlt Hörern, die häufig kuratierte Wiedergabelisten hören, Premiumfunktionen, die ihnen zusätzliche Vorteile bieten könnten.

Auch der Streaming-Gigant Netflix setzt KI-Algorithmen ein, um seinen Kundenservice zu verbessern, indem er das Seherlebnis personalisiert. Die Plattform nutzt Modelle des maschinellen Lernens, um Nutzerdaten zu analysieren, darunter Sehgewohnheiten, Vorlieben und Verhaltensmuster.

Diese maßgeschneiderten Empfehlungen verbessern nicht nur das Kundenerlebnis, sondern steigern auch den Gesamtumsatz, indem sie Produkte auf die Kundeninteressen abstimmen.

Ein weiteres Beispiel ist die ING Bank, die KI implementiert hat, um Inkassoanrufe effizienter zu bearbeiten, mit dem Ziel, die Arbeitsbelastung der Agenten zu verringern und gleichzeitig die Kundeninteraktion zu verbessern.

Ein weiterer prominenter Einsatz von KI im Kundenservice sind virtuelle Assistenten. Amtrak setzt eine KI-gestützte virtuelle Assistentin namens Julie ein, um Kunden bei der Buchung von Reisen zu helfen und Informationen über Strecken und Dienstleistungen bereitzustellen. Seit ihrer Einführung hat Julie zu einer 50-prozentigen Verringerung der Kundendienst-E-Mails und einer 25-prozentigen Steigerung der Buchungskonversionen geführt, was die Wirksamkeit von KI bei der Verbesserung der Kundenerfahrung und der betrieblichen Effizienz zeigt.

Diese Beispiele veranschaulichen, wie verschiedene Unternehmen KI bereits im Kundenservice einsetzen, und zeigen das Potenzial auf, Abläufe zu verbessern, die Kundenzufriedenheit zu steigern und das Umsatzwachstum zu fördern.

Huble hilft Ihnen, stärkere Kundenbeziehungen mit KI aufzubauen

Die Vorteile des Einsatzes von KI im Kundenservice sind erheblich.

Mit prädiktiven Erkenntnissen analysiert KI große Mengen an Kundendaten und liefert wertvolle Informationen, die es den Teams ermöglichen, zu handeln, bevor es zu Abwanderungen kommt. Darüber hinaus stellen maßgeschneiderte Support-Strategien sicher, dass jeder Kunde die Aufmerksamkeit und die Ressourcen erhält, die er für seinen Erfolg benötigt, und fördern so eine engere Beziehung und Loyalität.

Sind Sie bereit, KI für den Kundenservice einzusetzen? Kontaktieren Sie unser Team bei Huble , um zu erfahren, wie KI Ihre Bindungsstrategie verbessern und Ihr Team zum Erfolg führen kann.