Wenn der Ausfall der Maschine das Business aufhält
Dienstag, 24. März, 7:31 Uhr: In der Großwäscherei Blütenweiß, die unter anderem einen Textilservice für Krankenhäuser bietet, fällt im Maschinenpark eine der Waschmaschinen aus. Der Mitarbeiter vor Ort, Herr Müller, bemerkt den Fehler über eine Fehlermeldung im Display etwa eine halbe Stunde später.
8:03 Uhr: Herr Müller ruft den Kundendienst des Herstellers an und landet in der Warteschleife. Beim Hersteller sitzen COVID-19-bedingt nur noch die Hälfte der Mitarbeiter im Service Center. Herr Müller ist genervt, die Maschine muss schnell wieder laufen, damit alle Aufträge rechtzeitig fertig werden und die frische Wäsche rechtzeitig bei den Kunden eintrifft.
8:08 Uhr: Immer noch Warteschleife – dann endlich ist er mit einer Serviceagentin verbunden. Die Mitarbeiterin begrüßt ihn freundlich und fragt alle Daten ab, um den Service Case aufzunehmen und im System anzulegen.
8:12 Uhr: Die Servicemitarbeiterin vermutet aufgrund der Fehlermeldung, dass der Ablaufschlauch defekt ist und ersetzt werden muss. Sie muss dafür aber noch einen Kollegen fragen und prüfen, ob das Ersatzteil auf Lager ist. „Einen Moment bitte.“
8:16 Uhr: „Hören Sie? Die Fehlermeldung ist aufgrund des kaputten Ablaufschlauchs entstanden. Das Ersatzteil haben wir auf Lager. Ich überprüfe jetzt, wann ein Techniker zu Ihnen kommen kann, um die Maschine zu reparieren. Dafür muss ich kurz ins andere System wechseln. Einen Moment, bitte.“
8:19 Uhr: „Sind Sie noch da? Unser Techniker kann Morgen Vormittag gleich um 8:00 Uhr bei Ihnen sein. An welche E-Mail kann ich die Terminbestätigung schicken?“
Kundenerwartung nicht erfüllt – Ausnahme oder Regelfall?
Hand aufs Herz: Haben Sie ähnliche Situationen schon erlebt? Im beruflichen oder privaten Umfeld? Das Beispiel der Großwäscherei Blütenweiß und des Mitarbeiters Müller ist fiktiv, kann sich aber so oder ähnlich zugetragen haben. Herr Müller ist gefrustet über lange Wartezeiten und darüber, dass er alle Angaben zum Unternehmen und den Maschinen jedes Mal erneut angeben muss, wenn er sich an die Service Hotline wendet. Service-Exzellenz und Kundenzufriedenheit geht anders. Die Mitarbeiterin im Call-Center kämpft gleichzeitig darum, den Überblick über Kunden- und Maschinendaten zu haben, muss für die Ersatzteil-Verfügbarkeit und Einsatzplanung des Außendienstes in andere Systeme wechseln. Service-Effizienz geht auch anders. Lassen Sie uns anhand des obigen Beispiels nachvollziehen, wie sich solche Prozesse auf der Salesforce-Plattform implementieren lassen, um die Kunden glücklich und den Kundendienst effizienter zu machen.
Durch Automatisierung Service-Anfragen schneller bearbeiten
Wenn wir den Fall mit einer automatisierten Lösung noch einmal neu betrachten, entdecken wir viele Vorteile. Gehen wir davon aus, die Waschmaschine der Großwäscherei sei ein vernetztes Gerät. Der Sensor der Waschmaschine sendet Daten zur Analyse direkt an den Hersteller, der signifikante Ereignisse direkt identifizieren kann. Ein solches Ereignis, in unserem Fall ein Fehler-Status, verwandelt die Daten in Echtzeit in eine Aktion: in der Service Cloud entsteht ein Falleintrag (Case), der automatisch mit den Kundendaten in Salesforce verbunden und angereichert wird.
Das System erstellt den Case sofort und in Echtzeit, unabhängig davon, ob der Kunde die Fehlfunktion der Maschine schon bemerkt hat. Die Automatisierung des Prozesses spart Zeit und führt zu einer geringeren Ausfallzeit der Maschine. Die Weiterleitung an den Serviceagenten erfolgt auf der Basis von Skill-based-Routing, d. h. der Case wird regelbasiert dem Agenten zugewiesen, der die über entsprechende Qualifikationen verfügt. Ein kaputter Ablaufschlauch braucht keinen Experten für Waschprogramme, sondern den Schlauchfachmann. Das erhöht die Erstlösungsquote, eine wichtige Kennzahl für die Service-Effizienz.
Denken Sie bei Service-Automatisierung auch sofort an Chatbots? Diese virtuellen Service-Mitarbeiter sind in der Lage, einfache Aufgaben zu übernehmen und Informationen bereitzustellen. In unserem Fall erhält Herr Müller eine Kurznachricht mit dem Reparaturtermin und einem Link zum Kundenportal. Über diesen unkomplizierten Servicekanal kann er den Reparaturtermin bei Bedarf verschieben. Seine Anfrage bearbeitet ein Chatbot, der die nötigen Informationen wie Kunden- und Auftragsnummer sammelt und für eine neue Terminvereinbarung an einen Servicemitarbeiter ausspielt.
Self-Service – der schnelle Weg zur Kundenzufriedenheit?
Nicht alle Kundenfragen benötigen Servicemitarbeiter, die sie beantworten. Im Zeitalter von Google, Siri und Co. wollen Kunden in der Lage sein, schnell selbst nach der Lösung eines Problems zu suchen. Die Voraussetzung dafür: Self-Service-Portale, die nutzerfreundlich sind und Inhalte gut organisiert bereitstellen.
Herr Müller hat beispielsweise bereits das Self-Service-Portal und den Chatbot genutzt, um den Reparaturtermin zu verschieben. Ist das Kundenportal an das Customer-Relationship-Managementsystem gekoppelt, hat Herr Müller auch Zugriff auf alle bisherigen Service Cases, einen Überblick über die Waschmaschinen seiner Firma und deren Maschinendaten. In der Kunden-Community kann er sich mit anderen kompetenten Mitgliedern austauschen. Herr Müller nutzt dabei den einfachen Zugang zu Support-Ressourcen, ohne dass Interaktion mit Servicemitarbeitern nötig ist. Das spart nicht nur Kosten, sondern entlastet auch die Servicemitarbeiter und gibt ihnen Zeit für komplexere Fälle.
Zurück zu unserem Serviceagenten – nennen wir ihn Tim Service – und Herrn Müller: Als hinterlegter Kontakt hat Herr Müller eine weitere Nachricht mit Informationen zu seinem Case erhalten – unter Umständen noch bevor er den Ausfall der Maschine selbst bemerkt hat. Tim Service konnte mit der Fehlermeldung der Maschine das defekte Teil zeitgleich identifizieren. Über den Link in der Nachricht hat Herr Müller im Kundenportal ein Bild des defekten Ablaufschlauchs hochgeladen. Mithilfe der durch Künstliche Intelligenz unterstützten Objekterkennung ist es jetzt für Tim Service sehr einfach, das fehlerhafte Teil zweifelsfrei zu identifizieren und das für die Maschine passende Ersatzteil aus dem integrierten ERP-System für den Reparaturauftrag zu reservieren. Künstliche Intelligenz kommt nicht nur an dieser Stelle ins Spiel.
Künstliche Intelligenz für mehr Service-Effizienz
Die integrierte KI-Komponente in der vernetzten Waschmaschine des Herstellers meldet, dass aufgrund der Laufzeit in weniger als zehn Tagen auch die Pumpe der Waschmaschine ausgetauscht werden sollte. Ein klassisches Beispiel für Predictive Maintenance, der vorausschauenden Wartung von Maschinen vor einem möglichen Defekt. In unserem Beispiel bietet es sich an, dass der Servicemitarbeiter die Pumpe im selben Reparaturauftrag austauscht, der für den Ablaufschlauch bereits eingeplant ist. Um solche Vorhersagen zu treffen, kombinieren Hersteller historische Wartungsdaten mit aktuellen Sensordaten und analysieren die riesigen Datenmengen mithilfe Künstlicher Intelligenz. Daraus abgeleitete Machine Learning-Modelle helfen, z. B. die Leistung und den Zustand der Maschine kontinuierlich zu überprüfen und Abweichungen zu erkennen. Die Vorteile für Kunden und Hersteller liegen auf der Hand: minimale Ausfallzeiten der Maschine sowie ein effizienter und kostensparender Service.
Auch der Chatbot ist KI-basiert. Aus Testdatensätzen lernt er, Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und daraus Antworten abzuleiten. Mit jeder neuen Spracheingabe lernt er dazu und wird so zum zuverlässigen 24/7-Servicemitarbeiter, der Routineaufgaben übernehmen kann. Möglich ist der KI-Einsatz auch im Self-Service-Portal, um insbesondere Bestandskunden eine relevante Auswahl von Informationen und Lösungen vorzuschlagen.
Bei allen technischen Möglichkeiten, die zum Einsatz kommen können, sollte allerdings immer der Kunde im Mittelpunkt stehen. Service, der die Kunden glücklich macht, ist die beste Basis für eine lange Kundenbeziehung.
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