Wie man KI nutzt, um das Abwanderungsrisiko in Support-Gesprächen zu erkennen

Kunden zu verlieren, ist für jedes Unternehmen ein teures Problem. Laut einer von Forbes zitierten Studie verlieren US-Unternehmen jedes Jahr unglaubliche 136 Milliarden US-Dollar durch Kunden, die sie hätten halten können. Und das Frustrierendste daran? Die Warnzeichen finden sich meist direkt in Ihren täglichen Support-Gesprächen.

Ihre Kunden sagen Ihnen ständig, was nicht stimmt. Sie lassen Sie wissen, wenn sie frustriert oder verwirrt sind oder sogar anfangen, sich bei der Konkurrenz umzusehen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, dass kein menschliches Team realistischerweise Tausende von E-Mails, Chats und Support-Tickets durchforsten kann, um jedes einzelne Warnsignal zu erkennen. Das ist einfach nicht möglich.

An dieser Stelle kann KI eingreifen. Indem Sie sie zur Analyse all Ihrer Support-Interaktionen einsetzen, können Sie von einem reaktiven „Feuerwehr“-Modus zu einem proaktiven Modus wechseln und Abwanderungsrisiken erkennen, lange bevor sie zu gekündigten Abonnements werden.

Lassen Sie uns die genauen Schritte durchgehen, um ein System einzurichten, das KI nutzt, um diese Risiken zu kennzeichnen, Ihr Team zu alarmieren und Ihnen zu helfen, Ihre Kunden zu halten.

Was Sie benötigen

Bevor wir loslegen, lassen Sie uns darüber sprechen, was Sie benötigen. Ein KI-gestütztes System zur Erkennung von Abwanderungsrisiken einzurichten, ist wahrscheinlich einfacher, als Sie denken. Sie benötigen eigentlich nur zwei Dinge.

• Zugriff auf Ihre Support-Konversationsdaten: Daraus lernt die KI. Sie benötigen Administratorzugriff auf Ihren Helpdesk (wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom), Chat-Protokolle aus Tools wie Slack oder Microsoft Teams und alle anderen Orte, an denen Ihr Team mit Kunden spricht.

• Eine KI-Plattform für Konversationsintelligenz: Sie benötigen ein Tool, das sich in all Ihre Datenquellen einklinken und die Gespräche tatsächlich verstehen kann. Der Trick besteht darin, eine zu finden, die einfach einzurichten ist und Ihnen die Kontrolle überlässt. Es gibt zwar viele Optionen, aber eine Plattform wie eesel AI ist so konzipiert, dass Sie sie in nur wenigen Minuten selbst in Betrieb nehmen können.

Schritt 1: Verbinden Sie alle Quellen Ihrer Kundenkonversationen

Zuerst müssen Sie Ihrer KI das vollständige Bild vermitteln. Abwanderungssignale tauchen nicht nur in formellen Support-Tickets auf. Sie erscheinen in einer Slack-Nachricht an einen Account Manager, in einem Kommentar zu einem geteilten Google Doc oder in einer Frage in einem Community-Forum. Wenn Sie nur einen Kanal betrachten, werden Sie Dinge übersehen.

Das Ziel hier ist es, all diese verschiedenen Konversationen zusammenzuführen. Anstatt zu versuchen, Daten manuell zu exportieren oder einen Entwickler zu bitten, etwas Kompliziertes zu erstellen, können moderne KI-Tools sich mit einfachen Ein-Klick-Integrationen mit Ihren Apps verbinden.

Suchen Sie nach einer Plattform, die sich mit allen Orten verbindet, an denen Ihr Team und Ihre Kunden kommunizieren. Zum Beispiel integriert sich eesel AI von Haus aus mit über 100 Quellen, darunter:

• Helpdesks: Zendesk, Freshdesk, Intercom, Gorgias

• Wissensdatenbanken: Confluence, Notion, SharePoint

• Kollaborationstools: Slack und Microsoft Teams

Wenn Sie all diese Quellen verbinden, trainieren Sie eine KI mit mehr als nur offiziellen Tickets. Sie beziehen das informelle, ehrliche Feedback mit ein, das oft die deutlichsten Hinweise auf die Unzufriedenheit eines Kunden enthält. Dies gibt Ihnen ein viel vollständigeres Bild. Die meisten KI-Funktionen, die in einen Helpdesk integriert sind, können nur sehen, was auf ihrer eigenen Plattform geschieht, wodurch Ihnen ein riesiger blinder Fleck bleibt.

Eine Infografik, die zeigt, wie eesel AI sich mit verschiedenen Datenquellen verbindet, um ein vollständiges Bild der Kundenkonversationen zur Erkennung von Abwanderungsrisiken zu liefern.

Schritt 2: Bringen Sie der KI bei, Ihre einzigartigen Abwanderungssignale zu erkennen

Sobald Ihre Daten verbunden sind, ist es an der Zeit, der KI zu sagen, worauf sie achten soll. Dies ist keine generische Einheitslösung. Die Dinge, die auf eine Abwanderung hindeuten, sind für jedes Unternehmen anders. Ihr Ziel ist es, über einfache „positive“ oder „negative“ Stimmungen hinauszugehen und die spezifischen Muster zu identifizieren, die auf ein Risiko für einen Kunden hindeuten.

Finden Sie heraus, wie ein Abwanderungsrisiko für Sie aussieht

Bringen Sie Ihr Team zusammen und brainstormen Sie, welche Arten von Phrasen, Themen und Verhaltensweisen normalerweise auftreten, bevor ein Kunde geht. Das könnten Dinge sein wie:

• Erwähnungen von Wettbewerbern: „Wir sehen uns auch [Name des Wettbewerbers] an.“

• Frustration mit Schlüsselfunktionen: „Ich bin wirklich genervt von der Berichtsfunktion.“

• Fragen zu Preisen oder Abrechnungen: „Das kostet mehr, als ich erwartet habe“ oder „Wie kann ich mein Abonnement kündigen?“

• Hartnäckige Fehler: „Dieser Fehler macht es meinem Team unmöglich zu arbeiten.“

• Ein wichtiger Ansprechpartner verlässt das Unternehmen: „Die Person, die uns ursprünglich angemeldet hat, hat das Unternehmen verlassen.“

Lassen Sie die KI aus Ihrer Historie lernen

Die beste KI ist eine, die von Ihrem Unternehmen lernt. Sie sollte in der Lage sein, Tausende Ihrer vergangenen Konversationen zu analysieren, um den Ton Ihres Unternehmens, häufige Probleme und wie eine erfolgreiche Lösung aussieht, zu verstehen. Hier hilft ein Tool wie eesel AI wirklich. Es studiert automatisch Ihre historischen Tickets, sodass es vom ersten Tag an auf Ihr Unternehmen abgestimmt ist, ohne dass Sie ihm manuell Informationen zuführen müssen. Viele andere Plattformen erfordern lange Einrichtungsgespräche und professionelle Dienstleistungen, nur um die KI auf den neuesten Stand zu bringen, was Sie wochenlang aufhalten kann.

Testen Sie die Leistung Ihrer KI, bevor sie mit einem einzigen Kunden spricht

Sie sollten nicht einfach die Daumen drücken und auf das Beste hoffen müssen, wenn Sie eine KI einschalten. Ein großes Risiko bei vielen KI-Tools ist, dass sie wie eine „Black Box“ funktionieren, sodass Sie keine Ahnung haben, wie sie sich bei echten Kunden verhalten werden. Es ist wirklich wichtig, Ihr Setup zuerst in einer sicheren Umgebung zu testen.

<protip text="Suchen Sie nach einer Plattform mit einem guten Simulationsmodus. Mit eesel AI können Sie Ihren KI-Agenten auf Tausenden Ihrer alten Tickets laufen lassen, um genau zu sehen, wie er sie gehandhabt hätte. Das ist unglaublich nützlich, weil es Ihnen ermöglicht:

• Die genauen Antworten zu sehen: Sie können die von der KI generierten Antworten auf Ton und Genauigkeit überprüfen.

• Ihre Leistung vorherzusagen: Erhalten Sie solide Schätzungen, wie viele Tickets sie lösen und wie viel sie Ihnen sparen könnte.

• Vertrauen in das System aufzubauen: Sie können Ihre Einstellungen und Prompts optimieren, bis Sie sich vollkommen wohlfühlen, und das alles, bevor sie jemals mit einem Kunden interagiert.">

Diese Fähigkeit, ohne Risiko zu testen und zu verfeinern, ist ein riesiger Vorteil gegenüber Plattformen, die Sie im Grunde bitten, einen Schalter umzulegen und zu sehen, was passiert.

Ein Screenshot der Simulationsfunktion von eesel AI, der zeigt, wie man KI zur Erkennung von Abwanderungsrisiken in Support-Gesprächen in einer sicheren Testumgebung einsetzt.

Schritt 3: Richten Sie automatisierte Arbeitsabläufe ein, um Ihr Team zu alarmieren

Ein Abwanderungsrisiko zu erkennen, ist großartig, aber diese Information ist nutzlos, wenn sie nicht zu Maßnahmen führt. Ihr KI-System muss sich direkt in die aktuellen Arbeitsabläufe Ihres Teams einfügen, damit risikoreiche Signale sofortige Aufmerksamkeit erhalten.

Erhalten Sie Echtzeit-Benachrichtigungen für gefährdete Kunden

Sobald Ihre KI eine Konversation als potenzielles Abwanderungsrisiko kennzeichnet, müssen die richtigen Personen davon erfahren. Und ich meine nicht nur eine E-Mail, die in einem überfüllten Posteingang untergeht. Ein modernes Setup sollte Benachrichtigungen direkt an die Tools senden, die Ihr Team den ganzen Tag nutzt.

Zum Beispiel können Sie eesel AI so einrichten, dass es automatisch:

• Eine Nachricht in einem dedizierten #churn-alerts-Kanal in Slack oder MS Teams postet.

• Eine kurze Zusammenfassung des Problems, den Namen des Kunden, seine allgemeine Stimmung und einen direkten Link zur Konversation enthält.

Das bedeutet, dass Ihre Customer-Success- oder Account-Management-Teams das Problem in Minuten, nicht in Tagen, angehen können.

Automatisieren Sie Aufgaben, damit nichts durchs Raster fällt

Über das bloße Senden von Benachrichtigungen hinaus können Sie die KI nutzen, um einen formellen Follow-up-Prozess zu starten. Hier ist ein flexibler Workflow-Builder praktisch. Mit den benutzerdefinierten Aktionen von eesel AI können Sie Regeln erstellen, die:

• Automatisch eine Aufgabe in Jira oder Ihrem CRM für einen Customer Success Manager zur Nachverfolgung erstellen.

• Das Ticket in Zendesk oder Freshdesk mit „Abwanderungsrisiko“ kennzeichnen, damit Sie es leicht verfolgen können.

• Die Konversation an einen leitenden Support-Mitarbeiter oder einen Account Manager eskalieren.

Diese Art der Automatisierung stellt sicher, dass jedes Risiko einen Verantwortlichen und einen klaren Plan zur Lösung hat. Es ist ein einfacher Weg, um sicherzustellen, dass diese kritischen Probleme nicht im Trubel untergehen. Viele andere Tools haben starre Automatisierungsregeln, die Sie zwingen, Ihren Prozess an ihre Software anzupassen, anstatt umgekehrt.

Eine Ansicht des Workflow-Builders von eesel AI, in dem Benutzer benutzerdefinierte Aktionen und Automatisierungen zur Handhabung von Abwanderungsrisiken einrichten können.

Schritt 4: Handeln Sie auf der Grundlage der Erkenntnisse und beobachten Sie Ihre Fortschritte

Wenn Ihr Erkennungs- und Alarmsystem läuft, besteht der letzte Schritt darin, auf der Grundlage der Daten zu handeln und die Auswirkungen zu messen.

Wenn eine Warnung eingeht, sollte Ihr Team ein Playbook bereithalten, was als Nächstes zu tun ist. Das kann eine persönliche E-Mail, ein Anruf oder das Angebot einer kurzen Schulung sein. Ziel ist es, dem Kunden zu zeigen, dass Sie aufmerksam sind und bereit sind, sein Problem zu lösen.

Schließlich müssen Sie Ihren Fortschritt verfolgen. Behalten Sie Ihre Abwanderungsrate im Auge, um zu sehen, ob Ihr neues System einen Unterschied macht. Eine gute KI-Plattform liefert Ihnen auch Berichte, die wirklich nützlich sind. Zum Beispiel kann das Analyse-Dashboard von eesel AI Lücken in Ihren Hilfeartikeln aufzeigen und Ihnen Konversationstrends anzeigen, was Ihnen einen klaren Weg weist, um sowohl Ihr Kundenerlebnis als auch Ihre KI im Laufe der Zeit zu verbessern.

Das Analyse-Dashboard von eesel AI, das Berichte über Konversationstrends und Wissenslücken anzeigt und so hilft, den Prozess zur Erkennung von Abwanderung zu verfeinern.

Lassen Sie sich von Abwanderung nicht mehr überraschen

Die Nutzung von KI zur Erkennung von Abwanderungsrisiken in Ihren Support-Gesprächen kann Ihre Strategie für den Kundenerfolg komplett verändern und sie von reaktiv zu proaktiv machen. Indem Sie all Ihre Daten zusammenführen, eine KI auf das trainieren, was für Ihr Unternehmen wichtig ist, und Echtzeit-Warnungen in Ihre tägliche Arbeit integrieren, geben Sie Ihrem Team die Werkzeuge an die Hand, die es benötigt, um stärkere Beziehungen aufzubauen und Ihren Umsatz zu schützen.

Während viele Tools KI-gestützte Einblicke versprechen, sind die besten einfach einzurichten, geben Ihnen die volle Kontrolle und lassen Sie alles mit Zuversicht testen. Plattformen wie eesel AI sind so konzipiert, dass sie vollständig selbst bedienbar sind, sodass Sie in wenigen Minuten mit einem System live gehen können, das aus Ihren Daten lernt und mit den Tools arbeitet, die Sie bereits verwenden.

Bereit, mit dem Raten aufzuhören und mit der Abwanderungsprävention zu beginnen? Erfahren Sie, wie eesel AI Ihnen heute helfen kann, loszulegen.