Zendesk verbessert Customer Experience mit Machine Learning-Tool Satisfaction Prediction
Innovative Unternehmen wie Pinterest, Digitec und Easy Taxi nutzen datengetriebenen Ansatz, um Kundenzufriedenheit sicherzustellen
Berlin, 15. März 2016 – Zendesks „Satisfaction Prediction“ ist ab heute für alle Enterprise-Kunden verfügbar. Es ist das erste Machine Learning- und Predictive Analytics-Feature für die Vorhersage der Kundenzufriedenheit. Der Algorithmus von Satisfaction Prediction antizipiert, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Supportticket eine gute oder schlechte Bewertung erhält. Auf diese Weise können Unternehmen positive Ergebnisse in der Kunderinteraktion erzielen. Seit dem Beta-Launch vor fünf Monaten hat Satisfaction Prediction mehr als 1,82 Millionen Kundeninteraktionen ausgewertet. Zu den ersten Kunden, die das Feature erfolgreich einsetzen, gehören internationale Unternehmen wie Pinterest, Digitec und Easy Taxi.
„Wir setzen Satisfaction Prediction vor allem für die Kundengespräche ein, die Gefahr laufen, zu einem negativen Kundenerlebnis zu führen“, sagt Maggie Armato, Reactive Support Lead bei Pinterest. „Davor haben wir in einem manuellen Verfahren, mithilfe eines speziell dafür abgestellten Teams, alle Tickets einzeln durchsucht, um Tickets zu finden, die als potenziell negative Erfahrung eingestuft wurden. Mithilfe des Prognosewerts von Satisfaction Prediction können wir zielgenau, automatisch diese Tickets erkennen, sodass sich unsere Support-Agenten mit anderen, komplexeren Themen beschäftigen können.“
Und Michael Smith, Head of Customer Service der Digitec Galaxus AG, ergänzt: „Mit Satisfaction Prediction können wir die unterschiedlichen Kundenanliegen vorselektieren und direkt den speziell dafür ausgebildeten Service-Teams zuordnen. Diese können dann schneller handeln und konkret auf den Support-Bedarf reagieren, den unsere Kunden brauchen.“
Satisfaction Prediction nutzt maschinelle Lernverfahren und kann mehrere Hundert verschiedene Signale innerhalb eines Service-Tickets lesen, wie zum Beispiel Textbbausteine, Anzahl an Antworten und Gesamt-Wartezeit. Daraus berechnet die Lösung dann, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass der Kunde eine positive Zufriedenheitsbewertung abgibt. Auf diese Weise können Kundenservice-Agenten und -Manager ihre Arbeits- und Geschäftsprozesse priorisieren, Geschäftsregeln anpassen und nachgelagerte Prozessschritte vorziehen. Dies passiert auf der Basis von dynamischen Regeln; aufbauend auf dem Wissen aus Tausenden von analysierten Kundeninteraktionen.
„Die Kommunikation mit Kunden ist in den letzten Jahren durch die steigende Vielzahl an Kanälen, wie Mobile und Social, immer komplexer geworden“, erklärt Adrian McDermott, Senior Vice President Product Development bei Zendesk. „Wir haben Satisfaction Prediction entwickelt, um Unternehmen mithilfe von datengetriebenen Erkenntnissen dabei zu unterstützen, den komplexen Dialog mit ihrer Zielgruppe erfolgreich zu führen und ihre Kundenbeziehungen zu verbessern. Mit dem neuen Feature haben sie eine Art Frühwarnsystem, dass eine risikobehaftete Kundeninteraktion erkennt, noch bevor es tatsächlich zu einem negativen Kundenkontakt kommt.“
Neue Funktionen in Satisfaction Prediction umfassen:
- Einfaches, übersichtliches Analytics-Dashboard: Es zeigt eine Momentaufnahme darüber, wie viele Tickets aufgelaufen sind, letzte Änderungen und gibt Einblicke in wichtige Metriken, wie die Anzahl an Antworten und neu zugeordnete Tickets, die alle Einfluss auf die vorhergesagte Kundenbewertung haben.
- Echtzeit-Feedback: Das intelligente Vorhersage-Modell ist selbstlernend und verbessert seine Prognosen im Laufe der Zeit. Der Mechanismus wertet dazu einerseits das Feedback der Kunden aus, die ihr Kundenerlebnis bewertet haben, und nutzt andererseits auch den Input der Service-Agenten, die mit diesen Kunden zusammenarbeiten.
Kosten und Verfügbarkeit
Satisfaction Prediction ist ab sofort für alle Enterprise-Kunden verfügbar, die mindestens 500 Kundenzufriedenheitsbewertungen im Monat erhalten. Weitere Informationen finden Sie hier: https://www.zendesk.com/analytics/satisfaction-prediction/
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Julia della Peruta
Oseon
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