10 praktische Anwendungen generativer KI Fallstudien für Energie- und Versorgungsunternehmen

1. Erstellte Selbstbedienungs-Reparaturanleitungen

Hausbesitzer haben häufig kleinere Probleme mit ihrem WLAN, Sicherungskästen, Zentralheizungssystemen usw., was oft zu unbequemen und kostspieligen Servicebesuchen für kleine Probleme führt. Indem Sie der generativen KI Zugang zu Produkthandbüchern gewähren, können Sie eine natürlichsprachliche Schnittstelle schaffen, die es den Kunden ermöglicht, diese Probleme selbst zu lösen. Diese Tools erhöhen nicht nur die Kundenzufriedenheit, sondern fördern auch die Kundenbindung, indem sie die Reparaturen vereinfachen.

2. Teilweise automatisierte Antworten zur Beilegung von Streitigkeiten und Beschwerden

Kundendienstmitarbeiter und Rechtsteams verbringen einen beträchtlichen Teil ihrer Zeit mit der Beantwortung häufig gestellter Fragen und der Beilegung von Streitigkeiten. Diese Arbeitsbelastung kann erheblich reduziert werden, indem die Datenquellen und Rechtsdokumente Ihres Unternehmens in die Generative KI-Tools integriert werden. Eine solche Integration erleichtert die Erstellung von Antwortentwürfen auf häufig gestellte Fragen, einschließlich Beschwerden und Zahlungsdiskussionen. Die Generierung präziser Antworten auf spezielle Fragen, z. B. im Zusammenhang mit spezifischen Kundenverträgen, bleibt jedoch eine Herausforderung. Um die Qualität der Antworten zu gewährleisten, ist es wichtig, dass die Agenten in den Prozess eingebunden sind und die von der KI generierten Nachrichten vor dem Versand überprüfen und genehmigen können. Es hat sich gezeigt, dass die Umsetzung dieses Ansatzes das Potenzial hat, die Antwortgeschwindigkeit drastisch zu erhöhen und den Zeitaufwand für die Kommunikation um bis zu 90 % zu verringern.

3. Automatische Anrufprotokollierung und -zusammenfassung

Kundendienst- und Televerkaufsmitarbeiter müssen viele Gespräche protokollieren und zusammenfassen. Dies kann leicht automatisiert werden - in der Regel innerhalb weniger Tage Entwicklungszeit - durch die Kombination von Sprache-zu-Text-Tools wie Deepgram, um das Texttranskript zu generieren, und GenAI-Tools wie OpenAI, um das Transkript in jedem gewünschten Format zusammenzufassen. Dieser Anwendungsfall reduziert die für die Zusammenfassung von Anrufen aufgewendete Zeit um bis zu 100 %, was bei vielen Kunden nachweislich zu einer Effizienzsteigerung von 10-15 % führt. Darüber hinaus verbessert die Gen AI-Anrufzusammenfassung auch die Qualität und Konsistenz der Zusammenfassungen für alle Agenten und generiert wertvolle Daten für weitere Analysen.

4. Automatisierte Berichte über Markt, Wettbewerber und Preise

Viele Unternehmen haben Probleme mit dem Zugriff auf genaue Markt-, Wettbewerbs- und Preisdaten und greifen oft auf teure Berichte zurück. Generative KI kann helfen, indem sie Daten von Websites ausliest und analysiert, den Berichtsprozess automatisiert und interaktive Berichte erstellt. So können Sie z. B. ein wöchentliches Preis-Update an Ihr Preisgestaltungsteam verteilen, indem Sie automatisch die Preise der Wettbewerber analysieren. Darüber hinaus können Sie sicherstellen, dass Ihr Innovationsteam umgehend auf dem Laufenden gehalten wird, wenn ein Wettbewerber eine neue Funktion oder ein neues Produkt einführt. Dieser Ansatz senkt nicht nur die externen Kosten, sondern hält das Unternehmen auch über Markttrends auf dem Laufenden.

5. Automatisierte Warnung bei Zahlungs- oder Abwanderungsrisiken  

Die Bindung von Kunden und die Sicherstellung rechtzeitiger Zahlungen sind für Unternehmen ein zentrales Anliegen. Generative KI kann dabei helfen, diese Risiken zu bewerten und vor ihnen zu warnen, indem sie Konversationen analysiert und Elemente identifiziert, die auf potenzielle Abwanderung oder Zahlungsprobleme hinweisen können. Dies ermöglicht die proaktive Auslösung von Alarmen und die Beratung z. B. über gezielte Rabatte oder Budgetierung für gefährdete Kunden. Dieser proaktive Ansatz erhöht nicht nur die Kundenbindung, sondern verbessert auch die Zahlungsmoral, was sich erheblich auf das Geschäftsergebnis auswirkt.

6. Assistierte Datenfeldeingabe

Kundendienst- und Back-Office-Mitarbeiter müssen Datenfelder mit hoher Genauigkeit ausfüllen, da Fehler wie die Eingabe einer falschen Adresse potenziell schwerwiegende Folgen haben können. Generative KI kann diesen Prozess verbessern, indem sie die Genauigkeit der ausgefüllten Felder überprüft und während der Dateneingabe Vorschläge macht. Dies kann auf der Grundlage von Live-Transkriptionen von Anrufen oder vorhandenen Kundeninformationen erfolgen. Die Umsetzung dieses Anwendungsfalls verbessert nicht nur die Qualität des Kundendienstes und des Back-Office, sondern gewährleistet auch die allgemeine Datenqualität, was viele andere (KI- und Nicht-KI-) Anwendungen ermöglicht Fallstudien.

7. Lokalisierte Marketinginhalte  

Marketingabteilungen müssen eine große Menge an Inhalten erstellen, und lokale Teams müssen gezielte lokale Werbung produzieren. Generative KI kann die Erstellung von Marketingtexten, Bild- und Tonmaterial erleichtern und bei Analysen helfen. Standardtools können einen Großteil der Funktionen für grundlegende Aufgaben bieten. In einem nächsten Schritt können Sie Techniken wie die Eingabe von Stichworten oder die Feinabstimmung Ihrer eigenen Modelle anwenden, um lokale Erkenntnisse, einschließlich Sprache, Ton und Bildmaterial, zu berücksichtigen. Diese Strategie steigert nicht nur die Effizienz der Marketingabteilungen, sondern versetzt auch globale Teams in die Lage, lokalisierte Kampagnen zu entwickeln, was die Arbeitsbelastung der lokalen Teams erheblich reduziert.

8. Wartung und technische Unterstützung

Techniker stehen oft vor komplexen und vielfältigen Problemen. Mit Gen AI können Sie eine dialogfähige Schnittstelle entwickeln, die als virtueller Techniker oder Wartungsassistent fungiert. Durch die Integration von Gen AI-Tools mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Ihren internen Datenbanken und Produkthandbüchern können Sie einen Bot erstellen, der Sie bei der Fehlersuche und -behebung unterstützt, die Wartung verwaltet, die richtigen Teile identifiziert und bei administrativen Details (z. B. der Rechnungsstellung) hilft. In einem nächsten Schritt können Sie dieses Angebot sogar Ihren Kunden unterbreiten. Diese Lösung steigert die Kundenzufriedenheit und -treue erheblich und entlastet gleichzeitig den Kundendienst und die technischen Abteilungen.

9. Automatisierte Chatbot-Verbesserungen

Kunden tun sich oft schwer mit der Nutzung von Chatbots und eskalieren häufig zum Live-Chat. Die Entwicklung eines erfolgreichen generativen KI-gestützten Chatbots ist zwar eine Herausforderung, aber generative KI kann bestehende Systeme erheblich verbessern. Sie zeichnet sich dadurch aus, dass sie durch die Analyse großer Mengen von Chatdaten häufig gestellte Fragen identifiziert, die entweder unbeantwortet oder falsch beantwortet sind. Diese identifizierten FAQs können dann in den Gesprächsfluss integriert werden. In einem nächsten Schritt können Sie generative KI nutzen, um automatisch spezifische Inhalte für den Gesprächsfluss zu generieren. Dieser Anwendungsfall verbessert die Chatbot-Qualität und führt zu weniger Eskalationen mit dem Kundendienst.

10. Personalisierte Schulungen für Kundendienst- und Fernabsatzmitarbeiter

Kundendienstleitern und Agenten fehlt oft die Zeit, alle Anrufe von Agenten zu überprüfen, um zu lernen, wie man Gespräche verbessern kann. Generative KI kann Gespräche automatisch analysieren, um Verbesserungsmöglichkeiten für Kundendienstmitarbeiter aufzuzeigen. Dabei kommen Sprache-zu-Text und maßgeschneiderte KI-Tools mit Best Practices zum Einsatz, beispielsweise Leitfäden für den Umgang mit verärgerten Kunden.

Die automatische Hervorhebung von verbesserungswürdigen Bereichen und Stärken der Mitarbeiter ermöglicht es den Managern dann, präzisere und individuellere Coaching- und Schulungsprogramme anzubieten. Letztendlich könnte dieser Ansatz zur Entwicklung eines KI-gestützten Schulungsprogramms führen. Dieser Anwendungsfall verbessert nicht nur die Qualität des Kundendienstes bei jeder Interaktion, sondern verkürzt auch die Einarbeitungszeit, wirkt der hohen Mitarbeiterfluktuation in der Kundendienstbranche entgegen und ermöglicht personalisierte Schulungen für Kundendienstmitarbeiter.

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