Über rasant steigende Bestellungen im E-Commerce freuen sich alle. Wenn allerdings die Tools im Kundenservice nicht darauf ausgelegt sind, laufen die Drähte heiß und die Kunden sind verärgert. Wie man ein Wachstum von 200 Prozent mit dem gleichen Team im Kundenservice stemmen kann, zeigt der Use Case des Experten für Nahrungsergänzungsmittel Fitmart.
E-Commerce ist heute teilweise sehr stark von Social Media getrieben, so auch das Business für Nahrungsergänzungsmittel. Je größer die Reichweite auf einem Kanal wie z.B. Instagram ist, desto höher ist das Bestellvolumen. Wenn ein Influencer für ein bestimmtes Produkt wirbt, gibt es einen direkten Peak bei den Bestellungen.
Die Herausforderungen im ESN-Kundenservice
Nahrungsergänzungsmittel sind im Trend und so kann Fitmart eine schöne Erfolgsgeschichte erzählen. Im Kundenservice allerdings hat diese Story große Herausforderungen mit sich gebracht.
Bis 2021 hat das Serviceteam noch mit einem einfachen Mailprogramm gearbeitet. Dieses stieß de facto von Anfang an deutlich an seine Grenzen.
2022 wuchsen aufgrund exzellenten Marketings die Umsatzzahlen um 200 Prozent beim Supplement-Anbieter - was auch das Supportaufkommen massiv erhöhte.
Bis zu 2.000 Mails täglich landeten beim ESN-Support-Team, es entstand teilweise ein Rückstand von mehreren Tagen.
Eine Lösung musste her - und zwar am besten ganz schnell!
Die Lösung: Implementierung eines KI-basierten Servicedesks
Vom Anruf bei ThinkOwl bis zum Go-Live dauerte es nur eine Woche.
Björn-Olaf Lange von Fitmart begeistert: “Wir haben immer den Blick auf den Kunden und wir müssen auch die Mehrwerte innerhalb der Firma sehen. Uns ist es wichtig zu sehen, wo bei den Kunden der Schuh drückt, was sie beschäftigt und antreibt. Da hilft uns ThinkOwl mit dem Tagging und dem Machine Learning im Hintergrund extrem gut. Großen Dank an die Kollegen, die uns da so schnell haben helfen können”.
Wie die Lösung ganz konkret bei Fitmart umgesetzt wurde, sehen Sie step by step hier in unserem On-Demand-Webinar.
Die Vorteile von KI-basierter Low-Code-Software im Kundenservice
1. In einer Woche war das System einsatzbereit
- Automatisches Routing der Vorgänge
- Übersicht über alle Vorgänge für Teamleiter
- Service kann von Teamleitern in Echtzeit gesteuert werden
2. KI automatisiert die Vorgangsbearbeitung
- KI erkennt die Kategorie und ordnet die Vorgänge automatisch zu
- Bestellnummer wird erkannt und automatisch extrahiert
- Vorgegebene Antwortvorschläge werden automatisch zugeordnet
- Vereinfachte Wissensübertragung an neue Agents im Onboarding
- Automatische Antwort erhöht Kundenzufriedenheit und verringert schnelle Rückfragen
3. Integrierte Zeiterfassung für das Reporting und die Einsatzplanung
- Die wichtigsten KPI jederzeit im Blick
- Teamleiter erkennt sofort, wo Optimierungspotentiale liegen
4. Formulare und Stichworte
- Erhöhen die Servicequalität
- Vereinfachen das Reporting
5. Szenarien automatisieren sich wiederholende Aufgaben in der Vorgangsbearbeitung
- Workflows als Szenarien anlegen
- Eine Art Makromanagement für Prozesse, das Serviceteams unterstützt
6. Discover liefert jederzeit Einblicke in relevante Basiskennzahlen
- Entwicklung des Support-Volumens beobachten
- Average Handling Time im Blick behalten
Die wichtigsten Ergebnisse und Learnings
- Schnelle Umsetzung & einfache Anpassungen
- Effiziente Verteilung: Enorme Zeitersparnis durch eine zuverlässiges, automatisches Verteilen von Vorgängen im richtigen Kategorien
- Steigerung der Qualität: schnellere Bearbeitungszeiten und signifikant erhöhte Qualität durch KI-Unterstützung
- Intelligente Antworten: Serviceteam erhält Vorschläge zu intelligenten Antworten, die sich personalisieren lassen
- Positives Feedback vom Serviceteam: Viele Agenten wollen ohne ThinkOwl nicht mehr arbeiten
Wie der Kundenservice von Fitmart/ESN automatisierten Kundendialog schnell, einfach und hocheffizient umgesetzt hat, sehen Sie hier step-by-step im On-Demand-Webinar.
