4 Wege, wie AI den Kundenservice in der Energiebranche verbessert und Kosten senkt

Laut Gartner wird bis 2026 jede zehnte Interaktion im Kundenservice automatisiert sein, was zu einer Reduzierung der Arbeitskosten um 80 Milliarden EUR führen könnte. Auch die Energiebranche wird davon profitieren, da die Künstliche Intelligenz den Kundenservice revolutioniert, schnelleren Support bietet und gleichzeitig die Servicekosten senkt.

Durch die Analyse von Kundendaten, wie z. B. Energieverbrauchsmuster und Rechnungshistorie, kann AI beispielsweise Interaktionen und Empfehlungen auf individuelle Präferenzen zuschneiden und so engere Kundenbeziehungen fördern, ohne dass zusätzliche Ressourcen erforderlich sind. AI kann auch gezielte Angebote für Kunden auf der Grundlage ihrer bisherigen Interaktionen und Energieverbrauchsmuster identifizieren und präsentieren und so zusätzliche Umsatzmöglichkeiten schaffen, ohne dass erhebliche Marketingkosten anfallen.

Im ersten Teil unserer Serie „AI in der Energiebranche“ haben wir Crederas 10-Schritte-Ansatz vorgestellt, der führenden Unternehmen im Energiesektor dabei hilft, AI gezielt und effektiv zu nutzen. In diesem Artikel zeigen wir vier konkrete Wege auf, wie die Energiebranche AI rasch implementieren kann, um den Kunden das Leben zu erleichtern und gleichzeitig den Gewinn zu maximieren.

1. Effizienter Support und optimale Ressourcennutzung

AI-gestützte Chatbots stehen an der Spitze der Kundenservice-Innovationen im Energiesektor. Diese intelligenten Bots können eine Vielzahl von Kundenanfragen in Echtzeit bearbeiten, von Fragen zur Rechnungsstellung über Ausfallmeldungen bis hin zur sofortigen Unterstützung und Problemlösung. Dies beschleunigt die Reaktionszeiten und ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren, die Ressourcenzuweisung zu optimieren und die Gesamteffizienz zu verbessern.

Digitale Selbstbedienungskanäle, wie AI-gesteuerte FAQs und Wissensdatenbanken, ermöglichen es Energiekunden außerdem, Antworten und Informationen zu erhalten, ohne mit jemandem sprechen zu müssen. Neben der Reduzierung des Anrufvolumens und anderer Interaktionen stellt dieser Ansatz sicher, dass Kunden rechtzeitig Unterstützung erhalten, was die Zufriedenheit und Loyalität erhöht. Tatsächlich hat HubSpot herausgefunden, dass 81 % der Kunden eine Selbstbedienungsoption der Kontaktaufnahme mit einem Kundendienstmitarbeiter vorziehen.

Wenn Kunden doch mit einem Mitarbeiter sprechen müssen, kann AI die Mitarbeiter unterstützen, indem sie Kundeninformationen zusammenfasst, präzise Antworten auf Fragen generiert und ihnen Zeit bei manuellen Aufgaben wie der Dateneingabe spart. So kann AI beispielsweise schnell die Energieverbrauchsmuster eines Kunden zusammenfassen und maßgeschneiderte Ratschläge zur Verbrauchsreduzierung geben.

2. Optimierung des Personalbestands

Vorausschauende Analysen können den Bedarf an Kundendienstleistungen auf der Grundlage von historischen Daten und Trends im Energiesektor prognostizieren. Durch die genaue Vorhersage von Spitzenzeiten, z. B. bei extremen Wetterereignissen oder Abrechnungszyklen, können Energieunternehmen sicherstellen, dass genügend Mitarbeiter zur Verfügung stehen, wenn sie benötigt werden, ohne in ruhigeren Zeiten zu viel Personal einzusetzen. Diese Ausgewogenheit trägt dazu bei, die Arbeitskosten zu senken und gleichzeitig ein hohes Serviceniveau aufrechtzuerhalten.

3. Intelligente Anrufweiterleitung und Priorisierung

AI kann eingehende Anrufe auf intelligente Weise weiterleiten und priorisieren, basierend auf der Art der Anfrage und dem Kundenprofil. Das bedeutet, dass Probleme mit hoher Priorität, wie z. B. Stromausfälle, umgehend angegangen werden können, was die Gesamteffizienz des Kundendienstteams verbessert und das Kundenerlebnis steigert. So wird sichergestellt, dass kritische Probleme schnell gelöst werden, wodurch das Vertrauen und die Zufriedenheit der Kunden erhalten bleiben.

4. Kundenerlebnis optimieren, Kosten minimieren

Auch wenn die Kostensenkungen gering erscheinen mögen, kann AI die Wirkung der Marketingausgaben eines Energieunternehmens maximieren. Versorgungsunternehmen können beispielsweise die Analyse von Energieverbrauchstrends und Algorithmen für die nächstbeste Aktion nutzen, um Angebote gezielt auf ihre Kunden zuzuschneiden. In diesem Sinne kann der „Return on Marketing“ als „Erlebnis pro Euro“ neu definiert werden.

Dieser Grad der Personalisierung fördert stärkere Kundenbeziehungen und schafft zusätzliche Umsatzmöglichkeiten ohne erhebliche zusätzliche Ressourcen oder Investitionen. Der Schlüssel liegt darin, sicherzustellen, dass der Mehrwert für das Kundenerlebnis die zusätzlichen Kosten übersteigt, um das Verhältnis „Erlebnis pro Euro“ zu maximieren.

Case Study: AI-gestützter Chatbot revolutioniert Kundeninteraktionen in einer stark regulierten Branche

Ein Beispiel für unsere Arbeit in diesem Bereich ist ein globales Fortune-500-Unternehmen in einem stark regulierten Sektor, das unsere Hilfe bei der Entwicklung eines Prototyps für einen moderierten Chatbot zur Datenabfrage in Anspruch nahm. Das Unternehmen benötigte eine einfache, interaktive und konforme Möglichkeit, um Zugang zu detaillierten Informationen zu bieten, und wollte schnell vom Proof-of-Concept (POC) zu einem ausgereiften Produkt übergehen.

Unser Prototyp wurde entwickelt, um Feedback aus Benutzertests zu sammeln und diese Lücke zu schließen. Er verfolgte einen innovativen Ansatz in Bezug auf Moderation und Compliance, unterstützte mehrere Sprachen und gewährleistete die Sicherheit bei der Weitergabe an externe Benutzer. Das Ergebnis war ein interaktiver Chatbot, der die traditionelle Interaktion revolutionierte und den Weg für zukünftige Verbesserungen ebnete.

Fazit

Unsere Experten haben bewährte, umsetzbare Strategien entwickelt, mit denen Sie die Vorteile von AI schnell ausschöpfen können, um die Effizienz und das Wachstum Ihres Kundenservices zu steigern. Vereinbaren Sie noch heute einen Termin, um zu erfahren, wie wir Ihre Kundenservice-Strategie mit AI transformieren können.

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