{"id":31281,"date":"2019-03-13T14:53:26","date_gmt":"2019-03-13T13:53:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ccenergie.ch\/?p=31281"},"modified":"2019-04-16T09:07:22","modified_gmt":"2019-04-16T07:07:22","slug":"schnellerer-kundendienst-mit-kuenstlicher-intelligenz-und-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ccenergie.ch\/de\/schnellerer-kundendienst-mit-kuenstlicher-intelligenz-und-machine-learning\/","title":{"rendered":"Schnellerer Kundendienst mit K\u00fcnstlicher Intelligenz und Machine Learning"},"content":{"rendered":"<h3><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"img-responsive alignleft wp-image-31268\" src=\"https:\/\/www.ccenergie.ch\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/pexels-photo-1329068.jpg\" alt=\"\" width=\"580\" height=\"566\" srcset=\"https:\/\/www.ccenergie.ch\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/pexels-photo-1329068.jpg 500w, https:\/\/www.ccenergie.ch\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/pexels-photo-1329068-300x293.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 580px) 100vw, 580px\" \/><\/h3>\n<h3>E-Mail ist nach dem Telefonat der zweith\u00e4ufigste Kanal, um sich mit Energie-Dienstleistern in Verbindung zu setzen (36% aller eingehenden Kontakte). Jedes Jahr werden etwa 120&#8217;000 eingehende E-Mails von unseren Beratern beantwortet. Um die Effizienz zu verbessern, nutzt cc energie machine learning und k\u00fcnstliche Intelligenz.<\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Zwei Sprachen und nicht weniger als 30 Kategorien.<\/h3>\n<p>Nach genauer Analyse der Inhalte eingehender E-Mails leiten wir nun jede eingehende Nachricht durch einen Cloud Service, der von SAP im Rahmen des Leonardo-Portfolios angeboten wird: <a href=\"https:\/\/www.sap.com\/suisse\/products\/service-ticket-intelligence.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> SAP &#8222;Service Ticket Intelligence&#8220;<\/a> (STI).<\/p>\n<p>Trainiert haben wir die STI mit dem Wissen aus der Bearbeitung der Nachrichten der vergangenen Jahre \u2013 \u00fcber 270&#8217;000 Beispielf\u00e4lle konnten wir so nutzen, um mittels Machine Learning eine Grundlage f\u00fcr den Einsatz der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu schaffen. Die STI kategorisiert jede Nachricht nach Sprache und Gesch\u00e4ftsvorfall &#8211; das erlaubt eine viel schnellere Bearbeitung und verk\u00fcrzt die Wartezeit f\u00fcr Kunden.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Priorisierungsniveau:<\/strong> Die dringendsten E-Mails (z.B. Reklamationen) werden automatisch identifiziert und folgen nicht mehr dem \u00ab first come, first served \u00bb-Prinzip.<\/li>\n<li><strong>Identifikation von Schl\u00fcsselw\u00f6rtern:<\/strong> Die E-Mails werden nach Sprache (deutsch und franz\u00f6sisch) und nach den 30 am meisten verwendeten Kategorien zugeordnet*. Somit k\u00f6nnen sie aufgrund des Inhalts aus Gr\u00fcnden der Effizienz wie des Trainings den Beratern gezielt zugewiesen werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<blockquote>\n<p style=\"text-align: center;\">\u00abDank der E-Mail-Kategorisierung k\u00f6nnen wir die Kundenanfrage schneller erkennen.\u00bb<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><strong>Laura &#8211; Kundenberaterin<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Ein Effizienz-Ziel erreicht.<\/h3>\n<p>Dieses neue Tool ist aktuell zu 80% effektiv. Das bedeutet, dass <strong>\u00fcber alle eingehenden Nachrichten in 80% der F\u00e4llen der richtige Gesch\u00e4ftsvorfall erkannt wird<\/strong>. Dank den korrigierenden Ma\u00dfnahmen der Berater verbessert es sich von Tag zu Tag. Wenn die zugewiesene Kategorie beispielsweise nicht genau der schriftlichen Kundenanfrage entspricht, kategorisiert der Berater sie manuell neu.<\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"text-decoration: underline;\">Im n\u00e4chsten Schritt werden wir die Bearbeitung der erkannten Gesch\u00e4ftsvorf\u00e4lle Schritt f\u00fcr Schritt verbessern:<\/span> E-Mails, die keine Bearbeitung ben\u00f6tigen, werden <strong>automatisch geschlossen<\/strong>.<\/li>\n<li>E-Mails, die an andere Abteilungen geschickt werden, werden der richtigen Person <strong>schneller zugestellt<\/strong>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Durch den Einsatz dieser neuen Technologie und die Einf\u00fchrung der k\u00fcnstlichen Intelligenz als neuem Verb\u00fcndeten haben wir einen Sprung nach vorne in Bezug auf unsere Effizienzsteigerung gemacht. Und das ist nur ein erster Schritt!<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft size-thumbnail wp-image-31545\" src=\"https:\/\/www.ccenergie.ch\/wp-content\/uploads\/2019\/04\/Elodie-Choulat-150x150.jpg\" alt=\"\" width=\"150\" height=\"150\" \/>Elodie Choulat &#8211; Kundenberaterin<\/p>\n<p><sub>* Kategorisierungsbeispiele: Beratung\/Hinweise; Abkl\u00e4rungen\/bereits angek\u00fcndigt; Rechnungsanfrage\/Mahnung\/Gutschrift; Einzug.<\/sub><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>E-Mail ist nach dem Telefonat der zweith\u00e4ufigste Kanal, um sich mit Energie-Dienstleistern in Verbindung zu setzen (36% aller eingehenden Kontakte). Jedes Jahr werden etwa 120&#8217;000 eingehende E-Mails von unseren Beratern beantwortet. Um die Effizienz zu verbessern, nutzt cc energie machine learning und k\u00fcnstliche Intelligenz. &nbsp; Zwei Sprachen und nicht weniger als 30 Kategorien. 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