Warum „ Data Governance “ für einen besseren Kundenservice entscheidend ist

Der Kundenservice hat sich weit über Callcenter und Support-Tickets hinaus weiterentwickelt. Er ist heute ein komplexer, datenintensiver Bereich, der auf Analysen, Automatisierung und künstlicher Intelligenz (KI) basiert. Unternehmen nutzen Kundendaten, um Erlebnisse zu personalisieren, Bedürfnisse vorherzusagen und Probleme effizient zu lösen. Die Wirksamkeit dieser Bemühungen hängt jedoch in hohem Maße von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Hier kommt Data Governance eine entscheidende Rolle spielt.

Aus Sicht der Kundendienstmitarbeiter hat die Datenqualität ( Data Governance ) direkte Auswirkungen auf den täglichen Betrieb, die Interaktionen mit Kunden und die Servicequalität insgesamt. Durch die Festlegung klarer Richtlinien, Standards und Prozesse für das Datenmanagement können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Daten korrekt und zuverlässig sind und den Kundenerwartungen entsprechen.

Data Governance s im Kundenservice verstehen

Data Governance bezieht sich auf das „ Framework “ – also die Gesamtheit aus Richtlinien, Rollen, Prozessen und Standards, die eine effektive Verwaltung von Daten über deren gesamten Lebenszyklus hinweg gewährleisten. Dazu gehört, wie Daten erfasst, gespeichert, abgerufen, genutzt und gepflegt werden.

Im Kundenservice umfasst „ Data Governance “ ein breites Spektrum an Informationen, darunter beispielsweise:

• Kundenprofile und Kontaktdaten.
• Interaktionsverlauf (Anrufe, Chats, E-Mails).
• Kauf- und Transaktionsbelege.
• Feedback und Zufriedenheitswerte.
• Daten zu Support-Tickets.

Für Kundenservice-Teams bilden diese Daten die Grundlage jeder Interaktion. Ganz gleich, ob ein Mitarbeiter eine Beschwerde bearbeitet oder ein KI-System eine Lösung vorschlägt – die Qualität der Daten entscheidet über das Ergebnis.

Der Zusammenhang zwischen Datenqualität und Customer-Experience

Hochwertige Daten sind für einen hervorragenden Kundenservice unerlässlich. Die Datenqualität umfasst in der Regel mehrere Aspekte:

• Richtigkeit: Die Informationen sind korrekt und fehlerfrei.
• Vollständigkeit: Alle erforderlichen Daten sind vorhanden.
• Beständigkeit: Die Daten sind systemübergreifend einheitlich.
• Aktualität: Die Daten sind aktuell.
• Gültigkeit: Die Daten entsprechen den definierten Formaten und Regeln.

Wenn diese Aspekte durch eine solide Datenverwaltung ( Data Governance) gewährleistet sind, können sich die Kundendienstteams auf die von ihnen verwendeten Daten verlassen. Dies führt zu einer schnelleren Problemlösung, individuelleren Interaktionen und weniger Fehlern.

Umgekehrt kann eine schlechte Datenqualität zu frustrierenden Kundenerlebnissen führen. So können beispielsweise veraltete Kontaktdaten zu Kommunikationsfehlern führen, während inkonsistente Datensätze dazu führen können, dass Mitarbeiter widersprüchliche Antworten geben. Diese Probleme untergraben das Vertrauen der Kunden und schaden dem Ruf der Marke.

Verbesserung des KI-gestützten Kundenservice durch Governance

KI wird im Kundenservice zunehmend eingesetzt, um Aufgaben zu automatisieren, Interaktionen zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Zu den gängigen Anwendungen zählen Chatbots, Empfehlungssysteme, Gefühlsanalyse und prädiktive Analyse.

KI-Systeme sind jedoch nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden und die sie verarbeiten. „ Data Governance “ stellt sicher, dass diese Daten die erforderlichen Standards für eine effektive KI-Leistung erfüllen.

Verbesserung der Modellgenauigkeit

KI-Modelle stützen sich auf historische Daten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Sind diese Daten ungenau oder verzerrt, sind auch die Ergebnisse des Modells fehlerhaft. „ Data Governance “ trägt dazu bei, saubere und repräsentative Datensätze zu gewährleisten, was zu genaueren Vorhersagen und Empfehlungen führt.

Für Kundenservice-Teams bedeutet dies, dass KI-Tools die Absichten der Kunden besser verstehen, relevante Lösungen vorschlagen und Bedürfnisse vorhersehen können.

Voreingenommenheit abbauen und Fairness gewährleisten

Verzerrungen in den Daten können zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen führen. Im Kundenservice kann sich dies beispielsweise in einer ungleichen Behandlung von Kunden oder in ungenauen „ Gefühlsanalyse “ äußern.

Data Governance Diese Rahmenwerke umfassen Verfahren zur Erkennung und Minderung von Verzerrungen. Durch die Festlegung einheitlicher Definitionen, Kontrollmechanismen, Zuständigkeiten und Standards für Daten können Unternehmen KI-Systeme entwickeln, die alle Kunden fair behandeln.

Förderung der kontinuierlichen Verbesserung

KI-Systeme erfordern eine kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung. „ Data Governance “ bietet den Rahmen für die Überwachung der Datenqualität, die Überprüfung der Modellleistung und die Umsetzung von Verbesserungen.

Kundenservice-Teams Nutzen profitieren von dieser kontinuierlichen Weiterentwicklung, da KI-Tools mit der Zeit immer effektiver werden.

Vertrauen schaffen durch Transparenz und Verantwortlichkeit

Vertrauen ist ein Eckpfeiler des Kundenservices. Kunden erwarten von Unternehmen, dass sie verantwortungsbewusst mit ihren Daten umgehen und diese dazu nutzen, ihr Kundenerlebnis zu verbessern – und nicht, um sie auszunutzen.

Data Governance fördert das Vertrauen auf verschiedene Weise.

Klare Regelung der Datenhoheit

Durch die Festlegung von Rollen und Zuständigkeiten sorgt „ Data Governance “ für Verantwortlichkeit. Die Kundendienstteams wissen, wer für die Gewährleistung der Datenqualität und die Behebung von Problemen verantwortlich ist.

Transparente Datennutzung

Kunden machen sich zunehmend Gedanken darüber, wie ihre Daten genutzt werden. Governance-Richtlinien helfen Unternehmen dabei, klar und deutlich über die Erhebung und Nutzung von Daten zu kommunizieren und so das Vertrauen der Kunden zu stärken.

Einhaltung von Vorschriften

Datenschutzvorschriften wie die DSGVO und der CCPA verpflichten Unternehmen dazu, Kundendaten zu schützen und die Rechte der „ Nutzer “ zu wahren. „ Data Governance “ gewährleistet die Einhaltung dieser Vorschriften, verringert das Risiko rechtlicher Probleme und stärkt das Vertrauen der Kunden.

Wie KI und „ Data Governance “ Kundendienstmitarbeiter unterstützen

Aus der Perspektive der Mitarbeiter an vorderster Front hat „ Data Governance “ direkte Auswirkungen auf die Effektivität der Kundendienstmitarbeiter.

Zugang zu verlässlichen Informationen

Mitarbeiter stützen sich auf Daten, um die Bedürfnisse der Kunden zu verstehen und Lösungen anzubieten. Dank einer soliden Governance können sie darauf vertrauen, dass die Informationen, auf die sie zugreifen, korrekt und aktuell sind.

Geringere kognitive Belastung

Wenn die Daten gut strukturiert und einheitlich sind, müssen die Mitarbeiter weniger Zeit damit verbringen, nach Informationen zu suchen oder deren Richtigkeit zu überprüfen. So können sie sich darauf konzentrieren, einen hochwertigen Service zu bieten.

Verbesserte Entscheidungsfindung

Genaue Daten ermöglichen eine bessere Kundenbetreuung ( Entscheidungsfindung). Die Mitarbeiter können Produkte souverän empfehlen, Probleme lösen und Fälle bei Bedarf an höhere Ebenen weiterleiten.

Verbessertes Training und bessere Leistung

Data Governance unterstützt zudem das „ Training “, indem es hochwertige Daten für das Training und die Bewertung bereitstellt. Die Leistungskennzahlen werden dadurch zuverlässiger, was Unternehmen dabei hilft, Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Personalisierung in großem Maßstab ermöglichen

Ein individueller Service setzt voraus, dass bei Bedarf die entsprechenden Kundeninformationen zur Verfügung stehen.

Ein solides Governance-Programm legt fest, wie Kundendaten integriert, kategorisiert, gepflegt und abgerufen werden sollen. Auf dieser Grundlage können Kundenservice-Anwendungen genehmigte Kundenhistorien und Präferenzen nutzen, um relevantere Interaktionen zu ermöglichen.

Beispielsweise kann ein Mitarbeiter, der Zugriff auf die Kaufhistorie eines Kunden und frühere Support-Interaktionen hat, das Problem nachvollziehen, ohne den Kunden bitten zu müssen, Informationen zu wiederholen, die dem Unternehmen bereits vorliegen.

Wie „ Data Governance “ in KI-Systemen den Omnichannel-Support stärkt

Der Kundenservice erstreckt sich zunehmend auf Kanäle wie Telefon, E-Mail, Chat, social media und Self-Service . Kunden erwarten, dass Informationen aus einer Interaktion in die nächste übernommen werden.

Wenn Kundendaten in all diesen Umgebungen einheitlich verwaltet werden, können Mitarbeiter und Systeme auf gemeinsame Datensätze und Definitionen zurückgreifen. Dadurch lassen sich widersprüchliche Informationen und unnötige Wiederholungen vermeiden, wenn Kunden zwischen den Kanälen wechseln.

Wie KI- Data Governance en Risiken mindern und Fehler verhindern

Eine schlechte „ Datenmanagement “ kann zu folgenden Problemen führen:

• Falsche Rechnungs- oder Kontodaten.
• Missverständnisse mit Kunden.
• Unbefugter Zugriff auf vertrauliche Informationen.
• KI-Ergebnisse, die auf unvollständigen oder ungeeigneten Daten basieren.

Data Governance trägt dazu bei, diese Risiken durch Kontrollmaßnahmen wie Validierungsregeln, Zugriffsrichtlinien, Eigentumsverhältnisse und „ Protokolle “ zu verringern.

Für Kundendienstteams schaffen diese Kontrollmechanismen klarere Grenzen hinsichtlich der Frage, welche Informationen verwendet werden dürfen, wie sie auszulegen sind und wer im Falle eines Problems verantwortlich ist.

Proaktiver Kundenservice im Zeitalter der KI

KI-gestützte Analysen können Kundenservice-Teams dabei helfen, Muster und Veränderungen zu erkennen, ohne sich ausschließlich auf manuelle Überprüfungen verlassen zu müssen.

Beispielsweise können wiederkehrende Supportprobleme bei einem Produkt, in einer Region oder in einem Kundensegment eine Untersuchung rechtfertigen, bevor sie zu einem größeren Problem werden. Zeitnahe, gut verwaltete Daten bieten Analysesystemen eine solidere Grundlage, um solche Muster aufzudecken, und liefern den Teams den notwendigen Kontext, um diese zu untersuchen.

Governance bleibt wichtig, da das Erkennen eines Musters nur dann sinnvoll ist, wenn die Teams die zugrunde liegenden Daten und Definitionen verstehen.

Die Kluft zwischen Wirtschaft und Technologie überbrücken

Data Governance schafft eine gemeinsame „ Framework “, in der technische Teams und Führungskräfte im Kundenservice festlegen, wie Informationen verwaltet und genutzt werden sollen.

Gemeinsam können sie Folgendes festlegen:

• Wichtige Datenanforderungen.
• Qualitätsstandards.
• Geschäftsbegriffe.
• Zugriffsrichtlinien.
• Leistungskennzahlen.

Dadurch wird sichergestellt, dass Analyseinitiativen die tatsächlichen Arbeitsabläufe der Kundendienstteams widerspiegeln, und den technischen Teams werden klarere Anforderungen für deren Unterstützung an die Hand gegeben.

Actian AI Analyst: So nutzen Sie kontrollierte Daten zu Ihrem Vorteil

Data Governance bietet Unternehmen die Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Kontrollmechanismen, die für eine verantwortungsvolle verwalten von Kundendaten erforderlich sind. Im Bereich der Analytik bleibt eine weitere Herausforderung bestehen: sicherzustellen, dass geschäftliche Fragestellungen anhand einheitlicher Definitionen und Logik interpretiert werden.

Actian AI Analyst bewältigt diese Herausforderung mithilfe einer geregelten semantischen Ebene. Kennzahlen, Beziehungen und Geschäftslogik werden definiert und gepflegt, sodass analytische Abfragen auf einem gemeinsamen Geschäftskontext basieren, anstatt sich darauf zu verlassen, dass die KI selbst ableitet, wie die Daten interpretiert werden sollen.

Diese strukturierte Grundlage trägt dazu bei, inkonsistente oder unbegründete Ergebnisse zu vermeiden. Die Nutzer können zudem die Verknüpfungen, Filter, Berechnungen und die Logik hinter den Antworten einsehen, wodurch sie besser nachvollziehen können, wie ein Ergebnis zustande gekommen ist.

Geschäftsanwender können Fragen in natürlicher Sprache stellen, ohne Structured Query Language (SQL) schreiben zu müssen, während die Datenteams die Kontrolle über die für die Analyse verwendeten Definitionen und Beziehungen behalten.

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