Wie autark sind Ihre Servicedesk Melder? Shift-Left ist eine Methode, um Ihre Mitarbeiter und Kunden selbstständiger zu machen, indem Sie ihnen verfügbares Wissen und somit die Antworten auf ihre Fragen zur Verfügung stellen. Aber was ist, wenn Ihr Melder den falschen Suchbegriff eingibt und somit die richtige Antwort nicht findet? Oder er weiß nicht genau, wonach er suchen soll? Die Künstliche Intelligenz (KI) löst genau dieses Problem. In diesem Artikel lernen Sie drei Möglichkeiten kennen, wie KI dazu beiträgt, Ihre Melder unabhängiger zu machen.
Das Shift-Left-Prinzip für mehr Unabhängigkeit Ihrer Melder
Wäre es nicht toll, wenn Ihre Melder ihre eigenen Fragen beantworten könnten? Wenn sie nicht mehr von den Öffnungszeiten und Kapazitäten des Servicedesks abhängig wären und ihre eigenen Probleme zu einem Zeitpunkt ihrer Wahl lösen könnten? Hannah Price beschreibt in diesem Blogbeitrag das so genannte Shift-Left-Prinzip.
Shift-Left verbessert nicht nur das Serviceerlebnis, sondern auch den Servicedesk, indem es die Anzahl der Anrufe aktiv reduziert und sich wiederholende Aufgaben eliminiert. Dies lässt mehr Zeit für anspruchsvollere Problemlösungen. Das Ergebnis? Glücklichere Servicedesk Mitarbeiter und zufriedenere Melder: eine Win-Win-Situation.
Shift-Left erfolgreich einzusetzen, ist nicht einfach. Aber zum Glück gibt es Hilfsmittel. Mit Hilfe der Künstlichen Intelligenz können Sie Ihren Shift-Left-Ansatz nachweislich verbessern. Folgend finden Sie 3 Möglichkeiten, wie KI Ihren Servicedesk Meldern helfen kann, noch unabhängiger zu werden.
1. KI hilft Meldern, Informationen leichter zu finden
Eine Schlüsselkomponente von Shift-Left ist das Konzept des Knowledge Centered Support (KCS): Servicedesk Mitarbeiter erstellen Knowledge Items und Melder erhalten anschließend die benötigten Informationen aus der Wissensdatenbank. Nun, zumindest ist das die Theorie. In der Praxis stellt der Servicedesk oft Informationen zur Verfügung, die der Melder jedoch nicht finden kann. Entweder weil der Melder nicht genau weiß, welche Informationen er sucht, oder weil er nicht den gleichen Suchbegriff wie der IT-Spezialist verwendet, der den Wissensartikel geschrieben hat.
Dank der Komponente Natural Language Processing and Understanding (NLPU) sind Computer in der Lage, die menschliche Sprache zu verstehen. Sie können das Thema und den Kontext eines Textes erkennen. Für den Servicedesk bedeutet dies, dass der Computer zwei Dinge besser versteht: die Anfrage des Melders und den Betreff des Know-How-Items. Der Nutzen? KI ermöglicht es der Maschine, eine viel bessere Übereinstimmung zwischen dem Melderwunsch und der maschinell generierten Lösung herzustellen, auch wenn der Melderwunsch unklar ist. KI erkennt und reportet auch, welche Fragen mit Hilfe eines Know-how-Items noch nicht beantwortet werden können. Auf diese Weise wissen Sie, welche Informationen Sie hinzufügen müssen.
Wenn Ihr Unternehmen mehrsprachig arbeitet, ist es wichtig, dass die Wissensinhalte in mehreren Sprachen verfügbar sind. Leider haben die meisten Servicedesks keinen eigenen Übersetzer zur Hand. Die künstliche Intelligenz bietet eine Lösung: NLPU kann Wissensinhalte automatisch übersetzen und so sicherstellen, dass neue Informationen den Meldern überall sofort zur Verfügung stehen.
2. Chatbots und virtuelle Assistenten bieten 24/7-Service mit einem Lächeln
Zunehmend ist der erste Kontakt eines Melders mit dem Servicedesk nicht mit einer Person, sondern mit einem Chatbot. Chatbots sind ständig verfügbar. Auch mitten in der Nacht und am Wochenende. Zudem haben Chatbots nichts dagegen, die gleichen Fragen immer und immer wieder zu beantworten. Davon profitieren Ihre Melder und Servicedesk Mitarbeiter direkt. Chatbots helfen Meldern, die gesuchten Informationen im Gespräch zu finden. Für viele Menschen ist dies eine weitaus natürlichere Art, Informationen zu erhalten als eine Suchanfrage. Der Melder beginnt mit einer allgemeinen Frage, anstatt sofort die richtigen Keywords anzugeben. Der Chatbot findet durch das Stellen zusätzlicher Fragen schnell heraus, was der Melder wissen möchte. Diese Abfrage verhindert, dass Melder am Ende des Suchprozesses frustriert sind.
Wenn der Chatbot nicht die richtigen Informationen findet, kann er selbstständig ein Ticket erstellen. Dies reduziert den Arbeitsaufwand für Melder und Servicedesk Mitarbeiter. Einige Chatbots können sogar Probleme selbstständig lösen, z.B. durch das Zurücksetzen von Passwörtern. Dieser “Chatbot Plus” ist ein virtueller Assistent, der rund um die Uhr verfügbar ist, um beschäftigte Servicedesk-Mitarbeiter von kleinen, einfachen und sich wiederholenden Aufgaben zu befreien.
3. Maschinelles Lernen (ML) prognostiziert proaktiv Melderanfragen
In einigen Fällen entfällt durch Maschinelles Lernen (eine weitere KI-Komponente) die Notwendigkeit für den Melder, nach Informationen zu suchen. Wie funktioniert das? ML ermöglicht es Ihnen, vorherzusagen, warum Melder Ihr Portal besuchen werden. Diese Vorhersage basiert unter anderem auf ihrer Jobbezeichnung, ihrer Abteilung und ihrem Standort sowie der Aktivität anderer Portalnutzer.
Durch diese prädiktive Technologie ist das Portal in der Lage, proaktiv die Informationen aufzuzeigen, die Melder wahrscheinlich suchen. Wie z.B. ein Know-how-Artikel oder ein neues Computerbestellformular. Dies ist vergleichbar damit, wie Netflix Vorschläge für Serien macht, die Ihnen derzeit unbekannt sind, die Ihnen aber sicherlich gefallen werden.
Möchten Sie mehr über Trends im Servicemanagement erfahren?
Lesen Sie unser E-Book zum Thema Agile Servicemanagement.
