Die Stadtwerke Hamm sind für ihre Kunden auch in turbulenten Zeiten ein verlässlicher Gas- und Energieversorger geblieben. Durch solides und vorausschauendes Einkaufsmanagement fielen die Preiserhöhungen wesentlich geringer aus als bei vielen anderen Anbietern – vermieden werden konnten sie jedoch nicht.
War das Kontaktvolumen im Contact Center seit Beginn der Pandemie bereits drastisch gestiegen, würde es sich mit Inkrafttreten der neuen Preisregelungen nochmal vervielfachen. Es galt daher, innerhalb weniger Wochen eine Lösung zu entwickeln, um auch weiterhin einen guten, wenn nicht besseren Kundenservice leisten zu können.
Im Shared Service Center der Stadtwerke Hamm hatte man durch die statische Telefonanlage die Grenzen der Optimierungsmöglichkeiten erreicht. Um dennoch eine bessere Erreichbarkeit zu gewährleisten und die eingehenden Kundenanfragen schneller fallabschließend beantworten zu können, gab es zwei Möglichkeiten:
das Outsourcing des Kundenservice oder eine grundlegende technische Modernisierung der Kontaktkanäle, wobei der In-House Betrieb des Kundenservices klar bevorzugt wurde.
Den größten unmittelbaren Mehrwert erhoffte man sich durch eine Neugestaltung des Telefon-Routings. Statt eines statischen Sprachmenüs, bei dem der Anrufer aus einer vordefinierten Gruppe sein Anliegen per Tastendruck wählt, sollte die gesprochene Sprache automatisch verstanden und der richtigen internen Fach-Hotline zugeordnet werden.
Die deepassist KI besitzt bereits das relevante Wissen der Energiebranche und reduzierte somit den Trainingsaufwand um ein Vielfaches.
Der Einsatz von deepassist als C-NLU-Lösung (Causal Natural Language Understanding) kann von allen Fachabteilungen innerhalb der Stadtwerke Hamm genutzt werden.
Die technologische Partnerschaft von deepassist und babelforce überzeugte durch einen agilen Lösungszugang.
Mit babelforce muss einerseits die Telefonanlage nicht ersetzt werden, da eingehende Anrufe auf die softwarebasierte Callcenter-Plattform umgeleitet werden können. Mit deepassist steht wiederum eine vortrainierte, branchenspezifische semantische KI zur Verfügung, welche die Umgangssprache des Anrufers versteht und passende Lösungsschritte einleitet.
Babelforce und deepassist sind beides No-Code-Plattformen, wodurch die Implementierung ohne Programmierung erfolgen kann. So können auch in mittelständischen Unternehmen Callcenter-Automatisierungen rasch und kostengünstig durchgeführt werden.
Der Einsatz der semantischen KI von deepassist hat uns die Umsetzung eines anliegenbasierten Routings ermöglicht, welches von der gezielten Anrufvermittlung bis hin zur teil- und vollautomatisierten Anfragenverarbeitung alles bietet, was einen zukunftsorientierten Customer Service auf das nächste Level hebt. Wir freuen uns schon jetzt auf die kommenden Ausbaustufen!
Innerhalb von nur sechs Wochen konnte das intelligente Routing für zwei
verschiedene Service-Hotlines produktiv gehen, wodurch im Call-Center eine spürbare Entlastung erreicht wurde.
Auf Grund des strategischen Technologieansatz von deepassist, kann die semantische KI rasch auf weitere Hotlines und Kommunikationskanäle ausgerollt werden. Die Automatisierungspläne der Stadtwerke Hamm sehen im Kundenservice auch andere Kontaktkanäle wie E-Mails vor. Dafür können die bereits entwickelten Sprachmodelle und die NLU-Engine von deepassist in Zukunft – plattformunabhängig – genutzt und weiterentwickelt werden.
Entdecke, wie wir Routine-Anfragen via Telefon-, E-Mail- und Chat automatisieren.
In der Cronos compactSession zum Thema “SOS im Kundenservice – KI meets RPA“ treffen sich Niklas Ostrowski, Teamleiter des externen Kundenservice der Stadtwerke Hamm und Joseph Hotter, CSO bei deepsearch.
Sie erzählen unter anderem über:
Schwierigkeiten im Kundenservice vor der Automatisierung
die technologische Partnerschaft mit babelforce
die Vorgehensweise während des Projekts
die Entlastung des Kundenservice und die verbesserte Erreichbarkeit durch deepassist
Wir beraten Dich gerne zu Deinem individuellen Use Case und den Vorteilen durch die deepassist KI.
Florian Silberbauer
Sales Manager