KI-Software für die Qualitätskontrolle in Callcentern ist eine schnellere und besser skalierbare Methode zur Überprüfung von Kundeninteraktionen und löst die Probleme der manuellen Qualitätskontrolle. Sie kann die Art und Weise, wie QA durchgeführt wird, zwar verändern, erfordert aber immer noch menschliches Verständnis, klare Ziele und eine durchdachte Implementierung, um erfolgreich zu sein.
Obwohl sie in fortschrittliche KI-Tools investieren, vernachlässigen viele Teams die praktischen Herausforderungen einer erfolgreichen Einführung. Der Gedanke, dass die KI einfach in einen Arbeitsablauf integriert werden kann, um Probleme zu lösen, kann zu einem schwachen ROI oder sogar zu einem kompletten Scheitern des Projekts führen.
In diesem Artikel gehen wir auf 7 häufige Gründe ein, warum KI-gestützte Qualitätssicherung scheitert, und zeigen, wie Sie dieses Schicksal vermeiden können. Außerdem erläutern wir, wie Sie effektive Erfolgskriterien festlegen können, damit Sie nachweisen können, dass Ihre KI-Investition tatsächlich einen Unterschied macht.
DieKI-gestützte Qualitätssicherung in Callcentern scheitert, wenn die Teams Ergebnisse erwarten, ohne zu definieren, was Erfolg eigentlich bedeutet.
Allzu oft implementieren Manager die Automatisierung mit allgemeinen Zielen wie "Verbesserung der Anrufqualität" oder "mehr Fehler abfangen", aber was bedeutet das in der Praxis? Sie müssen konkret sein und genau festlegen, was Sie messen wollen.
Wenn es kein klares Ziel gibt, werden selbst die besten KI-Tools versagen. Und wenn 41 % der Teams Schwierigkeiten haben, die Auswirkungen von GenAI-Tools zu definieren (und die Hälfte von ihnen zugibt, dass sie keine spezifischen KPIs verwenden, um sie überhaupt zu messen), wie soll man dann den Erfolg von KI-QA darstellen?
Die Lösung beginnt mit der Festlegung von SMART-Zielen: Spezifisch, messbar, erreichbar, relevant und zeitgebunden. Anstatt allgemeine Ergebnisse anzustreben, sollten Sie sich auf KPIs konzentrieren, die Sie mit echten geschäftlichen Auswirkungen in Verbindung bringen können (was wir Ihnen später in diesem Artikel zeigen werden).
Viele Callcenter erwarten, dass KI-gestützte QA-Tools einfach sofort funktionieren, ohne dass sie an ihre speziellen Bedürfnisse angepasst werden müssen. Sie schließen es an bestehende Systeme an und gehen davon aus, dass es wie von Zauberhand funktioniert:
Doch ohne die Anpassung von Arbeitsabläufen, die Aufbereitung von Daten oder die Festlegung einer Richtung kann die KI keine sinnvollen Ergebnisse liefern. KI braucht Struktur, um effektiv zu sein.
Fangen Sie klein an und konzentrieren Sie sich auf einen einzigen Anwendungsfall (z. B. die Erkennung der Skripttreue oder die Kennzeichnung der stummen Zeit) oder ein Pilotprogramm, das einige Funktionen abdeckt. Nutzen Sie dann die ersten Ergebnisse, um Ihre Arbeitsabläufe zu verfeinern, Scorecards anzupassen und die KI so zu trainieren, dass sie den Anforderungen Ihres gesamten Teams gerecht wird.
Je mehr Feedback sie erhält, desto intelligenter und genauer wird sie. Kontinuierliche Iteration führt zu echten Verbesserungen bei Qualität, Leistung und Compliance.
Das Übersehen interner Widerstände ist ein todsicherer Weg, um mit Ihrer KI-Callcenter-Qualitätssicherungssoftware zu scheitern.
Ohne die Zustimmung der Unternehmensleitung, der IT-Abteilung und anderer Führungskräfte kann KI als Bedrohung empfunden werden - oder als eine Möglichkeit, Agenten zu ersetzen. Widerstand äußert sich in mangelnder Akzeptanz, drohendem Arbeitsplatzverlust, unfairen Bewertungen, mangelndem Vertrauen in die Ergebnisse und langsamem Fortschritt.
Beziehen Sie stattdessen die wichtigsten Interessengruppen frühzeitig in den Prozess ein. Bitten Sie alle Beteiligten - Bewerter, Teamleiter und Mitarbeiter - um ihren Beitrag, bevor Sie etwas einführen. Zeigen Sie ihnen, warum es zu Veränderungen kommen wird, und machen Sie deutlich, dass das Ziel darin besteht, diejenigen zu unterstützen, die die Arbeit leisten, und nicht, sie zu ersetzen.
Darüber hinaus ist die Schulung von entscheidender Bedeutung, wenn Sie wollen, dass die Mitarbeiter das System später effektiv nutzen. 59 % der Contact Center bieten nach der Einführung von KI-gesteuerten Workflows kein kontinuierliches Coaching und keine Unterstützung an, was den Widerstand und das Engagement der Agenten nur noch verstärkt. Wenn sie sich einbezogen und befähigt fühlen, verläuft die Einführung viel reibungsloser.
Obwohl KI technisch gesehen 100 % Ihrer Qualitätssicherung übernehmen kann, birgt die vollständige Automatisierung auch einige Risiken. Systeme können den Kontext übersehen, Vorurteile verstärken oder Bewertungen ohne klare Begründung abgeben. Und wenn das Vertrauen verloren geht, werden die Teams die Erkenntnisse der KI ignorieren - unabhängig davon, ob sie korrekt sind oder nicht.
Wenn Sie sich ausschließlich auf die Automatisierung verlassen, sind Sie auch nicht in der Lage, Grenzfälle zu erkennen oder differenziertes Verhalten zu trainieren. Wenn Sie einen Menschen in den Prozess einbeziehen, können Sie besser verstehen, warum die KI-Software bestimmte Entscheidungen trifft. Durch die Kombination von KI mit geschulten menschlichen Bewertern wird sichergestellt, dass die Qualitätssicherung genau, erklärbar und auf Ihre Ziele abgestimmt ist.
KI kann nur das auswerten, wonach Sie sie suchen lassen. Wenn Ihre Scorecards nicht klar definiert sind oder nicht mit der Art und Weise übereinstimmen, wie Ihr Team Qualität misst, kann das System Tonfall, Absicht, Stimmung oder Schlüsselmomente in der Konversation übersehen.
Wenn Scorecards vage oder veraltet sind, kann die KI die falschen Dinge markieren oder wichtige Zusammenhänge übersehen, weil sie sie einfach nicht versteht. Die Kalibrierung ist der Schlüssel, um sicherzustellen, dass das gesamte Kundenerlebnis erfasst wird und nicht nur Schlüsselwörter oder oberflächliches Verhalten.
KI-Qualitätssicherungs-Tools für Callcenter verarbeiten eine große Menge sensibler Daten: Zahlungsinformationen, Kundeninformationen, interne Prozesse und vieles mehr. Wenn Ihr Sicherheitsteam nicht frühzeitig einbezogen wird, kann es Risiken erst spät erkennen, wodurch sich die Bereitstellung verzögert, kostspielige Nachbesserungen erzwungen werden oder das System möglicherweise ganz abgeschaltet wird.
Die Sicherheit muss vom ersten Tag an mit am Tisch sitzen. Beziehen Sie die wichtigsten Interessengruppen bereits in der Evaluierungsphase mit ein, nicht erst kurz vor der Markteinführung. Teilen Sie Details zu Datenfluss, Speicherung und Anbieterkonformität mit, damit sie das Risiko proaktiv statt reaktiv bewerten können.
Entscheiden Sie sich für eine KI-gestützte Callcenter-QA-Plattform, bei deren Entwicklung die Sicherheit bereits berücksichtigt wurde. Achten Sie auf Tools mit unternehmensgerechter Verschlüsselung, rollenbasiertem Zugriff und relevanten Zertifizierungen (wie SOC 2 oder ISO 27001).
KI-Callcenter-Software kann scheitern, wenn die Teams mit einem vagen Ziel oder einer Aufgabe beginnen, die nicht viel bringt. 76 % der Unternehmen, die GenAI einsetzen, geben an, dass die Software die Erwartungen erfüllt oder übertrifft.
Wenn Ihr erster Anwendungsfall zu weit gefasst ist (z. B. "Verbesserung der Kundenerfahrung") oder zu klein (z. B. Nachverfolgung von Füllwörtern), ist es schwierig, den Wert zu beweisen. Ohne erste Erfolge und ein klares Ziel werden Sie nicht in Schwung kommen und das Vertrauen wird schwinden.
Der richtige Ansatzpunkt hängt von den Zielen, der Größe und den Herausforderungen Ihres Call Centers ab. Konzentrieren Sie sich auf einen klaren Bereich, in dem KI Zeit sparen oder die Qualität verbessern kann. Suchen Sie nach etwas Messbarem, wie dem Aufspüren von Compliance-Risiken oder der Automatisierung sich wiederholender Bewertungen.
Natürlich hängt der Begriff "Erfolg" stark von Ihren individuellen Umständen und Geschäftszielen ab, aber hier sind einige Beispiele für Erfolgskriterien, die Sie als Ausgangspunkt für interne Diskussionen verwenden können.
Der Erfolg hängt nicht nur von der KI-Callcenter-Software ab, die Sie einsetzen. Sie müssen die richtigen Stakeholder frühzeitig einbinden, klar definieren, wie Erfolg aussieht, und die entsprechenden Kennzahlen messen. Stellen Sie sicher, dass Ihr anfänglicher Umfang nicht zu groß ist, machen Sie die KI bereit für die Schulung und nutzen Sie das Feedback des Teams für die Feinabstimmung.
Wenn Sie sich rechtzeitig auf die Integration von KI vorbereiten, die richtigen Schritte für eine Einführung befolgen und mit dem richtigen Anbieter zusammenarbeiten, werden Sie echte Ergebnisse sehen - 76 %der Unternehmen verzeichnen bereits einen positiven ROI.
Scorebuddy hat bereits bewiesen, wie effektiv KI-Qualitätssicherung im Callcenter sein kann, und hat reale Ergebnisse im Unternehmensmaßstab erzielt:
Reduzierung des manuellen QA-Aufwandsum mehr als 60
95% KI-Bewertungsgenauigkeit (im Vergleich zu menschlicher Bewertung)
QA-Abdeckung auf mehr als 70 % erweitert
Probieren Sie unsere interaktive Demo aus, um sie in Aktion zu erleben und zu erfahren, wie Ihr Unternehmen die QA skalieren kann, ohne Abstriche bei der Bewertungsgenauigkeit zu machen.
