Wie geht KI-gestützte Inbound Mail Automation?

Die gute, alte E-Mail. Schon so oft totgesagt und doch noch immer weit geschätzt und intensiv genutzt. Sei es im Marketing, in der Kundenberatung oder im Service – ohne Kommunikation per E-Mail geht es nicht. Daran ändern auch neue Kanäle wie Chatbots, Self-Service-Portale, WhatsApp & Co bisher noch kaum etwas. Am AMC-Thementag «E-Mail-Marketing und -Automation» tauschten sich Expertinnen zu neusten Entwicklungen im E-Mail-Marketing aus. Wir waren mit einem Impulsvortrag zum Thema Inbound Mail Automation mit dabei.

E-Mail-Marketing stellt nach wie vor eine attraktive Möglichkeit dar, Interessenten und Kundinnen schnell, unkompliziert und kostengünstig zu erreichen. Spam, Phishing und Informations-Overload, aber auch datenschutzrechtliche Bestimmungen stellen diese Marketing-Disziplin jedoch vor grosse Herausforderungen. Worauf es ausserdem ankommt: Eine perfekte Orchestrierung, das richtige Timing, (hyper-)personalisierte Inhalte, die passende Reaktion pro Kunden-Trigger, automatische Abläufe… Die Liste liesse sich beliebig weiterführen.

No reply is no option

In einem Impulsvortrag beleuchteten Customer-Experience-Expertin Dominique Maron und Data Scientist Patrick Frank das Thema von einer etwas anderen Seite: Inbound Mail Automation mittels Künstlicher Intelligenz (KI). Dabei ging es um die Frage, welche Mehrwerte Automation und KI-Anwendungen bei eingehenden Kunden-E-Mails bieten können. Die Referenten betonten: No-reply-Adressen sind keine Option. Unternehmen wollen doch hoffentlich mit ihren Kunden in Dialog treten und Kundenanfragen so bearbeiten, dass die Kunden glücklich, die Mitarbeitenden entlastet und die Prozesse beschleunigt werden. Kosteneinsparungen inklusive.

Ein Kundenbeispiel

Am Beispiel der fiktiven Kundin Lena Meier zeigten Patrick Frank und Dominique Maron eindrücklich, was für Informationen sich automatisiert aus einer einzigen Mail herauslesen lassen.

Lena Meier schreibt eine E-Mail an den Kundenservice und adressiert darin gleich mehrere Anliegen: Sie ist umgezogen und teilt die Änderung ihrer Adresse mit, erkundigt sich bei dieser Gelegenheit aber auch, ob die Versicherung immer noch Sponsor des Reitvereins Köln ist. Sie erwähnt die vergangene Ticketaktion und bittet um zwei Karten für ihre Töchter. Ausserdem lobt sie das vergangene Event.

Was passiert dann?

Mithilfe von State of the Art Machine-Learning-Modellen extrahiert das CRM implizite Informationen wie Stimmungslage oder Sprachstil. Ausserdem empfiehlt es anhand erkannter Inhalte und Interessen Next Best Actions oder legt Geschäftsvorfälle an. In Echtzeit stehen die aus der Kunden-E-Mail generierten Informationen in der 360°-Sicht des CRMs für den Kundenberater bzw. den Kundendienst zur Verfügung.

Ganz konkret bedeutet das:

• Die Kundenanfrage wird automatisch zusammengefasst.
• Die E-Mail von Lena Meier wird im CRM abgelegt.
• Das Sentiment in der E-Mail wird erkannt.
• Der Adressänderungsprozess wird angestossen.
• Die Next Best Action «Einladen zu Event» triggert eine passende Customer Journey.
• Interesse «Sport» wird bei Lena Meier gesetzt, eine wertvolle Info für zukünftige Interaktionen mit ihr.
• Passende personalisierte Antwortvorschläge zur Entlastung des Kundenberaters oder des Kundendiensts werden generiert.
• Der Kundenberater oder Kundendienst prüft und editiert die Antwort-E-Mail bei Bedarf; die Mail wird versendet und im CRM dokumentiert.

Lena Meier bekommt also nicht nur innerhalb kürzester Zeit eine personalisierte E-Mail von ihrem Kundenberater mit Bestätigung der Adressänderung und Aussicht auf zwei Tickets für das gewünschte Event, sie kann sich auch zukünftig über passgenauere Angebote freuen.

Der Kreativität sind keine Grenzen gesetzt

Die KI kann aber noch viel mehr. Von Kundenwertermittlung über Lead Scoring bin hin zu Fraud Detection – die Anwendungsfälle sind schier unendlich.

Welche sind für Sie relevant? Wir sind stets an einem Erfahrungsaustausch interessiert und immer auf der Suche nach neuen Use Cases. Sprechen Sie uns gerne an.

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