Automatisierung im Review Management – Chancen & Grenzen
Was ist Review Management?
Review Management spielt eine entscheidende Rolle im Rahmen des Kundensupports. Es umfasst die systematische Überwachung, Analyse und Reaktion auf Kundenbewertungen auf verschiedenen Online-Plattformen. Große Datenmengen und tausende von Portalen werden dafür kontinuierlich mittels Crawlern und diverser Schnittstellen in der Praxis beobachtet. Anschließend werden die Daten zuverlässig und schnell strukturiert, um das Kundenfeedback effektiv in einem Tool zu verwalten. Unternehmen können so proaktiv auf Kundenmeinungen und -bedürfnisse reagieren und ihre Reputation für höhere Umsätze verbessern. Ebenso erkennen sie Auffälligkeiten, Verkaufsargumente, Pain Points und Trends der Zielgruppe. Durch den Einsatz von automatisierten Prozessen sparen Unternehmen in der Praxis Zeit und Ressourcen. Dabei liegt die Zukunft des Review Managements in der intelligenten Verknüpfung von KI-Automatisierung und menschlicher Expertise.
KI versus Mensch
Die KI-Automatisierung im Review Management bietet Unternehmen vielfältige Möglichkeiten. Durch KI-gestützte Antworten können sie z. B. schneller auf Kundenbewertungen reagieren und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern. Darüber hinaus ermöglichen KI-Analysen und Auswertungen tiefe Einblicke in Kundenmeinungen und Trends, was wiederum die Produktentwicklung und Marketingstrategien verbessern kann. Die automatisierten Prozesse sind jedoch nur so gut, wie die Algorithmen, die ihnen zugrunde liegen. Sie erfordern kontinuierliche Anpassungen und Verbesserungen.
KI-Antworten
Bisweilen sind komplette Unternehmensbereiche und -abteilungen heute noch dafür verantwortlich, aktuelle Bewertungen zu finden und Kundenfragen zu beantworten. Vorlagen werden hierfür häufig aus Excel-Tabellen kopiert, auf Portalen eingefügt und Anreden hastig zusammengestellt. Dieses Vorgehen hat sich in der Praxis als zeitintensiv und fehleranfällig erwiesen.
Mithilfe künstlicher Intelligenz können Unternehmen präzise und passende Antworten in Sekundenschnelle verfassen. Durch die automatisierte Textanalyse werden Muster erkannt, auf deren Basis die KI eine adäquate Antwort aus Unternehmenssicht formuliert. Kunden und Interessenten werden hierbei direkt angesprochen, Rechtschreibfehler eliminiert und die Antwort mit der passenden Signatur abgeschlossen. Die Nachricht wird dadurch individueller auf die Anfrage oder das Feedback zugeschnitten und darüber hinaus in einem Bruchteil der zuvor benötigten Zeit verfasst.
Die menschliche Komponente spielt dennoch weiterhin eine wichtige Rolle in diesen Prozessen. Dabei gilt es die KI-erzeugten Textvorschläge zu prüfen, individuell anzupassen und gegebenenfalls eine persönliche Komponente hinzuzufügen. Ebenso kann es gelegentlich erforderlich sein, zusätzliche Informationen aus der Filiale oder Fachabteilung einzuholen, um eine adäquate Antwort verfassen zu können, denn Kunden schätzen individuelle und authentische Rückmeldungen, die auf ihre spezifischen Anliegen eingehen. Daher ist es entscheidend, den richtigen Mix aus Automatisierung und persönlichem Engagement in diesem Prozess zu finden. Dieser Mix stellt sicher, dass die Interaktionen menschlich und empathisch bleiben, während die Effizienz durch Automatisierung maximiert wird.
Beispiele:
- Die KI bietet dem Kunden auf Basis einer negativen Erfahrung proaktiv einen Rabatt an.
Menschliche Prüfung: Ist der vorgeschlagene Rabatt eine angemessene Lösung aus Unternehmenssicht? - Die KI „halluziniert“ und geht auf Inhalte ein, die gar nicht vom Kunden gefragt oder beanstandet wurden.
Menschliche Prüfung: Ist die vorgeschlagene Antwort wirklich passend?
Unternehmen können mittels KI insgesamt deutlich schneller, strukturierter und stringenter auf Bewertungen reagieren. Repetitive Aufgaben werden automatisiert und für den Kundensupport verbleibt mehr Zeit für individuelle Anliegen. Die Implementierung von KI im Review Management bietet vielfältige Möglichkeiten, Kundenbeziehungen zu stärken und den Ruf des Unternehmens zu verbessern. Die Automatisierung gewährleistet dabei eine konsistente und zuverlässige Kundenkommunikation, bei der Unternehmenswerte und -standards deutlich werden.
KI-Analysen und Auswertungen
Die KI-Automatisierung des Review Managements bringt auch in den Bereichen Analysen und Auswertungen zahlreiche Vorteile für Unternehmen. Mithilfe intelligenter Algorithmen können große Datenmengen effizient verarbeitet und interpretiert werden. So lassen sich Trends und Muster erkennen, die für Unternehmen von großer Bedeutung sein können. Die KI kann beispielsweise Feedback analysieren und zusammenfassen, um wichtige Erkenntnisse für die Optimierung von Produkten oder Services zu gewinnen. Unternehmen erkennen so auf einen Blick die Kernaussagen jeder Bewertung und können schnell und fundiert entscheiden, was zu tun ist. Der Mensch übernimmt an dieser Stelle vor allem die Koordination:
- Wer ist im Unternehmen für welche Aufgabe(n) verantwortlich?
- Welche Inhalte sind für welche Personen im Unternehmen relevant?
- Wie können die Auswertungen und Ergebnisse am zielführendsten eingesetzt werden?
Die Zuordnung von Aufgaben, die Überwachung von Abläufen und die Zusammenarbeit zwischen Mitarbeitenden und KI-Systemen erfordern eine klare Struktur und Kommunikation. Zudem müssen KI-Systeme regelmäßig trainiert und optimiert werden, um präzise Analysen und Auswertungen zu liefern. Durch verfasste Antworten und regelmäßige Aktualisierungen entwickelt sich die KI weiter und passt sich den sich verändernden Kundenbedürfnisse stets an. Der Aufwand für den Menschen reduziert sich so fortwährend.
Es ist wichtig, Review Management Tools und KI genau zu verstehen, um die richtige Balance zwischen Automatisierung und menschlichem Engagement zu finden. Entsprechend sollten die Mitarbeitenden für das Review Management geschult und vorbereitet sein. Durch die Nutzung von KI für Analysen und Auswertungen können Unternehmen ihr Review Management in der Praxis deutlich verbessern und wertvolle Einblicke gewinnen, um ihre Kunden (noch) besser zu verstehen und auf ihre Bedürfnisse einzugehen.
Fazit: Chancen nutzen und Grenzen überwinden
Die Automatisierung im Review Management bietet Unternehmen zahlreiche Chancen, die eigene Online-Reputation zu überwachen und effektiv zu steuern sowie die Kundenzufriedenheit zu erhöhen. Durch den Einsatz von KI können Bewertungen schneller und präziser analysiert und beantwortet werden, was nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern auch tiefere Einblicke in Kundenmeinungen und -trends ermöglicht. Mit KI-gestützten Antworten und Analysen können Unternehmen proaktiv auf Kundenbedürfnisse reagieren und die eigenen Geschäftsprozesse optimieren.
Individuelle Anpassungen, die Prüfung der KI-Vorschläge und die persönliche Ansprache der Kunden sind entscheidend, um authentische und angemessene Antworten zu gewährleisten – hierfür bedarf es weiterhin der menschlichen Kontrolle bzw. Prüfung. Die Kombination aus Automatisierung und menschlichem Engagement ermöglicht dabei eine strukturierte und effiziente Bearbeitung von Kundenbewertungen, wobei repetitive Aufgaben automatisiert und wertvolle Ressourcen für komplexere Anliegen genutzt werden können. Insgesamt stärkt die Integration von KI im Review Management Kundenbeziehungen und verbessert den Ruf des Unternehmens4. Dies schafft eine nachhaltige Basis für langfristigen Geschäftserfolg und stärkt das Vertrauen in die Marke.
Quellenangaben
Ines Bahr (2019), Studie zur Wichtigkeit von Online-Bewertungen in Deutschland, https://www.capterra.com.de/blog/687/online-bewertungen-in-deutschland, letzter Zugriff: 13.09.2024
Sammy Paget (2024), Survey 2024: Trends, Behaviors, and Platforms Explored, https://www.brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey/, letzter Zugriff: 12.09.2024
Michael Luca (2016), Reviews, Reputation, and Revenue: The Case of Yelp.com, https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=41233, letzter Zugriff: 12.09.2024
Rob Watts (2023), Wie Unternehmen künstliche Intelligenz (KI) im Jahr 2024 nutzen, https://www.forbes.com/advisor/de/business/software/ki-unternehmen/, letzter Zugriff: 13.09.2024
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