Contact Center Grundlagen: Omnichannel, Routing und KI

Seminarziel

Die Teilnehmenden erlernen die technologische Architektur eines modernen Contact Centers. Ziel ist es, den Unterschied zwischen Multi- und Omnichannel-Ansätzen zu verstehen, Skill-based Routing zur optimalen Ticketverteilung zu konfigurieren und KI-gestützte Self-Service-Optionen zu implementieren, um die Ersterlösungsrate (FCR) zu erhöhen und die Wartezeiten für Kunden zu senken.

Inhalt

• 1. Evolution: Vom Call Center zum Omnichannel Contact Center
  • Historie: Von der Telefonzentrale zur digitalen Kommunikationsdrehscheibe.
  • Multichannel vs. Omnichannel: Warum die Kanalverknüpfung (Context Sharing) entscheidend ist.
  • Trends: Mobile-First-Service, Video-Support und Social-Messaging (WhatsApp & Co.).
• 2. Kerntechnologien: CTI, IVR und ACD
  • Computer Telephony Integration (CTI): Die Brücke zwischen Telefonie und CRM/EDV.
  • Interactive Voice Response (IVR): Intelligente Vorqualifizierung durch Sprachdialogsysteme.
  • Automatic Call Distribution (ACD): Das Herzstück der fairen und effizienten Verteilung.
• 3. Intelligentes Routing: Den richtigen Agenten finden
  • Skill-based Routing: Zuweisung basierend auf Fachwissen, Sprache und Kompetenz.
  • Data-driven Routing: Nutzung von CRM-Daten (z.B. VIP-Status), um Prioritäten zu setzen.
  • Predictive Routing: Einsatz von KI, um Kunden mit dem statistisch am besten passenden Agenten zu verbinden.
• 4. Omnichannel-Architektur und Desktop-Integration
  • Unified Agent Desktop: Alle Kanäle (Mail, Chat, Telefon) in einer Oberfläche.
  • History & Context: Nahtloser Übergang vom Chat zum Telefonat ohne Informationsverlust.
  • Synchronisation: Echtzeit-Abgleich der Erreichbarkeit über alle Kanäle hinweg.
• 5. KI im Contact Center: Self-Service und Bots
  • Conversational AI: Chatbots und Voicebots zur Lösung von Standardanfragen.
  • Intent Recognition: Wie KI die Absicht des Kunden erkennt, bevor ein Mensch übernimmt.
  • Handoff-Szenarien: Der perfekte Moment für den Wechsel von Bot zu Mensch.
• 6. AI-Augmented Agent: Unterstützung für den Menschen
  • Real-time Agent Assist: KI-Vorschläge für Antworten und Knowledge-Base-Artikel während des Gesprächs.
  • Automatisierte Nachbereitung: Zusammenfassung von Telefonaten durch LLMs (Summarization).
  • Sentiment Analysis: Erkennung der Kundenstimmung zur Deeskalation in Echtzeit.
• 7. Performance Management und Kennzahlen (KPIs)
  • Klassische Metriken: AHT (Average Handle Time), SL (Service Level) und Erreichbarkeit.
  • Qualitäts-Metriken: FCR (First Contact Resolution) und NPS (Net Promoter Score).
  • Workforce Management (WFM): Bedarfsgerechte Personalplanung basierend auf historischen Daten.
• 8. Cloud Contact Center (CCaaS) vs. On-Premises
  • Vorteile der Cloud: Skalierbarkeit, schnelle Integration neuer Kanäle und Home-Office-Fähigkeit.
  • Sicherheit & Datenschutz: DSGVO-Konformität in Cloud-Umgebungen (Cloud Act & Verschlüsselung).
  • Vendor-Check: Kurzübersicht führender Plattformen (Genesys, Amazon Connect, Talkdesk).
• 9. Qualitätssicherung und Coaching
  • Call & Screen Recording: Rechtliche Rahmenbedingungen und Nutzen für das Training.
  • Automated Quality Management: KI-gestützte Auswertung von 100% der Interaktionen statt Stichproben.
  • Gamification: Steigerung der Agenten-Motivation durch spielerische Elemente.
• 10. Praxis-Workshop: "The Perfect Interaction"
  • Workshop: Design eines Omnichannel-Workflows (z.B. Reklamationsprozess über Chat & Call).
  • Routing-Task: Erstellung einer Skill-Matrix für ein fiktives Support-Team.
  • AI-Task: Entwurf eines IVR-Dialogbaums mit natürlicher Spracherkennung.
  • Final Roadmap: Stufenplan für die Transformation zum modernen Contact Center.