Intelligente Chatbots für Kundenservice und Vertrieb im Maschinenbau
Maschinen und Anlagenbauer, Hersteller von Industriegütern stehen im Kundenservice vor vielen neuen Herausforderungen. Kunden stellen hohe Ansprüche, erwarten kompetenten und schnellen Service. Guter Kundenservice entscheidet über Zufriedenheit und Loyalität. Gleichzeitig muss exzellenter Kundenservice für die Unternehmen bezahlbar sein. Wie Sie diesen Spagat zwischen Kundenorientierung und Kosteneffizienz durch Automatisierung und Chatbots erfolgreich meistern können, zeigen wir Ihnen in unserem Webinar. Maschinen und Anlagenbauer, Hersteller von Industriegütern stehen im Kundenservice vor vielen neuen Herausforderungen. Kunden stellen hohe Ansprüche, erwarten kompetenten und schnellen Service. Die besondere Herausforderung aktuell besteht darin, guten Kundenservice zu leisten, ohne das ein Servicetechniker immer vor Ort beim Kunden sein kann. Das was Kunden in anderen Branchen beim Kundenservice – gerade beim Versandhandel im Internet - erleben, übertragen sie auch auf Maschinen- und Anlagenbauer. Und Guter Kundenservice entscheidet über Zufriedenheit und Loyalität. Gleichzeitig muss exzellenter Kundenservice für die Unternehmen bezahlbar sein. Wie Sie diesen Spagat zwischen Kundenorientierung und Kosteneffizienz durch Automatisierung und Chatbots erfolgreich meistern können, zeigen wir Ihnen in unserem Webinar.
Welche Geschäftsvorfälle eignen sich für die Automatisierung/Chatbots und was dürfen Sie auf keinen Fall automatisieren
• Wiederkehrende Kundenfragen können automatisiert werden, zum Beispiel Serviceanfragen zu speziellen Produktgruppen
• Interessenten können zu passenden Informationen geleitet und für mögliche Vertriebsaktivitäten vorqualifiziert werden
• Terminvereinbarungen mit einem Techniker können automatisiert gebucht werden
• Abfragen zu Reparaturstatus oder andere Prozessinformationen können automatisiert abgefragt und beantwortet werden
• (optional) FAQs und klassische Fragen zu Produkten und Dienstleistungen lassen sich sehr gut mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz lösen
• (optional) Telefonhotlines können mit Einsatz der „Call-to-Bot“ Anwendung entlastet werden und liefern so auch außerhalb von Geschäftszeiten einen guten Service
• Für alle „kritischen“ Serviceanfragen kann jederzeit ein Servicemitarbeiter hinzugezogen werden, die Automatisierungsrate und Übergabe kann einfach und ohne IT Kenntnisse konfiguriert werden
Was Sie bei der Auswahl von Technologien unbedingt beachten müssen.
• Integration in ihre bestehenden Systeme (Logistik, Wissensmanagement, CRM,…)
• Was Artificial Intelligence leisten kann und wo die Grenzen liegen
• Wie Chatbots mit weiteren Technologien zusammenarbeiten können
• Instant Messenger, Robotic Process Automation: Lohnenswert oder Spielerei?
Wie man realistisch ein Chatbotprojekt aufsetzt und managed
• Welche Fehler andere gemacht haben, die Sie nicht wiederholen müssen
• Wie Chatbots in der Kundenservice Organisation verankert werden
• Datenschutz nicht auf die leichte Schulter nehmen
Praxisnahes Know-how von zwei Top Experten aus dem Vertrieb und dem Customer Service für Maschinen- und Anlagenbauer und Hersteller von Industriegütern.
Harald Henn, geschäftsführender Gesellschafter der Marketing Resultant GmbH, Mainz konzipiert und optimiert Customer Experience, Digital Customer Service Projekte und optimiert Call Center für Energieversorger auf der Basis von mehr als 20 jähriger Projekterfahrung.
Marvin Troß, verantwortlich für Strategie & Vertrieb bei der e-bot7 GmbH in München hilft Unternehmen dabei, Künstliche Intelligenz in Kommunikationsprozesse zu implementieren und diese durch Automatisierung effizienter zu gestalten. Zu den Kunden von e-bot7 zählen neben führenden Industrieunternehmen wie Miele, Siemens, Strabag, Otis, Knauf wie auch zahlreiche Mittelständler. Das Unternehmen hat internationale Standorte in München, London, Paris & Amsterdam und beschäftigt 100+ Mitarbeiter.
Firma: Marketing Resultant GmbH
Kontakt-Informationen:
Ansprechpartner: Harald Henn
Stadt: Mainz
Telefon: 017623240823
