Insbesondere im Bereich Kundenservice sehen sich Unternehmen mit einem historischen Arbeitskräftemangel konfrontiert.Aufgrund von Burnout, Flexibilität und Herausforderungen bei der Kundenzufriedenheit kündigen Agenten schneller als in der Vergangenheit – ein problematischer Trend in einer umsatzstarken Branche.Laut einem Salesforce-Bericht vom Februar 2022 haben 71 % der Kundendienstmitarbeiter in den letzten sechs Monaten erwogen, ihren Job aufzugeben.Die Auswirkungen werden deutlich.Die jährliche Studie von Forrester zum Kundenservice ergab, dass 19 % der Marken im Jahr bis April 2022 einen Rückgang ihrer Kundenerfahrungsbewertung verzeichneten – der höchste Anteil, der in einem Jahr seit Beginn der Studie gesunken ist.Vinay Saini und Niken Patel, die Mitbegründer von Neuron7, sagen, dass sie dies aus erster Hand beobachtet haben – Patel in beratenden Funktionen bei Deloitte und Fujitsu und Saini als CFO und COO beim Oracle-Softwarepartner Serene.(Patel arbeitete auch bei Serene und stieg von der Rolle des EVP zum CEO auf.) Laut Patel sammelten die Organisationen, die er und Saini konsultierten, oft riesige Mengen an Kundendienstdaten, hatten jedoch Schwierigkeiten, sie effektiv zu nutzen, was die Daten zu führte veraltet und unbenutzt werden.„Die wirklichen Erkenntnisse darüber, wie man Probleme [mit Kunden anspricht], waren auf mehrere Silos verteilt – und normalerweise in den Köpfen von Experten“, sagte Patel in einem E-Mail-Interview mit TechCrunch.„Sie haben Unmengen für den Aufbau von Wissensdatenbanken und Suchanwendungen auf der Grundlage der Daten ausgegeben, aber diese Systeme waren einfach nicht ausgereift genug, um schnell und konsistent Lösungen für Kundenprobleme zu finden.“Frustration veranlasste Saini und Patel im Jahr 2020, Neuron7 zu starten, ein Startup, das Kundendienstaufzeichnungen analysiert, um Agenten und Technikern bei der Lösung von Produktproblemen zu helfen.Wie Patel es beschreibt, verwendet Neuron7 die Verarbeitung natürlicher Sprache, um Benutzer Schritt für Schritt zu führen, Metadaten aus Wissensdatenbanken, Produktdokumentationen, Anrufprotokollen und Transkripten des Kundensupports zu analysieren, um eine „kollektive Intelligenz“ zu erstellen, die bei der Diagnose und Lösung von Problemen helfen kann.Neuron7 ist nicht das erste Unternehmen, das eine Empfehlungsmaschine für den Kundenservice auf den Markt bringt – weit gefehlt.Neben etablierten Anbietern wie Salesforce hat der Anbieter Rivalen in Zingtree und Talla, die Kundeninhalte mit Automatisierung und maschinellem Lernen kombinieren, um Agenten dabei zu helfen, die benötigten Informationen zu erhalten.Ultimate.ai bietet auch einen KI-gesteuerten Service, der Mitarbeitern, die sich mit Kundenanfragen befassen, Echtzeithilfe bietet.Es ist nicht verwunderlich, dass das Segment voller Konkurrenz ist.Einer Schätzung zufolge ist der Kundenservice eine Branche mit einem Jahresumsatz von 350 Milliarden US-Dollar – und es steht viel auf dem Spiel.Neunzig Prozent der Amerikaner, die auf eine 2020-Microsoft-Anfrage antworteten, gaben an, dass sie den Kundenservice als Faktor bei der Entscheidung nutzen, ob sie mit einem Unternehmen Geschäfte machen;58 % gaben an, dass sie das Unternehmen wegen schlechten Kundenservices wechseln würden.Patel merkt jedoch an, dass Neuron7 Self-Service-Portale für Kunden und Mitarbeiter über die Kundendienstabteilung hinaus betreiben kann.Das ist seiner Meinung nach ein Unterscheidungsmerkmal – das andere sind die algorithmischen Innovationen von Neuron7.Die Investoren waren offensichtlich von dem Pitch überzeugt, wobei Battery Ventures und Nexus Venture Partners gemeinsam die 10-Millionen-Dollar-Serie A von Neuron7 leiteten (die heute geschlossen wurde).Neuron7 stützt sich auf bestehende Systeme wie Salesforce Service Cloud, ServiceNow, Microsoft Dynamics 365 und versucht, den Kontext einer Frage zu verstehen, um eine Antwort aus einer Menge von Kundendienstdokumenten zu finden.Um zukünftige Empfehlungen zu geben, versucht die Plattform auch zu erfassen, wie Techniker Probleme diagnostizieren und lösen, teilweise durch Überwachung von Datenströmen von relevanten angeschlossenen Geräten.„Wir glauben, dass es wichtig ist, dass KI weit über Analysen und KI-Vorhersagen auf hoher Ebene hinausgeht.Wir wollen nicht nur ein Zeugnis geben, das zeigt, wie es der Serviceorganisation geht – wir wollen dazu beitragen, das Zeugnis zu ändern, indem wir die wichtigsten Servicekennzahlen beeinflussen“, sagte Patel.„Kundendienstdaten werden oft über geografische Standorte, Produktbereiche und sogar innerhalb verschiedener Kundendienstabteilungen und -systeme verteilt.Neuron7 löst ein teures Problem für die IT, indem es es zum Laufen bringt, ohne benutzerdefinierte Suchanwendungen zu entwickeln oder teure Datenintegrations- und Kurationsprojekte zu finanzieren … Das Schöne an KI ist, dass sie sich mit jedem Ergebnis kontinuierlich verbessert – nichts wird jemals veraltet.“Patel gab nicht bekannt, wie viele Kunden Neuron7 derzeit betreut, nannte aber Sofftek, eine IT- und Geschäftsprozessberatung, als einen von ihnen.Er sagte, dass die Erlöse aus der Serie A in die Kundenakquise sowie in die Erweiterung der 20-köpfigen Belegschaft von Neuron7 fließen werden, wobei der Schwerpunkt auf den Markteinführungs- und Produktteams liegt.„Die Pandemie traf Kundendienstorganisationen sehr hart, indem sie die Mitarbeiterfluktuation erhöhte und mit jedem Abgang jahrelange Erfahrung das Team verlässt.Es zwang Unternehmen auch, keine Lastwagen zu rollen und Außendiensttechniker vor Ort zu schicken, es sei denn, dies ist absolut notwendig“, sagte Patel.„Diese Situationen machen Kundenservice-Produktivitäts- und Kollektiv-Intelligenz-Building-Tools wie Neuron7 äußerst wertvoll, da sie neue Mitarbeiter so produktiv wie Experten machen und die Kundenservice-KPIs über alle Serviceebenen hinweg steigern können.Solange die Produktivität und Rentabilität des Kundendienstes nicht aus der Mode kommen, wird Neuron7 in Ordnung sein.“Neuron7 hat bis heute insgesamt 14,7 Millionen US-Dollar gesammelt, einschließlich der Serie A.