Wenn Reisende auf Züge warten, wirkt sich das zuerst auf das Back-Office aus
Mehr als 500.000 Menschen nutzen täglich Southeastern Railway für Fahrten in Südostengland. Im Rahmen des landesweiten Programms für Rückerstattungen wegen Verspätungen im Vereinigten Königreich können bei Verspätungen ab 15 Minuten Erstattungen beantragt werden. Wenn Kunden Ausfälle erleben, ist das Southeastern Customer Relations Team für die Überprüfung und Bearbeitung der entsprechenden Ansprüche auf Rückerstattung verantwortlich. Vor ServiceNow mussten für jeden Antrag manuell die Zugbewegungsdaten überprüft, Tickets geprüft, Rückerstattungen berechnet, Antworten geschrieben und Zahlungen veranlasst werden.
Ein einzelner schwerwiegender Incident kann ungefähr 20.000 Ansprüche pro Monat generieren. Bei Southeastern Railway haben Kunden früher bis zu 20 Tage auf Rückerstattungen gewartet, während das Team alles versuchte, Tickets zu prüfen, Zahlungen zu berechnen und auf Beschwerden zu reagieren. Dazu mussten teilweise bis zu 50 Teilzeitarbeitskräfte beschäftigt werden, um Schritt zu halten. Manager verbrachten viel Zeit damit, Berichte aus mehreren isolierten Systemen zusammenzustellen, und es war fast unmöglich, Betrugsfälle in diesen einzelnen Systemen zu erkennen.
„Die langsame Rückzahlung und die schwankenden Personalkosten waren für alle frustrierend, sowohl für die Kunden als auch für die Bahnbeschäftigten“, erinnert sich David Banham, Customer Relations Operations Manager. „Das konnte nicht so bleiben.“
Um schnellere und resilientere Kundenbetreuung zu schaffen, hat Southeastern Railway sie auf der ServiceNow AI Platform zusammengeführt, um eine zuverlässige Datengrundlage zu schaffen, die zuerst die Rückzahlung wegen Verspätungen automatisiert und dann umfassende KI-Innovationen ermöglicht.
Southeastern Railway hat seinen Betrieb in Partnerschaft mit UP3 auf der Plattform neu aufgebaut
Southeastern Railway entschied sich für Kundenservice-Management und arbeitete mit dem ServiceNow-Partner UP3 zusammen, um die Kundenbetreuung auf einer zentralen Plattform zusammenzuführen.
„Wir sind keine IT-Experten. Unser Bereich ist der Bahnverkehr“, sagt David Banham. „Es ist schön und gut, eine leistungsstarke Plattform wie ServiceNow zu haben, aber UP3 war der Schlüssel dazu, diese Leistungsfähigkeit voll auszuschöpfen und sie auf unsere spezifischen Anforderungen zuzuschneiden.“
UP3 hat Betriebssysteme, Ticketerstellungsdaten, Rückerstattungs-Workflows und Betrugserkennung auf der Now Platform zusammengeführt, sodass Contact Center-Mitarbeiter einen vollständigen Überblick über jede Kundeninteraktion erhalten. Rückerstattungen wegen Verspätungen, Beschwerden, unterstützte Reisebuchungen, Fundsachen und Kundenanfragen kamen zum ersten Mal an einem Ort zusammen.
„Wir haben ähnliche Herausforderungen schon früher gelöst. Daher wussten wir, dass ServiceNow die Kunden-, Ticketerstellungs- und Betriebsdaten zusammenführen konnte, die erforderlich waren, um einen zuvor stets manuellen Prozess zu automatisieren“, sagt Callum Ridley, Head of Architecture, UP3. „Durch die Plattform erhielt Southeastern Railway eine Grundlage, auf der sie weiter aufbauen konnten.“
Was mit Rückerstattungen wegen Verspätungen begann, wurde bei Southeastern Railway zur Grundlage für KI-Innovationen
Was als Projekt zur Modernisierung der Rückerstattung wegen Verspätungen begann, wurde schnell zu einer weiter gefassten Strategie zur Verbesserung des Kundenservice mit KI. Nach der Zusammenführung von Kunden-, Betriebs- und Ticketerstellungsdaten auf der ServiceNow AI Platform ergaben sich für Southeastern Railway neue Möglichkeiten, die Arbeit zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und Mitarbeitern mehr Zeit zu geben, sich auf die Kunden zu konzentrieren.
Southeastern Railway bearbeitet Rückerstattungsanträge wegen Verspätungen nun zu 70 % automatisch. Kunden, die früher Wochen gewartet haben, erhalten ihre Erstattung jetzt innerhalb von 24 Stunden. Jetzt kann das Kundenbeziehungsteam auch Spitzen bei den Rückzahlungsforderungen intern bewältigen.
Nachdem Southeastern Railway die Kunden-, Betriebs- und Ticketerstellungsdaten vereinheitlicht hatte, begann die Organisation, die Arbeitsweise des Kundenservice im gesamten Unternehmen zu überdenken. Anstatt isolierte Aufgaben zu automatisieren, erkannte das Team Möglichkeiten, bei denen KI manuellen Aufwand eliminieren, die Entscheidungsfindung verbessern und für Mitarbeiter mehr Zeit bieten konnte, sich auf die Kunden zu konzentrieren.
Mit einer zuverlässigen Datengrundlage erweiterte Southeastern Railway seine Nutzung von ServiceNow Otto für das Kundenservice-Management. KI wurde eingesetzt, um die Berichterstellung zu automatisieren, Fälle zusammenzufassen, Beschwerden zu klassifizieren und den Kundenservice zu verbessern.
„Der große Vorteil von ServiceNow ist, dass sich alle diese Daten an einem Ort befinden“, sagt Callum Ridley. „Sie haben einen vollständigen Überblick über alle Kunden, und das ist entscheidend, da KI nur dann erfolgreich sein kann, wenn sie über die richtige Datengrundlage verfügt.“
David Banham brachte seine Teams in KI-Workshops mit UP3 ein, um die zeitaufwendigen, manuellen Aufgaben herauszuarbeiten, die sie eliminieren wollten.
„Manche Mitarbeiter haben möglicherweise eine starke Abneigung gegenüber KI“, sagt er. „Ich war sehr daran interessiert, das Team schon früh einzubeziehen, damit es sehen konnte, wie KI es unterstützt.“
In diesen Workshops wurden sechs KI-Initiativen entwickelt, die manuelle Arbeit eliminieren, die Entscheidungsfindung verbessern und Mitarbeitern helfen sollen, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren. Bei einer der ersten ging es um den zeitaufwendigen Prozess der Berichterstellung für schwerwiegende Incidents. Nach Serviceausfällen brauchten viele Analysten 96 Stunden dafür, Daten wie Beschwerdevolumen, Rückerstattungszahlen, Kundenstimmung und Aufgliederungen auf Routenebene für die Führungsebene zu sammeln. UP3 hat den Generator für Berichte zu schwerwiegenden Incidents in drei Wochen erstellt. Mit ServiceNow Otto analysiert das Tool Interaktionen in ServiceNow und erstellt in vier Minuten einen vollständigen Bericht.
„So konnte eine ziemlich große Aufgabe von 96 Stunden auf vier Minuten verkürzt werden“, sagt David Banham. „Ab diesem Zeitpunkt dachten wir: Okay, was können wir als Nächstes tun?“
Das Team weitete seinen Tätigkeitsbereich schnell von der Berichterstellung auf Aufgaben aus, mit denen es Mitarbeiter und Kunden täglich unterstützen konnte. Mit ServiceNow Otto können Servicemitarbeiter mit einem Klick eine präzise Fallzusammenfassung erstellen, anstatt lange Fallnotizen zu lesen. Ein Chatbot, der mit dem ServiceNow Virtual Agent entwickelt wurde, ging innerhalb von vier Wochen live und bearbeitet jetzt die 70 % von Webchat-Anfragen. So können sich die Mitarbeiter des Kundenservice auf schwierigere Fälle konzentrieren.
Als diese Verbesserungen eingeführt waren, wandte sich Southeastern Railway der nächsten Chance zu: Die Erfassung automatisieren und Trends früher erkennen. Die automatisierte Fallklassifizierung weist jetzt eine von mehr als 300 Kontaktkategorien zu, sobald ein Fall eintrifft, anstatt ihn für bis zu vier Arbeitstage in einer Warteschlange zu halten.
Konstante Personalbesetzung und noch am selben Tag erfolgende Sicherheitsmeldungen ersetzten bedarfsbedingte Aufstockung des Personals und langwierige Prüfungen
Der Wandel veränderte das Personalmodell von Southeastern Railway, nicht nur seinen Workflow. Ein einziger schwerwiegender Incident bedeutete früher, dass bis zu 50 Teilzeitkräfte beschäftigt werden mussten, nur um Schritt zu halten. Heute bleibt die Personalausstattung konstant, Mitarbeiter haben mehr Zeit für die Lösung komplexer Fälle, die menschliches Urteil erfordern, und Manager, die früher Tage mit der Erstellung von Incident-Berichten verbracht haben, verfügen jetzt in wenigen Minuten über vollständige Daten.
Mit ungefähr 95 % Präzision erkennt Southeastern Railway aufkommende Trends und Sicherheitsprobleme noch am gleichen Tag, an dem Fälle eingereicht werden, und verwandelt einen Rückstand der viertägigen Überprüfung in ein Signal am gleichen Tag für die Teams, die für die frühzeitige Erkennung von Problemen verantwortlich sind.
Diese KI-Workflows haben nicht nur die Arbeitsweise des Teams verändert. Sie haben die Kunden-Experience verändert. Die Kundenzufriedenheit stieg von ungefähr 82 % auf 87 %. Die durchschnittliche Antwortzeit für Rückerstattungen wegen Verspätungen sank auf 2,9 Tage, wobei automatisiert bearbeitete Anträge häufig innerhalb von 24–48 Stunden erstattet wurden, während die längste Antwortzeit 20 Arbeitstage betrug.
Was mit Service begann, prägt nun den Betrieb von Southeastern Railway
Das Fundament, das Southeastern Railway für Rückerstattungen wegen Verspätungen geschaffen hat, unterstützt jetzt kontinuierliche Verbesserungen im gesamten Kundenservice. Mit der Ausweitung des Einsatzes von KI und Automatisierung durch das Bahnunternehmen sind die Mitarbeiter besser in der Lage, auf Ausfälle zu reagieren, schnellere Entscheidungen zu treffen und den reaktionsschnellen Service zu bieten, den die Fahrgäste erwarten.
„All diese Veränderungen, von KI bis hin zur Automatisierung, ermöglichen uns, eine Spitzenposition im Wettbewerb einzunehmen und letztendlich die Customer Journeys zu verbessern“, sagt David Banham.