Contact Center: Besserer Kundenservice und kürzere Wartezeiten durch den Einsatz von Bot Technologie!

Grafik Chat Bot

Im Rahmen der Build Entwickler Konferenz 2016 überraschte der Microsoft CEO Nadella mit der Aussage: «Bots are the new apps». Ein Jahr später bekräftigte Gartner Group den Trend mit der Ankündigung: “By 2021, more than 50% of enterprises will spend more per annum on bot and chatbot creation than traditional mobile app development.”

Was bedeutet die digitale Transformation nun für den Kundenservice der Contact Center?

Grundsätzlich können heute Bots und Chatbots den Call Flow Prozess im Contact Center auf jeder Stufe aktiv unterstützen oder sogar selbstständig bearbeiten.

Es gibt eine Vielzahl möglicher Einsatzmöglichkeiten von Bots im Contact Center. Hier einige Beispiele:

  • Integration des Chatbots in einer mobilen Anwendung und im Web
  • Erkennung von Texteingabe und Sprache
  • Abgestimmte und automatisierte Gesprächsführung durch erkennen von Mustern
  • Einbindung von Mitarbeitern bei Bedarf
  • Strukturierte Datenerfassung
  • Anbindung an intelligente Backend-Systeme

Bots sind heute jedoch noch nicht in der Lage, einen Agenten zu ersetzen. Es fehlt den Maschinen an Wissen zur Beantwortung aller Anfragen, sowie an Empathie, um in jeder Situation richtig reagieren zu können.

In einem Artikel «Mensch und Maschine im Kundenservice der Zukunft» bringt es Dr. Hansjörg Leichsenring auf den Punkt: «Zunehmende Automatisierung durch künstliche Intelligenz ist im Vormarsch. Der Mensch bleibt jedoch zentrales Element im direkten Kundenkontakt».

Mit Bots lassen sich Kundendaten digitalisieren und zentral erfassen. Dies ist die Basis, um Themen- und Trend-Monitoring betreiben zu können. Zudem werden Kundenerfahrungen gesammelt, was nützlich ist, um die Bots zu trainieren, deren Reaktionsfähigkeit zu erhöhen und die Qualität der Antworten zu verbessern.

Ziel muss es sein, den Kundendienstmitarbeiter im Contact Center von einfachen Routineaufgaben zu entlasten und den Agenten Zeit für die vertiefte Kundenberatung zu geben. Viele Anfragen, die an einen Kundendienst gestellt werden, können durch eine Vorselektion vom Agenten abgewendet werden. Bisherige Vorselektionen wie Sprachvarianten sind heute Standard und machen eine Beratung effektiver.

Eine solche Vorselektion ist nicht neu und wird durch IVR Systeme ermöglicht. Diese Systeme hinterlassen aber oft einen negativen Eindruck und reduzieren häufig die Wartezeit des Anrufers nicht. Ein künstlicher Assistent, der sich als natürlicher Kommunikationspartner zeigt, ermöglicht nicht nur die Zuordnung des Anrufers zu bestimmten Themen und damit zu Expertenwissen, sondern kann zum Teil Anfragen selbstständig lösen. Zudem wird der Kunde durch direkten Kontakt mit dem künstlichen Assistenten ohne Verzögerung angenommen und das lästige Warten in Warteschlangen wird auf ein Minimum beschränkt.

Wie wird ein Chatbot kreiert, der den Kunden nicht verärgert, sondern ein positives Gefühl hinterlässt?

Auch wenn ein Chatbot ein ständig lernendes System ist, muss zwingend die erste Version bereits die zentralen Anfragen beantworten können, da ansonsten ein negatives Kundenerlebnis generiert wird. Ein Kunde dem nicht geholfen wird, wird den Kommunikationskanal in der Zukunft eher meiden und nimmt durch fehlende Konversationsdaten dem System die Grundlage, eigenständig zu lernen und sich zu verbessern. Um ein System anzulernen, eignen sich vorhandene Supportanfragen, welche über Chat oder Webchat entgegengenommen wurden. Der Einstieg in die neue Technologie wird dadurch vereinfacht, dass Chatbots die Art und Sprache der Konversation übernehmen können. Es eignen sich allerdings auch Inhalte von Telefonaten und E-Mails, um die Fähigkeiten der Bots zu verbessern.

Warum ist der Umgang mit nicht bekannten Themen erfolgskritisch?

Der Umgang mit unbekannten Themen und Fragen muss vor dem Einsatz von Chatbots abgeklärt werden. Dies gilt auch für Fragen, die vom Bot nicht beantwortet werden können oder wenn anhand der Reaktion des Kunden festgestellt wird, dass er unzufrieden ist. Es hilft, dass die heute verfügbaren Systeme lernfähig sind. Sie können das Kundenverhalten beispielsweise durch Klassifizieren oder Erkennen von Worten analysieren und entscheiden, wie auf negative Äusserungen reagiert werden soll. Ebenso wichtig ist die Analyse der Supportanfragen, die häufig auftreten. Je nach Branche gibt es wiederkehrende Begriffe, Orte, Personen oder Organisationen. Diese extrahieren zu können, ist für das System und die Weiterverarbeitung einer Anfrage sehr hilfreich. Können Bots dieses Wissen in die Antwort einfliessen lassen, beeindruckt das nicht nur den Kunden, sondern bietet auch einen echten Mehrwert für das Unternehmen und die Weiterentwicklung der Bots.

Was sind die Voraussetzungen um Bots produktiv einsetzen zu können?

Bots müssen selbstständig in der Lage sein, eine natürliche Konversation mit dem Kunden zu führen und Anfragen zu klassifizieren. Während der Interaktion mit dem Kunden muss der Bot neue Informationen aufnehmen und entscheiden können, ob die Anfrage bereits beantwortet wurde oder ob der Kunde zu einem Agenten weitergeleitet werden muss. Heute am Markt verfügbare Systeme sind dazu in der Lage, Entscheidungen dieser Art zu treffen.

Wieso boomen Chatbots gerade jetzt?

Der Traum der Spracherkennung ist über ein halbes Jahrhundert alt. Maschinen konnten aber lange nur simple Kommandos erkennen. Die zur Verarbeitung benötigten Kapazitäten waren teuer. Cloud-Lösungen senken die Preise für Datenspeicher. Es gibt genügend Verarbeitungskapazitäten, bessere Algorithmen und unbegrenzt günstige Rechenleistung.Das hat Auswirkungen auf die Lernfähigkeit der Maschinen. Sie können an Echtdaten trainiert werden. Dadurch sind Bots in der Lage, ihre Aufgabe effizient zu erfüllen und schnell zu lernen. Die im Titel gestellte Frage «Mensch und Maschine – ideale Symbiose» kann mit JA beantwortet werden. Nach heutigem Stand ist der Einsatz von Bots dann richtig und sinnvoll, wenn die Maschinen die Agenten von Aufgaben entlasten oder das Gespräch mit Kunden mit zusätzlichen Informationen unterstützen können. Dies ist aber nur möglich, wenn die Komplexität der Anfragen nicht allzu hoch ist und die Systeme vorgängig durch Training mit dem nötigen Wissen ausgestattet wurden. Die Akzeptanz hängt aber weitgehend davon ab, wie sich die Menschen durch die Maschinen unterstützt fühlen und mit welcher Qualität und Geschwindigkeit Anfragen bearbeitet werden.

Wie unterstützt Luware den Einsatz von Bots und Chatbots?

Mit dem Microsoft Bot Framework ist es Luware möglich, eigene Bots für die Luware Anwendungen auf Basis von Microsoft Skype for Business und Microsoft Teams zu entwickeln. Das Framework erlaubt es Luware Bots zu bauen, die Menschen zuhören und verstehen, aber auch Fragen beantworten und Informationen liefern. Erste Bots werden aktuell in Pilotprojekten getestet und weiterentwickelt.

Als Innovationstreiber in den Bereichen Contact Center und Kollaboration ist Luware stets interessiert, neue Trends aufzunehmen und diese für die Kunden weiterzuentwickeln und umzusetzen.