CeBIT, CCW und alle Prognosen: Hilfe, die Bots kommen!

Launige Worte zum Einstieg: Zur Zeit bin ich entweder krank, an der Hochschule, im Projekt oder unterwegs auf Grossveranstaltungen, um dort für diverse Kunden über die CRM Trends zu reden. Wahrscheinlich machen Punkt 2 bis 4 dann in drei Jahren Bots. Toll. Arrrrgghhh. Als nächstes mach ich eine Abstimmung hier, wer lieber den richtigen Hafner will oder wer einen Bot lieber mag. Etwa ein Dritte wird sich SOFORT für den Bot entscheiden.  So was ähnliches hat Tyll von Mende bei unserem gemeinsamen Auftritt in Berlin beim DDV überzeugend vorgestellt. Das zeigen ja auch alle Untersuchungen, die an der CCW oder der CeBIT bislang vorgestellt wurden. Aber so lange rufe ich noch:  

Hilfe, die Bots kommen!

Im letzten Post hatte ich ja aufgezeigt, dass wir in einzelnen Branchen schon über 22% Self-Service messen. Und nun sehen gerade Unternehmen mit vielen medialen Kundenkontakten die Möglichkeit, diesen Automatisierungsgrad deutlich nach oben zu bringen. Grundlage dafür ist eine Infrastruktur, wie sie seit 2008 auf den Smartphones von über 2 Milliarden Menschen entstanden ist den „Messenging Apps“ wie Facebook Messenger, WhatsApp, Amazon Echo oder dem chinesischen WeChat. Auf diesem „Conversational UI“ nun können Unternehmen mit ihren Kunden chatten. Dies hat gegenüber der Entwicklung eigener Service Apps den Vorteil, dass eine allgemein akzeptierte Dialog-Infrastruktur genutzt wird, die den meisten Nutzern und damit den Kunden zugänglich und leicht verständlich ist.
 
Zudem sind ja in den meisten Branchen mehr als 80% der Anfragen schriftlichen oder gesprochenen Anfragen hochgradig repetitiv. Wird daher eine Automatisierung der Servicedialoge überlegt, kommen für die Erledigung einfacherer Anliegen des Kunden moderne Chatbots in Frage. Dabei handelt es sich um Software, die fähig ist, mit Menschen in einen sinnvollen Dialog zu treten. Diese muss dabei durch Dialoge zwischen Kunden und Unternehmen angelernt werden. In diesem Zusammenhang kann von Machine Learning und sich daraus entwickelnder künstlicher Intelligenz gesprochen werden.
Waren Dialoge mit Chatbots bis 2016 noch zum grossen Teil unbefriedigend, da unterschiedliche Formulierungen des Kunden zum Teil vom Bot nicht verstanden wurden, erwarten wir für das gerade angebrochenen Jahr 2017 einen grossen Sprung in der Entwicklung. Alexander Weidauer, Chatbot-Experte und CEO des conversational AI Startups LASTMILE, verdeutlicht, dass es bei der Konversation zwischen Bot und Kunde nicht nur auf die Lerngeschwindigkeit des Systems, sondern auch darauf ankommt, den Kunden mit einer geschickten Fragetechnik durch den Dialog zu lenken. Wenn der Bot gezielt nachfragt, sind die Entscheidungen des Kunden und damit seine Willensäusserung klarer. „Wer fragt, führt“ gilt halt eben auch für Chatbots. 

Derartige Bots werden neu in die jeweiligen Messengerumgebungen integriert und dienen den Usern als Gesprächspartner oder integrieren sich auch in den Dialog zwischen mehreren menschlichen Usern. Die Kern-Idee dahinter ist, dass die Teilnehmer des Dialoges automatisiert durch den Bot zu Produkten und Services geleitet werden, die in den Dialogen eine Rolle spielen. So kann beispielsweise die Ferienplanung komplett von der Flugbuchung, über die Hotelreservation bis hin zur Auswahl von Ausflügen oder von Restaurants in einem Gespräch stattfinden, ohne die Messenger Umgebung zu verlassen, um kommerzielle Apps oder Webseiten aufrufen zu müssen, um bspw. Preise und Alternativen zu recherchieren. Derartige Geschäfte, die mittels Kommunikation abgeschlossen werden, subsumiert man unter dem Schlagwort „Conversational Commerce“. Ist der Chatbot also in einer allgemein genutzten Messenger-Plattform bspw. von Facebook integriert, vereinfacht dieser dem Kunden den Alltag, da weniger Aufwand benötigt wird, um beispielsweise einen Flug mit einer Kurzmitteilung zu bestellen und sich nicht durch die App der Airline durcharbeiten muss. Das richtige Potential wird aber erst dann erreicht, wenn eine mittels Bot geplante Reise nicht wunschgemäss verläuft: Realisiert der Bot bspw. schon bei der Anfahrt zum Flughafen, dass ein Flug eine grosse Verspätung aufweist, kann er selbständig Umbuchungen vornehmen, damit die geplanten Termine eingehalten werden können. Der Kunde bekommt davon nichts mit. Die Airline spart sich so eine Fülle unerwünschter Servicedialoge. Super. Im Vergleich zu der sich tagtäglich wiederholenden unerträglichen ServiceOdyssee, bei der ganze Organisationen davon überrascht werden, wenn irgendwo ein Flug ausfällt oder gestreikt wird. AirBerlin bspw. hat dafür offenbar keinen Prozess und antwortet auch nicht mehr auf emails oder Telefonate.

Kein Wunder, dass die Airline Industrie an der Spitze der Chatbot-Entwicklung stehen will. Jedoch schaffen es die meisten Anwendung hier nicht zu überzeugen und offenbaren überaus halbbatzige Entwicklungen. Beispiele für den Einsatz von Chatbots im Kundenservice sind die Digibank in Indien oder mal wieder die RBS mit Ihrem Bot Luvo. Sie haben Chatbots implementiert, die fähig sind Kundenanfragen zu beantworten und Konversationen zu führen. Ähnlich positioniert sich die die Bank of America: auch hier können Kunden mit einem Chatbot im Facebook Messenger interagieren. Betrachtet man den chinesischen Messengerdienst WeChat stellt man fest, dass bspw. Geldtransfers zwischen den Chatteilnehmern vorgenommen und Waren und Dienstleistungen aller Art bestellt werden. Hier ist gut zu verstehen, welchen Nutzen die Messengerumgebung als Conversation UI bietet. Bei einer herkömmliche Bestellung eines Produktes muss die entsprechende eCommerce Repräsentanz im Internet aufgerufen werden, die Zahlung wird in der Regel im Anschluss entweder durch eine Payment-App oder durch eine Überweisung in der eBanking Umgebung des Kunden durchgeführt. Man überlege dabei einfach einmal, wie viele Passwörter ein Kunde in dieser Konfiguration eingeben muss, um sich zu authentifizieren. Ein entsprechend trainierter Chatbot kann mehreren Kunden gleichzeitig und schnell weiterhelfen. Eine deutliche rationalere Form der Automatisierung von Dialogen eben. 

Da Serviceanfragen in unterschiedlichen Komplexitätsgraden auftauchen, kommt dem Monitoring der Dialoge eine besondere Rolle zu. Dies gilt insbesondere für den Fall, dass für den Bot neue oder aussergewöhnliche Serviceanfragen gestellt werden. Hier ist der Bot nicht fähig zu antworten, bzw. die Antwort fällt für den anfragenden Kunden unbefriedigend aus. Wichtig ist dabei die Übernahme des Dialogs durch einen menschlichen Ansprechpartner in dem Fall, dass der Bot nicht „weiter weiss“. Im Anschluss empfiehlt es sich aber, den neuen Servicefall wieder an den lernenden Bot zurück zugeben. Um dem Bot einen Grundstock an „Servicewissen“ mit auf den Weg zu geben, empfehlen Experten die Pilotierung von Bots zusammen mit Kunden. So sollten unbefriedigende Dialoge mit der Zeit reduziert werden. Generell befinden sich Unternehmen erst am Anfang dieser Entwicklung. Bots beginnen langsam mit der Lösung standardisierter Probleme und erschliessen nach und nach die Komplexität menschlicher Dialoge. Eine spannende Perspektive.



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