05. Dez. 2016

Was Bots für die Kundenzufriedenheit leisten

Seit einigen Monaten tobt die Diskussion darüber, ob und wie Bots den Kundenservice auf den Kopf stellen werden. Nicht zuletzt verspricht eine Studie von McKinsey aus dem Sommer 2016 große Optimierungspotenziale durch die Automatisierung – in fast allen Branchen und Wertschöpfungsketten. Gleichzeitig ist es das erklärte Ziel von Facebook, mit dem Messenger eine Dialogplattform zu bieten, die auf den Einsatz von Bots hin optimiert ist. Es ist an der Zeit, die Möglichkeiten und Risiken beim Einsatz von Bots genauer zu beleuchten. 

Messenger sind auf dem Vormarsch: Der gleichnamige Chat-Service von Facebook steht heute weltweit 1,7 Milliarden Facebook-Nutzern zur Verfügung. 1,1 Milliarden Menschen auf dem gesamten Globus kommunizieren heute schon per WhatsApp miteinander. Zusammen bringen es diese beiden Dienste schon auf bis zu 60 Milliarden Nachrichten – am Tag! Mark Zuckerberg hat im Sommer 2016 verkündet, dass jeder – privater Nutzer und Unternehmen – künftig über den Messenger erreichbar sein soll. Seine Vision: Shopping und Kundenservice im Dialog mit einer Maschine, einem Chatbot.

Damit ersetzt die Anfrage in natürlicher Sprache nach dem Motto „Hey, ich brauche eine Hose in Größe 38 in Dunkelblau, die nicht mehr als 60 Euro kosten darf “ die zeitraubende Suche im Online-Shop. Der Chatbot schlägt dem Nutzer dann eine Auswahl passender Hosen vor, der Nutzer gibt noch seine Zahlungsdaten ein und löst schnell und individuell einen Kauf aus. Und auch im Service verspricht diese Technologie eine schnelle Problemlösung. Wer ein Ersatzteil, etwa einen abgebrochenen Drehregler für seine Waschmaschine benötigt, fotografiert die Waschmaschine mit dem Smartphone, schickt das Bild an den Bot, der wenig später das passende Teil zur Bestellung vorschlägt. Gleichzeitig liefert er vielleicht auch noch einen Link zu einem Erklärvideo, das den Wechsel des Ersatzteils illustriert.

The Future is now!

Das ist noch Zukunftsmusik? Nein, denn die Technologie, die diese Dialoge gestalten kann, die Bildinhalte auswertet, die Kontexte und Anliegen in frei formulierten Texten erkennt und „versteht“, ist längst marktreif, preiswert und leicht verfügbar: Seitdem IBM Watson in der USSpielshow „Jeopardy“ gewonnen hat, dürfte jedem klar sein, dass ein einfacher Service-Dialog für diese Maschine eine ihrer leichtesten Übungen ist. Der überzeugende Fernsehauftritt dieser künstlichen Intelligenz (KI) liegt heute schon wieder fünf Jahre zurück – eine lange Zeit für die technologische Weiterentwicklung. KI ist heute als Service aus der Cloud verfügbar: Viele große Player bieten diese Basis-Technologie auf Abruf an. Investitionen in eine eigene IT-Infrastruktur sind also nicht notwendig.

Und weil die Plattformen in den Nutzungsgewohnheiten der Verbraucher verankert und die Technologie verfügbar ist, drängen immer mehr von Bots getriebene Service- und Geschäftsmodelle auf den Markt. Wer heute einen Job sucht, fragt „Jobmehappy“ und der Bot antwortet sofort mit einer – mehr oder weniger gut – passenden Auswahl offener Positionen. Wer in den USA Blumen bestellen will, kann dies bequem im Facebook Messenger erledigen – der erkennt fehlerhafte Lieferadressen und schlägt Korrekturen vor, bietet verschiedene Sträuße zur Auswahl an und übernimmt auch die gesamte Bestellabwicklung. Alles das funktioniert sehr effizient und einfach – lange Textpassagen muss der Nutzer nicht eingeben.

(K)ein Bot für alle Fälle

Bot ist allerdings nicht gleich Bot. Und es muss auch nicht immer gleich ein Bot auf der Basis von künstlicher Intelligenz sein, der zum Einsatz kommt. Für den Nutzer ist es nicht immer angenehm, wenn er lange, freie Texte eintippen muss. Ein Bot, der über weite Teile des Dialogs einem Skript folgt und nur an entscheidenden Punkten, Verfahren der KI nutzt, ist oftmals schneller zu realisieren und effizienter in der Nutzung. Grundsätzlich lassen sich drei Typen von Bots unterscheiden: Service Bots, Engagement Bots und Collaboration Bots.

  • Der Service Bot entspricht den genannten Beispielen. Er klärt Anliegen von Kunden im Dialog mit ihnen. So kann diese Art von Bots beispielsweise Kundennummer, Kaufdatum, Kategorie abfragen und dann den Dialog an einen Mitarbeiter übergeben.
  • Ein Engagement Bot kann zur Unterstützung von Vertriebs- und Marketingprozessen eingesetzt werden und proaktiv Geburtstagsglückwünsche versenden, sich nach der Produktzufriedenheit erkundigen oder schlicht Wiedervorlagen aufgreifen und Kunden aktiv Angebote beispielsweise bei der Verfügbarkeit von Produkten unterbreiten.
  • Collaboration Bots hingegen haben keinen direkten Kundenkontakt. Sie optimieren die Arbeit hinter den Kulissen sowie interne Workflows. So kann es beispielsweise Aufgabe eines Collaboration-Bots sein, eine Anfrage zu kategorisieren und an den richtigen Mitarbeiter oder an das richtige Team weiterzuleiten. Der Bot kann aus bisherigen Dialogverläufen Informationen bereitstellen oder Zusatzinformationen für die Beantwortung einer Anfrage liefern. Selbst die eigenständige Recherche in der Wissensdatenbank und das Formulieren von Antwortvorschlägen sind Aufgaben, die ein Collaboration-Bot übernehmen kann.

Der große Vorteil dieser Art der Verbindung vorhandener Software-Systeme über Bots ist, dass diese in der Regel über standardisierte Schnittstellen mit den Software-Lösungen im Unternehmen interagieren können. So lassen sich zahlreiche Datenquellen leicht anbinden und nutzen – komplexe, langwierige und teure IT-Projekte zur Systemintegration sind in diesem Zusammenhang nicht notwendig.

Kommt ein Bot wie beschrieben zum Einsatz, um eine Anfrage zu qualifizieren, sie an die richtige Stelle im Service Center zu routen und für den Mitarbeiter bereits Informationen oder Antwortvorschläge vorzubereiten, lässt sich regelmäßig eine deutliche Einsparung der eingesetzten Mitarbeiter-Zeit messen. Übernimmt der Bot dann auch die Beantwortung der Anfrage selbstständig, ergibt sich ein weiteres, großes Einsparpotenzial. Modellrechnungen zufolge lassen sich die Kosten für einen Servicefall im Vergleich zur telefonischen Bearbeitung um bis zu 90 Prozent senken.

 

[Autor]

Thomas Wilde

Dr. Thomas Wilde ist Entrepreneur und Dozent sowie seit 2011 als Geschäftsführer der BIG Social Media GmbH tätig. Sein Tätigkeitsschwerpunkt liegt auf Digitaler Transformation, insbesondere auf Softwarelösungen für Marketing und Service in Social Media, E-Commerce, Messaging-Plattformen und Communities.



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