Service-Bots und Marketing-Bots auf allen digitalen Kanälen steuern mit dem Enterprise Bot-Hub

Mehr als 2,1 Milliarden Menschen weltweit nutzen Facebook, rund 1,3 Milliarden Twitter oder WhatsApp, eine weitere Milliarde den Facebook Messenger. Social Media Plattformen, Communities und Chats werden von Kunden und Interessenten zunehmend als digitale Kommunikationskanäle genutzt – für die schnelle Informationsbeschaffung, Bestellung oder Serviceanliegen.

 Automatisierung der Kundenkommunikation

Mit intelligenten Chatbots kann diese Kundenkommunikation zu großen Teilen automatisiert werden. Chatbots können beispielsweise selbständig Serviceanfragen aufnehmen, Reklamationsfälle bearbeiten oder Umfragen und Gewinnspiele durchführen.

Gerade für einfache und standardisierbare Anfragen scheinen Bots perfekt geeignet zu sein.

Für die erfolgreiche Automatisierung der Kundenkommunikation mit Service-Bots & Marketing-Bots ist jedoch ein intelligenter Enterprise Bot-Hub erforderlich. Durch den Enterprise Bot-Hub können verschiedene Bots kanalübergreifend koordiniert, komplexe Workflows und Prozesse gesteuert, die Zusammenarbeit mit Service Agents nahtlos sichergestellt und die Servicequalität und Effizienz nachhaltig gesteigert werden.

Wie lassen sich Bots denn tatsächlich einsetzen? Welche Vorteile und Effizienzgewinne bringen Bots? Die Praxiserfahrungen der vergangenen Monate geben Antworten auf diese Fragen.

Für Unternehmen sind Chatbots effizient, wenn sie Mitarbeiter entlasten können, wenn sie Dialoge vorqualifizieren, Dateneingaben übernehmen oder Dialoge selbstständig führen. Das leuchtet schnell ein. Aber auch die Verbraucher – die User und Kunden – sind offen für den Dialog mit Bots. Grund dafür ist der rasante Anstieg der Nutzerzahlen der Messaging-Dienste wie WhatsApp oder Facebook Messenger. Allein diese beiden Chat-Dienste werden heute von jeweils mehr als einer Milliarde Menschen genutzt. Die dialogische, textbasierte Kommunikation ist also längst beim Verbraucher angekommen. Contact Center greifen dies auf, wenn sie Kunden an den Touchpoints bedienen und abholen wollen, an denen die Kunden nun einmal schon aktiv sind.

Das Bot-Potenzial

Ob und inwieweit Chatbots ihre Stärke tatsächlich im konkreten Anwendungsfall ausspielen können, sollte mit dem Beginn eines jeden Bot-Projekts sehr kritisch hinterfragt und analysiert werden. Wie so oft gilt auch bei der Einführung von Bot-Technologie, dass der Bot dem Dialog und dem Business Case angepasst funktionieren muss. Und nicht umgekehrt, der Kunde sich auf eine ungelenke Dialogführung eines Bots einstellen muss. Bestehende Servicedialoge gehören also auf den Bot-Prüfstand: Welche gleichartigen Prozesse fallen mit hohen Volumina an? Welche Community-Anfragen sind inhaltlich so ähnlich, dass sie mit standardisierten Antworten oder Verlinkungen innerhalb der Community beantwortet werden können? Welche manuellen Rechercheprozesse muss ein Mitarbeiter zur Beantwortung von Chat-Anfragen häufig durchführen? Allein die Antworten auf diese drei Fragen – die nur einen kleinen Ausschnitt einer eingehenden Analyse darstellen können – zeigen schnell auf, wo Potenziale für den Einsatz von Bots verborgen sind.

Sind diese Ansatzpunkte evaluiert, beginnt die Arbeit am Bot-Konzept und die Beschreibung eines konkreten Business Cases mit seinen Zielen und Effizienzerwartungen. Der Bot selbst ist schließlich ein individueller Software-Roboter, der entweder als Collaboration Bot die Arbeit hinter den Kulissen des Dialogs unterstützt, indem er beispielsweise Wissensdatenbanken durchsucht und Informationen für den Mitarbeiter beschafft. Oder der Bot wird zum Engagement Bot, der selbst Dialoge mit dem Kunden führt. Er übernimmt Dialoge von einem Mitarbeiter, um beispielsweise durch einen Zahlungsprozess hindurch zu führen. Er bereitet das Gespräch mit einem Mitarbeiter vor, indem er beispielsweise Kundendaten abfragt und verifiziert. Oder der Bot wickelt einen Dialog vollständig autonom bis zum Fallabschluss ab. Sind Prozess, Business Case und Technologie klar, geht es an die Umsetzung.

Erfahrungen sammeln in der Pilotphase

Steht der Prototyp, kommt die Einführung in einem Pilotprojekt: Einige der Anfragen werden dabei vom Bot beantwortet, andere wie gehabt durch die Mitarbeiter. Dabei kann der Bot getestet werden und kontinuierlich verfeinert werden. Die unmittelbare Reaktion des Kunden gibt Aufschluss darüber, ob und wie der Bot angenommen wird. Auch diese Erfahrungen fließen sofort in die Entwicklung ein. Teilweise zeigen die Praxiserfahrungen im Pilotprojekt, an welcher Stelle Prozesse verändert und optimiert werden müssen. Dies gehört genauso zur Einführungsphase wie das Training des Teams, das nun mit dem neuen, virtuellen Kollegen gemeinsam arbeitet.

In dieser ersten praktischen Einsatzphase lassen sich auch schon Erkenntnisse gewinnen, welche Kennzahlenvorgabe der Bot erreichen und/oder übertreffen wird. Sollte der Business Case schon in dieser Phase als zu optimistisch entlarvt werden, ist es noch früh genug, nachzusteuern.

Es geht los: der Rollout

Mit dem Live-Betrieb des ersten Bots beginnt einerseits ein kontinuierlicher Evaluationsprozess, der die dauerhafte Optimierung des Bots zur Aufgabe hat. Andererseits können auf der Basis der Erfahrungen der Pilotphase nun die nächsten Schritte zu Automatisierung in Angriff genommen werden. Die Potenzialanalyse hat in der Regel mehr als einen „Bot-fähigen“ Prozess zutage gefördert, sodass auf der Basis des ersten dann die nächsten Bots entwickelt und nach einer Testphase in den Live-Betrieb überführt werden können.

Bei der Auswahl der Prozesse zur Automatisierung lassen sich Bots entlang der Cases mit den größten Volumina umsetzen: Grundsätzlich gilt, dass ein hohes Anfragevolumen die größten Effizienz-Effekte mit sich bringt. Dieses Vorgehen sollte dann ein Ende haben, wenn die Automatisierungskosten die tatsächlichen Automatisierungsvorteile übersteigen. Sprich: Immer dann, wenn der Entwicklungsaufwand im Vergleich zur Fallzahl zu hoch ist, kann der Bot keinen wirtschaftlichen Erfolg bringen.

Der Enterprise Bot-Hub für den „Zoo of Bots“

Nimmt die Zahl der Bots dann stetig zu, muss das Konzert dieser Software-Roboter orchestriert und dirigiert werden. Der „Zoo of Bots“ braucht einen Zoodirektor, der dafür sorgt, dass alle Bots immer im Sinne der Customer Experience agieren. Für den Kunden muss der Dialog – gleich welcher Bot zum Einsatz kommt – genauso zielführend und gewinnbringend sein, wie der Dialog mit einem Mitarbeiter.

Dies ist die Aufgabe eines Enterprise Bot-Hubs, der quasi als Netzwerkknotenpunkt mit einer zentralen Funktion Routing, Eskalationen und Delegationen für jede Konversation überwacht. Die anderen Bots, die fachlichen Bots können dann jeweils einen Business Case oder eine Wissensdomäne abbilden.

Der Vorteil für den Kunden liegt auf der Hand: In jeder Kundenkonversation erlebt der Kunde seinen Kommunikationspartner „Marke“ aus einem Guss. Die Dialogpartner Bots wechseln zwischen einem internen Bot, einem Service-Bot, einem Market-Research-Bot, einem Kampagnen-Bot oder einem Sales-Bot; das Kundenerlebnis bleibt allerdings immer gleich.

Der Einsatz von Bots klingt verlockend und der Enterprise Bot-Hub bietet die Voraussetzungen, um viele Prozesse des Customer Service aufeinander abzustimmen.

Erfolgsfaktoren

Letztendlich sind es fünf wichtige Faktoren, die über den Erfolg eines Bot-Projekts entscheiden:

  1. Usability First

Die eingangs genannte Künstliche Intelligenz kann eingesetzt werden, um natürliche Sprache zu verarbeiten. Im Gegensatz zu „gescripteten“ Bots, die auf Schlüsselbegriffe und Wortkombinationen reagieren, bietet die Künstliche Intelligenz natürliche Dialoge an. Das ist technologisch anspruchsvoll, allerdings heute problemlos umsetzbar. Doch ob es diese Technik wirklich braucht, um einen kanalgerechtes Nutzer-Interface zu bieten, muss in der Praxis in vielen Fällen bezweifelt werden. Vollständige Sätze und umfangreiche Erklärungen tippt niemand gerne in sein Smartphone. Die Mensch-Maschine-Schnittstelle muss also so einfach und schnell bedienbar sein, dass sie eine hohe Akzeptanz erfährt. Auswahl- oder Ja/Nein-Fragen mit Buttons sind in vielen Fällen eine schnellere und damit beim User beliebtere Lösung, um in einer schnellen Interaktion zur Problemlösung zu kommen. Wichtig ist also, eine hohe Usability auf der Basis von Erfahrung und eigener Tests in der Pilotphase zu realisieren.

  1. Raus aus der Automatisierungsfalle

Automatisierung ist kein Selbstzweck. Die Mensch-Maschine-Interaktion muss von der ersten Dialogeröffnung bis zum Abschluss mitgedacht werden: Wie verhält sich der Kunde bei der Eingabe und bei den Rückmeldungen, die der Bot liefert? Wieviel Komplexität soll der Bot abdecken können? Wo sind die Grenzen des maschinellen Dialogs? Wer über-automatisiert, wird schnell in eine Komplexitätsfalle der Software-Entwicklung hineinlaufen, die zu hohen Kosten für eine vermeintlich perfekte 100-Prozent-Lösung führt. Sinnvoller ist die an Pareto angelehnte 80/20-Lösung. Dabei werden Standardfälle mit hohen Volumina vom Bot erledigt, die komplexen Fälle bearbeiten Menschen. So kann die Maschine ihr hohes Effizienzpotenzial voll ausspielen und Kunden laufen nicht in Gefahr, in zu komplexe maschinengetriebene Dialoge verwickelt zu werden, die weder einer wirtschaftlichen Betrachtung standhalten noch der Optimierung der Customer Experience dienen.

  1. Skalierbarkeit sicherstellen

Die Trennung von Wissen (hier unscharf verwendet für alle die Informationen, die ein Bot intern oder extern schließlich ausliefert) und Bot ist spätestens beim „Zoo of Bots“ ein absolutes Muss. Sonst droht eine Kostenexplosion durch Wartung und fachliche Anpassung zahlreicher Dialogabschnitte immer dann, wenn sich zugrundeliegende Informationen ändern. Um dies von vornherein auszuschließen, ist der Einsatz eines zentralen Wissensmanagements notwendig – das können sowohl Wissensdatenbanken als auch Kampagnensteuerungssysteme oder CRM-Lösungen sein. Sie sind die Grundlage dafür, den „Zoo of Bots“ entlang der Notwendigkeiten im Customer Service nahezu beliebig skalieren zu können.

  1. Mit einem Kanal geht es los

Eine weitere Komplexitätsfalle gilt es gleich von Beginn an zu vermeiden. Wer mit einem Bot in einem Kanal beginnt, kann hier erste Erfahrungen sammeln, den Bot anpassen und dann auf weitere Kanäle übertragen. Grundsätzlich sollten Bots unabhängig vom Kanal konzipiert und erstellt werden. Sie können dann genauso im Messenger eingesetzt werden, wie für Whatsapp oder eigene Chat-Lösungen auf der Unternehmens-Website.

  1. Planen, Messen, Lernen – vom Piloten zum Rollout

Die Pilotphase kostet anfangs zwar Projektzeit, sie spart aber gleichzeitig zusätzliche Projektzeit durch unzufriedene Kundenerlebnisse ein. Sie spart genau die Zeit, die bei einem Vorschnellen Live-Betrieb in aufwändige Nachbesserungen gesteckt werden muss – im schlimmsten Fall über mehrere Kanäle hinweg. Und die Pilotphase ist deshalb von großer Bedeutung, weil die Akzeptanz des Bots in der Laborsituation ausführlich und mit echten Kundenerlebnissen getestet und optimiert werden kann. Erst wenn der Bot seinen Kinderkrankheiten entwachsen ist, wird er in die Freiheit des Produktivbetriebs entlassen – ausgestattet mit umfangreicher Erfahrung für perfekte Kundenzufriedenheit.

Der Weg zum Bot

Wer die fünf Punkte beherzigt und dem dargestellten Vorgehensmodell folgt, wird mit einem Bot schnell erste Erfolge erzielen. Doch eines ist auch klar: Allein sorgt der Bot noch nicht für eine gute Customer Experience. Die Basis für den Einsatz von Bots bildet idealerweise eine digitale Customer Service und Engagement Lösung wie BIG CONNECT, auf der alle Social Media Kanäle zusammenlaufen und die die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine genauso orchestriert wie das komplexe und aufeinander aufbauende Zusammenspiel von Chatbots und Service Agents durch den Enterprise Bot-Hub .

Thomas Wilde – BIG Social Media GmbH

… 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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