Mit menschlicher Unterstützung schafft die „Künstliche Intelligenz“ den entscheidenden Schritt weiter und wird zum Intelligenten Virtuellen Assistenten

Einer der immer wieder geforderten Ansprüche an den Kundenservice von heute ist die Omni-Channel Verfügbarkeit. Auch wenn die digitalen Kanäle in letzter Zeit stärker in das Blickfeld rücken, wird dadurch die Dominanz des Sprachkanals nicht ernsthaft in Frage gestellt. Kunden möchten, dass Unternehmen auf verschiedensten Kanälen für ihre Fragen oder Serviceleistungen erreichbar sind – und das am besten rund um die Uhr. Ein breites Kanalangebot ist also im Sinne der Kundenorientierung wünschenswert und somit auch eine zumindest teilweise Automatisierung unabdingbar.

Die textbasierte Kommunikation nimmt zu und insbesondere jüngeren Kundengruppen wird in vielen Umfragen und Studien eine besondere Affinität zu digitalen und mobil verfügbaren Kanälen wie Mobile Apps, Web-Chats oder Chatbots nachgesagt. Neue Technologien für die Verarbeitung natürlich-sprachlicher Texte beflügeln diese Entwicklung. NLP, Natural Language Processing, hat in den vergangenen Jahren große Fortschritte gemacht und erlaubt in vielen Fällen bereits Frage- und Antwortverläufe, die einem menschlichen Dialog teilweise ähnlich sind.

Totgesagte leben länger: Telefon bleibt Favorit

Auch wenn die textbasierte Kommunikation im Kundenservice zunimmt, ist das gesprochene Wort alles andere als obsolet. Nicht zuletzt das Aufkommen sprachgesteuerter Assistenten wie Alexa oder Google Home zeigt, dass Sprache sogar als Steuerungsinstrument für technische Geräte im Heimbereich auf Interesse stößt. Auf Veranstaltungen wie der CES in Las Vegas erleben wir geradezu einen Hype um das Thema Sprachsteuerung.

Und auch im Kundendialog ist Sprache mehr als lebendig. Der telefonische Kontakt wird von Kunden nach wie vor gewünscht! Das Telefon bleibt in Deutschland der wichtigste Kundenservice-Kanal. Zu diesem Ergebnis kommt beispielsweise eine repräsentative Verbraucherbefragung des Bitkom zum Thema Kundenservice, die im vergangenen Herbst vorgestellt wurde. Auf die Frage, wie sie den Kundenservice eines Unternehmens am liebsten kontaktieren würden und welcher Kommunikationsweg vermehrt angeboten werden sollte, nannte eine Mehrheit von 60 (!) Prozent das Telefon.

Der mündlichen Konversation sollte deshalb auch bei den Überlegungen für die weitere zukünftige Gestaltung des eigenen Service unbedingt eine wichtige Rolle zukommen. Denn Sprache ist das natürlichste „Interface“, das der Mensch kennt – einfach, intuitiv und ohne Anlernphase zu benutzen.

Alles gute Argumente weiterhin auf Sprache zu setzen. Einer der Gründe, warum viele Unternehmen jedoch versuchen, den Anteil der mündlichen Konversationen zurückzufahren, ist die Tatsache, dass menschliche Mitarbeiter zu den teuersten Ressourcen im Servicecenter gehören. Und diese Ressource dann auch noch der heutigen 24/7 Erwartungshaltung entsprechend rund um die Uhr verfügbar zu halten, macht die Sache nicht einfacher. Aber verlangt ein Gespräch tatsächlich zwingend nach einem menschlichen Gegenüber? Ein virtuelles Gegenüber, ein virtueller sprechender Assistent kann in vielen Fällen ein mehr als adäquater Ersatz sein.

Zu dem, was als „Künstliche Intelligenz“ (KI) oder „Artificial Intelligence“ (AI) bezeichnet wird, gehört im Fall des automatisierten Umgangs mit Sprache neben dem bereits erwähnten NLP auch die automatische Spracherkennung (ASR, Automatic Speech Recognition). Beide Technologiebereiche wurden in den letzten Jahren signifikant weiterentwickelt. Mit den frühen Anfängen automatischer Sprachdialogsysteme, als selbst vorgegebene numerische Antwortmöglichkeiten wie „2“ zu Reaktionen führten wie „Sie haben 5 gesagt“ oder „Ich habe Sie nicht verstanden, bitte wiederholen Sie“, haben die meisten Lösungen von heute nichts mehr zu tun.

Vorausgesetzt die Qualität der Text- und Spracherkennung und -verarbeitung stimmt, stellen sprachbasierte automatisierte Self-Services eine wichtige Komponente im Service-Portfolio dar.

 

Bild 1: Durch den Einsatz von Adaptive Understanding™ können Unternehmen ihre Kunden mit offenen Fragen zu begrüßen. Das Verfahren ermöglicht eine vollkommen freie, natürliche Konversation, unabhängig vom Inhalt, Hintergrundgeräuschen oder Dialekten.

Komplett automatisierte Spracherkennung

Klassische Spracherkennungslösungen stoßen jedoch dennoch an Grenzen und KI kann noch nicht mit dem Sprachverständnis menschlicher Mitarbeiter mithalten. Zu den problematischen Aspekten typischer Telefongespräche zählen neben Hintergrundgeräuschen und Fremdwörtern insbesondere der Umgang mit Akzenten, Dialekten oder ungewöhnlichen Sprachformen. Auch das Erkennen von Sprechabsichten und Ambiguitäten stellen Stolpersteine dar. Insbesondere wenn der Kunde frei und in mehreren Sätzen spricht.

Je länger und detaillierter eine Konversation geführt wird, umso schlechter ist das Nutzererlebnis. Kunden werden nicht korrekt verstanden, falsch weitergeleitet oder müssen Eingaben wiederholen. So lassen sich schwerlich hohe Kundenzufriedenheitswerte erzielen.

Eine bessere Erkennungsrate ist voraussichtlich noch für einige Jahre nur mit menschlichem Sprachverständnis möglich.

Spracherkennung „plus“: Den Menschen in die Spracherkennung einbinden

Und genau hier setzt die Adaptive Understanding™ Technologie von Interactions an, die die menschliche Komponente mit ins System einbringt. Das Verfahren kombiniert automatisierte Spracherkennung (ASR), Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen (ML) mit menschlicher Intelligenz. Es ermöglicht einen natürlich fließenden, umgangssprachlichen Dialog, so dass man mit dem System so reden kann wie mit einem Menschen. Denn im Bedarfsfall erhält der Intelligente Virtuelle Assistent menschliche Verstärkung: HAU, Human Assisted Understanding. HAU stellt sicher, dass jede Äußerung verstanden wird, unabhängig vom Akzent, Aussprachefehlern oder Wortabweichungen.

In der Gesprächssituation sieht diese Unterstützung so aus, dass der Intelligente Virtuelle Assistent die Unterhaltung mit einer offenen Frage beginnen kann. Mit einem „Wie kann ich Ihnen helfen?“ wird dem Kunden sprachlich signalisiert, dass er sein Anliegen frei vortragen kann und nicht gezwungen ist, sich an eine vorgegebene Struktur oder bestimmte Begriffe zu halten. Er kann also mündlich in seinen eigenen Worten erklären, worum es geht. Dies führt zu einer wesentlich höheren Akzeptanz von Self-Service-Diensten. Die Adaptive Understanding Technologie bewertet die zurückgelieferte Erkennungsquote der Spracherkennungssoftware und entscheidet, ob diese gewährleistet, dass die Eingabe mit großer Sicherheit („high confidence“) erkannt wurde. Wenn die Software zurückgibt, dass sie bei der Erkennung nicht ganz sicher ist, wird eine Aufzeichnung des Gesagten in Echtzeit in ein Contact Center gespielt. Dort sitzen spezialisierte Mitarbeiter von Interactions, sogenannte „Intent Analysts“, die sich die Aufnahme anhören und der Künstlichen Intelligenz über ein optimiertes Interface mitteilen, was der Kunde gesagt hat. Und damit arbeitet das System dann umgehend weiter. Für den Anrufer geschieht all dies unmerklich hinter den Kulissen, er spricht mit dem System, als säße ihm ein Mensch gegenüber. Dabei arbeiten die Intent Analysts ausschließlich dem Intelligenten Virtuellen Assistenten zu, sie sind niemals direkt in die Konversation eingebunden. Sie arbeiten der KI als menschliche Spracherkennungs-Ressourcen zu. Eine extrem hohe Schnelligkeit dieser Zuarbeit wird auch dadurch gewährleistet, dass sie nur den fraglichen Gesprächsteil zur Erkennung abarbeiten und sich direkt im Anschluss mit der nächsten Erkennung, also der Eingabe aus einem anderen Gespräch befassen. Dies stellt neben höchstmöglicher Erkennung auch effizientes Arbeiten sicher.

Bild 2: Adaptive Understanding™ kombiniert automatisierte Spracherkennung (ASR), Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen (ML) mit menschlicher Intelligenz. Das ermöglicht es dem Intelligenten Virtuellen Assistenten von Interactions, mit Kunden in einem natürlich fließenden, umgangssprachlichen Dialog zu interagieren – mündlich ebenso wie per Chat oder SMS.

Mit Adaptive Understanding lässt sich Sprache mit ihren Komplexitäten wie Korrekturen, Versprechern, Umschreibungen, Eingaben mit Hintergrundgeräuschen oder Dialekt korrekt erfassen. Das Verfahren kann im Übrigen auch für textbasierte Dialoge, beispielsweise für Chat oder SMS-Kommunikation eingesetzt werden, in der Praxis ist Sprache von den Interactions Kunden am stärksten nachgefragt. Im Fall der mündlichen Konversation spielt die Schnelligkeit des Systems natürlich eine nochmal deutlich wichtigere Rolle für den Gesprächsfluss.

Was bringt’s?

Mit dieser Vorgehensweise werden Erkennungsraten erzielt, die mit klassischen Lösungen nicht denkbar sind. Hierdurch können weitaus mehr Prozesse, die Verständnis von komplexen Eingaben erfordern, automatisiert werden.  Mit Adaptive Understanding lassen sich nach den Erfahrungen bisheriger Kundenprojekte zu urteilen dauerhaft 20-30 Prozent der Kosten im Kundenkontakt einsparen und der Kunde kann nach wie vor mit dem System reden als wäre er mit einem Mitarbeiter verbunden.

Das ist aber nur die eine Seite. Denn auch der Kunde profitiert: Ein sprachbasierter Self-Service, der komplett offene, also natürliche Dialogstrukturen erlaubt, ist für Kunden einfach und komfortabel in der Bedienung. Stimmen dann noch die Erkennungsquoten, so dass der Anrufer sein Anliegen auch schnell und effizient klären kann, wird ihm Zeit und Aufwand gespart und somit trägt ein solcher Service zur Steigerung der Kundenzufriedenheit bei. Die Warteschlange gehört der Vergangenheit an. Unternehmen profitieren also nicht nur auf der Kostenseite, sondern auch in punkto Kundenzufriedenheit und damit Kundenbindung.

Geeignete Einsatzbereiche

In Frage kommen einfache bis mittelkomplexe Themen, die häufig vorkommen, von den Agenten keine besonderen Skills fordern. Die typischen Routineanfragen die große Servicecenter zu Hauf haben eignen sich besonders gut. Welche das sind, variiert nach Unternehmen und Branche und reicht von Rechnungsanforderungen über Neukundenregistrierungen durchaus bis hin zu kompletten Buchungsvorgängen. In der Regel zeigt sich, dass man einen Großteil des Volumens in einem Call Center gut automatisieren oder teilautomatisieren kann.

Interactions bietet hier einen kostenfreien Analyseservice an, um gemeinsam mit dem Kunden zu entscheiden, wo Automatisierung Sinn macht. Wichtiger Teil des Service ist eine umfängliche Betrachtung des Einsparpotentials und der Potentiale zur Steigerung der Kundenzufriedenheit.

Natürlich eignen sich nicht alle Services für die Automatisierung, je komplexer ein Vorgang ist und in Fällen, in denen menschliche Empathie und Beratung gefragt ist, ist der Live Agent derzeit noch die bessere Wahl.

Dort, wo ein Prozess sich nicht durchgängig für die Automatisierung anbietet, sei es aufgrund der Komplexität oder mangels Masse, kann die Verlagerung von Teilprozessen in den Self-Service sinnvoll sein. Hierzu zählen beispielsweise die Vorqualifizierung und Datenerfassung vor der Weiterleitung an einen Mitarbeiter im zuständigen Fachbereich. Je nach Anrufvolumen summieren sich selbst scheinbar geringe Einsparungen von Live Zeiten zu wirtschaftlich interessanten Ergebnissen.

Kostenmäßig auf der sicheren Seite: Bezahlt wird nur, wenn es funktioniert

Deshalb ist die vorherige umfassende Evaluierung aller Prozesse ein entscheidender Schritt in jedem Automatisierungsprojekt. Das Team von Interactions nimmt sich Zeit für eine detaillierte Analyse, es prüft auf Herz und Nieren „was geht“ und leitet daraus die Automatisierungsempfehlungen ab.

Gemeinsam mit dem Kunden wird dann definiert, welche Ziele mit der Automatisierung erreicht werden sollen und welche Transaktionen bzw. Prozess-Schritte automatisiert werden. Denn nur „erfolgreiche“ Transaktionen werden berechnet. Geht es beispielsweise um eine Buchung im Self-Service, so fallen Kosten nur für die Transaktionen an, bei denen der Kunde seine Buchung über den Self-Service durchgeführt hat (je nach Projekt per Telefonat, Chat Kontakt, FB Messenger Chat). Sollte der Kunde die Hilfe eines klassischen Call Center Agenten in Anspruch nehmen müssen, da der virtuelle Assistent etwas nicht auflösen konnte, fallen für das Unternehmen auch keine Kosten an.

Neben der Umsetzung, einschließlich der Anbindung an die relevanten Kundensysteme, ist die kontinuierliche Verbesserung des Automatisierungsgrads integraler Bestandteil der Interactions Leistung, die ausschließlich als „Managed Service“ angeboten wird. Aufgrund des in der Branche wahrscheinlich einzigartigen, erfolgsbasierten Preismodells liegt die permanente Optimierung dabei durchaus auch im Eigeninteresse. Für die Unternehmenskunden fällt neben den erfolgsbasierten Transaktionskosten lediglich eine einmalige Einrichtungsgebühr an. Das heißt, es gibt keinerlei unerwartete Kosten für Softwarelizenzen, jährliche Wartung, Vor-Ort-Projektunterstützung oder Tuning der Spracherkennung. Allein letzteres schlägt bei klassischen Lösungen jährlich mit einem signifikanten 6stelligen Betrag zu Buche.

Jedes Projekt wird umfassend individuell beim Kunden vor Ort erarbeitet, so dass Self-Services auf Basis von Adaptive Understanding für alle Branchen oder Fachbereiche erstellt werden können. Wie immer bei Automatisierung gilt: Je höher das Volumen, desto größer der Effizienzgewinn.

Praxisbeispiele

Hyatt beschäftigt virtuellen Assistenten im Reservierungsbereich

Hyatt, eine der weltweit größten Hotelketten, betreibt acht Contact Center, die jedes Jahr über 7 Millionen Anrufe bearbeiten. Zu den gängigen Anliegen der Kunden zählen Buchungen, Fragen zu Preisen, Stornierungen, die Bitte um Wegbeschreibungen oder Informationen zu Hotelausstattungen und Diensten.

Bei der Erneuerung des automatisierten Anrufsystems hatte Hyatt insbesondere zwei Zielsetzungen: Neben einem besseren Kundenerlebnis für die Reisenden, die unterwegs sind, sollte die Vertriebseffizienz der Live Agens gesteigert werden.

Es war also eine Lösung gefragt, die sowohl den Kunden Zeit spart als auch mehr wertschöpfende Zeit für die Contact Center Mitarbeiter gewinnt. Hyatt hat sich für einen Intelligenten Virtuellen Assistenten von Interactions entschieden. Gemeinsam mit Hyatt hat Interactions Optimierungspotentiale identifiziert und entsprechende Lösungen in eine Reservierungsanwendung integriert. Mit der neuen Plattform automatisiert Hyatt Teilschritte des neuen Reservierungsprozesses, einschließlich der Erfassung der üblichen Gastinformationen. Anrufer, die Fragen zu Verfügbarkeiten und Konditionen haben, werden an einen Reservierungsmitarbeiter weitergeleitet, der sich stärker auf den Vertrieb konzentriert. Aus dem Live Gespräch kann der Anruf dann zwecks automatisierter Buchungsbestätigung zurück an den virtuellen Assistenten gestellt werden. Ebenfalls automatisiert sind alle Standardanrufe zur Buchungsbestätigung oder -stornierung sowie die telefonische Kundenbefragungen im Anschluss an den Aufenthalt.

Hyatt konnte die Contact Center Kosten um durchschnittlich 33% senken und die Vertriebseffizienz steigern. Die Anzahl der pro Stunde möglichen Reservierungen und die Genauigkeit der vom automatisierten System erfassten Informationen konnten gesteigert werden. Die Agenten haben mehr Zeit für komplexe und wertschöpfende Aufgaben, was neben der Vertriebseffizienz auch die Mitarbeiterzufriedenheit steigert. Hyatt beziffert die durch die Lösung erzielten Einsparungen mit 4,4 Mio. US Dollar.

Mehrsprachiger Assistent im EVU-Bereich

TXU Energy gehört zu den zehn größten Stromversorgern der USA und erhält über 10 Millionen Anrufe pro Jahr. Auch in Texas ist der Energieversorgungsmarkt dereguliert, eine hohe Servicequalität bei diesen Anrufen ist also ein wichtiger Faktor für die Kundenbindung.

TXU hatte schon vor einigen Jahren eine Self-Service Lösung für die Telefonie, den von den Kunden am häufigsten genutzten Kontaktweg, implementiert. Das System, das mit Touch-Tone und gesteuertem Dialog arbeitete, konnte einfache Anliegen, wie Störmeldungen aber auch etwas komplexere Fragen beispielsweise zur Rechungsstellung klären. Die Lösung war aus Sicht des Unternehmens durchaus in Ordnung, stieß aber irgendwann an ihre Grenzen und ließ keinen weiteren Ausbau des Self-Service zu.

TXU wollte das Kundenerlebnis noch besser gestalten und die Abschlussraten im Self-Service erhöhen, ohne die Betriebs- oder Wartungskosten nach oben zu treiben. Der Stromversorger entschied sich für Interactions, da sie als einzige eine Automatisierung anboten, bei der den Kunden keine Kommunikationsstruktur aufgezwungen wird, sondern ihnen einen freien Dialog erlaubt. Interactions kreierte eine Lösung, die die Self-Service Funktionalitäten von TXU erweitert. Zurzeit werden insgesamt 14 Self-Service Transaktionen angeboten, darunter Rechnungsbegleichung, Einrichtung von Daueraufträgen, Umzugsservices oder die Meldung von Stromausfällen. Dank der Adaptive Understanding Technology werden auch die Anrufabsichten mit bisher unerreichter Genauigkeit erkannt.

Mit der neuen Cloud-basierten Lösung konnte TXU den Betrieb effektiver gestalten, die Effizienz des Contact Centers steigern und auch in Spitzenzeiten besteht keine Notwendigkeit, teure Vor-Ort-Infrastruktur bereitzustellen.

Die Kundenzufriedenheit (CSAT Score) stieg um 11 % und 18 % der Anrufe werden ohne die Einbindung von Live Agents erfolgreich abgeschlossen. Übrigens nicht nur auf Englisch, sondern auch auf im Texas weit verbreiteten Spanisch, da der virtuelle Agent automatisch in der Sprache antwortet, die der Anrufer verwendet.

Ingo Brod – Interactions

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