Künstliche Intelligenz, Natural Language Processing, Omnichanneling und jetzt Chatbots – die Geschwindigkeit mit der Kundenservice-Organisationen mit neuen Hypes und Buzzwords konfrontiert werden, nimmt von Jahr zu Jahr zu.
Noch nie aber waren die Ausmasse so weitreichend, wie die von Chatbots: Laut einer Oracle Studie (2016) zum Beispiel geben 80% der befragten Unternehmen an, bis 2020 Robotics und Chatbots einzuführen bzw. bereits eingeführt zu haben.
Doch wo fängt man an, was sind die Basics, oder kann ein Chatbot tatsächlich alles von alleine?
Euphoriebremse Realität
Das „Wie?“ und „Was brauche ich dafür?“ sind meist die Fragen, die bei Vielen die euphorischen Erwartungen gegenüber Chatbots, sehr schnell in herbe Enttäuschungen umschlagen lassen. Denn, so verführerisch die Marketingkampagnen dazu auch klingen, je nach Ausgangslage bedeutet die Realität sehr viel Arbeit. Arbeit, die vor allen Dingen in der Abbildung der täglichen Serviceprozesse steckt und in der lückenlosen Erfassung strukturierter und unstrukturierter Kundendaten aus sämtlichen Kundeninteraktionen.
Eine gute Ausgangslage besitzen daher diejenigen Organisationen, die diese Praktiken bereits einsetzen, im Idealfall fallbasiert und datenorientiert arbeiten und über alle Kanäle die gesamten Kundeninteraktionen und die daraus resultierenden Daten in einem zentralen „Single Point of Information“ erfassen und auswerten.
Die Realität im Jahre 2017 ist jedoch relativ ernüchternd und zeigt, dass vielen Unternehmen im Kundenservice noch die Basics fehlen. Den Beleg dafür liefern unter anderem auch Erkenntnisse aus der aktuellen Service-Benchmark Studie der PIDAS in Kooperation mit der ZHAW (Zürcher Hochschule für angewandte Wissenschaften):
3500 Endkunden und über 100 Kundenservice-Verantwortliche aus Deutschland, Österreich und der Schweiz wurden zu Themen rund um die Digitalisierung im Kundenservice befragt. Eine der wichtigsten Erkenntnisse daraus war, dass gewohnte Kanäle wie Mail und Telefon nach wie vor die Hauptrolle spielen, durchschnittlich aber nur etwa 50% der Kundeninteraktionen elektronisch erfasst werden. Die andere Hälfte wird entweder gar nicht oder nur teilweise elektronisch dokumentiert.
Dies bedeutet, dass mehr als die Hälfte der Unternehmen, welche Kundeninteraktionen nur rudimentär oder lückenhaft erfassen, keine strukturierten und detailreichen Datensätze besitzen, um faktenbasiert potenzielle Einsatzgebiete für entsprechende Automatisierungen zu lokalisieren, oder um die notwendigen Algorithmen und Bots qualitativ hochwertig antrainieren zu können.
„Aber ein Chatbot lernt ja alles und kann alles alleine!“
Ein ohne Vorgaben autonom lernender (open-domain) Chatbot kann alleine durch Interaktionen und Dialoge „lernen“ und gelerntes wiedergeben. Dass so ein Chatbot aber allein durch „Lernen“ aus Datenhistorien in der Lage ist, Kundenanliegen mit der gewünschten kundenorientierten Kommunikationsweise zu lösen und ohne Bezug zu einem firmenspezifischen Service-Katalog sofort eine qualitativ hochwertige Antwort zu liefern, hat das Beispiel von Microsoft’s „TayTweets“ Twitterbot eindrucksvoll widerlegt.
In der Praxis würde ein Einsatz eines solchen autonomen Chatbots wohl schon an der Akzeptanz der Kunden scheitern. Die Erwartungshaltung der Kunden ist natürlich die, dass er sofort die richtige Antwort auf seine Frage bekommt, und nicht in einer längeren Konversation dem virtuellen Assistenten dabei helfen muss, zur richtigen Lösung zu kommen. Dieses Kundenerlebnis hat man zwar heutzutage auch noch bei diversen Kundenservices am Telefon, der Mensch hat da aber den Vorteil, dass er in diesen Situationen auch mit seiner emotionalen Intelligenz, sprich mit Gefühlen und seinem Charme spielen kann.
Der Chatbot – Ihr neuer Mitarbeiter
Wir haben die Erfahrung gemacht, dass man einem Chatbot, genau wie einem neuen Mitarbeiter, entsprechende Kommunikationsarten, Entscheidungsbäume, Berechtigungen, sowie auch das Feingefühl für einen Kanalwechsel mitgeben muss, um einen gewünschten Qualitätsstandard zu erhalten und das Risiko Kunden abzuschrecken zu minimieren. Darauf aufbauend können Chatbots dann ruhigen Gewissens selber weiterlernen und sich kontinuierlich verbessern.
Vergleicht man einen Chatbot mit einem Mensch, so entsprechen die Vorgaben an Inhalt und Ablauf der Konversation der (Service-)DNA des Chatbots. In Ihnen findet er die Informationen und Handlungsweisen, die er benötigt, um seine Daseins-Aufgabe zu erfüllen: nämlich seinen Kunden helfen zu können bzw. sie zu begeistern.
Kundenorientierte Unternehmen müssen strukturierte Daten aus Kundeninteraktionen und Serviceprozessen erschliessen können und qualitativ hochwertiges, servicerelevantes Wissen sammeln, um darauf aufbauend einem Chatbot nutzenbringende Konversationen beizubringen. Die richtigen Prioritäten werden dabei basierend auf einem umfassenden Reporting über die bearbeiteten und gelösten Servicefälle gesetzt.
Ausblick
In unserem Webinar möchten wir Ihnen zeigen, wie Sie durch fallbasiertes Arbeiten die Service-DNA für Ihren Chatbot schaffen können und dabei zusätzlich von einfachem, effizienten Arbeiten über alle Kanäle, sowie entsprechenden Automatisierungen in den Serviceprozessen profitieren können.
Julian Jobstreibnitzer – Pisas AG
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.
Wer eine erfolgreiche Service-App entwickeln will, sollte an erster Stelle wissen: Welche Bedürfnisse haben meine Kunden? Welchen spezifischen Mehrwert will ich meinen Kunden bieten? Und wie kann ich diesen USP mit einer Service-App einlösen? Nun werden sich einige Entscheider fragen, ob es sich überhaupt noch lohnt in eine Service-Apps zu investieren. Sehen Experten nicht bereits ihr Ende nahen? Und sagte nicht 
Im herkömmlichen Handel bewegt sich die Konversionsrate derzeit zwischen 20 und 30 % – im deutschen E-Commerce liegt sie bei etwa 3,2 %. Der entscheidende Unterschied ist, dass Geschäfte ein vielfältiges, visuelles und greifbares Kundenerlebnis bieten. Eine große Rolle spielen dabei die Interaktionsmöglichkeiten mit den Verkäufern und anderen Kunden. Für erfolgreichen E-Commerce, der mit herkömmlichen Geschäften konkurrieren kann, müssen Marken einen Schwerpunkt auf das Zwischenmenschliche legen und sich darum bemühen, das Kundenerlebnis im Internet persönlicher zu gestalten.
Nach den Prognosen führender Experten übernimmt Künstliche Intelligenz schon in wenigen Jahren einen Großteil der Prozesse im Kundenservice. Rund 80 Prozent aller Vorgänge sollen laut der Analysten von Gartner in naher Zukunft über KI-Algorithmen abgewickelt werden. Dass die Kerntechnologie für Contact Center immer wichtiger wird, hat viel damit zu tun, wie Unternehmen heute mit ihren Kunden in Beziehung treten.
„Digitalisierung“ und damit verbundene Themen werden gerne als Bedrohung dargestellt, gegen die nur eine Medizin hilft: sofortige Bestellung irgendeiner Software oder sofortige Beratung durch Experten, die auf eine lange Geschichte von einschlägigen Hashtags verweisen. Disruption durch digitalen Darwinismus ist die Höchststrafe, sofortiger Einsatz von KI die Lösung.
Chatbots – die wesentliche Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunden, so vernimmt man es immer häufiger. Experten sind sich sicher: Künftig wird jeder Erstkontakt zu einem Unternehmen über einen digitalen Assistenten erfolgen. Kundendienst ganz ohne Kontakt zu einem menschlichen Mitarbeiter: auch dieses Szenario scheint nicht mehr abwegig.
Dies ist der zweite Blogbeitrag in unserer 
Dies ist der erste Blogbeitrag in unserer aktuellen Serie zur Benchmark-Studie 2017: Kundenservice im digitalen Zeitalter. Er befasst sich mit dem Thema «Omnichanneling» und zeigt im Länder- und Branchenvergleich auf, wie die Kunden das Angebot an verschiedensten Kommunikationskanälen bewerten – welche Kanäle sie bevorzugen und welche sie eher bewusst meiden.