Coverbild Chatbots in der Kundenkommunikation

Der Einsatz von Chatbots in der Kundenkommunikation

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Über Chatbots hört man aktuell sehr viel. Vor allem im B2C-Bereich hat sich diese Technologie bereits etabliert. Wahrscheinlich haben sich die meisten von uns schon mit einem unterhalten ohne es überhaupt bemerkt zu haben. Die Technologie scheint ausgereift zu sein, wenn es darum geht in großen Customer-Care-Centern Fragen zu beantworten, die täglich mehrere Dutzend Male in ähnlicher Form gestellt werden. Im B2B-Bereich trifft man Chatbots seltener an. Wir sprechen heute mit Fabian Beringer, dem CEO und Co-Founder von e-bot7 über die Möglichkeiten und Grenzen von Chatbots in einem industriellen B2B-After-Sales-Umfeld. -  ein Interview mit Fabian Beringer

Herr Beringer, worin sehen Sie den Kernnutzen im Einsatz von Chatbots im After-Sales-Service?

Heutzutage bringen Automatisierung, künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen echte, dauerhafte Veränderungen in der Contact-Center-Struktur. Virtuelle Assistenten und andere Tools dienen bereits jetzt den Kunden im großen und kleinen Rahmen und Unternehmen setzen vermehrt KI-Chatbots ein. Nun gilt es, den Anschluss nicht zu verpassen, das Stichwort ist hier Customer Experience (CX). Chatbots können nicht nur Kundenanfragen beantworten, sondern bieten eine allgemein verbesserte Customer Experience und damit gesteigerte Kundenzufriedenheit. Zusätzlich schafft die intelligente Auswertung von neu gewonnenen Kundendaten ein präziseres Verständnis der Kundenbedürfnisse.

Ist jeder Chatbot gleich oder gibt es technologische Unterschiede?

Im Allgemeinen gibt es 3 Ebenen von Chatbots, die auf unterschiedlich komplexen Technologien basieren. Da die Handhabung eines Gesprächs jedoch eine sehr anspruchsvolle Aufgabe ist, können nicht alle Chatbots die gleichen Vorteile bieten.

Ein Chatbot der ersten Ebene ist Regel- oder Stichwort basiert, programmiert durch handgeschriebene Regeln, um Fragen zu beantworten. Der Umfang der Konversation ist auf einen sehr spezifischen Anwendungsfall beschränkt, und der Chatbot nutzt Natural Language Processing (NLP) sehr begrenzt oder gar nicht. Es kann sein, dass der Bot die Fragen nicht versteht und nicht beantworten kann, wenn die Fragemuster nicht den Regeln entsprechen. Letztendlich kann der Bot nur einfache und keine komplexen Fragen beantworten. Das ist für Kunden manchmal frustrierend und behindert einen dynamischen Gesprächsfluss. 

Weitere Chatbot-Modelle sind sogenannte abrufbasierte und generative Modelle, die zu einem Teilgebiet des Machine Learnings gehören und zum Teil Natural Language Processing (NLP) zur Verarbeitung der Anfragen nutzen. Hier werden Kundenanfragen nicht nur durch eine Menge von Regeln und Verhaltensweisen verarbeitet, sondern sie können auf Einheiten in der Wissensdatenbank zurückgreifen und den Eindruck erwecken, dass man mit einem Menschen spricht. Diese Modelle sind jedoch schwerer zu trainieren und erfordern in der Regel große Mengen an Trainingsdaten.

Da die Technologie von Chatbots zum heutigen Zeitpunkt noch begrenzt ist, haben wir deshalb eine hybride Lösung entwickelt, die wir Agent + KI® nennen. In einer Hybridlösung kann man Chatbots mit den Vorteilen von abrufbasierten und generativen Modellen kombinieren. So kann der Bot selbständig agieren und den menschlichen Agenten nur dann einschalten, wenn der Chatbot nicht in der Lage ist, die Frage selbst zu beantworten.

In welche Richtung wird sich die Chatbot-Technologie weiterentwickeln?

Die Technologie wird sich rasant weiterentwickeln. Derzeit ist es technologisch möglich, bis zu 80% der Textabfragen zu automatisieren. Unserer Meinung nach wird die Vollautomatisierung von 100% der Textabfragen noch etwas länger dauern. Dies würde eine enorme Menge an Daten, Rechenleistung und neuen Technologien erfordern. Deswegen glaube ich, dass sich der hybride Ansatz, bei dem sich der menschliche Mitarbeiter und die KI ergänzen, in den nächsten Jahren zunächst durchsetzen wird. Mit unserem hybriden Agent + KI®-Modell automatisieren wir schon heute Kundenservice-Prozesse und sparen Kosten. Das KI-System lernt stetig mit und unterstützt Mitarbeiter mit automatisierten Antworten und Prozessen. Damit wird die Arbeitsbelastung der Agenten reduziert und Schwankungen in der Servicequalität ausgeglichen.

Welche Bedenken in Bezug auf Chatbots begegnen Ihnen im Tagesgeschäft?

Beim Thema Künstliche Intelligenz sind Diskussionen meist geprägt von Angst oder von Illusion. Künstliche Intelligenz wird oft mit Science Fiction verwechselt. Um Aufklärung zu betreiben, hat e-bot7 ein eigenes Nutzernetzwerk aufgebaut und bietet Consulting-Dienste an. Außerdem wirken wir Gründer unter anderem beim KI-Bundesverband mit, um uns für einen menschenzentrierten und menschendienlichen Einsatz von KI-Technologien zu engagieren und die Gesellschaft in das digitale Zeitalter zu führen.

Chatbots werden derzeit vor allem im B2C-Service eingesetzt. Woran liegt das?

Traditioneller Kundenservice ist geprägt von hohen Kosten und manuellen Prozessen. Gleichzeitig steigt die Kundennachfrage nach schnellerem Service auf digitalen Kanälen stetig an. Die Verteilung des Anfragevolumens ist dabei nicht ausgeglichen, sodass die Supportkapazität entweder nicht permanent genutzt wird oder die Bearbeitungszeit für Kunden in Spitzenzeiten zu hoch ist.

Genau an dieser Stelle können Unternehmen mit künstlicher Intelligenz (KI) und virtuellen Assistenten ansetzen, denn Kunden erwarten heutzutage einen individuellen, einfachen, schnellen und automatisierten Dialog. Chatbots erfüllen nicht nur diese Kundenbedürfnisse, sondern bieten eine allgemein verbesserte Customer Experience und damit gesteigerte Kundenzufriedenheit. Zusätzlich schafft die intelligente Auswertung von neu gewonnenen Kundendaten ein präziseres Verständnis der Kundenbedürfnisse.

Die B2C-Branche geht hier mit gutem Beispiel voran und setzt Chatbots bereits in vielen Servicebereichen ein. Firmen aus dem B2B-Bereich sollten den Einsatz von Bots schnellstmöglich evaluieren und initiieren.

Die Varianz der Kundenanfragen ist im B2B-Bereich weitaus höher. Gründe dafür sind zum Beispiel die geringeren Stückzahlen einer Serie im Markt und die höhere Komplexität der Produkte. Wie werden sich Chatbots diesen Markt erobern?

Es stimmt, dass Kundenanfragen im B2B-Bereich oft weiter gestreut und komplexer sind, da diese Fragen zum Beispiel von Fachpartnern oder Händlern gestellt werden, die über großes Wissen zu speziellen Produkten verfügen und daher oft genaue Details zu einem bestimmten Produkt wissen möchten.

Doch auch hier können Chatbots in Verbindung mit einem Systemanschluss oder in der hybriden Lösung durch Einsatz eines menschlichen Agenten einen wertvollen Kontaktkanal für B2B-Kunden darstellen.

Gleichzeitig ist es auch möglich, einen Chatbot gleichzeitig für unterschiedliche Kundengruppen aus B2C- und B2B-Bereichen zu nutzen. Wir haben unter anderem Projekte mit einer Messe realisiert, bei denen sowohl Aussteller und Messebauer mit ihren Fragen zur Logistik und Stellplatzvergabe als auch private Besucher mit Anfragen zu Tickets oder Anreise den Kontaktkanal per Chatbot nutzen konnten.

Woran liegt es, dass sich die Technologie im B2B-Bereich noch nicht im selben Maße etabliert hat?

Das B2B-Geschäft funktioniert anders als B2C, auch was die Kundenkommunikation betrifft. Die Einkaufsbeträge sind höher und die Entscheidung zum Kauf dauert länger. Dafür gibt es oft auch höhere Wechselkosten und die Beziehung zwischen Unternehmen und B2B-Kunden ist oft intensiver und bedeutungsvoller als Beziehungen mit B2C-Kunden.

Diese Merkmale tragen dazu bei, dass sich die Technologie im B2B-Bereich noch nicht im selben Maße etabliert hat. Möglicherweise nehmen B2B-Unternehmen aufgrund ihrer intensiven und oft sehr engen Beziehung zu ihren Kunden an, dass ein Chatbot nicht persönlich genug ist. Doch genau hier setzt die zuvor beschriebene hybride Lösung an, da durch den Einsatz menschlicher Berater auch der persönliche Support rund um die Uhr gewährleistet wird. Zudem können B2B-Unternehmen einen Chatbot auch nutzen, um im Rahmen eines vordefinierten Prozesses Leads zu generieren und neue Kunden zu akquirieren (Pre-Sales), zum Beispiel mit unserem Lead Bot.

Wie hoch schätzen Sie aktuell die Akzeptanz von Chatbot-Technologien im After-Sales klassischer B2B-Branchen wie beispielsweise dem Maschinenbau ein?

Aktuell wird die Chatbot-Technologie im After-Sales klassischer B2B-Branchen wie beispielsweise dem Maschinenbau noch unterschätzt, obwohl diese auch dort sehr gut genutzt werden kann. So können Anfragen zu Ersatzteilen, Informationen aus Betriebsanleitungen komplexer Produkte wie Homogenisierungsanlagen oder ähnliches automatisiert beantwortet werden. Und natürlich ist auch eine automatisierte Antwort zu Fragen rund um Informationen zu zusätzlichen oder ähnlichen Produkten und Dienstleistungen sowie neuartigen Produkten und Upgrades im B2B-Bereich zielführend.

Kennen Sie reale Beispiele von Unternehmen bei denen Chatbots im B2B-Bereich bereits eine signifikante Rolle im After-Sales einnehmen?

Ja, ein Großunternehmen aus dem Bereich Anlagenbau für die nahrungsmittelverarbeitende Industrie zum Beispiel. Dieses Unternehmen nutzt mehrere Chatbots, um einerseits Fragen ihrer Kunden zu spezifischen Produkten zu beantworten und Leads zu generieren, aber auch um Kontaktinformationen und Informationen zum Thema Karriere bereitzustellen.

Außerdem arbeiten wir mit einem Hersteller von Elektroinstallationstechnik und Gebäudesystemtechnik zusammen, der Chatbots als qualitativ hochwertigen Kontaktkanal für Fachpartner und Privatkunden nutzt, um unter anderem Anfragen zu bestimmten Produkten, Reklamationen und anderen Themen zu beantworten.

Nehmen wir einmal an, ein Unternehmen möchte sich intensiver mit Chatbots im eigenen After-Sales beschäftigen. Wie empfehlen Sie, sollte man sich dem Thema am besten annähern?

Es gibt ein paar Dinge, die man gleich zu Beginn klären sollte. Am besten sammeln Sie zunächst repetitive Fragen und Antworten, die im Bereich After-Sales häufig von den Kunden gestellt werden und zum Beispiel per E-Mail oder Telefon eingehen. An dieser Stelle können durch den Einsatz eines Chatbots Kosten eingespart werden, indem diese repetitiven Anfragen beantwortet und Mitarbeiter entlastet werden.

Zusätzlich sollten Sie die Prozesse skizzieren, die im After-Sales abgearbeitet werden müssen und automatisiert werden können. In Frage kämen beispielsweise die Bearbeitung von Reklamationen oder die Ersatzteilbeschaffung. Überlegen Sie sich auch genau, an welchen Stellen Sie im Kundenservice Kosten einsparen wollen und können. Zu guter Letzt sollten Sie auch festlegen, welche Zusatzprodukte oder neuen Angebote Sie bewerben wollen.

Was sind aus Ihrer Sicht die häufigsten Fehler, die gemacht werden, wenn man in die Chatbot-Technologie einsteigen möchte?

Es wird häufig vergessen, einen Verantwortlichen zu benennen, um das Management für die Vorbereitung, den Einsatz und die Instandhaltung des Chatbots zu übernehmen. Das führt dann natürlich auf lange Sicht zu Problemen, wenn sich keiner zuständig fühlt. Außerdem muss man bei hybriden Ansätzen wie unserer Agent + KI® darauf achten, ausreichend Support-Agenten zur Verfügung zu stellen, die in allen Fällen weiterhelfen, in denen der Chatbot nicht mehr weiterkommt. Das wird auch manchmal vernachlässigt.

Wie lange dauert es ungefähr bis man in einem Pilotprojekt den Übergang zu einem ersten Live-Betrieb feiern kann? Und wie lange dauert es dann noch bis eine ausgereifte Lösung mit signifikanten Effizienzhebeln das Tagesgeschäft unterstützt?

Die Integration ist einfach und dauert nur 2 bis 4 Wochen, außerdem mit verschiedenen On-Premises- und Cloud-Lösungen auch relativ flexibel. Wann man in den Live-Betrieb übergehen kann, hängt auch von Use Case, Branche und Unternehmensgröße ab. Pilotprojekte dauern meist 3 bis 6 Monate. Dann kann die Betriebsphase gestartet werden.

Es gibt zudem Plug-and-Play-Lösungen mit vordefinierten Prozessen wie beispielsweise unseren Contextual Dialogs Editor®, die das Tagesgeschäft vom ersten Tag an unterstützen können. Auf diese Weise wird es Unternehmen ermöglicht, komplexe Kundenservice-Prozesse einfach zu automatisieren ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen. Die Technologie ist vorgeschult und benötigt keine technischen Ressourcen auf Kundenseite.

Wie lange dauert es im B2B-Umfeld klassischerweise bis sich ein solches Vorhaben rechnet?

Im Bereich Telekommunikation haben wir unsere Lösung für den O2 Customer Service implementiert. Sie automatisierte mehr als 60% aller eingehenden First-Level-Supportanfragen innerhalb von 2 Monaten, reduzierte die durchschnittliche Bearbeitungszeit um bis zu 68% und leitete mehr als 8000 Tickets pro Woche weiter. Darüber hinaus konnten wir die Kundenzufriedenheit durch kürzere Wartezeiten und intelligentes Routing erhöhen.

Gibt es eine besonders kuriose Antwort, die Sie von einem Ihrer Chatbots erhalten haben?

Wir haben unserem Bot die Frage gestellt „Wer hat dich gebaut?“. Der Bot antwortete pflichtbewusst: „Die wohl beste Chatbot-Firma der Welt: e-bot7

Vielen Dank für das Gespräch!

Portraitbild Fabian Beringer

Fabian Beringer

CEO und Co-Founder der e-bot7 GmbH und Experte im Bereich KI &  Chatbots

München

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