Der Umsatzschub, den der Onlinehandel durch die Corona-Pandemie erfahren hat, bringt Herausforderungen speziell für den Kundenservice mit sich: Hohe Ticketvolumen, wie sonst nur zu saisonalen Hochzeiten, sind für regulär besetzte Support-Teams kaum handhabbar. Lange Wartezeiten und ein negatives Nutzererlebnis sind die Folgen. Sarah Al-Hussaini, Mitgründerin des Start-ups ultimate.ai, erklärt, wie künstliche Intelligenz im Kundenservice helfen kann, Anfragen zu bewältigen, Kunden zufriedenzustellen und zu halten.

Laut bevh stiegen die E-Commerce-Umsätze von April bis Juni im Vergleich zum Vorjahr um 16,5 Prozent auf über 20 Milliarden Euro. Der Handel mit Lebensmitteln im Internet nahm sogar um fast 90 Prozent zu.

Diejenigen, die bereits vor Corona online eingekauft haben, tun das jetzt noch häufiger. Darüber hinaus gibt es mehr Neukunden. Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) kann dabei helfen, die steigende Menge an Anfragen zu bewältigen, Kunden zufriedenzustellen und zu halten.

Nur 6% der deutschen Unternehmen nutzen KI

Doch gerade deutsche Unternehmen hinken bei der Implementierung von KI noch hinterher. Laut einer aktuellen Bitkom-Studie gibt es zwar einen breiten Konsens über die herausragende Bedeutung der Technologie für die Zukunftsfähigkeit der deutschen Wirtschaft, aber die Mehrheit der Unternehmen tut sich schwer damit, dieses Wissen für das eigene Geschäft zu nutzen: Nur 6 % der Unternehmen setzt KI selbst ein, lediglich jedes Fünfte (22 %) plant die KI-Nutzung oder diskutiert darüber.

Vier von fünf Anfragen lassen sich automatisiert beantworten

So entgehen deutschen Unternehmen viele Vorteile: Die Implementierung von KI kann dabei helfen, Kosten zu reduzieren, da sich bis zu 80 % der üblichen Kundenanfragen automatisieren lassen. Zudem steigt die Kundenzufriedenheit, denn mit Hilfe von KI kann auf jeden Kunden sofort und rund um die Uhr reagiert werden.

Die Automatisierung des Kundenservices ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf sinnvollere und anspruchsvollere Interaktionen mit Kunden zu konzentrieren. Sie können zu echten Experten auf ihrem Gebiet werden, was sich ebenfalls positiv auf die Kundenzufriedenheit auswirkt. Letztlich erhöht die Automatisierung die Motivation der Mitarbeiter und verringert ihren Stresspegel.

IVAs haben die Chatbots abgelöst

Zu komplex, hochtechnologisch, zu ressourcenintensiv - das sind die Vorbehalte, die deutsche Unternehmen davon abhalten, mit KI zu arbeiten. Die Vorbehalte gegenüber KI rühren auch aus den schlechten Erfahrungen, die Unternehmen mit der ersten Generation von Chatbots gemacht haben.

Die Technologie hat sich in den letzten Jahren jedoch stark weiterentwickelt. Statt von Chatbots spricht man mittlerweile von intelligenten virtuellen Assistenten (IVAs). Beide Begriffe werden oft als Synonym verwendet, doch es gibt klare Unterschiede in der Leistungsfähigkeit. Chatbots ahmen zwar den menschlichen Dialog bis zu einem gewissen Grad nach, sind aber durch ein vorgegebenes Skript limitiert.

Dagegen führen IVAs kontextbezogene, menschenähnliche Dialoge: Stellt ein Benutzer eine Frage zu einer Bestellung und gibt seine Bestellnummer ein, speichert der IVA diese Information und kann später im Gespräch erneut darauf zugreifen. Wenn sich die nächste Frage um die Änderung der Lieferadresse dreht, weiß der Bot immer noch, wer spricht und worum es geht.

Marken haben heutzutage eine ganze Reihe von Möglichkeiten, Informationen zu sammeln und zu analysieren. Künftig kommt es darauf an, wie Unternehmen diese Möglichkeiten nutzen und welche Schlussfolgerungen sie daraus ziehen.
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Dies bedeutet, dass intelligente Assistenten in der Lage sind, Erinnerungen an ein Gespräch zu bewahren und zu verwenden. IVAs können Antworten verstehen, für die sie nicht explizit mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) programmiert wurden.

In 5 Schritten zum KI-gestützten Kundenservice

Durch den Einsatz von Machine Learning und Deep Learning bauen sie darüber hinaus einen größeren Wortschatz auf, verstehen umgangssprachliche Formulierungen und geben präzise und korrekte Antworten auf Anfragen.

Die Implementierung intelligenter virtueller Assistenten im Kundenservice muss kein zeit- und ressourcenintensives Unterfangen sein. Die folgenden fünf Handlungsempfehlungen helfen bei den ersten Schritten der strategischen Konzeption und Umsetzung der Implementierung von KI-Technologie.

1. Übergeordnete Ziele definieren

Im ersten Schritt geht es um die Überlegung, welche konkreten Ziele die Implementierung von KI im Kundenservice hat und wie sich der Erfolg messen lässt. Geht es um Kostenreduktion? Sollen Kundendienstmitarbeiter entlastet werden oder steht das Kundenerlebnis im Vordergrund?

Sobald ein übergeordnetes Ziel definiert wurde, sollten konkrete Key-Performance-Indikatoren (KPI) festgelegt werden. Geht es vorrangig darum Kosten oder Support-Anforderungen zu reduzieren, kann der KPI ein Automatisierungsgrad sein. Soll das Kundenerlebnis verbessert werden, können schnellere  Reaktionszeiten oder ein 24-Stunden-Support angestrebt werden.

Der Ziel-KPI und das Verständnis dafür, warum ein virtueller Assistent überhaupt eingesetzt werden soll, helfen den Fokus zu behalten und ermöglichen Tracking und Messung von Erfolg.

2. Die häufigsten Kundenanfragen identifizieren

Das höchste Automatisierungspotenzial haben Aufgaben oder Fragen, die häufig und wiederholt von Kunden gestellt werden. Dazu zählen etwa der Lieferstatus eines Paketes oder das vergessene Passwort.

Ein erfahrenes Serviceteam kann typische Vorgänge in der Regel aus dem Kopf benennen. Im Idealfall existieren sogar historische Datensammlungen mit bisherigen Chat- oder E-Mail-Verläufen. Dann können diese mit Hilfe von KI automatisch analysiert werden: Algorithmen suchen und erkennen Muster (sich wiederholende Themen) und fassen diese zusammen (clustern).

Mit FAQ-Antworten beginnen

Auch der Prozess für die Lösung jeder der häufig gestellten Fragen muss vorab definiert werden. Es gibt zwei Arten von Kundenservice-Lösungen: Statische Lösungen beinhalten eine FAQ-Antwort, wie zum Beispiel die Auflistung von Stornierungsbedingungen - das sind die am einfachsten zu automatisierenden Fälle.

Dynamische Lösungen hingegen erfordern die Interaktion der Kundenservicemitarbeiter mit externen Systemen, zum Beispiel für die Überprüfung des Bestellstatus. Es empfiehlt sich, zunächst mit der Automatisierung statischer Lösungen zu starten, denn hier lässt sich schnell ein Nutzen nachweisen.

3. Das automatisierte Erlebnis gestalten

Im Kontakt mit dem Kundenservice suchen Nutzer nach einer unkomplizierten Lösung für ihre Anfrage. Zielführende Antworten liefern alle notwendigen Informationen und zwar schnell und leicht verständlich.

In einigen Fällen kann dafür ein längerer Dialog mit den Kunden erforderlich sein. Hier hilft es, vorab den idealen Gesprächsfluss zu definieren, dem der virtuelle Assistent später folgen soll. Der Tonfall des Assistenten kann an die demografische Zusammensetzung des Kundenstamms oder die Tonalität der Marke angepasst werden.

Chat-Nachrichten sollten zudem möglichst kurz gestaltet sein. Die Aufteilung einer langen Antwort in mehrere Nachrichten entspricht eher einem natürlichen, menschlichen Gespräch.
Waren Chatbots durch ein vorgegebenes Skript eingeschränkt, kann die neue Generation intelligenter virtueller Assistenten kontextbezogene, menschenähnliche DIaloge führen.
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Waren Chatbots durch ein vorgegebenes Skript eingeschränkt, kann die neue Generation intelligenter virtueller Assistenten kontextbezogene, menschenähnliche DIaloge führen.

4. Den IVA trainieren

Kindern bringt man bei, was eine Katze ist, indem man ihnen verschiedene "Versionen" einer Katze zeigt (in einem Buch, auf der Straße, die Katze der Nachbarn). Nach einer gewissen Zeit erkennt das Kind Katzen von allein. Ähnlich verhält es sich mit dem Lernprozess von KI.

Damit virtuelle Assistenten die häufigsten Kundenanfragen erkennen, muss man ihnen Beispiele dafür geben, wie diese Anfragen formuliert werden können. Je mehr Beispiele IVAs erhalten, desto besser erkennen sie die Absicht der Nutzer.

Die besten Ergebnisse werden erzielt, wenn virtuelle Assistenten anhand realer Kundenanfragen trainiert werden: Wörter oder Phrasen, die Kunden in der Vergangenheit benutzt haben, können dabei hilfreich sein. Als Faustregel gilt, dass für jeden Fall 20 bis 30 Nachrichten aus Kundendienstdaten hinzugezogen werden sollten.

5. Keine Angst vor dem Live-Gang

Wie ein virtueller Assistent funktioniert und bei Kunden ankommt, lässt sich nur in Live-Gesprächen testen. Ein erster Schritt auf dem Weg zur vollen Automatisierung kann die Verwendung von Antwort-Vorschlägen sein: Der IVA erkennt die Nutzerabsicht, antwortet jedoch nicht selbst, sondern schlägt stattdessen dem Servicemitarbeiter mögliche Entgegnungen vor.

Dabei wird in Sekundenschnelle jede Option abgeschätzt und in Prozent angezeigt, welche mit hoher Wahrscheinlichkeit die passendste ist. So hilft der intelligente Assistent den Agenten dabei, Anfragen schneller zu bearbeiten, während diese gleichzeitig die Richtigkeit des Tools testen.

Training im Zusammenspiel von Mensch und Maschine

Wählt der Servicemitarbeiter eine Option aus, trainiert das die zugrundeliegenden Algorithmen. Auf diese Weise erhöht sich im Laufe der Zeit die Wahrscheinlichkeit, dass der IVA eigenständig die ideale Antwort auf eine Kundenfrage findet.

Unternehmen, die in mehreren Regionen tätig sind, können dafür einen Piltomarkt wählen. Um die Wirkung der Chatbots zu messen, sollte jedoch nicht in einer Region mit zu geringem Volumen gestartet werden, sondern dort, wo das Volumen des Kundenservices möglichst genau abgebildet wird.

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