Chatbots im Kundenservice

Chatbots erleichtern uns das Leben. Sie beantworten produktrelevante Fragen, leiten uns durch komplizierte Webseiten oder liefern einen schnellen Lösungsweg, wenn wir ein Problem haben. [...]

Thomas Cermak (links) und Josef Janisch sind Managing Directors von cellent Österreich. (c) cellent
Thomas Cermak (links) und Josef Janisch sind Managing Directors von cellent Österreich. (c) cellent

Schnell und übersichtlich Anfragen bearbeiten und den Konsumenten zu einer Lösung führen – darin besteht zurzeit die Hauptaufgabe von Chatbots. Wenn es darum geht, eine Situation persönlich einzuschätzen, vertrauen Menschen meist jedoch lieber auf jemanden, der in der Lage ist, Empathie zu zeigen. Aus diesem Grund funktionieren Chatbots beziehungsweise Künstliche Intelligenzen (KI) am besten, wenn sie nicht-menschliche Aufgaben, etwa die Sammlung personenbezogener Daten oder die Verknüpfung einzelner Schnittstellen übernehmen und damit die Mitarbeiter von diversen Routineaufgaben entlasten.

Waren die früheren Sprach-Interfaces noch etwas holprig, so bieten moderne Chatbot-Systeme eine flüssige Ja/Nein-Beantwortung und Lösungsvorschläge. Der neueste Clou: Chatbots mit Persönlichkeit.

Chatbots brauchen Training

Um Chatbots noch gezielter im Kundenservice einsetzen zu können, arbeiten Entwickler daran, das Verhalten einer KI zu trainieren. Also Empathie einzubauen, damit der Chatbot die Art und Weise der Antworten ändern kann, indem er beispielsweise Emotionen einzuschätzen lernt und daraufhin sein Verhalten anpasst. Eventuell setzt der Chatbot Humor ein, senkt seine Stimmlage oder erkennt, dass er die Konversation besser an einen menschlichen Mitarbeiter im Kundenservice weiterleiten sollte.

In der Vergangenheit haperte es jedoch noch daran, dass die KI meist nicht aus Kundenperspektive entwickelt wurde und dass Lösungen aufgrund der rudimentären Technologie schlecht gestaltet beziehungsweise nicht anwendungsorientiert waren. Die Bereicherung am Frontend muss aber bei einer kompletten und erfolgreichen KI-Strategie auch das Backend berücksichtigen, wo Predictive Analytics und Prozessautomatisierung die Abläufe effizienter machen.

Chatbots für unterschiedliche Kundenansprüche

Aus diesem Grund setzt sich der kollaborative Entwicklungsansatz immer mehr durch. Um eine KI zu designen, benötigen Consultants und Designer das Knowhow von Experten, die Algorithmen schreiben können. Ebenso brauchen KI-Ingenieure die Erfahrung von Fachleuten für Usability, Ethik und emotionales Design.

Der Fokus liegt derzeit ganz klar auf dem Kundenservice. So benötigt beispielsweise eine Bank keine Superintelligenz, sondern lediglich einen ganzheitlichen Ansatz beim Service-Design, wenn Chatbots für den Kundenservice entwickelt werden. Diese Chatbots sollten zum einen in der Lage sein, Daten zu sammeln, um Vorhersagen zu treffen oder Handlungsvorschläge zu machen und zudem über einen gewissen Grad an Charakter verfügen, um den Kundenservice noch ein klein wenig persönlicher zu gestalten.

Dabei muss nicht für jeden Chatbot eine neue Technologie verwendet werden. Der Muster-Chatbot kann bei einer Plattform wie Wipro Holmes praktisch aus dem Regal genommen, an einer Stelle etwas optimiert oder weiterentwickelt werden. In seiner Persönlichkeit lässt sich der jeweilige Chatbot ganz an das Unternehmen und den Anwendungsfall anpassen. So kann er zum Beispiel eine unterschiedliche Tonalität erhalten: seriöser für ältere Zielkunden und etwas salopper für junge Leute.

Je menschlicher, desto natürlicher

Einen wirklichen Charakter in einem Chatbot zu formen ist natürlich deutlich schwerer als lediglich seine Tonalität anzupassen. „Je menschlicher eine KI-Maschine oder ein Produkt werden, umso natürlicher wird die Interaktion. Im Gegenzug erhöht dies aber auch die Erwartungen der Kunden an die KI“, sagt Thomas Cermak, Managing Director beim österreichischen IT-Dienstleister cellent, der seit zwei Jahren zu Wipro gehört. Josef Janisch, ebenfalls Managing Director bei cellent Österreich, ergänzt: „Dem Chatbot das richtige Verhalten beizubringen, ist das Um und Auf beim Training der KI.“


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