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Künstliche Intelligenz im Service

von Kevin Bintzik

Künstliche Intelligenz (KI) als Wettbewerbsvorteil dank automatisierter Kundendialoge! Chatbots und Co. sind schon lange kein Geheimtipp mehr. Sie ermöglichen einen zeitunabhängigen, sowie kontaktlosen Service. In diesem Blogbeitrag befassen wir uns mit den Vorteilen und Chancen von Künstlicher Intelligenz im Kundenservice. Wovon können Unternehmen Gebrauch machen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen? Welche Risiken sind vorhanden? Was erwartet uns in der Zukunft?

 

Kurzdefinition: Was bedeutet KI (AI)?

In der englischen Sprache nennt man Künstliche- oder Artifizielle Intelligenz ,,Artificial Intelligence‘‘ (AI). Darunter fallen Technologien, die uns im Handeln, Entscheiden, Analysieren oder Kommunizieren unterstützen. Dies ist dank kognitiven Funktionen möglich. Die Maschinen lernen aus Datenmengen und leiten daraus zweckvolles Handeln ab. Das Diagramm zeigt die Bereiche, in denen AI am häufigsten genutzt wird. 

KI_chatbots_balkendiagramm

Eigene Darstellung. Quelle: Intercom

Vorteile virtueller Kundenassistenz

Unternehmen weltweit erkennen den Nutzen von AI und virtuellen Kundenassistenzen – Tendenz steigend. Sie reduzieren den Kundenaufwand und ermöglichen einen Rund-um-die-Uhr-Service. User müssen nicht länger in Warteschleifen ausharren. Ein Aspekt, der oft zum Abbruch der Customer Journey führt. Im Kundenservice-Barometer 2021 gab über die Hälfte der befragten Personen an, dass ihnen die Kundenservicequalität wichtiger ist als ein günstiger Produktpreis. Ferner gaben über 85 Prozent der Befragten an, dass sie von der Qualität des Kundenservice stark beeinflusst werden. Da ein zufriedenstellender Kundenservice mit hohem Personalaufwand sowie -kosten verbunden ist, nutzen immer mehr Unternehmen die Vorteile von AI . Dabei werden vor allem die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten und die Ressourcenschonung positiv angemerkt.

 

Conversational AI

Im Zusammenhang mit virtueller Kundenassistenz wird der Begriff Conversational AI immer häufiger verwendet. Conversational AI ist ein automatisiertes Dialogsystem zur Kommunikation zwischen Unternehmen und Kundschaft. Es geht über die allbekannten Chatbots hinaus und kann als Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine verstanden werden. Dank Natural Language Processing werden Text- und Spracheingaben einzelner Personen analysiert. Die Daten werden ausgewertet und ermöglichen einen automatisierten Kundendialog. Persönliche Ansprache sowie kundenorientierte Lösungen optimieren die User Experience. In der Praxis wird Conversational AI vor allem bei telefonischen Servicediensten genutzt. Du wurdest wahrscheinlich auch schonmal gefragt, ob deine Telefonate aufgezeichnet werden dürfen. Meistens geschieht dies, damit schnellere Lösungskonzepte gefunden werden. Wie das funktioniert? Ganz einfach: Conversational AI hört dem Gespräch zu und sendet kontextbezogene Inhalte an die Mitarbeitenden im Support.

 

NLP_Darkblue

 

Unterschiede zwischen normalen Chatbots und Conversational AI Chatbots

Conversational AI kann als Weiterentwicklung des klassischen Chatbots verstanden werden. Der Unterschied liegt darin, dass Chatbots regelbasiert funktionieren und einem klaren Ablauf folgen. Wenn eine Frage außerhalb der Regel liegt, können Chatbots nur unzureichende Antworten geben. Conversational AI ermöglicht hingegen eine Kommunikation wie sie mit realen Menschen möglich ist. Der Gesprächsverlauf kann mittels Sprache geführt werden, sodass Texteingaben nicht mehr nötig sind. User erhalten dank NLP Antworten auf spezifische Fragen. Stehen dem Conversational AI mehrere Antworten zur Verfügung, stellt er dem Gegenüber einfach eine Gegenfrage. Normale Chatbots bzw. Klickbots findet man in der Praxis momentan noch häufiger. Sie fungieren meist als Ergänzung zu FAQs, Servicehotlines oder E-Mail-Support. Bei beiden ist die Automatisierung des Kundendialogs möglich und besitzt ressourcenschonenden Charakter. Die Datenpflege ist mit einem relativ hohen Zeitaufwand verbunden, wirkt sich jedoch langfristig positiv auf die Geschäftsprozesse aus.

 

Technische Voraussetzung: große Datenmengen

Damit eine optimale Leistungsfähigkeit der eingesetzten AI-Technologien erreicht wird, müssen die eingesetzten Algorithmen durch möglichst große Datenmengen lernen. Je größer die Daten, umso besser kann AI sich bilden. Das Stichwort lautet hier: Big Data. Somit werden aussagekräftige Analysen durchgeführt, die bessere Ergebnisse liefern.

 

Aktuelle Herausforderungen

So wie fast jede Technologie weist auch AI aktuelle Herausforderungen auf. Bei der externen Unternehmenskommunikation herrscht in Deutschland noch immer Skepsis was die Datensicherheit betrifft. Chatbots stoßen durch regelbasierte Strukturen und klare Abläufe auf Hindernisse. Die Strukturen von Conversational AI sind dank NLP flexibler, jedoch ist die Technologie noch nicht ganz ausgereift. Folgende spezifische Herausforderungen sind zu beobachten:

  • Störgeräusche im Hintergrund erschweren das Übermitteln.
  • Dialekte und Akzente treiben Conversational AI ebenfalls an seine Grenzen.
  • Nicht bei jedem Tool ist eine hundertprozentige Texterkennung gewährleistet.
  • Eine fundierte Datengrundlage ist Voraussetzung, damit die AI daraus lernen kann. Die Ist-Situation zeigt allerdings, dass die Qualität meist zu schlecht dafür ist.

Zukunftstrends

Um langfristig wettbewerbsfähig zu bleiben, sollten sich Unternehmen nach den Bedürfnissen ihrer Zielgruppen richten. Jüngere Generationen, wie Millennials halten Kommunikation über das Telefon oder über E-Mails für veraltet. Am Beispiel der USA wird deutlich was für eine Gewichtung Chatbots erhalten:

KI_chatbots_Bots

Eigene Darstellung. Quelle: eMarketer, Acquire

Auch hierzulande spielt AI im Kundendialog eine größer werdende Rolle. Ergebnisse einer Umfrage der Hochschule Aalen zeigen, dass 59 Prozent der befragten Unternehmen bereits AI im Kundendialog einsetzen oder mittel- bis langfristig planen. Die zukünftige Nutzung eines Chatbots können sich fast 90 Prozent der Befragten vorstellen. Chatbots werden das Außenbild von Unternehmen in den nächsten Jahren stärker beeinflussen. Formulare auf Webseiten auszufüllen, um anschließend auf eine Antwort zu warten, gilt als veraltet. Sie können erheblich dazu beitragen, dass eine Customer Journey unterbrochen wird. Vor allem dann, wenn in der Branche genügend andere Wettbewerber sind, die AI im Service einsetzen. Lediglich 14 Prozent bevorzugen ein Formular anstatt der Kommunikation mit einem Chatbot. Die Vermutung, dass Kundschaft Kommunikation mit einem echten Menschen bevorzugt, gehört ebenfalls der Vergangenheit an. Zumindest was die erste Kontaktaufnahme betrifft, sind Konsumentinnen und Konsumenten positiv gestimmt, erhalten sie schnelle und genaue Antworten dank AI.

KI_chatbots_Bots_Konsumenten

Eigene Darstellung. Quelle: Cognizant, Conversocial

Die Messengerfunktion als Bezahlkanal ist ebenfalls mit einem hohen Nutzungspotenzial verbunden. Die Studienergebnisse der Hochschule Aalen zeigen, dass 62 Prozent der Unternehmen dafür bereit sind, solang die Sicherheit der Daten gewährleistet ist.

 

Fazit

Der Gebrauch von AI im Kundenservice bietet erhebliche Vorteile für Unternehmen sowie für Kundschaft. Prozesse werden auf beiden Seiten der Wertschöpfungskette beschleunigt. Unternehmen können sich auf andere Geschäftsbereiche fokussieren und Ressourcen einsparen. Kundinnen und Kunden erhalten in kurzer Zeit Antworten auf ihre Fragen und ersparen sich lange Wartezeiten. Diese treten in der Praxis häufig bei Telefonwarteschlangen oder langwidrigem E-Mail-Verkehr auf.

Normale Chatbots werden heutzutage häufig für Sales oder Service verwendet. Conversational AI sowie Sprachassistenzen findet man hierzulande vor allem im telefonischen Kundendienst. Da sie auf Kundenseite zumeist unbemerkt bleiben, sind sie hierzulande unbekannter als der allbekannte Chatbot. Auch wenn beide Technologien in bestimmten Bereichen optimierungsbedürftig sind, werden wir in Zukunft immer öfter auf die Künstliche Intelligenz treffen. Sie wird Unternehmen entlasten und für eine bessere User Experience sorgen.

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Tags: Digitale Transformation, Technologie & Software