Chatbots

Wie die richtige Balance zwischen Technologie und Menschen das Kundenerlebnis verbessert

Das Versprechen des maschinellen Lernens ist riesig. Schon seit Jahren erwarten wir, dass Chatbots die menschlichen Antworten in Live-Chats übernehmen. In den meisten Fällen ist die Technologie jedoch noch nicht so weit. Was wir jedoch sehen, ist, dass die richtige Kombination aus Mensch und Technologie zu wertvollen Effizienzsteigerungen und besseren Kundenerlebnissen führen kann.

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Online-Chat ist ein unverzichtbarer Teil unseres täglichen Lebens geworden. Im Jahr 2018 fanden gerade einmal 15 % der Kundeninteraktionen über Machine-Learning-Anwendungen, Chatbots und Mobile Messaging statt. Das Marktforschungsunternehmen Gartner geht davon aus, dass dieser Anteil bis 2022 auf 70 % ansteigen wird. Außerdem gaben 80 % der Unternehmen, die an einer Oracle-Studie teilnahmen, an, dass sie Chatbots bevorzugen, um Kundenfragen online zu beantworten. Es gibt verschiedene Kanäle wie WhatsApp und Facebook und Webchat auf der eigenen Website zu nutzen. Es ist sehr wichtig, dort präsent zu sein, wo Ihre Kunden online aktiv sind.


3 Kategorien von Online-Chats

Online-Chats lassen sich grob in drei Kategorien einteilen:

  1. Menschlicher Chat - Kommunizieren Sie direkt mit einer Person
  2. Vollautomatisch - Anwendungen wie Alexa und Siri, die sehr gut darin sind, bestimmte Aufgaben zu erfüllen
  3. Hybrid - Eine Kombination aus Technologie und Mensch

Für Unternehmen ist es recht einfach, menschengesteuerte Chats zu betreiben. Alles, was Sie tun müssen, ist eine Person oder ein Unternehmen einzustellen, das Ihre Live-Chats betreut. Sie werden ein großartiges Kundenerlebnis liefern, weil es ein sehr persönlicher Ansatz ist. Ein von Menschen betriebener Chat ist besonders gut geeignet, um komplexere Fragen zu beantworten oder auf unzufriedene Kunden zu reagieren. Allerdings kann sich bei dieser Art von Chat die Wartezeit für Kunden enorm erhöhen und die Kosten für ein Unternehmen sind oft zu hoch.

Es ist nicht so einfach, vollautomatisierte Chats zu starten, da ein effizienter Algorithmus entwickelt werden muss. Gleichzeitig ist das Kundenerlebnis nicht makellos, da es recht schwierig ist, auf Fragen zu antworten, die spezifisch für eine bestimmte Situation sind. Allerdings sind die Kosten pro Chat geringer als bei einem Live-Chat.

Bei der hybriden Methode werden relativ einfache Fragen von einem Chatbot beantwortet, während kompliziertere Fragen an einen Menschen weitergeleitet werden. Dies führt zu geringeren Kosten als bei vollständig von Menschen geführten Chats.

 

Das Beste aus zwei Welten

Wir glauben, dass der Hybrid-Chat das Beste aus zwei Welten bieten wird. Die so genannten Top-Fragen werden von einem Chatbot beantwortet werden. Dabei handelt es sich um Fragen zum Status einer Lieferung, zur Rückgabe von Waren oder zur Verfügbarkeit einer anderen Größe/Farbe eines Produkts. 

Wenn die Fragen für den Chatbot zu komplex werden, z.B. wenn jemand Schwierigkeiten beim Kauf von Online-Tickets hat, werden die Gespräche an einen Menschen weitergeleitet.

Die hybride Chat-Methode könnte auch andersherum funktionieren. Nehmen wir an, Sie sind ein Kunde in einer E-Commerce-Umgebung und führen einen Live-Chat mit einer Person über ein Produkt, das nicht Ihren Anforderungen entspricht. Wenn Sie beide zu dem Schluss kommen, dass das Produkt zurückgegeben werden muss, kann die Konversation an einen Chatbot übertragen werden, der den Kunden durch den Rückgabeprozess führt. Dies reduziert die Kosten, da es keine menschliche Unterstützung während dieses Prozesses gibt.

 

Doppelt so viele Fragen beantwortet

Eine der Entwicklungen, die zu mehr Effizienz in Unternehmen beiträgt, ist, dass Chatbots in der Lage sind, auf Long-Tail-Keywords zu antworten. Der Computer durchsucht die Datenbank, um herauszufinden, wie die passende Folgefrage lauten würde. Der Chatbot antwortet mit dieser Frage, um den Helpdesk zu entlasten und sicherzustellen, dass der Helpdesk besser auf die Fragen der Kunden vorbereitet ist.

Ein gutes Beispiel ist ANWB (niederländische Pannenhilfe). Sie nutzen Iris bereits seit 2012 und die Leistungsfähigkeit dieses virtuellen Assistenten wurde im Sommer 2019 deutlich. Bevor diese arbeitsreiche Zeit begann, hat ANWB untersucht, wie man Interaktionen zwischen Iris und Kunden so menschlich wie möglich gestalten kann. Das Ergebnis ist, dass Iris mehr Fragen stellt, positive Bestätigungen in die Antworten einbaut und relevante Informationen geben kann. Dementsprechend beantwortete Iris doppelt so viele Fragen zu Urlaubsvorbereitungen wie in den Vorjahren und das negative Feedback hat sich auf 6 % halbiert.

 

Die Zukunft der Chatbots

Die Technologie für Chatbots schreitet mit hoher Geschwindigkeit voran. Dank maschinellem Lernen sind Chatbots immer mehr in der Lage, Sprache und Stimmungen zu verstehen und somit Menschen besser zu unterstützen. Ein Computer ist bereits in der Lage, Stimmungen zu analysieren, um die Stimmung des Chat-Nutzers zu interpretieren. Auf diese Weise wird die Beantwortung von Fragen nicht nur effizienter, sondern es ist auch nicht mehr nötig, die Nutzer zu fragen, wie sie sich in der Konversation gefühlt haben.

Eine weitere interessante Entwicklung ist der Conversational Commerce, der sofortige Zahlungen im Chat beinhaltet. Angenommen, ein Kunde möchte wissen, ob ein bestimmtes Produkt in seiner Wunschfarbe verfügbar ist. Wenn das der Fall ist, kann der Chatbot den Kunden direkt fragen, ob er sofort bezahlen möchte. Wenn ja, kann der Chatbot den Kunden zu einer integrierten Zahlungslösung weiterleiten. Apple setzt diese Technologie im Apple Business Chat ein. Deren Kunden können Zahlungen mit Face ID vornehmen. Google nutzt RCS (Rich Communication Services, auch SMS 2.0 genannt) und eine Google Pay-Integration.

Es wird viel über die Vorhersagefähigkeit von maschinellem Lernen geforscht, um mehr Einblick in die Personen in einem Chat zu erhalten. Angenommen, jemand nutzt den Chat mehr als einmal, um Fragen zu einem Produkt zu stellen, zum Beispiel zu einem bestimmten Schuh einer bestimmten Marke. Wenn Sie die Schuhgröße dieser Person kennen, können Sie sowohl eine persönliche Beratung als auch gezielte Angebote wie Herbststiefel machen. Maschinelles Lernen funktioniert auch andersherum. Wenn eine Person angibt, dass sie nicht an Werbeaktionen interessiert ist, werden ihr keine Angebote gemacht. Personalisierung geht Hand in Hand mit Datenschutz.

Egal, wie sich die Technik in den nächsten Jahren weiterentwickeln wird, achten Sie immer darauf, dass Sie die perfekte Balance zwischen Technologie und Mensch finden. Auf diese Weise werden Ihre Nutzer zufriedener mit der Kommunikation sein und eine positivere Assoziation mit Ihrer Marke haben, was die Chance erhöht, dass sie öfter wiederkommen.

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