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KI im Kundenservice: Der Chatbot als neuer Mitarbeiter im Customer Care

Ein Gastbeitrag von Walter Benedikt

Fast jeder Anbieter eines Bots verspricht enorme Einsparungen und großartige Kundenerlebnisse beim Einsatz seines Produkts. Auch auf kaum einer Fachveranstaltung oder Messe dürfen Zauberwörter wie „KI“ oder „Mensch und Maschine“ fehlen. Dabei ist das Thema Automatisierung durch „Intelligenz“ nicht neu und auch Künstliche Intelligenz (KI) stellt zunächst keine Revolution dar. Der wichtigste Fortschritt dessen, was wir heute als KI bezeichnen, basiert auf einer Big Data Datenanalyse der riesigen Datenmengen, die uns in vielen Bereichen inzwischen zur Verfügung stehen, sowie auf der Fähigkeit, aus den Ergebnissen zu „lernen“.

 

Was ist dran an dem Hype, was können Chatbots und was nicht?

Eine KI lernt am besten auf Basis von sehr großen Datenmengen. Auf diese Weise erlernt die KI beispielsweise selbstständig die Unterscheidungsmerkmale von Tieren, wenn eine genügend große Anzahl von Tierbildern mit dem „Label“ Katze, Hund, Vogel, etc. ausgewertet werden kann. Darüber hinaus kann die KI noch weitere Muster erkennen, die dem Menschen vielleicht verborgen bleiben. Genauso verhält sich die KI im Kundendialog. Wenn wir ihr eine große Anzahl klarer Vorgänge zur Analyse bereitstellen, kann die KI sehr schnell lernen und auf dieser Datenbasis entscheiden, d. h. Vorgänge beantworten. Das Erfassen von Zählerständen oder Änderungen von Anschriften sind relativ klar und eindeutig. Hier sind „Verzerrungen“ fast auszuschließen, somit ist das schnell für eine KI erlernbar. Voraussetzung ist natürlich, dass die Vorlagen fehlerfrei sind, denn sonst wird die KI auch diese Fehler mit erlernen.

Schwieriger wird es, wenn bestimmte Vorgänge selten vorkommen oder sich ähneln. Ein Beispiel führte vor einigen Jahren zu einem Aufschrei: Die Bilderkennungssoftware von Google kann zuverlässig Tierarten, Gegenstände, Gebäude und auch Gesichter erkennen. Gescheitert ist der Algorithmus allerdings an Fotos mit dunkelhäutigen Menschen. Diese wurden hartnäckig der Kategorie Gorillas zugeordnet.

Obwohl dieses Problem bereits 2015 auftauchte, scheint es bis heute noch nicht vollständig gelöst zu sein. Auch der Twitterbot von Microsoft, der von den Twitter-Usern lernte, musste wegen seiner „erlernten“ rassistischen Äußerungen relativ schnell vom Netz genommen werden.

 

Brainstorming und Ironie – Wann stößt KI an ihre Grenzen?

Auch bei Kundendialogen wird es für die KI schwierig. Ähnliche Formulierungen, vergleichbare Satzstellungen, untermauert mit Ironie, sind für eine KI kaum erlernbar. Um dies alles zuverlässig verstehen zu können, würde es ein Bewusstsein oder ein Denken wie beim Menschen voraussetzen.

Sehen wir uns beispielsweise auf Facebook Kommentare zu verschiedenen Fernsehsendungen an, wird schnell klar, dass Phantasie und Ideenreichtum der Fans und Kritiker schier unermesslich sind. Hier ist es für eine KI schwierig, selbstständig zu lernen und dann zuverlässig die Posts nach mehreren Kriterien zu filtern.

KI und Chatbots können bei einem breiteren Dialog schnell an ihre Grenzen stoßen. Einige Versuche mit dem Chatbot Mitsuku, der den Loebner-Preis für die menschenähnlichste künstliche Intelligenz gewonnen hat , zeigen, wie eine „normale Unterhaltung“ nach einiger Zeit ins Leere läuft.

Fragen Sie den Chatbot doch einmal um Rat, wenn sie am Montag keine Lust aufs Büro haben und das Wochenende noch so fern ist, oder fragen sie doch nach Vorschlägen für die angehenden Ferien…

Auch bei Tests mit anderen Bots wechselt die Unterhaltung von „lustig“ in Zeitverschwendung, wenn die Dialoge nicht einem sehr eingegrenzten Themenfeld folgen. Dieses Gefühl oder Ergebnis gilt es aber im Kundenservice beim Dialog mit Kunden zu vermeiden. Nichts ist für einen Kunden nerviger, als bei der Suche nach einer Problemlösung auf ein inkompetentes Gegenüber zu stoßen –egal ob Mensch oder Bot. Wird der Kunde mit seinem Anliegen von der KI nicht verstanden, dann haben Unternehmen mit dem Einsatz digitaler Technik einen entscheidenden Fehler begangen und die Customer-Experience auf „0“ gesetzt.

 

Wo können uns nun Chatbots und KI im Kundenservice helfen?

Besonders ermüdend für die Mitarbeiter in einem Servicecenter sind sich ständig wiederholende Fragen und Aufgabenstellungen. Hier ist es schwer, Motivation und Qualität hoch zu halten. Auch sind diese Vorgänge auf Grund ihrer Häufigkeit „Kostentreiber“ für die Auftraggeber. In diesem Feld liegt ein guter Ansatzpunkt für eine erfolgreiche Digitalisierung. Klassische Aufgabenstellungen sind in der Regel die meistgefragten Themen (FAQ) einer jeden Hotline. Zu diesen gibt es in der Regel eine genaue Antwortvorgabe, die immer gleich aussieht.

Neben der direkten Kundenkommunikation kann eine KI auch wertvolle Dienste im Hintergrund  leisten. So können E-Mails durch den Einsatz einer KI sehr zielgerichtet vorsortiert und dann passgenau dem jeweiligen Mitarbeiter oder Team zugeordnet werden. Eine andere Möglichkeit ist die Realtime-Unterstützung der Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter. Hierbei liest der Bot die Mails oder Schriftstücke mit und schlägt dem Agenten Textbausteine oder Lösungen vor. Diese Einsatzmöglichkeit bietet Unternehmen die Chance, sich an das Thema heranzutasten, bestimmte Technologien auszuprobieren, ohne das Risiko einzugehen, den Kunden durch unausgereiften Service zu „vergraulen“.

Auf einen Nenner gebracht bedeutet dies: Ist die Fragestellung klar definiert bzw. eingegrenzt und liegt eine gute Datenbasis für die Antworten vor, dann kann ein Bot wertvolle Unterstützung im Kundendialog liefern.

 

Was sollte jenseits der Technik bei der Einführung bedacht werden?

Die Implementierung von KI-gestützten Technologien in der Kundenkommunikation sollte nicht von der IT gesteuert werden. Auch wenn die Technik eine wichtige Rolle spielt, so dominieren doch die inhaltlichen Fragestellungen im Blick auf einen reibungslosen und gelungenen Kundendialog. Neben Usability und User Experience stellen sich Fragen wie:

  • Brandmanagement: Wie sollen die User die KI wahrnehmen? Sollen sie überhaupt merken, dass sie es nicht mit einem Menschen zu tun haben?
  • Namensgebung: Dabei ist nicht nur die Namensgebung für den Bot gemeint, sondern für das gesamte Angebot inklusive der Benennung möglicher Sprachbefehle.
  • Persönlichkeit: Es ist sinnvoll, die Persönlichkeit des Bots der jeweiligen Zielgruppe (wie z. B. Business oder Consumer) anzupassen. So unterscheidet sich die Ansprache im Versicherungs- oder Bankgewerbe deutlich von der in einem Onlineshop für Kleidung oder Sport.
  • Start der Konversation: Mit dem sogenannten „Onboarding“ ist die erste Ansprache gemeint. Wie auch im echten Leben entscheidet oft der allererste Eindruck. Dieser muss gut verständlich sein und sollte möglichst schon den Mehrwert der bevorstehenden Nutzung darstellen. Hierbei liegt die Kunst darin, den User zur Nutzung des Bots zu motivieren. Zu viele Informationen oder Regeln schrecken eher ab.

 

Fazit: KI im Kundenservice – Chance und Herausforderung

       Auch wenn sich vieles in der Praxis oder bereits bei der Implementierung als nicht so reibungslos oder                         erfolgreich herausstellt, wie von den zahlreichen Blogs versprochen, so ist eine intelligente, technologie-                   gestützte Weiterentwicklung des Kundenservice der richtige Schritt. Auch andere Technologien, wie z. B.                   die Spracherkennung oder Wissensmanagementsysteme, haben ihre Zeit benötigt, um messbare Erfolge                   zu erzielen. Die KI oder auch das Maschine Learning bieten die Chance, viele Prozesse auf den Prüfstand zu               stellen und neu zu denken. Hierin liegt ein großes Potential und es wird Zeit, sich damit zu befassen.

 

   

Walter Benedikt ist seit über 25 Jahren im Bereich Contact Center unterwegs. Seit 2019 ist er als Partner der O´Donovan Consulting AG tätig und unterstützt Customer Care Organisationen bei den Herausforderungen in der Digitalisierung und im operativen Management. Als Vorstandes beim CCV verantwortete er das Thema Digitalisierung und organisierte die ersten Callcenter Barcamps in Deutschland.