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Jeder kennt das frustrierende Erlebnis, in der Telefonhotline an einen Bot zu geraten, der das eigene Anliegen nicht erkennt, sondern stur wiederholt: "Ich habe Sie nicht verstanden. Bitte wiederholen Sie Ihre Kundennummer". Diese Art von Bot basiert auf einem begrenzten Regel-Set oder einer einfachen Texterkennung. Er kann vordefinierte Fragen erkennen und liefert stereotype Antworten auf diese. Anders verhält es sich mit KI-basierten Chatbots. Sie gehen auf ihr Gegenüber individuell und empathisch ein. Gesprächsinhalte werden live ausgewertet und mit Informationen aus vergangenen Kundeninteraktionen korreliert. Dadurch können weitere Schritte im Kontakt mit dem Kunden gezielter eingeleitet und auf die individuellen Bedürfnisse und Wünsche eingegangen werden. Das erhöht das Vertrauen des Kunden und wertet die Interaktion auf.
Einsatzszenarien des KI-Chatbots
Auch wenn Chatbots inzwischen so weit entwickelt sind, dass sie eine Vielzahl von Anfragen bearbeiten können, wird es immer noch einen Bedarf an menschlicher Unterstützung geben. Mittels Predictive Routing weiß der Chatbot, wann es sinnvoller ist, das Gespräch an einen menschlichen Mitarbeiter zu übergeben und ordnet den Kunden dem für sein Anliegen am besten geeigneten Mitarbeiter zu. In den folgenden Einsatzszenarien bietet der Chatbot einen Mehrwert:
Kundenloyalität erhöhen: Der KI-basierte Chatbot sorgt dafür, dass bereits der erste Kontakt mit dem Unternehmen zu einem angenehmen Erlebnis wird. Natural Language Processing (NLP) und andere Spracherkennungssysteme lassen den Bot Intentionen und Wünsche des Kunden erfassen und entsprechend darauf eingehen. Ein empathisch kommunizierender Chatbot stärkt die Kundenloyalität und sorgt für eine positive Grundstimmung. Trifft er dabei in Stil seiner Ansprache und optischer Erscheinungsform auch noch den Geschmack der Zielgruppe, verstärkt das den Effekt.
Online-Interaktionshilfe: Eingesetzt, wenn es zu Absprüngen kommt, kann ein Bot mit seinen Hilfestellungen Besucher auf der Website halten. Mittels Predictive Engagement wird der richtige Zeitpunkt ermittelt, um dem Kunden oder Interessenten Hilfe anzubieten. So kann der Chatbot mit Tipps zum korrekten Ausfüllen eines Formulars oder Orientierungshilfen bei der Suche nach bestimmten Angeboten helfen. Als Assistent eines Support-Systems kann er vor der Übergabe an einen menschlichen Support-Mitarbeiter schon einmal grundsätzliche Dinge klären und damit den gesamten Support-Vorgang verkürzen.
Basisanfragen beantworten: Weitere Zeit- und Aufwandsersparnisse können dem Unternehmen entstehen, wenn der eingesetzte Chatbot dem Kunden notwendige Basisinformationen verschafft. Auf einer breiten Wissensbasis aufgesetzt, kann er Fragen zum Unternehmen, zu Produkten oder Dienstleistungen sofort beantworten. Die Korrelation mit Informationen aus vergangenen Kundeninteraktionen ermöglicht es dem Bot personalisiert auf den einzelnen Kunden einzugehen.
Mitarbeiter entlasten: Der KI-Chatbot kann den Mitarbeitern Zeit ersparen und Anknüpfungspunkte für spätere Direktkontakte schaffen. Durch die Vorarbeit der KI können die Mitarbeiter sich auf komplexere Fälle konzentrieren und erhalten ihren individuellen Fähigkeiten entsprechende Anfragen zugeteilt. Dazu liefert der Bot ihnen in Echtzeit kontextbezogene Informationen, die ihnen die Beratung leichter macht.
Verkaufschancen erhöhen: Durch seine Interaktion mit dem Kunden und den dabei gewonnenen Erkenntnissen kann die Qualität des Kontakts schneller bewertet und Folgeschritte gezielter eingeleitet werden.
Im digitalen Kundengeschäft spielt also der intelligente Chatbot eine immer wichtigere Rolle. Das spiegelt sich im Marktwachstum wider. In dem Report Chatbot Market - Forecast (2021-2026) sprechen Analysten des Marktforschungsinstituts IndustryARC von einem Plus von 26 Prozent innerhalb der nächsten fünf Jahre. In US-Dollar ausgedrückt bedeutet das ein Marktvolumen von 10,5 Milliarden im Jahr 2026. Convenience und Einfachheit sind die Hauptgründe, warum Chatbots eine große Zukunft vorausgesagt wird.
Daten orchestrieren
Doch bevor dem Unternehmen tatsächlich ein Mehrwert entsteht, muss Vorarbeit geleistet werden: Lernende Systeme benötigen eine verknüpfte Datenbasis aus Abteilungen wie dem Verkauf, dem Marketing und dem Kundenservice, um sinnvoll agieren zu können. Denn von allein weiß das System nichts über Produkte, Vertragskonditionen, Tarife, Kundeninteraktionen oder das Unternehmen. Für die Vorhersageintelligenz und predictive Analytics-Fähigkeit des Bots muss er Kontext-Informationen und historische Daten zu ähnlichen Anfragen, zu vorherigen Kundenentscheidungen und Chatverläufen auswerten. Diese müssen digital vorliegen und die entsprechenden Schnittstellen vorhanden sein.
Mit Personalisierung und Empathie zum Erfolg
Sind die IT-Voraussetzungen geschaffen, steht den nächsten Schritten nichts im Wege. Der Chatbot kann den Kunden dann ein personalisiertes und empathisches Erlebnis bieten. So kann der Chatbot des Lebensmittellieferanten nachfragen, ob Familie Müller auch diesmal die süße Überraschung für den Sohn wünscht, oder der Bank-Bot kann den Kontoinhaber daran erinnern, dass eine vierteljährliche Überweisung fällig ist.
Fazit: Der Aufwand im Vorfeld ist nicht zu unterschätzen. Ohne Datengrundlage, Analyse der Ist-Situation und Überlegungen zu Einsatzzielen wird der KI-Chatbot die Customer Experience nicht aufwerten. Stimmen allerdings die Voraussetzungen, können intelligente Chatbots für Kundenbindung und Vertrauen sorgen. (bw)