Der ultimative Conversational AI & Automation Leitfaden

1950 erfand Alan Turing den Turing-Test. Damit ließ sich feststellen, ob ein Computer als „intelligent“ bezeichnet werden kann. Damals ahnte er wohl kaum, dass es fast 64 Jahre dauern sollte, bis eine Maschine den Test tatsächlich besteht.

Seit diesem Meisterstück, als ein virtueller 13-jähriger Junge namens Eugene Experten vorgaukelte, er sei ein Mensch, haben sich die Bereiche Conversational AI und Automation für immer verändert. Heute kommen virtuelle Assistenten, Chatbots und Sprachassistenten in zahlreichen Anwendungsfällen zum Einsatz. Das reicht von der automatisierten Kundenkommunikation über personalisierte Services bis hin zur Transformation von gesamten Organisationen.

Aber es gibt, wie immer, einen Haken!

Um die Vorteile dieses Paradigmenwechsels voll auszuschöpfen, ist es entscheidend, dass Sie von Anfang an mit dabei sind. Fortschrittliche Technologien haben die Angewohnheit, sich schnell weiterzuentwickeln und für alle, die nicht mit der Geschwindigkeit mithalten können, außer Reichweite zu geraten. Vielleicht ist das der Hauptgrund, warum Sie auf dieser Seite gelandet sind. Und vielleicht macht es dann am meisten Sinn, dass Sie sich zunächst mit den Einzel- und Besonderheiten vertraut machen, bevor Sie strategisch bedeutsame Entscheidungen treffen.

Wenn all das auch nur im Entferntesten auf Sie zutrifft, sind Sie hier genau richtig!

Was Ihnen dieser Leitfaden bringt

Dieser Leitfaden ist für jedes Unternehmen bzw. jede Führungskraft gedacht, die tiefer in die Welt der Conversational AI und Automation eintauchen möchte. Danach werden Sie in der Lage sein, komplexe Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel:

• Was ist der tatsächliche Wert und potenzielle ROI von Conversational AI?
• Welche wichtigen KI- und Automatisierungsbegriffe sollte ich kennen?
• Wie funktioniert ein Conversational AI System?
• Welche Richtlinien gelten für die Auswahl einer Unternehmensplattform?
• Wie starte ich in die Welt der Conversational AI?
• Wie baue ich ein "Center of Excellence" (CoE) auf?
• Wie kombiniere ich Conversational AI und intelligente Automation?
• Wie nutze ich virtuelle Agenten zur Customer-Service-Automatisierung?
• An welchen Stellen meines Unternehmens kann ich Conversational AI implementieren?

Was ist Conversational AI?

Wie der Name schon sagt, dreht sich bei Conversational AI alles um die automatisierte Kommunikation zwischen Computern und Menschen. Aus diesem Grund wird die Technologie häufig im Marketing, Vertrieb oder Kundenservice angewendet, z. B. in Form von Messaging-Apps, Chatbots und Sprachassistenten. Durch die nuancierte Nachahmung menschlicher Konversationen gewinnen Kunden den Eindruck, sie sprechen mit einem menschlichen Agenten und nicht mit einem Programm. Das Ergebnis? Hyperpersonalisierte Kundenerlebnisse!

Ein guter Ausgangspunkt für den Einsatz von Conversational AI ist die Integration von Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) in Ihre Systeme. Damit schaffen Sie für die Technologie die Voraussetzungen, Kundengespräche genau interpretieren und mit automatischen Antworten reagieren zu können. Das führt zu einer Verbesserung von Geschäftsprozessen und zu einem besseren Kommunikationserlebnis auf Kundenseite.

Aber was hat Conversational AI von einem Trend zu einem technologischen Grundpfeiler gemacht? Benutzerfreundlichkeit und bessere Erreichbarkeit sind ausschlaggebend. Kunden sind durch die digitale On-Demand-Economy schnelle Lösungen und eine nahtlose Kommunikation über verschiedene Kanäle hinweg gewohnt, wenn sie mit Unternehmen interagieren. Hinzu kommt eine starke Verlagerung von Telefongesprächen hin zu Social-Media-Kanälen wie Facebook und Chat-Apps wie WhatsApp.

Wie führende Unternehmen auf diese Veränderungen reagieren

Führende Unternehmen reagieren frühzeitig auf Verhaltensänderungen wie die oben genannten und nutzen Conversational AI um die Kommunikation zwischen Kunden und Mitarbeitern zu verbessern. Wer entsprechende Tools einsetzt, profitiert von folgenden Vorteilen:

• Erhöhte Mitarbeiterzufriedenheit und Produktivität
• Verbesserte Kundenzufriedenheit
• Umsatz- und Absatzsteigerung

Conversational AI - mehr als nur FAQ-Bots

Conversational AI Bots unterscheiden sich durch folgende Faktoren deutlich von einfachen FAQ-Bots:

1. Sie verwenden Natural Language Processing, um Kundenanfragen zu verstehen
2. Sie verstehen den Kontext und die Feinheiten jeder Konversation
3. Sie fungieren nicht als reine Suchmaschine, sondern lösen Probleme
4. Sie binden User durch personalisierte Konversationen stärker in den Kommunikationsprozess ein
5. Sie greifen auf Automationsfunktionen zurück und schließen so Prozesslücken

Wie Conversational AI funktioniert

Bei Conversational AI geht es darum, die Interaktion zwischen Mensch und Maschine zu vereinfachen, indem Nutzeranfragen verstanden und korrekt beantwortet werden. Aber wie funktioniert das? Das folgende Diagramm gibt Aufschluss:

Der Prozess beginnt mit der Konkaktaufnahme des Kunden durch eine der Chat-Optionen (siehe linke Seite der Abbildung). Er erwartet dabei, dass er mit einem Agenten spricht. Zur gleichen Zeit arbeitet im Hintergrund eine KI daran, die Anfrage zu verstehen und eine relevante Antwort zu geben. Das funktioniert über den Einsatz von Natural Language Processing sowie Machine Learning Modellen. Sie versuchen, die Satzstruktur, den Grund der Anfrage und wichtige Bestandteile wie Datum und Uhrzeit zu verstehen.

Stellen Sie sich vor, ein Benutzer kommt auf Ihre Website und nutzt die KI-gesteuerte Chat-Option. Er gibt ein: „Ich möchte eine Pizza mit Schinken bestellen“. Wie verarbeitet die KI das nun? Sie würde zuerst versuchen, den Anfragegrund („Essen bestellen“) zu entschlüsseln und dann die Details wie z. B. die Art des Essens („Pizza“) und die Wahl des Belags („Schinken“) zu erfassen.

Würde man den Satz ändern in: „Ich möchte eine Pizza mit Schinken, aber ohne Käse, für morgen früh um 8:00 Uhr bestellen“, so würden die zusätzlichen Details zu einer Negativmarkierung für „Käse“ (Belag) führen und die Lieferzeit würde auf „morgen früh um 8:00 Uhr“ festgelegt.

Wenn das für Sie soweit verständlich ist, dann sollte auch klar sein, dass die KI den Kontext der Gespräche erfassen muss. Dazu dient der „Dialogue Automation Layer“. Er sorgt dafür, dass die KI-Engine eine Gesprächslogik erkennt. Und damit der Gesamtüberblick über die Konversation nicht verloren geht, behält dieser Layer die Kundenprofile genau im Auge, die über Backend-Systeme wie SAP oder Salesforce verbunden sind.

Lassen Sie uns das an einem anderen Beispiel weiterführen. Ein User sagt: „Ich möchte Ihre Sonderangebote sehen“. Die KI-Engine erkennt schnell, dass es sich um eine „Angebotsanfrage“ handelt und leitet die Informationen an den Dialogue Automation Layer weiter. Der Layer greift dann auf das E-Commerce-System im Backend zu und zieht sich die Tages- oder Wochenangebote. Wichtig zu erwähnen ist, dass die Konversation nicht immer auf Textbasis stattfinden muss. Vielmehr kann sie als Sprache (SSML) oder in Form von Bildern, Videos oder auch Befehlen über einen dedizierten Kanal erfolgen, z. B. über das Multimediasystem eines Autos.

Win-Win-Situationen realisieren: Bessere Kundenerlebnisse bei geringeren Kosten

Conversational AI und Automation sind keine Buzzwords mehr. Sie haben sich zu bewährten Geschäftsstrategien weiterentwickelt und können für mehrere Touchpoints in der Customer Journey genutzt werden. Wer genau hinsieht, erkennt die Vorteile sofort: Qualitativ hochwertige, einheitliche und personalisierte Kundenservice-Erlebnisse, gepaart mit mehr Support-Effizienz und steigenden Umsätzen.

Ist das alles tatsächlich möglich oder versprechen wir zuviel?

Die Logik dahinter ist ziemlich überzeugend. Conversational AI kann Support-Infrastrukturen mithilfe von Self-Service-Portalen für Kunden schnell verschlanken. Das führt zu einer schnelleren Beantwortung von Anfragen, spart Support-Mitarbeitern unzählig viele Stunden und reduziert die damit verbundenen Kosten!

Um das besser nachvollziehen zu können, stellen Sie sich am besten ein Szenario vor, indem ein Kunde nicht versteht, wie ein bestimmter Teil Ihrer Plattform oder Ihres Tools konkret funktioniert. Anstatt einen Live-Agenten für diese Anfrage zu bemühen, kann er nun auf Ihre Wissendatenbank zugreifen und findet dort die entsprechende Antwort. Voraussetzungen dafür sind natürlich, dass der Kunde genau weiß, wonach er sucht und Ihre Wissendatenbank gut funktioniert. Die entstehenden Vorteile sind dennoch so groß, dass man sie nicht ignorieren kann. Conversational AI bringt die Kunden-Kommunikation außerdem auf das nächste Level, weil sie Usern ermöglicht, über die Website hinaus auch über Social-Media-Plattformen wie Facebook (Messenger), SMS, Webchat oder per Telefon Kontakt aufzunehmen.

All das führt ganz natürlich zu (willkommenen) Nebeneffekten und bietet Lösungen für andauernde Bedenken der Industrie, wie z. B.:

• Konsistenz: Wie stellen wir in Wachstumszeiten sicher, dass unsere Agenten die effizientesten Abläufe befolgen und die Integrität der Marke aufrechterhalten?
• Skalierbarkeit: Wie können wir während saisonaler Spitzen unser Team vorübergehend vergrößern und gleichzeitig die Qualität aufrechterhalten?
• Verfügbarkeit: Wie können wir einen 24/7-Support anbieten und dabei Konsistenz und Qualität aufrechterhalten?

Virtuelle Agenten für Unternehmen

Die Automatisierung hat in letzter Zeit die Grenzen immer weiter verschoben und ist zu einem wichtigen Bestandteil der meisten Unternehmensstrategien geworden. Es wird in jedem Bereich der Konversation geprüft, ob eine Automation möglich ist.

Und Statistiken untermauern das!

Quelle: https://www.statista.com/statistics/1025267/ai-chatbots-usage-in-customer-service-organizations/

Angesichts der vielen Vorteile dieser Technologie ist eine solche Verbreitung nicht mehr überraschend. Und das ist noch nicht alles. Auch Marketer halten mit dem Wandel Schritt, indem sie Conversational AI im E-Mail- und Content-Marketing einsetzen.

Die meisten neuen Technologien werden zu Beginn experimentell oder projektbezogen eingesetzt. Dies führt zu einem „Conversational Sprawl“, also einer unerwartet schnellen Verbreitung von Conversational AI. Für Unternehmen kann das Risiken bedeuten.

Im Gegensatz zu früheren Technologien stellt Conversational AI ein Sicherheits-/Datenschutzrisiko dar. Die Technologie hilft Unternehmen dabei, persönliche Daten von Benutzern zu sammeln, z. B. persönlich identifizierbare Informationen (PII), Passwörter, Gesundheits- und Finanzdaten. Dieses Risiko kann jedoch gemindert werden, indem Marketing-, Support-, Rechts- und unternehmensinterne Prozesse genutzt werden, die ein angemessenes Datenschutz-Management erlauben. In der IT können außerdem Standards für die Datenintegration, -verwaltung und -bereitstellung festgelegt werden.

Die Vorteile von Conversational AI überwiegen fast immer die Risiken. Zwei wesentliche Vorteile der Verwendung einer Conversational AI Plattform sind, dass sie kontrollierbar ist und mehrere Benutzeroberflächen bietet. Die Kontrollierbarkeit der Plattform ermöglicht es, sie noch intelligenter zu machen. Durch die Integration mit internen Systemen wie CRM, Ticketing, HRIS oder Warenwirtschaft können Benutzer „End-to-End“-Prozesse über ein Conversional Interface abwickeln. Die Benutzeroberflächen können entweder codebasiert oder UI-basiert gestaltet werden. Das macht die Anwendung innerhalb und außerhalb der IT möglich und hilft, Engpässe zu vermeiden.

Conversational AI ist besonders relevant für den Kundenservice. Mit Hilfe von Conversational AI können Serviceanfragen effizienter bearbeitet und Agenten schneller ongeboarded werden. Dies hilft dabei, Kosten zu senken, die Verfügbarkeit von Agenten zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Conversational AI macht es darüber hinaus wesentlich einfacher, automatisierte virtuelle Agenten einzusetzen.

Erfahren Sie hier mehr über Contact Center AI und Automation.