Mehr als nur ein Hype?

Echtzeit-Support durch Chatbots

Kunden haben Hotlines und Warteschleifen satt. Eine neue Technologie schafft Abhilfe – und spart dabei Geld und Nerven.

Cyborg-Kopf

Nur bei gleichzeitig zufriedeneren Kunden und signifikanter Kostenersparnis kann sich ein Chatbot schließlich durchsetzen.

Eigentlich ist Kunden-Support eine ganz einfache Angelegenheit: Ein Kunde wendet sich mit einer Frage an ein Unternehmen und bekommt innerhalb von kurzer Zeit eine zufriedenstellende Antwort. In den letzten Jahren ist die Erwartung an den Support jedoch enorm gestiegen: Innerhalb von kurzer Zeit bedeutet mittlerweile, dass Antworten in Sekunden geliefert werden müssen. Die Erwartungshaltung ist berechtigt. Wir leben bereits in einer Echtzeitgesellschaft, in der immer mehr Dienstleistungen im Handumdrehen zur Verfügung stehen. Es ist nur logisch, dass Kunden vom Support das Gleiche wie von anderen Produkten erwarten. Doch Echtzeit-Support ist teuer, schließlich müssen Hotlines rund um die Uhr besetzt werden, kosten Wochenend- und Nachtzuschläge. Zudem nützt ein gut besetztes Kundencenter wenig, wenn die Anfragen schwanken und Mitarbeiter nicht ausgelastet sind. Kein Wunder also, dass Firmen weiterhin mit wenig flexiblen Callcentern arbeiten oder auf E-Mail-Support setzen, wo eine Antwort bis zu 24 Stunden dauern kann.

Eine Wunderwaffe?

Nun kommt aber endlich Bewegung in den Konflikt zwischen gutem Support und hohen Kosten: Chatbots sind eine technische Lösung, die den Kunden-Support dank Künstlicher Intelligenz (KI) automatisiert. Das macht ihn nicht nur rund um die Uhr verfügbar, sondern obendrein günstiger und schneller. Chatbots setzen ebenso auf Machine Learning, um den Kunden-Support zu verbessern. Damit ergeht es ihnen aber ähnlich wie dem Modebegriff „Künstliche Intelligenz”: Spätestens seit Mark Zuckerberg 2016 auf einer Konferenz über Chatbots sprach, gilt diese Technik als Wunderwaffe. Und wie zuvor das Internet oder WLAN wird es eine Weile dauern, bis die Unternehmen das Potential dieser neuen Innovation richtig auszuschöpfen lernen.

Chatbots sind aber bereits heute mehr als nur ein Hype: Es handelt sich um eine komplexe neue Technologie und fast täglich verkünden neue Anbieter, was sie mit ihr bewerkstelligen können. Das Feld der Chatbots ist unglaublich dynamisch und Studien zeigen schon heute, dass im Jahr 2020 bis zu 80 Prozent aller Unternehmen einen Chatbot verwenden möchten.

Warum funktionieren Chatbots so gut?

In der Tat eignet sich Kunden-Support perfekt für Automatisierung mit Chatbots und Machine Learning: Obwohl es alleine in Deutschland täglich Millionen Anfragen gibt, sind es meist die immer gleichen. Typischerweise machen ca. 100 eindeutige Kundenprobleme mehr als 80 Prozent aller Anfragen aus. Callcenter haben aus diesem Grund Standardantworten auf die häufigsten 100 Probleme entwickelt. Ein gut programmierter Chatbot kann diese Arbeit übernehmen: Er findet per Frage und Antwort das Anliegen des Kunden heraus und stellt idealerweise innerhalb weniger Sekunden die richtige Lösung bereit. Sollte der Bot nicht die richtige Lösung finden, so übernimmt ein Mensch. Natürlich versprechen alle Anbieter, genau das zu tun. Wichtig ist also herauszufinden, was hinter dem Versprechen steht und ob ein Chatbot im Kunden-Support den nötigen Return on Investment (ROI) bringt. Relevant sind dabei folgende Fragen:

Initialphase: Wie viel anfänglicher Trainingsaufwand muss aufgebracht werden, um den Chatbot live zu bekommen? Was kostet das Set-up?

Produktivitätsphase: Wie viel Prozent der Kundenkontakte konnte fallabschließend gelöst werden? Wie lange hat der Nutzer dafür gebraucht? Ist das zufriedenstellend für den Endkunden? Wie viel stetiger Trainingsaufwand muss aufgebracht werden, um den Chatbot zu warten? Was kostet die Software-Lizenz?

Nur bei gleichzeitig zufriedeneren Kunden und signifikanter Kostenersparnis kann sich ein Chatbot schließlich durchsetzen. Die Bots von Solvemate basieren etwa auf dem Ausschlussprinzip: Sie verwenden Multiple-Choice-Fragen, um das Problem eines Kunden einzugrenzen. Sobald der Chatbot genug Fragen gestellt hat, präsentiert er eine Antwort.

Dank Machine Learning können bereits Chatbots programmiert werden, die nicht bloß einen Großteil aller Anfragen in wenigen Sekunden beantworten, sondern so auch Zeit für Support-Agenten erkaufen, die sich den komplexeren Problemen widmen. Für Endkunden bedeutet das geringere Wartezeiten und schnellere Antworten – für Firmen dagegen geringere Kosten und einen Echtzeit-Kunden-Support, der den Namen auch verdient.

Bildquelle: Thinkstock/iStock

©2018Alle Rechte bei MEDIENHAUS Verlag GmbH

Unsere Website verwendet Cookies, um Ihnen den bestmöglichen Service zu bieten. Durch die weitere Nutzung der Seite stimmen Sie der Verwendung zu. Weitere Infos finden Sie in unserer Datenschutzerklärung.

ok