Keynote ai-zurich | Conversational AI im Einsatz

Mehr Leistung im Kundenservice, aber weniger Aufwand - geht das? Natürlich! Verschiedene Technologien wie Künstliche Intelligenzen und Chatbots helfen dabei, den Kundenservice zu verbessern und effizienter zu gestalten. Ob Kund:innen, Servicemitarbeiter:innen oder das gesamte Unternehmen: Jeder profitiert.

Unser CEO Matthias Meisdrock setzt den Fokus seiner Keynote bei ai-zurich auf genau dieses Thema. Anhand von verschiedenen Use Cases zeigen wir, wie man Prozesse im Kundenservice automatisieren kann. Im folgenden Artikel fassen wir den Vortrag für euch zusammen.

Das OMQ System

Wir bieten ein System, welches durch Künstliche Intelligenz Kundenanfragen schneller und produktiver beantwortet. Unsere Grundidee ist, dass dem System nur einmal beigebracht wird, wie eine Serviceanfrage zu beantworten ist und es danach die Verantwortung für den E-Mail-Bereich, Kontaktformulare, auf Serviceseiten, in CallCentern und in Chatbot- und Messenger-Systemen übernimmt.

Die Beantwortung erfolgt ab diesem Punkt automatisch und selbstständig. Durch unsere zentrale OMQ Wissensdatenbank werden Informationen auf allen Kanälen verfügbar gemacht, wobei garantiert wird, dass Antworten immer dieselbe Qualität haben. Außerdem sind die Antworten immer aktuell - manuelle Arbeit ist dafür nicht erforderlich. Auch unser Chatbot ist an die OMQ Wissensdatenbank gekoppelt.

Unsere Produkte im Überblick

OMQ Help

OMQ Help wird auf Hilfeseiten integriert und bringt Kunden anhand einer geführten Suche zur richtigen Lösung. Kund:innen geben Suchbegriffe ein und unser System sieht voraus, welcher nächste Suchbegriff theoretisch passend für die Suche sein kann. Passende Antworten werden in Echtzeit angezeigt, somit müssen die Kund:innen nicht ewig suchen, sondern bekommt sofort eine Lösung.

OMQ Contact

Mit der Anbindung an Kontaktformulare können Kund:innen ihre Anfragen im Kontaktformular eingeben und erhalten direkt passende Antworten, können diese anklicken und sich die Antwort durchlesen. Im Idealfall ist das Problem sofort gelöst und das Unternehmen bekommt keine zusätzliche Serviceanfrage, die beantwortet werden muss.

OMQ Assist

Wir integrieren uns in Systeme wie Zendesk, Freshdesk, Salesforce, OTRS, Dixa und Greyhound und setzen OMQ Assist in Servicecentern ein. Dabei bieten wir mit OMQ Assist ein Plugin, welches Servicemitarbeiter:innen nutzen können, um Kundenanfragen schneller und einfacher zu beantworten. Wird eine Kundenanfrage geöffnet erscheinen am Rand der Seite passende Antworten, auf die die Servicemitarbeiter:innen klicken und eine E-Mail zusammenstellen können, die sie schließlich abschicken ohne, dass überhaupt eine Zeile geschrieben werden musste. Außerdem muss nirgendwo nach einer Antwort gesucht werden, denn diese werden per Klick zusammengestellt.

OMQ Reply

OMQ Reply geht noch einen Schritt weiter. Wenn sich das System bei der Analyse sicher ist, dass es Kundenanfragen automatisch beantworten kann, wird automatisch eine E-Mail gesendet ohne, dass Servicemitarbeiter:innen involviert sind. Somit kann der Service noch stärker entlastet werden, weil überhaupt keine menschlichen Ressourcen mehr nötig sind.

OMQ Chatbot

Der OMQ Chatbot kann in Systeme wie Userlike integriert werden und dann im Chat auf der Webseite und Messengern wie WhatsApp und Facebook Messenger Kundenanfragen automatisch im Chatdialog beantworten.

Unsere Erfahrungen und Kunden

Wir helfen Unternehmen wie Tchibo, Norma, ETH Zürich, DB, Trade Republic und Mister Spex dabei, ihren Kundenservice schneller und effizienter zu gestalten. Wir wollen dabei unsere Erfahrungen in den Bereichen E-Commerce, Transport, Versicherungen, Banken, Industrie und öffentliche Einrichtungen teilen, um den Kundenservice zu verbessern. Durch verschiedene Kundenprojekte haben wir deshalb bestimmte Use Cases erstellt.

Häufig auftretende Fragen mit dem Chatbot beantworten

Chatbots können dafür genutzt werden, häufig auftretende Fragen automatisch zu beantworten. Ein klassisches Beispiel dafür ist, dass jemand sein Passwort vergessen hat. Im Freitextfeld wird eine Frage eingegeben, welche der Chatbot analysiert. Er findet heraus, was die Intention des Kunden ist und kann automatisch eine Antwort vorschlagen. In diesem Fall wäre die Antwort, dass der Kunde ein neues Passwort erstellen kann, indem er auf einen Link klickt.

Andere Anfragen in diesem Bereich sind zum Beispiel:

• An- oder Abmeldung von einem Newsletter
• Fragen zu Lieferzeiten
• Fehlermeldungen

Alle Fragen, die zum Beispiel schon im FAQ vorkommen, sind mit dem Chatbot leichter zugänglich.

Einfache Weiterleitung an Servicemitarbeiter:innen

Der Chatbot nimmt den Namen und die E-Mail Adresse der Kund:innen schon während des Chatgesprächs auf und sieht nach, in welchen Bereich die Anfrage passt. Dabei lässt er sich die Anfrage vom Kunden beschreiben. Wenn dann Servicemitarbeiter:innen mit den Kund:innen verbunden werden, sind schon alle Informationen da, die benötigt werden.

Er kann den Kunden mit Namen ansprechen, hat seine E-Mail Adresse und kennt die Anfrage schon. Außerdem kann er besser bewerten, wie die Serviceanfrage zu erledigen ist. Durch dieses Routing bekommt ein Experte den Fall.

Use Case 1: E-Commerce

Im E-Commerce müssen viele Servicemitarbeiter:innen immer wieder dieselben Fragen beantworten. Es häufen sich Fragen zu Bestellungen, Reklamationen, Rückgabefristen, Zahlarten und so weiter. Der Kundenservice sollte den Kund:innen dabei im besten Fall an einen Laden erinnern, also eine enge Betreuung bieten. Das bedeutet aber gleichzeitig, dass der Service teurer wird, denn Agent:innen müssen bezahlt werden.

Die Lösung ist, dass einfache Fälle schon automatisch beantwortet werden können. Kund:innen könnten ihren Bestellstatus zum Beispiel bei einem Chatbot auf WhatsApp abfragen. Sie stellen eine Frage, bekommen sofort eine Antwort und werden aufgefordert, ihre Bestellnummer einzugeben. Als Verifikation geben sie zudem ihre E-Mail Adresse an. Dadurch erhalten sie einen Bestellstatus, zum Beispiel, dass ihr Paket in einem Paketshop abgegeben wurde und erhalten auch gleich eine Karte, die ihren Weg zum Paketshop beschreibt.

Die Daten der Kund:innen werden also abgefragt, an einen Server weitergeleitet und in eine Anfrage umgewandelt. Der Fall wird automatisiert, keine Mitarbeiter:innen sind involviert und die Kund:innen haben sofort eine Antwort und können direkt zum Shop gehen, um ihr Paket abzuholen.

Use Case 2: Transport

Im Bereich Transport haben wir Kund:innen, die z.B. Fahrräder, Autos oder Boote verleihen. In unserem Beispiel geht es um einen Bootsverleih. Normalerweise passiert ein Verleih auf die folgende Art: Man sucht im Internet nach einem Bootsverleih, findet einen und ruft dort an. Man validiert mit Mitarbeiter:innen, ob Boote in der passenden Größe und Preisklasse verfügbar sind und macht sich aus, wo das Boot abgeholt werden muss.

Das bedeutet: Große Mengen an Ressourcen werden verbraucht und der Mitarbeiter kann sich in der Zeit der Kommunikation nicht um die Boote oder andere wichtige Tätigkeiten kümmern. Dieser Prozess lässt sich durch eine Automatisierung vereinfachen und viele Unternehmen automatisieren ihren Verleih komplett.

Mit dem Chatbot sieht dieser Prozess folgendermaßen aus: Man kann Fragen wie zum Beispiel: “Wie lange kann ich ein Boot ausleihen?” stellen und bekommt daraufhin eine passende Antwort. Auf: “Ich will ein Boot mieten” könnte der Chatbot antworten: “In welchem Zeitraum?”, woraufhin Kund:innen einen Zeitraum angebenund schließlich nach der gewünschten Station und Personenzahl gefragt werden. Durch die eingegebenen Daten der Kund:innen stellt das System fest, dass theoretisch etwas verfügbar wäre und bietet an, eine Buchung vorzunehmen. Dafür benötigt es nur den Namen, die E-Mail-Adresse und die Telefonnummer der Kund:innen - danach kann die Buchung durchgeführt werden.

Durch den Chatbot wird die Anfrage an das System weitergeleitet und dieses fragt beim Ticketsystem des Unternehmens an, ob die Boote vermietbar sind. Die Daten der Kund:innen werden vom System validiert und an den Chatbot zurückgegeben. Dieser antwortet daraufhin im Chat, dass das Mieten durchgeführt wurde. Zum Schluss erhalten die Kund:innen noch eine Bestätigungsmail - alles ohne das Einschreiten von Mitarbeiter:innen.

Use Case 3: Personalwesen

Bei großen Unternehmen, die aufwendige Personalgewinnungsprozesse und verschiedene Jobausschreibungen auf internen Boards und Websites haben ist es schwer für Bewerber:innen, die passende Stelle zu finden. Es wird viel geredet und gesucht. Dabei können durch eine Job-Bot viele Teile für Kund:innen und das Unternehmen vereinfacht werden.

Bewerber:innen können dem Job-Bot verschiedene Fragen zum Unternehmen stellen und sich beraten lassen, wodurch sie einen ersten Eindruck bekommen. Außerdem können sie sich auch direkt bewerben, indem sie auf einen dafür vorgesehenen Knopf drücken. Danach wird gefragt, an welchem Standort die Person sich bewerben will und welches Einstiegslevel, also wie viel Berufserfahrung, vorhanden sind.

Der Job-Bot baut die Bewerbung zusammen und sucht, auf welcher Seite die Kund:innen sich bewerben können. Danach baut er eine URL zusammen, auf die geklickt werden kann, welche die Kund:innen direkt zur passenden Stellenausschreibung führt. Die Daten werden automatisch übertragen - somit ist der erste Beratungsprozess durch und die Bewerber:innen haben sich auf die passende Stelle beworben, wobei das Unternehmen keine Ressourcen verbraucht hat.

Use Case 4: Industrie

Während es im E-Commerce einfach ist, eine Reklamation durchzuführen, werden Industrieanlagen oft installiert oder mit einem aufwendigen Transport und hohen Kosten versendet. Ist etwas kaputt kann das Produkt nicht einfach so zurückgeschickt werden. Durch den komplizierten Transport kommen Mitarbeiter:innen eher vor Ort und lösen die Probleme dort. Das Problem dabei ist, dass durch E-Mails und Anrufe oft nicht geklärt werden kann, was genau das Problem ist. Deswegen kommen die Mitarbeiter:innen oft unvorbereitet vorbei und müssen aufwendige Nachbestellungen machen.

Durch den Chatbot werden die Fragen der Kund:innen beantwortet und Probleme wie z.B. Fehlercodes können direkt gelöst werden. Der Reklamationsprozess kann oft mit wenigen Nachfragen umgangen werden (“Welches Gerät?”, “Ist es angeschlossen?”) und dem Kunden können Lösungen gezeigt werden, indem angezeigt wird, wie etwas auszusehen hat bzw. welche Schalter gedrückt werden müssen. Wird ein Problem erkannt, bei dem eine Reklamation Sinn macht, werden die Daten des Unternehmens abgefragt und die Reklamation wird in die Wege geleitet. Danach bekommen die Servicemitarbeiter:innen schon einen detaillierten Report und wissen genau, was sie erwartet.

Use Case 5: Software

Unser Software-Fall fängt an, wie herkömmlich: Kund:innen melden ein Problem und der Service versucht herauszufinden, was dahinter steckt bzw. wie es verursacht wird und wie man es lösen kann. Wenn eine Software nicht funktioniert ist es oft so, dass Kund:innen den Fehlerzustand schlecht beschreibt und Mitarbeiter:innen immer wieder nachfragen und nachhaken müssen. Teilweise müssen für diesen Austausch 10-20 E-Mails hin und her geschrieben werden, um herauszufinden, was das eigentliche Problem der Kund:innen ist. Wenn das Softwareunternehmen einen Chatbot bietet, sind die Kund:innen in der Lage, Fragen zu stellen und direkte Antworten zu erhalten. Außerdem können sie beim Chatbot Fehlercodes abfragen - somit muss kein direkter E-Mail-Verkehr eingegangen werden, sondern die Frage löst sich automatisch.

Ein weiteres Beispiel ist, dass die Fragen der Kund:innen zu verschiedenen Themen, wie zur Aktivierung, beantwortet werden und die Software auf verschiedene Antworten reagieren kann. Auf “Ist die aktuelle Software installiert?” folgt zum Beispiel “Nein” und der Chatbot kann erklären, wie die neue Software installiert wird. Wenn die Aktivierung danach trotzdem fehlschlägt und den Kund:innen eine Fehlermeldung zu zum Beispiel unvollständigen Lizenzdaten angezeigt wird, kann der Chatbot erklären, dass die Kund:innen im Menüpunkt X und im Untermenüpunkt XY Änderungen vornehmen können. Gibt es danach immer noch eine Fehlermeldung, kann eine Serviceanfrage gestellt werden.

Die Servicemitarbeiter:innen erhalten alle Informationen, um den Fall zu bearbeiten und können diesen dann z.B. an die Entwicklungsabteilung weiterleiten, welche dann rausfinden kann, was das Problem ist. So wird ein effizienteres Arbeiten gewährleistet und die Kund:innen kommen schneller selbstständig zu einer Lösung oder sind in der Lage, das Problem so gut zu schildern, dass nur wenige E-Mails nötig sind, um es zu validieren.

Ein einfaches Muster

Unsere Use Cases bestehen aus 3 Teilen. Das System, welches auf der Website oder dem Messenger eingebaut ist, nimmt die Eingaben des Kunden entgegen. Danach bewertet der Server Kundenanfragen und Intentionen. Diese werden schließlich an den Connector weitergegeben, welcher die Daten übergibt und verarbeitet, um sie danach wieder an das System weiterzugeben.

Soll euer Kundenservice auch produktiver werden?

Wir helfen euch gerne dabei, euren Kundenservice so zu verbessern, dass sowohl eure Kund:innen als auch eure Mitarbeiter:innen entlastet und zufrieden sind. Dabei hilft nicht nur unser OMQ Chatbot, sondern auch unsere anderen Produkte, die alle an unsere OMQ Wissensdatenbank gekoppelt sind.

Wenn ihr mehr darüber wissen wollt, könnt ihr euch gerne bei uns melden oder eine Demo beantragen. Wir freuen uns auf euch! :)