Das Thema „Bots“ spielt eine grosse Rolle für den Self-Service. Klar ist, dass Bots ein enormes Einsparungspotential mit sich bringen. Das Risiko für die Kundenbeziehung ist jedoch enorm. Dieser Beitrag soll aufzeigen, welchen Anforderungen Bots genügen müssen, um zu einer hervorragenden Customer Experience beizutragen.
Customer Experience beschreibt die Summe aller Erlebnisse, die ein Kunde mit unserem Unternehmen macht. Dabei hängt die Bewertung der Wahrnehmung der Erlebnisse durch den Kunden nachgewiesenermassen von seiner Erwartungshaltung ab. Gerade im Kundenservice ist es daher wichtig zu verstehen, welchen Anspruch ein Kunde an eine Dienstleistung hat. Geht es um komplexe oder emotional aufgeladene Sachverhalte, die zwingend eine Beratung von Mensch zu Mensch erfordern oder sucht der Kunde lediglich ein rasche Lösung für ein vermeintlich einfaches Problem, wie eine Bestellung, eine Buchung, eine Adressänderung oder die Antwort auf seine Suche nach Produktinformationen? Gerade bei letzteren bietet sich die Lösung über einen Bot an.
Es stellt sich dabei die Frage, wie ein solcher Bot ausgestaltet sein muss, um einerseits die Bedürfnisse der Kundschaft zu erfüllen sowie andererseits einen besonders hohen Nutzen für das Unternehmen zu bieten. Im Rahmen eines Forschungsprojekts an der HSLU haben wir versucht, die dazu verfügbaren Studien, Forschungsartikel und Case Studies einmal zusammenzufassen und zu verdichten. Als Ergebnis dieser Untersuchung ergeben sich folgende Anforderungen an Bots vor dem Hintergrund des Anspruchs einer hohen Customer Experience:
- Dialogfähigkeit,
- Verfügbarkeit,
- Skalierbarkeit,
- Wartbarkeit und
- Geschwindigkeit.
Nun sollen in der Folge die Anforderungen an die Dialogfähigkeit in diesem Heft, die Anforderungen an die übrigen vier Dimensionen in der nächsten Ausgabe des CMM360 beschrieben werden.
Zunächst steht selbstverständlich die Dialogfähigkeit im Vordergrund der Betrachtung. Der Bot muss die Anliegen der Kundschaft gut verstehen, unabhängig davon, wie gut sich der Kunde ausdrücken kann. Dabei ist es wichtig, dass Chat- wie Voicebots lernfähig sind und auf Basis der bisherigen Dialoge im Kundenservice angelernt werden. Interessant für unser Forschungsteam war dabei, wie wenig Unternehmen heute bei der Botentwicklung auf bislang vorliegende Servicedialoge zurückgreifen können. So nutzen heute lediglich 16% aller Unternehmen Texterkennungstools im Kundenservice, um Kundenanliegen, die beispielsweise via email geäussert wurden zu erkennen und zu automatisieren, wie das Service-Excellence Cockpit 2018 zeigt. Alle anderen Unternehmen beginnen bei der Entwicklung von Bots quasi bei Null. Sie müssen dabei vermehrt auf menschliche Ressourcen zurückgreifen, die den Bot quasi manuell anlernen. Nehmen wir mal als Beispiel einen Bot, der Kunden bei der Reservation eines Hotelzimmers unterstützt. Ein ideales Einsatzfeld für einen Sprachbot, denn der Bot fragt, der Kunde antwortet. Auf die Frage: „Für wieviele Personen möchten Sie Hotelzimmer reservieren?“ erwartet der Bot eine Zahl als Antwort, bspw. „zwei“. Antwortet der Kunde: „für mich und meine Frau“ muss ein Mitarbeiter des Unternehmens diese Antwort abhören und als „zwei“ übersetzen. Ab sofort hat der Bot gelernt, dass „für mich und meine Frau“ „zwei“ bedeutet. Aber, was ist mit „für mich und meinen Hund“ oder „für mich und meine Familie“? Sind das auch „zwei“? Deutlich wird, dass das Training hin zu einer akzeptablen Dialogfähigkeit eine Sisyphusarbeit darstellt.
Lesen Sie alles über die weiteren Anforderungen an Bots vor dem Hintergrund des Anspruchs einer hohen Customer Experience in "Kollege Bot rockt gewaltig - Teil 2" in der kommenden cmm360 Ausgabe 03/2019, welche Anfang Juli erscheinen wird:
- Verfügbarkeit,
- Skalierbarkeit,
- Wartbarkeit und
- Geschwindigkeit.
Autor: Prof. Dr. Nils Hafner ist Professor an der Hochschule Luzern. Anfangs 2019 erschien bei Haufe sein Amazon Nr. 1 Bestseller «Die Kunst der Kundenbeziehung» in der zweiten Auflage.
