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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!
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:
Cognigy - Conversational Automation & Voice 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.
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:
Es liegt auf der Hand, dass Conversational AI zu mehr Kunden-Empowerment führt. Darüber hinaus bietet es folgende Mehrwerte:
Da Conversational AI ohne menschlichen Support funktioniert, kann sie rund um die Uhr arbeiten. Das ist quasi sofort möglich und führt zu einer Steigerung der Lead-Conversation-Rates um bis zu 700 Prozent. Und das ist nur die Spitze des Eisbergs. Schnelle Reaktionszeiten führen natürlich auch zu mehr Kundenzufriedenheit und minimieren negative Erfahrungen, die vor allem durch lange Wartezeiten entstehen. Das führt wiederum zu einer positiven Markenwahrnehmung und zu einer Reputationssteigerung.
Welche Sache nervt Kunden am meisten? In der Warteschleife hängen. Mit einem schlecht organisierten Kundenkommunikationssystem kann es selbst bei einfachen Anfragen zu stundenlangen Wartezeiten kommen. Das ist der Hauptgrund, warum die meisten Kunden heutzutage Live-Chat-Funktionen auf Websites erwarten. Schon jetzt präferieren 30 Prozent von Ihnen den Live-Chat gegenüber Telefonanrufen.
Seien wir ehrlich: Niemand mag es mit Bots zu sprechen oder an sie weiterverwiesen zu werden. Conversational AI ändert das durch die Nachahmung menschlicher Konversationen und durch die Bereitstellung von interaktionsfreudigeren Umgebungen. Das führt zu einer verbesserten Kundenbindung und Geschäftswachstum.
Von Menschen betriebene Call Center haben immer das Problem der eingeschränkten Skalierbarkeit. Der Einsatz zusätzlicher Agenten ist ressourcenintensiv und fordert auch Zeit. Conversational AI löst diese Probleme und kann große Mengen an Kundeninteraktionen bewältigen, ohne dass die Personalkosten steigen. Darüber hinaus schaffen sie menschlichen Agenten Freiräume, damit sich diese auf Aufgaben mit höherer Priorität konzentrieren können.
Stellen Sie sich vor, Sie sind ein Support-Mitarbeiter, der über mehrere Plattformen hinweg mit seinen Kunden kommuniziert. Was passiert, wenn ein Kunde eine Konversation auf der einen Plattform abbricht und sie auf einer anderen fortführen möchte? Sie müssten immer wieder dieselben Nachfragen stellen und würden beim Versuch, wichtige Kundeninformationen zu erhalten und mit einander zu verknüpfen, scheitern. Außerdem bestünde die Gefahr, dass Kunden bei anderen Agenten landen und ihr Problem immer wieder schildern müssen. Intelligente KI-Chatbots können Konversationen mit relevanten Kundendaten verknüpfen. Das bedeutet, dass sie unter Umständen leicht erkennen können, ob sie mit wiederkehrenden oder neuen Kunden kommunizieren.
Conversational AI Bots unterscheiden sich durch folgende Faktoren deutlich von einfachen FAQ-Bots:
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.
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.:
Erstellen Sie im Handumdrehen qualitativ hochwertige virtuelle Agenten in großem Stil - ohne auch nur eine Zeile Code zu schreiben!
Diese Kernfunktionen sollte Ihre Conversational AI Plattform haben:
Sie sollten in der Lage sein, Kundeninteraktionen über führende Chat- und Voice-Funktionen zu automatisieren, so dass Sie mehrere Konversationen in einer benutzerfreundlichen Oberfläche verwalten können. Das umfasst:
Virtuelle Agenten benötigen Zugriff auf ein Unternehmenssystem (bevorzugt CRM oder ERP), das Folgendes bietet:
Verfügbar als SaaS oder auf Ihren eigenen Servern und wie geschaffen für eine tiefgreifende Integration in Ihre IT-Infrastruktur.
Ihr Anbieter sollte über weitreichende Kenntnisse zur technischen Integration verfügen und den besten Support in der Branche bieten. Das ist am ehesten durch starke Partnerschaften mit Anbietern erreichbar, die sich auf CPaaS, Contact Center-Technologie, Robotic Process Automation (RPA), intelligente Automatisierung, Agent Assist-Lösungen und Omnichannel Engagement spezialisiert haben. Anbieter, die in einem (globalen) Implementierungspartner-Ökosystem arbeiten, sind wünschenswert. Sie verfügen über die entsprechenden Ressourcen und das Fachwissen, um den nötigen Support bei der Implementierung und weitere Dienstleistungen wie Strategieberatung, System-Verwaltung und Testing bieten zu können.
Der Zugang zu branchenführenden Conversational AI Experten kann helfen, Ihre "Time-to-Market" zu beschleunigen, Ihre internen Teams zu schulen und zu unterstützen und die Strategie zur Einführung von Conversational AI in Ihrem Unternehmen auszurollen.
Erstellen Sie im Handumdrehen qualitativ hochwertige virtuelle Agenten in großem Stil - ohne auch nur eine Zeile Code zu schreiben!
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.
Automation hat die Grenzen des Machbaren immer weiter verschoben und ist zu einem wichtigen Bestandteil von Unternehmensstrategien geworden. Jeder Konversationsprozess, der in der Theorie automatisiert werden kann, wird gerade erkundet.
Und Statistiken untermauern das!
Diese Aufgabe kann herausfordernd sein, denn Sie brauchen dazu einen ganzheitlichen Überblick, was realisierbar ist und was nicht. Folgende Checkliste soll Ihnen dabei helfen, Ihr CoE so wettbewerbsfähig zu machen, dass Sie damit die größtmöglichen Mehrwerte in Ihrem Unternehmen schaffen können.
Die Verschmelzung von Conversational AI und intelligenter Automation schafft eine beispiellose Anzahl neuer Möglichkeiten im Kundenservice. In ähnlicher Weise schafft das Zusammenspiel von Conversational AI und intelligenter Automation ein umfassendes Omnichannel-Erlebnis, das einen reaktionsschnelleren und personalisierten Kundenservice ermöglicht.
Nun stellt sich die Frage, wie sich die Lücke zwischen Conversational AI und intelligenter Automation am besten schließen lässt. Die Antwort liegt im effizienten Handling der folgenden Schlüsselfaktoren:
Stellen Sie sicher, dass Sie sowohl interne als auch kundenorientierte Prozesse verschlanken und, wenn möglich, automatisieren. Die Verknüpfung Ihrer Backend-Systeme mit Funktionen, die auf Kunden ausgerichtet sind, führt zu einer höheren Wertschöpfung.
Die meisten Unternehmen haben bereits einen Enterprise Service Bus (ESB), Robotic Process Automation (RPA) oder Business Process Management (BPM) im Einsatz. Durch Conversational Automation können Sie die Interaktion mit Ihren Usern durch native Prozessautomation auf das nächste Level heben.
Mit einem offenen Integrations-Framework können Sie bestehende Integrationen für Kofax, Automation Anywhere, UiPath, BluePrism, SAP und viele mehr nutzen. Sie können noch einen Schritt weiter gehen, indem Sie mehr Insights zulassen und Ihre eigenen Integrationen mit einem Open-Source-Framework erstellen. Damit lassen sie die Systeme Ihrer Wahl noch besser verbinden.
Eine gute Einstiegsstrategie zur Nutzung von Conversational AI ist die Erstellung eines einfachen FAQ-Bots (oder eines virtuellen Assistenten). Tasten Sie sich dann Schritt für Schritt in Richtung Automation von Konversationen und Transaktionen vor. Lernen Sie auf dem Weg und bauen Sie reproduzierbare Prozesse auf, mit denen Sie neue KI-Projekte in Ihrem Unternehmen anstoßen können. So machen Sie Ihre Prozesse skalierbar, wenn Ihr Unternehmen wächst.
Versuchen Sie, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die auf dem Verhalten der User basieren. Es zahlt sich aus (sowohl kurz- als auch langfristig), zu verstehen, was den Usern schwerfällt und gleichzeitig die größten Bedenken mit Hilfe von KI-Analysen auszuräumen.
Schließen Sie die Lücke zwischen folgenden Systemen: Dem intelligenten Automation Stack, Enterprise Service Bus (ESB), Robotic Process Automation (RPA), Business Process Management (BPM) und OCR. So können Sie reibungslose, auf Kunden ausgerichtete Automationsprozesse schaffen, die dazu beitragen, Ihr Omnichannel-Erlebnis zu verbessern und die Geschwindigkeit und Personalisierung Ihres Kundenservices zu steigern.
Normalerweise beginnt es so:
Die ersten Berührungspunkte mit Conversational AI im Unternehmen entstehen oft dadurch, dass ein paar Entwickler mit Google Dialogflow oder IBM Watson arbeiten. Oder sie experimentieren mit einem Open-Source-Technologie-Stack für Natural Language Processing wie RASA NLU. Es dauert nicht lange, bis sie herausfinden, dass es für die Nutzung von virtuellen Assistenten mehr braucht also Natural Language Understanding und Intent-Mapping.
Vielmehr werden ein Dialog-Design, Schnittstellen zu Systemen im Unternehmen und weitere Implementierungen benötigt. Entwickler beginnen also damit, APIs und zusätzliche Komponenten zu schreiben, um die NLU-Dienste mit dem Rest des Unternehmens verbinden zu können.
Damit ein Conversational AI Projekt in Betrieb genommen werden kann, ist außerdem eine rechtliche Prüfung notwendig. Konkret bedeutet das, dass die Rechtsabteilung unter anderem folgende Fragen beantworten muss:
Um den Erfolg zu gewährleisten ist es wichtig, dass sowohl Entwickler, als auch die administrative Seite diese Fragen berücksichtigen. Gleichzeitig sollte vermieden werden, eine Individuallösung zu entwickeln, die nur von wenigen Entwicklern verstanden wird.
So oder so erfordert jede Initiative zur digitalen Transformation eine effiziente Zusammenarbeit. Nur so kann Conversational AI über mehrere Projekte, Abteilungen, Regionen und Sprachen hinweg eingesetzt werden.
Conversational AI ist ein nützliches Werkzeug zur Optimierung von Vertrieb und Kundensupport. Eine gute Website sollte dem Kunden nicht nur relevante Informationen liefern, sondern ihn auch durch einen konsequent auf Conversions ausgerichteten Funnel schicken.
Und genau hier kommen virtuelle Assistenten ins Spiel: Sie sind in die Website integriert und helfen den Kunden, Informationen zu finden, Angebote zu vergleichen und Waren zu kaufen. Anstatt Suchfunktionen zu bemühen, können Kunden einfach sprechen oder eintippen, was sie brauchen, und die Conversational AI-Technologie kümmert sich um den Rest.
Sogar Bestandkunden erhalten so jederzeit Zugang zu Informationen und Unterstützung. Zum Beispiel können sie ganz einfach auf ihre Kundendaten zugreifen oder Status-Updates anfordern, wenn sie sich in Ihre App einloggen, Ihre Facebook-Seite besuchen oder sich über Ihre Website anmelden.
Conversational AI kann auch Interaktionen wie die Einführung von Lieferanten, Angebote, Bestellungen, Rechnungen und Zahlungen optimieren. Während der Interaktion werden mit großer Wahrscheinlichkeit mehrere Fragen auftauchen:
Es ist zwar üblich, dass solche Fragen über persönliche Gespräche oder Anbieterportale abgewickelt werden, doch Letztere sind aufgrund mangelnder Funktionen oft umständlich zu bedienen. Conversational AI wird hier zu einer echten Alternative und bietet eine einfache Schnittstelle, um Fragen zu beantworten und Bestellungen schnell abzuschließen. Menschliche Intervention wird dabei auf die komplexesten Sachverhalte beschränkt.
Conversational AI bietet auch auf Mitarbeiterebene einen großen Mehrwert und kann als IT-Helpdesk oder Anlaufstelle für HR eingesetzt werden. Häufige IT-Anfragen zu wiederkehrenden Themen wie Laptop-Support, Systemzugang und Passwortverwaltung können beantwortet werden. Anstatt ein umständlich zu bedienendes Ticketing-System zu verwenden, kann ein Chatbot die Mitarbeiter einbinden und sie durch viele wiederkehrende, alltägliche Prozesse zur Fehlerbehebung führen.
Dadurch können Techniker ihre wertvolle Aufmerksamkeit auf die Lösung komplexer Probleme richten, die ein persönliches Engagement erfordern. In ähnlicher Weise können HR-Anwendungen den Mitarbeitern helfen, alltägliche Aufgaben zu erledigen, wie z. B. Adressen zu ändern, Kontaktdaten zu aktualisieren und die "Paid-time-off“ (PTO) zu überprüfen - alles ohne menschliche Hilfe!
Konzeptionell betrachtet, ist Automation in jeder Situation möglich, in der ein Benutzer eine Frage stellt, die eine Wissensdatenbank beantworten kann. Conversational AI kann sich daher über verschiedene Interaktionen im Unternehmen erstrecken, eindeutige Antworten auf Probleme liefern und ist nicht nur auf Front-End-Konversationen wie die mit Kunden, Lieferanten und Mitarbeitern beschränkt.
Es ist an der Zeit, all dieses Wissen in die Praxis umzusetzen! Beginnen Sie mit der Erstellung qualitativ hochwertiger, skalierbarer virtueller Agenten - ohne auch nur eine Zeile Code zu schreiben!
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