Quadratur des Kreises: Was Chatbots in der Praxis taugen

Kundenservice ist im Onlinehandel ein zweischneidiges Schwert. Einerseits ist es ein hervorragendes Mittel, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Andererseits ein erheblicher Kostenfaktor. Eine kluge Automatisierung kann beide Enden zusammenführen und einen goldenen Mittelweg öffnen.

Einen ersten Ansatz bietet dabei ein regelmäßiges Reporting. Wenn im Zuge dessen auffällt, dass immer wiederkehrende und gleich zu beantwortende Fragen oder auch lange Wartezeiten durch Überlastung der Supportmitarbeiter auftreten, kann der Einsatz eines automatisierten Antwortsystems eine Überlegung wert sein. Das gilt für den E-Mail-Kanal genauso wie für das Telefon oder Chat. Das zugrundeliegende Prinzip dahinter ist im Service längst bekannt. So setzt die EMail-Kommunikation beispielsweise längst auf vorgefertigte Antworten oder Textbausteine. Meist arbeiten diese dem Agenten jedoch nur zu.

Checkbox Bot-Implementierung
Technische Voraussetzungen
Wissensdatenbank und Bot müssen aufeinander abgestimmt sein. Jeder Artikel der Wissensdatenbank sollte sich mit einer Kernfrage beschäftigen. Sinnvolle Schlagworte.
Entscheidungsbeteiligte
Chief Executive Officer (CEO) Chief Information Officer (CIO) Chief Digital Officer (CDO) Fachabteilungsleiter Online/Kundenservice
Wer leitet die Implementierung?
Chief Information Officer (CIO) Businessentscheider
Benötigte Ressourcen / Materialien
Artikel in der Wissensdatenbank als Antworten zu Anfragethemen. Vorarbeit, Verschlagwortung und Pflege notwendig.
Benötigte Zeit für eine Implementierung
Wenn die Artikel bereits aufbereitet sind, kann der Answer Bot kurzfristig implementiert werden.
Benötigtes Budget
Wissensdatenbank (Software): etwa 15 Euro pro Monat und Serviceagent. Der Answer Bot: pro gelöster Anfrage ca. ein Euro.
Welchen Kanal bedient der Bot?
Der Answer Bot greift auf Ticketformulare, E-Mails oder Widgets (mobile und soziale) zu.
Zu beachtende Stolpersteine
Die Qualität der Artikel und die Verstichwortung der Anfragethemen und Antworten.

Sieht ein Onlinehändler Optimierungsbedarf bei seinem Kundensupport, steht er vor der Option, entweder weitere Supportmitarbeiter einzustellen oder ein automatisiertes Antwortsystem einzubinden, zum Beispiel in Form eines Bots. Die Einstellung weiterer Supportmitarbeiter ist die kostenintensivere Lösung. Dafür bleibt die Servicequalität aber wie gewohnt oder steigt sogar, da die Last auf mehr Schultern verteilt wird. Der Agent kann komplexe wie auch einfache Fragen zuverlässig beantworten und die Kunden persönlich betreuen.

Verglichen damit ist ein Bot - die Implementierungskosten einmal außer Acht gelassen - die wesentlich kostengünstigere Variante. Die automatische Antwortinstanz kann häufig wiederkehrende, einfache Fragen, beispielsweise zu Produktverfügbarkeit oder Lieferzeit, erfassen und per Zugriff auf eine zentrale Wissensdatenbank dem Kunden schnell und zuverlässig hilfreiche Antworten liefern.

Dazu muss er allerdings zunächst einmal in der Lage sein, die Sprache und Vorgänge zu verstehen, die er bedienen soll. Dem Bot müssen hierfür - genau wie dem echten Mitarbeiter - die gesammelten Daten aus allen Kanälen des Kundenservice, aus dem Kundenmanagementsystem und aus der Warenwirtschaft zur Verfügung stehen, damit er die passende Antwort zur Frage liefern kann. Im Ergebnis steht dann ein sogenannter "Answer Bot", also ein automatisiertes Antwortsystem, das dem Kunden Antworten zur gestellten Frage, ausgewählt nach Relevanz, anbietet.

Findet der Kunde die richtige Antwort, kann er sich damit selbst weiterhelfen und die Anfrage erscheint erst gar nicht bei einem menschlichen Supportmitarbeiter. Ein Bot braucht für seine bestmögliche Auswahl der Antworten eine entsprechend vorbereitete und strukturierte Wissensdatenbank. Liegen die Daten passend strukturiert vor, ist der Answer Bot in kürzester Zeit voll einsatzbereit.

Mensch oder Maschine?

Bei einer Supportanfrage hasst der Kunde nichts mehr als lange Warteschleifen und wiederholtes Angeben der Kundennummer oder seines Anliegens. Kundenservice per Telefonhotline funktionierte bis dato so, dass die Agenten, wo immer möglich, durch festgelegte und vorformulierte Antwortpfade geleitet wurden. Beim Kundenservice, der per Answer Bot unterstützt wird, reagiert dieser auf Standardfragen mit als hilfreich eingestuften Antworten, aus denen der Kunde selbst die für ihn am besten geeignete auswählt. Der Kunde erhält so nahezu in Echtzeit die gewünschte Antwort. Ist dem Kunden zufriedenstellend geholfen, erscheint die Anfrage gar nicht in den Tickets der "echten" Supportmitarbeiter, diese bleiben für komplexere Anliegen frei und treten vor allem als Experten auf.

Wird der Answer Bot für ständig wiederkehrende, vordefinierte Anfragen mit Standardantworten eingesetzt, wird er zur sinnvollen Unterstützung für die echten Servicemitarbeiter. Kundenanfragen werden schneller und effizienter gelöst. Die positive Ticketanzahl kann erhöht werden, wenn Mensch und Bot parallel arbeiten. Der Answer Bot greift die einfachen Fragen ab, der Mensch tritt als Experte für die komplexen Anliegen auf und hat für diese mehr Zeit zur Verfügung. Ziel eines Bots ist es nicht, den Mitarbeiter zu ersetzen, sondern zu unterstützen.

Der Answer Bot schlägt relevante Artikel als Antwort auf die Anfrage vor. Stuft der Kunde die Antwort als hilfreich ein, gilt die Anfrage als gelöst. Der Bot lernt aus den Reaktionen und Bewertungen der Anwender. Zudem können Agenten die Datenqualität in jeder Anfrage separat bewerten. Auf diese Weise wird Answer Bot selbstlernend immer präziser.

Checkbox Bot-Einsatz
Reagiert Mensch oder Maschine?
Der Anfragende entscheidet selbst, ob die vorgeschlagenen Antworten ausreichend sind oder ob ein Supportmitarbeiter eingeschaltet werden soll.
Was, wenn der Bot falsch reagiert?
Der Bot kann nicht falsch reagieren, sondern lediglich weniger passende Artikel vorschlagen. Der Bot lernt aus dem Feedback, das er vom Nutzer erhält.

Symbiose statt reiner Automatisierung

Nur - wie reagieren die Kunden auf einen Bot? Akzeptieren sie, dass ihre Anfrage nicht von einem Menschen beantwortet wird? Oder riskiert der Händler diejenigen Kunden zu verprellen, die bisher eine persönliche Betreuung gewohnt waren? Der Answer Bot steigt bei Standardanfragen nahezu in Echtzeit ein, bevor ein menschlicher Supportmitarbeiter die Anfrage zu Gesicht bekommt. Dem Kunden wird quasi sofort Hilfe zur Selbsthilfe angeboten, in Form von Antwortartikeln, die bislang auf diese Frage als hilfreich wahrgenommen wurden. Findet der Kunde aber keine passende Antwort für sich oder möchte doch die menschliche Unterstützung bekommen, so kann er dies über den Bot kundtun und wird sofort zum echten Serviceagenten weitergeleitet. Eine ausschließliche Supportbetreuung über den Answer Bot ist demnach nicht sinnvoll, eine Hybridkombination aus Bot mit menschlichem Rückhalt für komplexe Anfragen und Kunden mit persönlichem Kontaktwunsch macht Sinn.

Sucht ein Kunde zum Beispiel im Onlineshop für Smartphones nach Displayschutzfolie, so kann der Answer Bot auf die Frage, welche die richtige Größe für das gesuchte Modell ist, den passenden Artikel zuverlässig angeben. Fragt der Kunde aber, ob eine Reparatur seines gesprungenen Smartphone-Displays möglich und rentabel ist, so ist die Beantwortung möglicherweise zu komplex - der Bot findet keinen passenden Artikel und der echte Mitarbeiter übernimmt die Anfrage.

Ohne Daten geht nichts

Grundvoraussetzung für einen gut funktionierenden Bot ist der Zugriff auf die bereits genannte zentrale Wissensdatenbank für Wissensmanagement, Kundendaten und Produktinformationen. Der Answer Bot analysiert die Anfragen und bezieht seine Antwortvorschläge aus den Artikeln in der Datenbank. Jede Kundeninteraktion mit Bot und Supportmitarbeiter liefert neue Informationen, welche dem dahinter liegenden System die Möglichkeit geben zu lernen (Machine Learning). Die Maschine lernt beispielsweise, dass Antworten, die ausgespielt werden und direkt positives Feedback bekommen, eine größere Relevanz haben als andere Antwortvorschläge. So verstärkt das System durch jede Interaktion die Relevanzgewichtung des ausgespielten Wissens und wird so zu einem selbstlernenden Mechanismus, der dem Kunden schnell Hilfe bietet.

In der Praxis - kann jeder Bot?

Bevor sich ein Onlinehändler für oder gegen den Einsatz eines Bots im Kundensupport entscheidet, gilt es folgende Fragen zu klären:

• Existiert eine gut strukturierte und aktuelle Wissensdatenbank?
  
• Sind mehr als die Hälfte der Supportanfragen wiederkehrend und einfach zu beantworten?
  
• Auf welchen Kanälen findet der Kundensupport statt?
  
• Wie ticken meine Kunden? Legen sie Wert auf persönliche Betreuung oder sind sie aufgeschlossen gegenüber neuen Technologien?

Checkbox Bot-Implementierung
Wie lernt der Bot?
Der Bot lernt aus den Kundenbewertungen.
Wieviel Zeit kostet die Pflege?
Eine gut gepflegte Wissensdatenbank ist das A und O des Bots.
Erkennt der Bot Gefühle?
Bots können momentan nicht auf menschliche Gefühle reagieren. Bei Verärgerung können sie an Menschen weiterleiten.

Grundvoraussetzung ist eine gut angelegte und immer aktuelle Datenbank für Kundendaten und Produktinformationen. Eine Kundenservicesoftware, die mit den entsprechenden Funktionen für Bots und Machine Learning erweitert werden kann, liefert die technische Voraussetzung für den Einsatz der Technologien und ist schnell implementiert.

Folgende Beispielrechnung verdeutlicht den Nutzen: Von 100 Anfragen werden sechs vom Answer Bot gelöst. Das führt bei einer mittleren Lösungszeit eines Tickets von gut 22 Stunden zu einer Zeitersparnis von mehr als 130 Stunden, die die Servicemitarbeiter in komplexe Betreuung investieren können.

Stufenweise Einführung

Es kann auch sinnvoll sein, Bots zunächst erst in Pilotprojekten bei einem Teil der Kunden einzusetzen, um die Resonanz und die Zufriedenheit der Kunden auszuwerten. Das Unternehmen sollte sich langsam vortasten, selbst Schritt für Schritt dazulernen und den Einsatz bei Erfolg erweitern.

Die Rolle der echten Servicemitarbeiter wird sich schrittweise verändern. Sie treten neben dem Bot als Experten bei komplexen Anfragen und bei schwierigen Situationen auf. Ihre Art der Kommunikation verändert sich damit mit. Das Serviceteam sollte allerdings vorbereitet und geschult werden, damit die Arbeitsabläufe intern wie auch im Kundenkontakt trainiert sind. Im Hybrideinsatz mit dem Bot müssen Servicemitarbeiter im richtigen Moment einspringen, um die Kundenzufriedenheit nicht zu gefährden.

---

iBusiness-Autor Björn Bauer ist Senior Solutions Consultant EMEA bei Zendesk  .