02.12.2016

So geht's: Wie man einen Chatbot für Service und Marketing aufsetzt

Wie setzt man einen funktionierenden und effizienten Bot im Customer Service und Marketing ein? Ein Sogeht's für Shops und Marken.

Microsofts Tay ist als selbstlernender Bot auf Twitter gescheitert: Schon nach wenigen Stunden entwickelte sich der Bot dank der Fütterung durch tausende von engagierten Trollen zu einem Hassbotschaften verbreitenden Ungetüm. Ein Marketing-Desaster.

Tay ist mittlerweile Geschichte. An den ersten Chatbot Eliza erinnert sich die ältere Netzgemeinde allerdings auch heute noch gerne: Der scriptbasierte Psychotherapie-Bot von Joseph Weizenbaum lieferte schon 1966 Antworten in einer Art und Weise, die viele Menschen dazu brachte, eine echte Konversation zu führen. Heute sind Bots ein Hype: als digitale Assistenten, als Prozessoptimierer und jüngst sogar als Meinungsbildner im politischen Diskurs im Vorfeld der kommenden Bundestagswahl.

Die Verfügbarkeit künstlicher Intelligenz aus der Cloud und das massive Wachstum der Chat-Plattformen wie Whatsapp und Facebook Messenger gelten als die Grundlage für den Siegeszug der gesprächigen Software-Roboter. Doch wie führt man einen funktionierenden und effizienten Bot erfolgreich ein?

Grundsätzlich lassen sich drei verschiedene Typen von Chatbots unterscheiden:

  1. Service Bots,
  2. Engagement Bots
    sowie
  3. Collaboration Bots

Letztere treten nicht mit einem Kunden oder Interessenten in direkten Kontakt, sondern optimieren die Abläufe im Social Media Team oder im Servicecenter. Sie kategorisieren Anfragen, routen diese an die richten Mitarbeiter und suchen in Wissensdatenbanken oder dem Social CRM nach hilfreichen Informationen für die jeweilige Antwort.

Der Service Bot führt den gesamten Kundendialog oder nimmt lediglich Anfragen entgegen, weist auf Wartezeiten hin, qualifiziert durch gezielte Rückfragen etwa nach der Kundennummer die Anfrage und übergibt den Dialog anschließend zur weiteren Bearbeitung an einen Agenten. Der Engagement Bot hingegen verschickt Geburtstagsglückwünsche, bietet Rabattaktionen aktiv an oder startet eine Zufriedenheitsbefragung nach dem eigentlichen Kontakt. Alle diese Bots sind eng verzahnt mit den Prozessen und Workflows im Servicecenter – sie übernehmen Teilprozesse und ihr Erfolg hängt ganz maßgeblich davon ab, wie gut sie mit den bestehenden Prozessen harmonieren.

Mensch und Maschine arbeiten zusammen

Neben der vollständig autonomen Dialogführung sind zwei weitere Einsatzfälle von Bots denkbar: Delegation und Eskalation. Bei der Delegation übernimmt der Bot einen Dialog vom Mitarbeiter genau dann, wenn es um die Eingabe oder Abfrage von Daten geht. Kontoinformationen erfassen kann der Bot fehlerfrei und sehr zuverlässig. Der Mensch kann sich in dieser Zeit schon wieder der nächsten Beratung widmen. Genau andersherum funktioniert das Prinzip der Eskalation. Hier beginnt und führt der Bot den Dialog so lange, bis ein Mitarbeiter den Dialog übernimmt. Eskalationspunkte sind erfahrungsgemäß auch für vollständig autonome Bots sinnvoll, um dem Kunden oder Interessenten die Möglichkeit zu bieten, zu einem echten Ansprechpartner zu wechseln, wenn es zu Verständigungsschwierigkeiten zwischen Bot und Kunde kommt.

Wie viel künstliche Intelligenz ist notwendig?

Künstliche Intelligenz gilt als Treiber des BotTrends. Methoden wie Natural Language Processing sind heute fertig konfiguriert in der Cloud verfügbar und preiswert zu haben. Die Verfügbarkeit der Technologie hat ihren Reiz und wer heute einen Bot bauen will, neigt schnell dazu, möglichst viel der neuen Techniken zu verwenden. Doch so viel Charme der Austausch des Menschen mit dem Bot in natürlicher Sprache auch hat, so umständlich ist das Tippen ganzer, frei formulierter Sätze in eine kleine SmartphoneTastatur. Künstliche Intelligenz sollte also (nur) dort zum Einsatz kommen, wo sie ihre Stärken auch wirklich ausspielen kann. Vielfach ist ein klar strukturierter Prozess mit einfachen Abfragen für den User schneller und einfacher zu durchlaufen, als der echte, sprachliche Dialog mit der Maschine. In der Praxis hat sich vielmehr ein 80/20Prinzip durchgesetzt: 80 Prozent der Fälle löst der Bot, die komplexen 20 Prozent werden weiterhin zu einem Mitarbeiter geroutet so ist der Bot schnell einsatzfähig und das gesamte Projekt bleibt schlank und effizient.

In fünf Schritten zum Bot

Einige Punkte markieren den Weg einer erfolgreichen Bot-Einführung. Es gilt, den Dialog zu planen, den Bot zu entwickeln und umzusetzen sowie ihn schließlich erfolgreich in Betrieb zu nehmen. 

  1. Ziel-Dialog modellieren
    Vor der Technik steht das Konzept: In dieser Phase wird der Dialog manuell durchgeführt und dokumentiert. In diesem Zeitraum der Modellierung werden viele Varianten des Dialogs erfasst. Diese Dokumentation ist dann die Grundlage für die Entscheidung, welche der Varianten automatisiert werden soll. Alle anderen Varianten können später vom Bot eskaliert werden so bleibt die Customer Experience hoch. Auch die wesentlichen Kennzahlen und die Sprachen, in denen der Dialog später geführt werden soll, werden an dieser Stelle des Projekts bestimmt.
  2. Einbindung in die Serviceprozesse
    Autonomie, Delegation oder Eskalation diese Entscheidung steht nun an. In der Praxis wird meist eine Mischform gewählt, um die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine möglichst effizient und die Usability für den Nutzer möglichst optimal zu gestalten. Wichtig ist nicht nur die Einbindung in die bestehenden Serviceprozesse, sondern auch die Auswahl der Mitarbeiter oder Mitarbeitergruppen, die schließlich mit dem Bot zusammenarbeiten werden.
  3. Softwareauswahl und BotKonfiguration
    Führende Lösungen für Customer Engagement wie BIG CONNECT bringen bereits umfangreiche Bibliotheken von vorkonfigurierten Bots mit, die sich dann mit wenig Aufwand an die jeweiligen Projekterfordernisse anpassen lassen. Aber auch bei einer individuellen Entwicklung wird in diesem dritten Schritt festgelegt, wie der Dialogverlauf im Detail aussieht, welche Kriterien den Dialog beginnen und welche den Dialog beenden lassen. All dies wird in der Konfiguration des Bots niedergelegt.
  4. Bot Testing und Deployment
    Nach ausführlichen internen Tests wird der Bot schließlich in den LiveBetrieb auf den verschiedenen Kanälen entlassen. Wichtig ist hier die präzise Definition der Aktivierungskriterien: Reagiert der Bot auf öffentliche oder private Nachrichten in Social Media? Oder: Antwortet der Bot auf öffentliche Anfragen öffentlich oder lieber privat? Hier gilt es, die Gepflogenheiten des jeweiligen Kanals zu berücksichtigen.
  5. Überwachung, Intervention und Optimierung
    Das kontinuierliche Reporting erfasst nicht nur die wichtigsten Kennzahlen, die Auskunft darüber geben, wie hoch die Zahl der planmäßig verlaufenen oder die der abgebrochenen Dialoge ist. Gerade zu Beginn des Bot-Einsatzes empfiehlt sich eine enge Überwachung der Dialogqualität. Im Zweifel können einzelne Dialoge übernommen und einem Mitarbeiter zugewiesen werden. Dann ist ausreichend Gelegenheit, die Konfiguration zu modifizieren.

Drei Tipps können darüberhinaus helfen, einen Bot erfolgreich auch entgegen erster Hürden und Fallstricke zu implementieren.

Erster Tipp: Machen! Konzeptpapiere sind geduldig. Ob ein Bot funktioniert, zeigt erst die Praxis. Daher empfiehlt sich ein schlankes Pilotprojekt, das schnell zeigt, ob die Zielgruppe einen Bot annimmt.

Zweiter Tipp: Es geht um den Business Case! Ein Bot ist zwar modern, aber kein Selbstzweck. Wer einen Bot entwickelt, muss sich klar sein über zu bearbeitende Mengengerüste und den möglichen Automatisierungsgrad. Nur dann ist ein Bot wirtschaftlich effizient.

Dritter Tipp: Alle Kanäle beachten! Der Nutzer will ein einheitliches Erlebnis über alle Kanäle das setzt voraus, dass der Bot allen organisatorischen, technischen und rechtlichen Anforderungen in jedem Kanal gerecht wird.

 

[Autor]

Thomas Wilde

Dr. Thomas Wilde ist Entrepreneur und Dozent sowie seit 2011 als Geschäftsführer der BIG Social Media GmbH tätig. Sein Tätigkeitsschwerpunkt liegt auf Digitaler Transformation, insbesondere auf Softwarelösungen für Marketing und Service in Social Media, E-Commerce, Messaging-Plattformen und Communities.



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