Durch den digitalen Wandel sind Informationen heutzutage online jederzeit und schnell zur Hand. Genauso erwarten Kund:innen, dass ihre Kundenserviceanfragen über den Kommunikationskanal ihrer Wahl zuverlässig und schnell bearbeitet werden. Um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, hat Decathlon uns kontaktiert. Es stand fest, dass neue, digitale Support-Kanäle hermüssen, die:

• auf die Bedürfnisse ihrer Kund:innen abgestimmt sind
• das Service-Angebot sinnvoll erweitern
• skaliert werden können

Zusätzlich sollten die Agent:innen des Decathlon Contact-Centers vor allem in Peak-Zeiten bei sich wiederholenden Anfragen entlastet werden. Auf diese Weise könnten sich die Agent:innen auf komplexe oder sensible Anfragen konzentrieren und eine bessere Servicequalität bieten.

Um das Projekt umzusetzen, haben wir uns wieder mit der Conversational Platform Parloa zusammengetan, mit der wir die meisten unserer Conversational Projekte umsetzen. Durch die Zusammenarbeit mit Parloa konnten wir sicherstellen, dass Decathlon selbst in der Lage ist, Dialoge zu optimieren und zu erweitern.

Zunächst rollte Decathlon automatisierte Dialoge iterativ auf die Kanäle Messenger und Chat aus. Auf Basis der Nutzerinteraktionen wurden sukzessive FAQs ergänzt und weitere Funktionen geschaffen.

Um den Kundenservice aufs nächste Level zu heben, wünschte sich Decathlon als nächsten logischen Schritt die Erweiterung um den Kanal Telefon. Dafür haben wir mit Decathlon einen Phonebot von Grund auf neu konzipiert und entwickelt. Wir haben die Featurewünsche von Decathlon umgesetzt und mit dem Low-Code-Frontend von Parloa entsprechende Funktionen und Dialoge erstellt.

Das bestätigt auch Olivia Szpiech, Director of Customer Service bei Decathlon:

Um Chat-Widgets auf deiner Website einzubinden, benötigst du zunächst einen Anbieter, der eine Konversationsplattform bereitstellt. Das Einbinden des Widgets auf deiner Website erfolgt in der Regel über ein Skript, das du in den HTML-Code deiner Website einfügen kannst und das vom Anbieter bereitgestellt wird. Gerade komplexe Shopsysteme wie Shopware oder CMS wie Typo3 und Drupal bieten meistens bestehende Plugins an, welche die Integration erleichtern.

Der große Vorteil eines Plugins ist die nahtlose Integration, ohne dass du den Code bearbeiten musst. In der Regel ist dies ein sehr einfacher und schneller Prozess. Kennst du dich etwas mit Coden aus, sollte die erste Lösung auch kein Problem darstellen. Sollte es bei dir Probleme geben, arbeiten wir gerne mit deinem Entwicklerteam zusammen.

Während die Einbindung eines Chat-Widgets auf deiner Website viele Vorteile bietet, ist es wichtig, ein paar Dinge im Hinterkopf zu behalten:

• Soweit vorhanden sollte das Chat-Widget als Plugin für das verwendete Content Management System (CMS) eingebunden werden, um eine saubere Integration in die vorhandene Infrastruktur zu gewährleisten.
• Es ist ebenfalls wichtig, bestehende UI-Elemente und andere Faktoren zu berücksichtigen, damit das Chat-Widget nahtlos in die Seite eingebettet werden kann.
• Außerdem solltest du unbedingt darauf achten, DSGVO-konforme Anpassungen vorzunehmen, wie entsprechende Hinweise in den Cookie-Banner einzufügen oder die Datenschutzerklärung anzupassen.

Ein Chat-Tool bietet dir zahlreiche Möglichkeiten, um es auf deine Bedürfnisse und die der Nutzenden anzupassen.

Zusammenfassend bieten Chat-Widgets eine Menge Möglichkeiten für Individualisierung und Anpassung. Es lassen sich das Design der Elemente, die Ausspielungsart und die Inhalte anpassen, um eine bessere User Experience zu schaffen. Darüber hinaus ist es möglich, Nutzer proaktiv anzusprechen, was zu einer höheren Engagement-Rate führen kann. Ein Chatbot sorgt zusätzlich für eine 24/7-Erreichbarkeit und kann zusätzliche Servicekosten einsparen.

Klingt nach einem guten Plan? Melde dich gerne, wir conversational-AI-isieren auch deine Website!

In den vergangenen fünf Jahren haben wir dutzende Phonebots, Alexa Skills, Onsite Chatbots, Google Assistant Actions und WhatsApp Chatbots für die unterschiedlichsten Branchen, Unternehmen und Marken konzipiert und programmiert. Der Funktionsumfang in diesen Projekten variiert stark. Die Bandbreite der Conversational AI Use Cases ist groß: von Single Use Case Lösungen für zum Beispiel die Terminbuchung im Automobilhandel oder die Kundenbefragung in der Marktforschung via Phonebot oder WhatsApp Chatbot, bis hin zu großen Enterprise Projekten für Unternehmen wie Decathlon, Deutsche Glasfaser oder Home Shopping Europe, bei denen in der Regel gleich mehrere Bots in mehreren Kanälen zum Einsatz kommen. Hier sind wir zumeist langfristig von den Unternehmen damit betraut, die Conversational User Interfaces zu optimieren, das Training der NLU (Natural Language Understanding) durchzuführen und ganz neue Use Cases zu identifizieren und aufzubauen.  

All diese Projekte sind Ausprägungen von Conversational AI, also der Dialogautomatisierung mit Künstlicher Intelligenz. Als hochspezialisierte Agentur für Conversational AI hören wir eine Frage besonders häufig von unseren Auftraggeber:innen oder Interessierten: Was kostet die einmalige Umsetzung und der laufende Betrieb unserer Chatbots und Voicebots eigentlich?  

Die Antwort auf diese Frage fällt vor dem Hintergrund der oben beschriebenen Bandbreite in der Regel sehr schwer. Sofern der gewünschte Kanal und der Use Case bekannt sind, können wir zwar zumindest eine ganz grobe Einschätzung geben, aber selbst dann bleiben viele Fragen offen: Welche Systeme müssen angebunden werden? Wie kann diese Anbindung erfolgen? Können die Systeme die Anforderungen an den Use Case und den Kanal (z.B. in Bezug auf die Latenzzeiten) erfüllen? Wie soll das Errorhandling erfolgen? Welche besonderen Erfordernisse sind in Bezug auf IT-Security und Datenschutz zu beachten? Gibt es bereits eine Conversational Persona oder entwickeln wir diese im Rahmen des Projekts? Bei Phonebots: Können wir eine SIP-Trunk-Anbindung herstellen oder eine separates Phone Gateway verwenden?  

Wir könnten noch eine ganze Reihe weiterer Fragen hinzufügen. Es wird aber so schon deutlich, dass unsere Conversational AI Lösungen in Form von Chatbots und Voicebots hochintegrierte Maßanfertigungen und keine Stangenware in Form von Insellösungen sind. Wir arbeiten mit unterschiedlichen Technologiebausteinen, die wir individuell für Unternehmen gleich welcher Branche orchestrieren. Wenn ein Use Case Mehrwert stiftet, können wir ihn auch realisieren.  

Das wäre für uns als Agentur eher schlecht. Wir geben heute nur noch sogenannte Time & Material Angebote ab, bei denen wir auf Stunden bzw. Tagesbasis entlohnt werden und eine vorher definierte Vision im agilen Sinne realisieren. Wenn die Gesamtkosten für das Projekt schon vor dem Projektstart feststehen sollen und von uns ein Festpreis erwartet wird, buchen unsere Auftraggebenden mit CAIDAF zunächst die erste Projektphase. 

CAIDAF steht für Conversational AI Discovery and Framing und bringt zusammen, was für den Erfolg unserer Projekten zusammengebracht werden muss: Die Branchen- und Domänenexpertise unserer Auftraggeber:innen und unsere Conversational AI Expertise. Im Wesentlichen kommen dabei drei Komponenten zum Tragen: 

• Status Quo & Quo Vadis: Wir gewinnen im Kick off Call ein erstes Verständnis Eurer Vision, Eurer Kanallandschaft und – soweit bereits vorhanden – ersten relevanten Use Cases. Am Ende leiten wir gemeinsam die Conversational AI Zielsetzung ab. 
• Inspiration und Use Case Entwicklung: Wir geben Euch im Rahmen der CAIDAF Session einen Einblick in die Conversational AI Technologie um Potenziale und auch Grenzen einschätzen zu können. Anschließend gibt es einen Impuls bestehend aus verschiedenen Use Cases, die wir bereits für Eure Branche oder andere Branchen realisiert haben. Am Ende dieser Komponente steht in der Regel eine umfassende Sammlung von relevanten Use Cases. 
• Konzeption: Im letzten Schritt priorisieren wir die Use Cases und konzipieren die relevantesten für Euch aus der Kundenperspektive. Anschließend erfolgt der technische Feasibility-Check.  
• Auf Basis der CAIDAF Erkenntnisse wird ein Angebot zur Realisierung der ermittelten Use Cases sowie den fortlaufenden Betrieb des bzw. der Bots von uns erstellt – Zeitplan inklusive. 

Hast du schonmal mit einem Chatbot kommuniziert und ihn wieder geschlossen, ohne eine Antwort auf Deine Frage bekommen zu haben? Damit das nicht passiert und dein Bot eine positive Nutzerfahrung bietet, ist es wichtig, schon beim Chatbot Design bestimmte Punkte zu beachten.  

Bevor du dir die Frage stellst, wie man einen Chatbot designt, solltest du im Vorfeld klären: Welchen Mehrwert bietet der Bot deinen Nutzer:innen, und welche Pain Points beseitigt er? Und lohnt sich der Aufwand, einen Bot zu bauen, auch für Dich, gemessen daran, wie häufig bestimmte Features dann auch genutzt werden? 

• Chatbots im Kundenservice können Teile des First-Level-Supports übernehmen und sind zu jeder Tages- und Nachtzeit bereit für Fragen. So werden für die Anrufer:innen Wartezeiten am Telefon verkürzt und sie können am Telefon auch dann Antworten auf ihre Fragen bekommen, wenn keine menschlichen Berater:innen verfügbar sind. Aus Sicht des Kundenservice übernimmt der Bot die eher ‚langweiligen‘ Routineaufgaben und verkürzt beispielsweise durch das Aufnehmen einer Kundennummer die Dauer der Beratungsgespräche. 
• Chatbots im Sales und E-Commerce können spezifische Produktfragen schnell und ohne Umwege beantworten. Hier könnte beispielsweise eine natürlichsprachliche Produktsuche das Produktsortiment einfacher erschließen als im Webshop und der Bot könnte in der Funktion eines Beraters den Webshop ergänzen.  
• Messenger-Chatbots in der Gastronomie können Tischreservierungen entgegennehmen oder Fragen zu Öffnungszeiten sowie Allergenen oder Verfügbarkeiten von Speisen bei Unverträglichkeiten beantworten. Hier hat unser Kunde, das Restaurant, gar keinen telefonischen Kundenservice per se, weil das Restaurantpersonal natürlich hauptberuflich im Restaurantbetrieb beschäftigt ist. Ein Messenger-Bot kann die häufigsten Anfragen der Gäste gut selbst beantworten, und die restlichen Anfragen kann das Restaurantpersonal dann abarbeiten, wenn sie einen Moment Zeit haben. 

Die Einsatzmöglichkeiten von Chatbots sind sehr flexibel – mehr Ideen bekommst du hier. Was auch immer dein Chatbot für dich übernehmen soll, mach dir klar, welcher Mehrwert dadurch für deine Kund:innen entsteht. Denn letztendlich ist das die Voraussetzung dafür, dass der Bot wirklich (gerne) benutzt wird. 

Ein Chatbot ist oft der erste Kontaktpunkt zu deinen Kund:innen und somit ein Vertreter deiner Marke. Umso wichtiger ist es, dass der Bot konform zu deiner Marke auftritt und eine passende Persönlichkeit hat – die Chat Persona. Hier ein paar Beispiele: 

• FoVi, unser eigener Chatbot, begrüßt die Nutzer:innen mit einem freundlichen „Hallo! 👋“ und duzt sie. Er übernimmt die Gesprächsführung, indem er gezielt die benötigten Infos abfragt und ist dabei stets freundlich, aber nahbar. Er hat Humor und sieht sich zwar als Teil des Teams, spricht aber über das Team von Future of Voice (z.B. „Bitte bedenke, dass das Team dich nicht zurückrufen kann, wenn du keine Rufnummer hinterlässt”) als externer Dienstleister. 

• Der Chatbot, den wir für das Deutsche Rote Kreuz entwickelt haben, ist an die seriöse Wortwahl des DRK angelehnt. Deshalb siezt er sein Gegenüber, ist hilfsbereit und proaktiv.

Mehr zum Thema Chat Persona erfährst du hier. 

Nachdem du die oberen Schritte durchgegangen bist, kann es an die Gestaltung der Dialoge gehen. Im Unterschied zu graphischen Nutzerschnittstellen, wie beispielsweise einer Webseite oder einer Smartphone-App, kann man bei Chatbots als Nutzer:in nicht unbedingt auf einen Blick sehen, welche Funktionen der Bot bereithält. Auch die Auswahl von Funktionen oder die Eingabe von Informationen ist dadurch, dass Spracheingaben unendlich vielfältig sind, gewissermaßen ungenauer als das Anklicken eines Buttons. 

Damit sich das Gespräch mit Deinem Bot trotzdem einfach und intuitiv anfühlt, muss der Bot natürlich möglichst viele und vielfältige Nutzeräußerungen verstehen können. Da er aber niemals *alle* möglichen Nutzeräußerungen verarbeiten können wird, muss er sich gleichzeitig so verhalten, dass man als Nutzer:in praktisch ‚von selber‘ so antwortet, wie es der Bot auch versteht. Die Art, wie ein Bot auf Nutzeräußerungen reagiert und wie er Informationen erfragt, muss sehr klar vermitteln, welche Antworten er erwartet. 

Dafür stehen Dir zum Beispiel folgende Gestaltungsmittel zur Verfügung: 

•  Zuerst ist es wichtig, Nutzer:innen direkt mitzuteilen, dass sie mit einem Bot kommunizieren. Denn Chatbots sind kein Ersatz für menschliche Agent:innen und Nutzer:innen fällt schnell auf, dass es sich um einen Bot handelt. Nutzenden vorzuspielen, dass sie mit Menschen kommunizieren, riskiert nur, ihr Vertrauen zu verlieren – das zeigt auch eine Studie von Userlike.  
• Um die Konversation zu erleichtern, kann mit sogenannten Quick Reply Buttons gearbeitet werden. Das sind vordefinierte Antwortoptionen, auf die Nutzer:innen einfach klicken können, anstatt sie einzutippen – wir können sozusagen an manchen Stellen im Dialog die Vorteile von graphischen Nutzerschnittstellen ‚ausborgen‘.  Quick Reply Buttons bieten sich an, wenn der Bot in einem Dialogschritt eine Auswahlfrage stellt, bei der man sich als Nutzer:in zwischen wenigen, klar definierten und kurz beschreibbaren Optionen entscheiden soll. Hier sind Buttons sowohl einfacher zu bedienen als auch deutlich weniger fehleranfällig als eine Freitexteingabe, der der Bot noch eine Bedeutung zuordnen muss. 
• Soll der Bot mit einer offenen oder einer Auswahlfrage nach dem Anliegen der Nutzenden fragen? Die Antwort hängt unter anderem davon ab, was Nutzende von deinem Bot erwarten, welche Funktionen der Bot unterstützen soll und ob du die häufigsten Kundenwünsche bereits kennst. Als Faustregel gilt: Stellt der Bot eine offene Frage (‚Was kann ich für Dich tun?), sollte er auf die meisten möglichen Antworten, die gegebenenfalls sehr breit gestreut sein können, angemessen reagieren können. Ist das Funktionsangebot eher begrenzt, sollte man die Möglichkeiten direkt zur Auswahl anbieten (‚Geht es um eine Fahrplanauskunft oder um ein Monatsabo?‘). 
• Jedes Bot-Projekt ist einzigartig und es liegt an den CUI-Designer:innen, sich immer wieder aufs Neue Gedanken zu machen, welche Dialog-Varianten für den spezifischen Use Case am meisten Sinn ergeben.  

Im Umgang mit Chatbots gibt es kaum etwas Nervigeres, als einen Bot, der nicht versteht, was du möchtest. Wie oben schon beschrieben, ist es aber unvermeidlich, dass der Bot viele Nutzeräußerungen nicht versteht – es gibt unendlich viele Möglichkeiten, sich sprachlich auszudrücken, und selbst Menschen verstehen einander häufiger nicht, als man es sich gemeinhin klar macht. Der Bot wird also mit Sicherheit gelegentlich an seine Grenzen stoßen. Doch was soll dann passieren? Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten: 

• Trifft die Anfrage der Nutzenden keine der tatsächlich angebotenen Use Cases, kann der Bot die Frage mit einer Rückfrage, einem sogenannten Reprompt, umformulieren. Ein Beispiel für einen Reprompt ist: „Um dir weiterhelfen zu können, benötige ich deine Kundennummer. Sie hat fünf Ziffern und steht in allen Emails, die du von uns bekommst“. Du solltest auch festlegen, wie oft der Bot nachfragt (wir empfehlen höchstens zweimal mit unterschiedlichen Formulierungen) – denn irgendwann werden Nutzer:innen ganz schön ungeduldig. 
• Nach einer gewissen Anzahl von Rückfragen sollte der Bot immer einen Handover, also die Weiterleitung an eine menschliche Kontaktperson, vorschlagen. Eine Übergabe an Agent:innen ist besonders wichtig, um das Erlebnis von Kund:innen nicht negativ zu beeinflussen. Nach der Übergabe können Informationen aus dem bisherigen Chatverlauf in der Agent:innen-Konsole angezeigt werden, damit direkt ein Kontext besteht. 

Das Vorgehen genau zu definieren und nutzerfreundlich auszuarbeiten ist wichtig, um den Nutzer:innen eine positive User Experience zu bieten. Danach sollte ausgiebig getestet werden – im Idealfall mit echten User:innen, um zu sehen, ob alle Nachrichten verständlich sind und alle Rückfallebenen gut funktionieren oder im besten Fall nur selten nötig sind. 

Dein Bot wird nicht über Nacht ausgereift sein. Im Gegenteil, besonders die erste Phase, nachdem der Bot online gegangen ist, kann spannende Erkenntnisse bringen und dir helfen, weitere Kundenwünsche zu identifizieren.  

In unserem Fall bei Future of Voice, wurde FOVi oft gefragt, was unsere Leistungen kosten. Wir hatten während der Konzeption keine Antwort auf diese Frage vorgesehen, da wir eine Preisschätzung in der Regel erst nach einem individuellen Austausch mit den Kunden abgeben. Mittlerweile reagiert FOVi auf die Frage mit einem Gesprächsangebot. Diese ‘Discovery’ von Kundenwünschen ist ein großer Vorteil von Conversational AI Systemen und macht diese auch so wertvoll für ihre Betreiber:innen. 

Deshalb ist es ratsam, einen Chatbot, der im Livebetrieb mit Kund:innen aktiv ist, kontinuierlich zu überwachen, sowohl um potenzielle Probleme möglichst schnell zu beheben als auch um neu hinzukommenden Anforderungen und Kundenwünschen angemessen und agil nachzukommen. 

Der Erfolg von Conversational AI Lösungen ist von einer Vielzahl von Faktoren abhängig. Neben inhaltlichen Fragestellungen wie beispielsweise der Ausgestaltung von Use Cases oder der “Bot-Persona„, gibt es auch technische Limitationen, die für den jeweiligen Kanal beachtet werden müssen. Bei der Entwicklung von Lösungen für WhatsApp beispielsweise gibt Meta Limitationen wie Messaging Rate Limits und Quality Ratings vor.

Die Limitierung ist insbesondere für die erste Go-Live Phase von Bots für Unternehmen mit erwartet hohem Nutzungsvolumen relevant. Dieser Blogpost soll diese Limitierung anhand eines Beispiels einfach verständlich machen und die Hintergründe beleuchten. 

Zunächst ist es wichtig die verschiedenen Session-Arten für den Kanal WhatsApp zu verstehen – denn die Limitierungen orientieren sich daran, welche Seite das Gespräch eröffnet. Meta unterscheidet WhatsApp-Konversationen in zwei verschiedene Typen: Solche, bei denen User das Unternehmen von sich aus angeschrieben haben – “user-initiated conversations” – und Nachrichten, bei denen das Unternehmen den User zuerst anschreibt und somit das Gespräch beginnt – “business-initiated conversations” genannt. 

Von einem Gesprächsanfang ist immer dann die Rede, wenn ein User länger als 24 Stunden keine Nachricht an das Unternehmen gesendet hat. Das mag zunächst irritierend sein, da – anders als beispielsweise bei einem Telefonat – Gesprächsanfang und –ende im Chat bei WhatsApp oft nicht trennscharf sind. 

Es kann also sein, dass sich ein Gespräch über mehrere Tage hinweg zieht und die Gesprächspausen entsprechend groß sind. Im technischen Sinne ist jedoch eine Gesprächspause von mehr als 24 Stunden als neue Session zu werten. 

Schreibt nach 24 Stunden Funkstille zuerst das Unternehmen, ist es eine business-initiated conversation, andersherum eine user-initiated conversation. 

Die Anzahl der business-initiated messages, die in einem bestimmten Zeitraum versendet werden können, ist seitens Meta beschränkt. Registriert ein Unternehmen einen neuen WhatsApp-Business Account, gilt für den Account zunächst ein Limit von maximal 1000 unique customers, die innerhalb eines 24-Stunden-Zeitfensters angeschrieben werden können. Ein unique customer wird dabei anhand seiner/ihrer Rufnummer als unique differenziert. 

Ein Beispiel: Angenommen es haben User bei einem Unternehmen ihr Einverständnis gegeben, dass sie per WhatsApp über neue Informationen auf dem Laufenden gehalten werden dürfen, dann kann das Unternehmen zunächst nur bis zu 1000 User in 24 Stunden anschreiben. Anstatt nun 1000 User gleichzeitig anzuschreiben, kann die Obergrenze von 1000 Usern auch über die Zeit hinweg genutzt werden, wie in der folgenden Abbildung zu sehen ist. 

In diesem Beispiel würden über einen Zeitraum von 12 Stunden 1000 User angeschrieben werden. Der Versand der Nachrichten erfolgt dabei zeitversetzt in vier Tranchen. Das Kontingent weitere 1000 User anzuschreiben, würde nach 36 Stunden zurückgesetzt werden. Das Zeitfenster “läuft” also mit. Bereits nach 24 Stunden könnten weitere 100 User angeschrieben werden. 

Es ist zu jedem Zeitpunkt zu berücksichtigen, dass das Limit eingehalten wird. Ist das nicht der Fall, werden über das Limit hinaus gehende Nachrichten nicht an die User zugestellt. 

User-initiated messages betrifft dieses Limit nicht. Unternehmen können jederzeit innerhalb von 24 Stunden auf die Nachricht reagieren, ohne das Messaging Limit für business-initiated messages berücksichtigen zu müssen. 

Das anfängliche Limit von bis zu 1000 business-initiated messages binnen 24 Stunden kann stufenweise erhöht werden. Pro Abstufung sind dann neue Limits zu beachten: 

• Stufe 1: 1.000 User / 24 Stunden 
• Stufe 2: 10.000 User / 24 Stunden 
• Stufe 3: 100.000 User / 24 Stunden 
• Stufe 4: unbegrenzt User / 24 Stunden 

Um mit dem WhatsApp Business Account hochgestuft zu werden, ist es notwendig binnen sieben Tagen doppelt so viele business-initiated messages zu verschicken, wir derzeit mit dem Account binnen 24 Stunden maximal verschickt werden dürfen. 

Klingt vielleicht kompliziert, ist es aber nicht – auch hier wieder ein Beispiel: Ein Unternehmen befindet sich derzeit in Stufe 1. Um in Stufe 2 hochgestuft zu werden, müssen nun 2000 Nachrichten binnen sieben Tagen verschickt werden. Anschließend können bis zu 10.000 Nachrichten in 24 Stunden verschickt werden. Um dann wiederum in Stufe 3 hochgestuft zu werden, müssen 20.000 business-initiated messages verschickt werden – usw. 

Das Hochstufen in die nächsthöhere Stufe dauert also mindestens zwei Tage und ist möglich, wenn an beiden Tagen das Limit der jeweiligen aktuellen Stufe ausgereizt wird. Das Erreichen der höchsten Stufe ist somit nach frühestens sechs Tagen und insgesamt 222.000 verschickten business-initiated messages möglich. 

Das alleine reicht jedoch nicht aus, um die jeweils nächsthöhere Stufe zu erreichen. Zusätzlich prüft Meta die Qualität der Nachrichten, die verschickt wurden. Was genau Nachrichten sind, denen Meta eine niedrige Qualität attestiert und wie geprüft wird, kommuniziert das Unternehmen dabei nicht, gibt jedoch Anhaltspunkte, die für die Nachrichten zu berücksichtigen sind:

• Business-initiated messages müssen den WhatsApp Business Policies und den Commerce Policies entsprechen. 
• Business-initiated sollten nur an User verschickt werden, welche vorher ihr Einverständnis für den Empfang von Nachrichten per WhatsApp erteilt haben. 
• Nachrichten sollten persönlich und “nützlich” gestaltet sein. 
• Es sollte vermieden werden Kunden zu viele business-initiated messages zu schicken. 

Bei niedrigen Quality Ratings und Missachtung der Empfehlungen können WhatsApp Business Accounts abgestuft und letztlich sogar (temporär) seitens Meta abgeschaltet werden. 

Deutsche Glasfaser ist der führende Glasfaseranbieter für den ländlichen Raum in Deutschland. Allein 2022 sind mehr als 40.000 FTTH-Anschlüsse pro Monat geplant und realisiert worden. Die Erwartung der Kund:innen – 24/7 Verfügbarkeit an 365 Tagen im Jahr, unmittelbare Reaktionszeiten und kurzfristige Anpassungen von sich schnell ändernden Anforderungen – stellen den Customer Support dabei vor Herausforderungen. Mit dieser Ausgangslage hat sich das Unternehmen an Future of Voice gewandt. Welche Schwierigkeiten ermittelt wurden und wie das Projekt umgesetzt wurde, erzählen Peter Pollmanns, Conversational UX Developer bei Future of Voice und Bernd Guske, Abteilungsleiter bei Deutsche Glasfaser in diesem Blogpost.

Bis Mai 2022 wurden Kund:innen am Telefon von Deutsche Glasfaser von einer sogenannten IVR-Technologie (Interactive Voice Response) am Telefon in Empfang genommen und gebeten auf die eins zu drücken, um Anliegen X und die zwei zu drücken, um Anliegen Y zu besprechen. Dadurch stand das Unternehmen vor folgender Ausgangslage:

• Begrenzte Auswahl an Themen bei hoher Diversifizierung von Problemanliegen
• Hohe Post-Routing-Quote: Häufig müssen Contact-Center-Mitarbeiter:innen Anrufer:innen intern weiterleiten
• Keine automatisierte Authentifizierung: Contact-Center-Agents müssen zu Beginn jedes Telefonats Kund:innen zu Gesprächsbeginn authentifizieren
• Kundenzufriedenheitsbefragungen mit hohen Abbruchquoten und teilweisem Kanalbruch

„Wir wollen unseren Kund:innen die richtige Lösung bieten und sind auf Future of Voice aufmerksam geworden, mit denen wir jetzt einen starken Partner an unserer Seite haben“, ergänzt er. Gemeinsam wurde folgende Zieldefinition festgelegt:

• Umsetzung eines „offenen Voice Portals“ und Sicherstellung einer hohen Anliegen-Erkennungsrate
• Kundenzentrierte NLU: Das System versteht die Sprache der Kund:innen und wird kontinuierlich an Veränderungen im Nutzerverhalten angepasst
• Sprachausgabe mit einer qualitativ hochwertigen, neuronalen Stimme
• Automatisierte Authentifizierung
• Potentiale für die Automatisierung von Prozessen ermitteln und ausschöpfen
• Nahtlose Integration der Kundenzufriedenheitsbefragung in die Customer Journey

Der Phonebot ist im Mai mit dem Use Case der Anliegenerkennung gestartet. „Es ist großartig, was wir bereits in der kurzen Zeit für Erfolge erzielen konnten“, lobt Guske. Nach seinen Aussagen werden mehr als 87 Prozent der Anliegen korrekt zugeordnet, die Post-Routing-Quote konnte auf unter zehn Prozent gesenkt werden, die automatische Authentifizierung spare pro Anruf 16 Sekunden ein und 95 Prozent der Kund:innen führen die anschließende Kundenzufriedenheitsbefragung vollständig aus.

Doch nicht nur die Kund:innen von Deutsche Glasfaser profitieren, auch die Mitarbeitenden werden entlastet. „Durch die verbesserte Anliegenerkennung können die Mitarbeitenden sicher sein, dass die Kund:innen bei ihnen richtig gelandet sind und müssen ihnen nicht die Botschaft überbringen, dass sie leider nicht weiterhelfen können. Das steigert die Mitarbeiterzufriedenheit deutlich“, so Guske.

Das Fazit der beiden? Ist die Voice-Plattform einmal eingerichtet, ist eine einfache Omnichannel-Anbindung für kanalübergreifenden Customer Service mit schnellen Änderungen in Dialogen möglich. Die enge Zusammenarbeit der VUI-Expert:innen und Entwickler:innen von Future of Voice haben dieses Projekt möglich gemacht. Was für viele Unternehmen noch die Zukunft von Voice ist, wird bei Deutsche Glasfaser bereits jetzt umgesetzt.

Ein guter Kundenservice ist verdammt wichtig. Wieso? Ganze 97 Prozent der Konsument:innen beurteilen die Qualität des Kundenservice als ein wichtiges Kriterium bei der Wahl einer Marke und zwei Drittel der Deutschen geben an, aufgrund von schlechtem Service schon einmal den Anbieter gewechselt zu haben. Eine weitere Studie zeigt, dass „voll zufriedene Kund:innen” mindestens 2,6-mal mehr zum Umsatz des Unternehmens beitragen als weniger zufriedene Kund:innen. 

Wir sind uns sicher einig, dass sich ein guter Kundenservice lohnt. Aber wie kannst du deinen Kundenservice verbessern? Die Antwort: Automatisierung im Kundenservice. Wir nennen dir in diesem Artikel fünf Gründe, warum ein Chatbot die Omnichannel Kommunikation mit deinen Kund:innen auf das nächste Level hebt. 

Zu einem guten Kundenservice gehören weit mehr als freundliche Worte. Was ihn ausmacht, und wie und warum diese Punkte automatisiert werden können, schauen wir uns im Folgenden an:

Es gibt zwei Arten von Kundenservice:

Immer mehr Unternehmen entdecken die Vorteile, proaktiv auf Kund:innen zuzugehen. Einerseits können Supportanrufe und –mails so im Vorhinein reduziert werden. Auf der anderen Seite kann die Kundenloyalität erhöht werden.

Wie kann ein Chatbot bei proaktiven Kundenservice unterstützen?

Ein Chatbot kann Kund:innen durch sogenanntes Behavioral Targeting (verhaltensorientierte Ausrichtung) gezielt ansprechen. Dafür werden Statistiken, wie die Verweildauer der User, Klickpfade sowie das Warenkorb-Volumen identifiziert. Somit können schneller Support gewährleistet und unter anderem auch Kaufabbrüche vermieden werden.

Es können jederzeit neue Targeting Regeln – beispielsweise für unterschiedliche Produktsegmente oder Verweildauern – getestet werden. Mittels stetiger Analyse der KPIs, wie Conversionrate-Uplift oder Average Order Value Uplift wird das erfolgreichste Sales Targeting identifiziert und Handlungsempfehlungen für Optimierungen ausgesprochen.

Es gibt natürlich noch zahlreiche weitere Mechanismen zur Aktivierung oder auch Reaktivierung der Kund:innen – der Kreativität sind hier wenig Grenzen gesetzt.

„Bitte haben Sie noch einen Moment Geduld, wir verbinden Sie mit dem nächsten freien Mitarbeitenden.“ Ein Satz, den niemand gerne hört. Deshalb ist eine schnelle Erreichbarkeit eins der wichtigsten Kriterien für einen guten Kundenservice. Je schneller Kund:innen eine Antwort erhalten, desto besser. Damit einher gehen auch Weiterempfehlungen und Umsatzsteigerungen. Bei langen Antwortzeiten schauen sich Kund:innen im schlimmsten Fall währenddessen auf der Seite deiner Konkurrenz um. Die Zeiten, in denen man 30 Minuten oder mehr in einer Warteschlange hängt, sollten der Vergangenheit angehören.

Je komplexer dein Produkt oder deine Dienstleistung ist, desto mehr Fragen treten wahrscheinlich auf. Umso wichtiger ist es, dass alle Fragen leicht verständlich und ohne komplizierte Fachbegriffe erklärt und umständliche Formulierungen vermieden werden.

Du kannst Tonalität und Wording bei einem Bot individuell anpassen – und das solltest du auch. Ein Chatbot ist oft der erste Berührungspunkt, den (potenzielle) Kund:innen mit deinem Unternehmen haben. Umso wichtiger ist es, dass der Bot dein Unternehmen markenkonform vertritt und zum Rest des Unternehmens passt.

Du kannst Antworten für alle möglichen Anliegen im Chatbot festlegen und so sicherstellen, dass alle Kund:innen eine freundliche Antwort in klarer Sprache erhalten. Zudem können teilweise Videos, Bilder, Links oder Infografiken angezeigt werden.

Mit diesen fünf Punkten kommst du der Automatisierung deines Kundenservices ein großes Stück näher. Happy Customers und entlastete Mitarbeitende sind die Folgen. Wenn du Schwachstellen in deinem Kundenservice erkannt hast und gerne mit einem Chatbot nachrüsten möchtest, freuen wir uns von dir zu hören.

Am 21.09.2022 hat die Shift/CX Konferenz mit acht verschiedenen Speaker:innen erneut digital stattgefunden. Future of Voice war dieses Mal mit drei Expert:innen vertreten, um über die Erfahrungen beim und Empfehlungen zum Einsatz von Chatbots sowie Conversational Interfaces im Kundenservice und Marketing zu diskutieren.

Unser Geschäftsführer Ben startete mit dem Vortrag „Business Impact: Der Mehrwert-Blumenstrauß von Conversational AI“. Robin, unser Director of Development sprach gemeinsam mit Bernd Guske, Abteilungsleiter Partnermanagement, Workforcemanagement & Business Analyse zum Thema „Customer Service at scale: Wie der Kundenservice der Deutschen Glasfaser mit Conversational AI das Wachstum bewältigt“.

Wer eine kleine Auffrischung zum Thema Conversational AI braucht, sollte den Vortrag von Ben nicht verpassen. Unter dem Motto „Der Mehrwert Blumenstrauß von Conversational AI“, erklärt der Geschäftsführer von Future of Voice zunächst, was Conversational AI ist und auf welchen Kanälen die Technik angewendet werden kann.

Im Anschluss zeigt er anhand von vier Projekten, welche Use Cases und Mehrwerte Future of Voice mittels Conversational AI umgesetzt hat. Es geht um:

• Einen WhatsApp & Onsite Chatbot sowie Phonebot für Decathlon
• Die automatisierte Konsumentenforschung für SAM
• Einen Alexa Skill für DER SPIEGEL
• Einen Chatbot als Spendenbegleiter für das Deutsche Rote Kreuz

Den ganzen Vortrag, inklusive der vier Projekte, findest du hier:

Der Kundenservice von großen Unternehmen steht vor immer größeren Herausforderungen: Die Erwartungshaltung der Kund:innen ändert sich und diese erwarten teilweise 24/7 Verfügbarkeit an 365 Tagen im Jahr, eine schnelle Bearbeitungsgeschwindigkeit und unmittelbare Reaktionszeiten. Das kurzfristige Anpassen von sich schnell ändernden Anforderungen stellen Unternehmen immer wieder vor neue Herausforderungen. Auch die Deutsche Glasfaser habe vor diesen Herausforderungen gestanden, erzählt Bernd Guske, Abteilungsleiter Partnermanagement, Workforcemanagement & Business Analyse bei der Deutschen Glasfaser und sich deshalb an Future of Voice gewandt.

Die Lösung: Eine zentrale Plattform für Conversational AI über die mehrere Kanäle angebunden werden können. Wie 87 Prozent der Anliegen von dem Phonebot richtig erkannt werden und die Post-Routing-Quote auf unter 10 Prozent reduziert werden konnte, erklären Robin Rabe und Bernd Guske im Video.

Voicebots eignen sich hervorragend, um etwa sich wiederholende oder leicht zu beantwortende Anfragen zu erledigen. Hier ein paar Beispiele:

• Anliegenerkennung: „Hallo, wie kann ich behilflich sein?”
• Authentifizierung: „Bitte nennen Sie mir vorab Ihre Kundennummer und Ihr Geburtsdatum”
• Zahlungsstatus: „Ich wüsste gerne, ob meine Zahlung schon angekommen ist.”
• Retourenservice: „Ich würde meine Bestellung gerne stornieren.”
• Rückrufservice: „Einer unserer Mitarbeiter ruft Dich gleich zurück!”
• Rechnungsanforderung: „Bitte schickt mir die Rechnung meiner letzten Bestellung.”
• Lieferstatus: „Wo ist meine Bestellung?”
• Bestellungen durchführen: „Ich möchte den Artikel mit der Nr. FOV2021 bestellen.”
• FAQs: „Wie setze ich mein Passwort zurück?”

Menschliche Mitarbeitende werden auch weiterhin im Kundenservice gebraucht, keine Frage. Es gibt immer beratungsintensive Produkte oder komplexere Anfragen, für die eine individuelle Beratung unabdingbar ist. Dafür sollte an geeigneter Stelle immer ein Human Handover möglich sein. Und dann wird es richtig spannend: wenn das Zusammenspiel zwischen Mensch und Bot optimal aufeinander abgestimmt ist, und die Symbiose neben Geschwindigkeit und Effizienz eine individuelle Beratung gewährleistet. Best of both worlds sozusagen.

Test Phonebot: Hier kannst Du Dich einfach selbst überzeugen und unseren Voicebot testen.

Einer der größten Vorteile ist sicherlich die Zeitersparnis, die Phonebots im E-Commerce bieten – und das nicht nur für ungeduldige Kund*innen: Bots helfen, Ressourcen zu optimieren und die Kosten massiv zu senken, indem sie die manuelle Bearbeitungszeit (Average handling time) durch die Automatisierung deutlich reduzieren. Derart unterstützt, können Kundendienstmitarbeitende ihre Zeit und Energie auf die Bearbeitung der wirklich komplexen Probleme und Anfragen verwenden.

Mehr Zeit für komplexere Aufgaben haben nun auch die Kundenservicemitarbeitenden von Decathlon, denen unser Chatbot Sporty einen Großteil der standardisierten Aufgaben abnimmt.

Mit dem letzten Quartal des Jahres steht die Hauptsaison im E-Commerce an. Gerade in solchen untertägigen und saisonalen Peaks spielen Bots ihre volle Stärke aus und garantieren ein hohes Service Level. Die digitalen Helfer*innen beantworten jedes Anliegen umittelbar und helfen allen Kund*innen gleichzeitig, und das ohne jede Wartezeit!

Laut Juniper Research wird die Erfolgsrate bei Chatbots bis Ende 2022 über 90 % betragen. Häufig wiederkehrende Anliegen, deren Lösung für menschliche Mitarbeitende monoton und langweilig erscheinen, beantworten Bots auch nach dem hundertsten Mal stehts freundlich.

Im E-Commerce ist die nächste Bestellung nur einen Klick entfernt – allerdings auch zur Konkurrenz! In einer Umfrage haben 65 % der Verbraucher*innen angegeben, dass sie aufgrund nicht erfüllter Erwartungen zur Konkurrenz gewechselt sind bzw. ein anderes Produkt gekauft haben.

Um diesen Erwartungen gerecht zu werden und sich von Mitbewerber*innen abzuheben, ist ein exzellenter Kundenservice auf mehreren Kanälen unabdingbar. Mithilfe von Bots erhalten Kund*innen nicht nur innerhalb weniger Sekunden eine Antwort, sondern auch noch außerhalb der Geschäftszeiten, wenn plötzlich dringende Erledigungen unbedingt an Sonn- oder Feiertagen getätigt werden müssen.

Wir, bei Future of Voice, legen Wert auf einen kanalagnostischen Ansatz, um schnell und kostengünstig weitere Kanäle zu erschließen, auf denen sich Kund*innen bewegen. Dabei müssen jeweils nur die entsprechenden Kanalspezifika berücksichtigt werden. Ist ein Voicebot erst einmal eingerichtet, kann beispielsweise eine Erweiterung für einen On-Site Chat oder Messenger wie WhatsApp kosten- und zeitgünstig realisiert werden – andersherum verhält es sich ähnlich. Auf diese Weise können Kund*innen selbst wählen, ob sie die Kommunikation über das Telefon, per Chat oder bequem über WhatsApp bevorzugen.

Sporty, der Chatbot von Decathlon, war zunächst als On-site Bot verfügbar. Mittlerweile können Kund*innen Sporty auch auf WhatsApp erreichen – weitere Kanäle sind in Planung.

Der Einsatz von Voicebots im E-Commerce ermöglicht es, viele Kundenanfragen gleichzeitig zu lösen, die Serviceverfügbarkeit zu erhöhen und gleichzeitig die Kosten zu senken. Die virtuellen Helfer*innen entlasten Mitarbeitende von sich wiederholenden Telefonaten und sind bereit Kund*innen 24 Stunden am Tag unermüdlich, immer freundlich und stets serviceorientiert zu umsorgen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine Investition in effektive und effiziente KI-gestützte Technologie ein Muss ist, um die Hebelwirkung zu nutzen, die Bots bei der Verbesserung des Kundenservice bieten.

Mehr Informationen zu telefonischen Voicebots im E-Commerce findest Du hier.

Um eine gemeinsame Grundlage für das komplexe Thema zu schaffen, beginnt Ben mit der Definition: „Unter Conversational AI versteht man jede Kommunikation zwischen Kund*innen und Unternehmen in einem digitalen Kanal, die durch künstliche Intelligenz automatisiert oder teilautomatisiert und dialogbasiert ist“. Grundsätzlich bestehe eine Conversational AI aus drei technischen Komponenten: dem User Interface, also der Benutzeroberfläche, dem natürlichen Sprachverständnis (NLU), das durch künstliche Intelligenz ermöglicht (KI) wird und die automatische Spracherkennung, die bei Voicebots zum Einsatz kommt.

Ben erklärt, dass Conversational AI hierbei als Standard dient, der auf jeden text- oder sprachbasierten Kanal angewendet werden kann. Kanalspezifika können dabei berücksichtigt werden. Die essentiellen Kanäle sind Amazon Alexa, Google Assistant, WhatsApp & Co., Phonebots, Website & App Chatbots sowie proprietäre Kanäle, unter anderem die Kommunikation im Auto.

Mit den Instrumenten der Conversational AI lassen sich die Ziele des Conversational Commerce, der Customer Service Automation und Customer Experience realisieren. Wie Unternehmen diese Ziele erreichen können, erklären wir hier ausführlich.

Im nächsten Teil des Vortrags geht es um den technischen Aspekt der Conversational AI, in den Ben einen kleinen Einblick gewährt. Nachdem Nutzer*innen über einen der Kanäle mit Unternehmen in Kontakt treten, wandelt eine künstliche Intelligenz das Gesagte, mit Hilfe von automatischer Spracherkennung (NLU), in Text um.

Der Text wird anschließend mit Hilfe der natürlichen Spracherkennung einer künstlichen Intelligenz interpretiert. Hierzu gibt Ben ein anschauliches Beispiel: Aus dem Satz „Ich möchte gerne eine Pizza Tonno bestellen”, kann die KI zwei Informationen extrahieren. Die Intention, in diesem Fall eine Bestellung und die Entität, hier „Pizza Tonno”.

Die extrahierten Informationen werden in das Dialogmanagement überführt, das regelbasiert und ohne KI arbeitet. Die Informationen werden einem Use Case zugeordnet, die mit Kernsystemen, z.B. einem CRM-System, verbunden sind. Diese Systeme müssen lediglich einmal verbunden und können daraufhin immer wieder verwendet werden.

Ben berichtet von seiner Erfahrung, dass viele Unternehmen auf den magischen Tag warten, an dem alle Kund*innen auf einmal einen Smart Speaker besitzen. Der CEO von Future of Voice weiß, wie die Realität aussieht: Seit Beginn der Corona-Pandemie hat der Besitz von Smart Speakern um 34 % zugenommen, sodass Anfang 2021 knapp 26 % der Erwachsenen ein Gerät besitzen. „Es gibt genug Nutzer*innen, die bereit sind, die Dienste zu nutzen – nur die relevanten Angebote fehlen größtenteils”, fasst Ben zusammen.

Ein Großteil, nämlich 45 %, der Smart-Speaker-Nutzer*innen, geben an, dass sie dadurch ihr Radio ersetzen. Aus dieser Idee heraus ist eine Kampagne für Vodafone entstanden: Eine Radiospot wird nur für Personen ausgespielt, die ihren Sender auf ihrem Alexa Device hören. Am Ende des Spots erfolgt eine Aufforderung, den Skill zu starten, was direkt und ohne Medienbruch erfolgt. Während Unternehmen bei herkömmlicher Radiowerbung nicht genau wissen, welche Ergebnisse der Spot erzielt hat, sieht es bei Werbung über Alexa anders aus. Die innovative Kampagne kam mit über einer Millionen Unique Listeners und einer Skill Completion Rate von über 90 % sehr gut an.

Laut Ben werden Smart Speaker in der Zukunft eine wichtige Rolle spielen. Das liegt einerseits daran, dass immer mehr Geräte, wie Fernseher oder Smart Home Devices mit dem Hinweis “funktioniert mit Alexa” ausgestattet sind. Dadurch vergrößert sich die Anzahl der Nutzer*innen mit der Zeit, woraufhin auch mehr Unternehmen bereit sind, in Use Cases zu investieren. Mit dem Echo Show 15 hat Amazon einen weiteren Schritt Richtung Smart Home Zentrale gewagt.

Das neue Programm „Alexa for Residential” ist ein weiteres Beispiel, wie Smart Speaker in Zukunft genutzt werden könnten: Hausverwalter*innen haben die Möglichkeit, Apartments mit verschiedenen Echos grundauszustatten. Mieter*innen haben so die Möglichkeit, in einer Art vorkonfigurierten Smart Home einzuziehen und Alexa ohne jedwede Installation sofort zu nutzen.

Mittlerweile gibt es Alexa sogar für Krankenhäuser und Seniorenwohngemeinschaften – eine Zielgruppe, die keinesfalls zu den Digital Natives gehört. Mitarbeitende können Alexa nutzen, um Ansagen zu machen und Bewohner*innen sollen mit Angehörigen in Kontakt bleiben oder das Personal rufen können.