Wie muss mein Kundenservice aussehen, damit er die Anliegen meiner Kund:innen löst und einen Mehrwert für mein Business liefert? Vor dieser Frage stehen fast alle Unternehmen. Um sie zu beantworten, starten wir aber zunächst mit einer Gegenfrage: Wie darf ein Kundendienst NICHT aussehen? Dies wurde von der Unternehmensberatung Deloitte unter anderem in ihrer Studie „Kundenservice in Deutschland: Der unterschätzte Umsatztreiber” untersucht.
Und die Antworten sind eindeutig. Die größten Ärgernisse beim Kontakt mit einem Kundenservice lauten:
- Zu lange Wartezeiten / schwere Erreichbarkeit
- Mangelndes Wissen, um das Problem zu lösen
- Ich kann das Problem nicht selbst lösen, z.B. über das Kundenservice-Portal
- Keine Auswahlmöglichkeit der Kontaktaufnahme
- Ich muss mein Anliegen mehrfach wiederholen
Mit Conversational AI gehören diese Ärgernisse der Vergangenheit an. Oder besser gesagt: Sie können der Vergangenheit angehören. Bei einem von Künstlicher Intelligenz (KI) beziehungsweise Artificial Intelligence (AI) unterstütztem Kundendialog ist es möglich, dass zunächst ein Bot Verbraucher:innen dabei unterstützt, ihr Anliegen zu lösen – exakt so, als würden Sie mit einem Menschen kommunizieren. Sollte die KI nicht in der Lage sein, die Aufgabe eigenständig zu lösen, übergibt sie an eine spezialisierte Service-Person. Die KI kann dann auch weiterhin noch assistieren, beispielsweise bei der Formulierung von Antworten. Doch die Entscheidung, was abgeschickt wird, trifft der Mensch.
Durch automatisierte Bots erhalten Kund:innen also schneller und gezielter Support und Service-Mitarbeiter:innen können effizienter komplexe Fälle lösen. Und auch Unternehmen profitieren enorm von der Effizienz einer intelligent eingesetzten Conversational AI. Kosteneinsparung und Skalierbarkeit sind nur zwei der vielen Vorteile, auf die wir später noch näher eingehen werden.
Bevor wir uns aber mit den Vorzügen der Technologie befassen, sollten wir uns zunächst die Frage stellen: Was ist Conversational AI überhaupt?
Definition von Conversational AI
Der Begriff Conversational AI lässt sich als ein dialogbasiertes System beschreiben, das auf Künstlicher Intelligenz beruht – und somit die Verknüpfung von KI und Konversation ermöglicht. Conversational AI ist ein Sammelbegriff für verschiedene Technologien, die verwendet werden, um sprachliche Interaktionen von Maschinen mit Menschen durchzuführen.
Abgrenzung von verwandten Begriffen
Natural Language Processing, kurz NLP, ist eng mit Conversational AI verbunden. Als Zweig der Künstlichen Intelligenz konzentriert sich NLP auf die Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache. Conversational AI ist dabei eine spezielle Anwendung von NLP.
Machine Learning ermöglicht es Chatbots, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zur natürlichen Sprachverarbeitung zu verbessern. Der Hauptunterschied zwischen Machine Learning und Conversational AI besteht darin, dass Conversational AI eine spezielle Anwendung von Machine Learning ist, die darauf abzielt, menschenähnliche Konversationen zu ermöglichen.
Deep Learning wiederum ist eine spezielle Technik des Machine Learning, die von fortgeschrittenen Chatbots verwendet wird, um noch komplexere Gespräche zu führen. Conversational-AI-Systeme können Deep Learning als eine ihrer Komponenten verwenden, um Textverständnis und Konversationsfähigkeiten zu verbessern.
Sie wollen noch mehr über Künstliche Intelligenz erfahren? Gönnen wir uns einen kurzen Ausflug auf YouTube. Dort stellt Tech-Influencer Brian Tong die besten KI-Strategien für Unternehmen vor:
Volle Power: Chatbots & Conversational AI
Um zu verstehen, wie Conversational AI im Zusammenspiel mit Chatbots die Kundenkommunikation und -bindung revolutionieren kann, wollen wir uns das Thema Chatbots ebenfalls genauer anschauen. Ein Chatbot ist eine Softwareanwendung, die entwickelt wurde, um automatisierte Gespräche mit Benutzer:innen zu führen. Dieser Austausch kann in Textform oder gesprochener Sprache stattfinden.
Unterschiedliche Typen von Chatbots
Die Begriffe Conversational AI und Chatbot werden in einigen Fällen synonym verwendet. Es gibt jedoch wichtige Unterschiede. Chatbots sind nämlich eine Technologie, die auf Conversational AI zurückgreift. Sie können auf Künstlicher Intelligenz aufbauen, müssen jedoch nicht.
Grundsätzlich werden diese drei Typen von Chatbots unterschieden:
- Regelbasierte Chatbots: Sie arbeiten auf der Grundlage programmierter Regeln und fester Antwortmöglichkeiten. Sie sind ideal für klare und strukturierte Aufgaben, aber weniger flexibel in der Interaktion mit komplexen Anfragen. Beispiel: Ein FAQ-Chatbot auf einer Website, der hilft, häufig gestellte Fragen zu beantworten, indem er vorher festgelegte Antworten auf bestimmte Schlüsselwörter oder Fragen liefert.
- Aufgabenorientierte Chatbots: Diese Chatbots sind auf die Ausführung bestimmter Aufgaben oder Funktionen spezialisiert. Sie sind effizient in Bereichen wie Terminbuchung, Bestellverwaltung oder Produktinformationen. Beispiel: Ein Chatbot in einer Restaurant-App, der ermöglicht, Tischreservierungen vorzunehmen, indem er nach dem gewünschten Datum, der Uhrzeit und der Anzahl der Gäste fragt und dann eine Bestätigung liefert.
- Intelligente Chatbots: AI-basierte Chatbots nutzen fortschrittliche Technologien wie Natural Language Processing und Machine Learning, um komplexe Gespräche zu führen und sich an unterschiedliche Gesprächsverläufe anzupassen. Sie sind vielseitiger und werden in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt. Beispiel: Ein Kundenservice-Chatbot für ein E-Commerce-Unternehmen, der in der Lage ist, komplexe Kundenanfragen zu verstehen, Bestellungen zu verfolgen, Rücksendungen zu bearbeiten und sogar produktbezogene Empfehlungen basierend auf den Interessen der Kund:innen zu geben.
So arbeiten Conversational AI & Chatbots zusammen
Conversational AI und Chatbots besitzen als Team das Potenzial, eine Revolution in der Kundenkommunikation einzuleiten und auf vielfältige Weise mit ihren Kund:innen zu interagieren, Informationen bereitzustellen und die Kundenbindung zu stärken. Dies gelingt aber nur, wenn diese Technologien intelligent und an der richtigen Stelle eingesetzt werden.
Wie können Unternehmen das volle Potenzial von Conversational AI und Chatbots ausschöpfen? Das sind die sinnvollsten Anwendungsbereiche für das Power-Duo zur intelligenten Kundenkommunikation und -bindung.
24/7-Verfügbarkeit: Nachts um 2 Uhr fällt Ihnen plötzlich ein Anliegen ein? Kein Problem. Während „herkömmliche“ Chatbots nur sehr eingeschränkt weiterhelfen, da sie ausschließlich auf im Vorfeld genau festgelegte Szenarien reagieren können, nutzen Conversational-AI-gesteuerte Chatbots fortgeschrittene Funktionen und können so deutlich flexibler auf Ihre Anfrage eingehen.
Personalisierung: Keine Lust, erst 20 Filter zu aktivieren, bis das passende Angebot für Ihren nächsten Urlaub dabei ist? Intelligente Chatbots versorgen Sie direkt mit einer maßgeschneiderten Offerte, indem sie im Dialog aus Ihren Antworten die richtigen Schlüsse ziehen.
Leistungsqualität: Dank Conversational AI können sich Mitarbeitende im Kundensupport auf die anspruchsvollen Aufgaben konzentrieren und die Standardanfragen an den Bot delegieren. Eine Win-Win-Situation: Die Arbeitszufriedenheit erhöht sich, die Servicequalität für Verbraucher:innen ebenso.
Geschwindigkeit: Sie müssen nicht warten, bis der IT-Support zur Verfügung steht oder mit einer anderen Anfrage fertig ist. Hier kommt Hilfe, wenn sie benötigt wird – und zwar sofort.
Skalierbarkeit: Mal steigt die Nachfrage plötzlich stark an, mal ist durch konjunkturelle oder saisonale Schwankungen eher weniger zu tun. Chatbots können problemlos Hunderte oder Tausende von Kundenanfragen bewältigen, was Unternehmen in der Lage versetzt, sich flexibel an Nachfrageschwankungen anzupassen.
Datengewinnung und -analyse: Aus Chatverläufen, Sprachaufnahmen oder Textkonversationen können Conversational-AI-Systeme Trends identifizieren und Geschäftsstrategien optimieren.
So sorgt Salesforce für vertrauenswürdige Conversational AI
Wie so oft ist eine neue Welt nicht nur rosarot. Conversational AI bietet zwar riesige Potenziale und verschiedenste Einsatzmöglichkeiten, stellt Unternehmen aber auch vor Herausforderungen.
Beispielsweise im Bereich Datenschutz. Service-Bots beispielsweise können Fälle nur dann effektiv lösen, wenn sie Zugriff auf alle relevanten Daten haben. Gleichzeitig sollten bestimmte sensible Daten – wie zum Beispiel personenbezogene – nicht an eine Künstliche Intelligenz geschickt werden, die auf Basis dieses Inputs womöglich noch weiter trainiert wird. Salesforce hat daher Guidelines für die verantwortungsvolle Entwicklung entworfen und für generative KI den Einstein Trust Layer entwickelt. Der Einstein Trust Layer sorgt dafür, dass sensible Daten durch Data Masking und Zero Retention geschützt werden und der Output der Künstlichen Intelligenz immer auf Toxizität und Exaktheit geprüft. So können Unternehmen sicherstellen, dass sie die neue Technologie auf sichere Art und Weise nutzen.
Einstein Copilot ist der virtuelle intelligente Assistent für Kundenbeziehungen
Was gibt es Besseres als einen Copiloten, auf den man sich in jeder Situation verlassen kann, der den Kurs mitbestimmt und so manche Abkürzungen kennt, um noch schneller ans gemeinsame Ziel zu gelangen?
Wir stellen vor: den Einstein Copilot. Dabei handelt es sich um einen dialogbasierten KI-Assistenten. Einstein Copilot ist ein Meilenstein, da er nativ in das CRM und die Einstein 1 Data Cloud von Salesforce integriert ist und damit auf Daten aus jeder Salesforce-Anwendung zugreifen kann. So kann Einstein Copilot alle ihre Teams dabei unterstützen, bessere Kundenerlebnisse zu kreieren.
Sie wollen mehr über Künstliche erfahren? In unserem großen Nachschlagewerk erfahren Sie alles Wissenswerte zum Einstieg in das Thema. Es ist bald verfügbar – stay tuned!
