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So lernt ein Voicebot

So lernt ein Voicebot

Ein Voicebot kann die Customer Experience der Endkunden entscheidend aufwerten – sofern er gut aufgesetzt und trainiert ist. Aber wie lernt er, die Anliegen der Kunden fehlerfrei zu lösen und die Interaktion zwischen Mensch und Maschine möglichst natürlich zu gestalten?

Um einen Voicebot optimal aufzusetzen, erfolgt zunächst eine Prozessanalyse über die typischen Kundenanfragen, die das Unternehmen in verschiedenen Themenfeldern erreichen. Im nächsten Schritt wird definiert, welche Serviceprozesse der Voicebot übernehmen soll und was er genau können muss, um die Anforderungen der Endkunden voll und ganz zu erfüllen.

Anschließend wird der Bot so aufgesetzt, dass er die erforderlichen Serviceprozesse abdeckt und die Interaktion für die Endkunden angenehm ist. Idealerweise übernimmt dies ein Team von UX-Designern. Es legt auch fest, wie die Interaktion von Bot und Endkunde ablaufen soll – inklusive des Kommunikationsstils. Ziel ist eine Interaktion, die natürlich wirkt und die Kommunikation von Mensch zu Mensch so gut imitiert, dass für den Endkunden kaum ein Unterschied spürbar ist. Außerdem soll der Bot natürlich die Informationen des Endkunden richtig verarbeiten und sein Anliegen lösen. Beides ist entscheidend für ein positives Kundenerlebnis und zahlt somit auch wesentlich auf das Markenimage ein.

Dann folgt die erste Trainingsphase. Mithilfe einer automatisierten Analyse von Daten aus früheren Kundengesprächen überprüft das Team, ob die wichtigsten Kundenanfragen abgedeckt sind, ob der Bot alle zentralen durch die Kunden verwendeten Begriffe kennt und optimiert ihn entsprechend. Die Konfigurations- und frühen Trainingsphasen sind extrem wichtig für die Qualität des Voicebots.

Zusammenspiel von Mensch und Technik

Nach der initialen Trainingsphase wird der Voicebot im Live-Betrieb eingesetzt. Im Rahmen der Interaktion mit Kunden entstehen Daten, die weitere Informationen darüber liefern, wie gut der Bot die Kundenanliegen löst und wie er weiter verbessert werden kann. Hat er in bestimmten Situationen noch Verständnisprobleme? Werden Themen angefragt, die noch nicht implementiert sind? Versteht er bestimmte Akzente? Ist die Dialoggestaltung flüssig? Die Auswertung übernimmt am effizientesten eine künstliche Intelligenz, insbesondere bei großen Datenmengen. Sie kann auch die Optimierung bestehender und die Umsetzung neuer Prozesse im Botsystem übernehmen. Bei der Entscheidung, welche Verbesserungsvorschläge der KI zur Weiterentwicklung des Voicebots tatsächlich umgesetzt werden, kommt wieder ein Team von UX-Design ins Spiel: Sie kontrollieren, ob die Maßnahmen tatsächlich zielführend sind und die Qualität des Voicebots verbessern.

Alexander Witte
Head of Digital Business Unit Majorel

Und wenn der Voicebot einmal nicht weiterkommt? Dann gibt das System an einen geschulten Kundenberater im Servicecenter weiter oder bietet einen Rückruf an. Für optimale Kundenerlebnisse mit einem Voicebot ist es von der Konzeption bis zum Live-Betrieb entscheidend, leistungsfähige Technologie mit menschlichem Know-how zu verbinden. Deswegen haben Majorel, globaler Marktführer für eine hochwertige Customer Experience, und OmniBot, Anbieter der innovativen OmniBot Sprach- und KI-Konversations-Plattform, ihre jeweilige Expertise in eine Partnerschaft eingebracht. So können in kürzester Zeit individuelle, vollständig skalierbare Voicebots realisiert werden, die eng mit erfahrenen Kundenberatern im Servicecenter zusammenarbeiten.

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Dieser Beitrag ist erschienen in: CallCenterProfi, Januar 2022

Tags for this article Chatbots (29) Customer Experience (71) Voice Assistants (12)

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