Conversational-AI ist das Tool der Zukunft, aber was genau ist das?

Conversational-AI ist ein Schlagwort in der Kundenservice- und Contactcenter-Branche.

Die Technologie verspricht, die Arbeitsweise von Contact Centern zu verändern. Sie können mehr Kunden schneller und zu geringeren Kosten bedienen.

So zumindest das Versprechen.

Aber wie viele Contact Center sind in der Lage, ihr volles Potenzial auszuschöpfen?

Lassen Sie uns die Antwort auf diese und weitere Fragen finden, beginnend mit: Was ist eigentlich Conversational-AI?

In diesem Beitrag finden Sie:

Was ist Conversational-AI?

Conversational-AI ist die Technologie, die es Menschen ermöglicht, direkt mit Computern zu sprechen.

Hier ist der Kerngedanke: Mit einem echten menschlichen Agenten zu sprechen ist einfach, weil es keine vermittelnde Technik in der Mitte gibt, kein Knopfdruck oder Tippen.

Die Interaktion mit Maschinen wäre viel einfacher, wenn dasselbe möglich wäre.

Genau das versucht Conversational-AI zu bieten. Es „hört“, was Sie sagen, entschlüsselt seine Bedeutung und formuliert dann eine angemessene Antwort.

Mit anderen Worten, es verhält sich wie eine Person.

Gibt es das in der realen Welt?

Die meisten Leute haben einige Erfahrung mit Conversational-AI durch Sprachassistenten.

Sie sind auf jedem Smartphone vorinstalliert. Amazons Alexa ist ein weiteres beliebtes Tool.

Die enorme Reichweite dieser Technologie bedeutet, dass im Jahr 2020 in den USA 128 Millionen Menschen monatlich einen Sprachassistenten nutzten.

Was ist mit dem Contact Center?

Im Contact Center wird Conversational-AI hauptsächlich in der IVR-Technologie eingesetzt.

IVR ist im Allgemeinen nicht das beliebteste Werkzeug im Kundenservice. Das liegt oft daran, dass das IVR-System als Hindernis für den tatsächlichen Service angesehen wird.

Theoretisch wird eine großartige Conversational-AI-Integration das dramatisch ändern.

Ein Conversational-IVR bietet Kunden die Unterstützung, die sie benötigen, manchmal anstelle eines Agenten und manchmal zusätzlich zu einem Agenten.

Sie können es verwenden, um Self-Service zu aktivieren, Anrufe effektiver weiterzuleiten oder Anruferabsichten zu erfassen.

Aber wie funktioniert Conversational-AI?

Die Antwort darauf könnte sehr lang sein!

Lassen Sie uns also nur die Dinge behandeln, die Sie wissen müssen.

Conversational-AI verwendet verschiedene Arten von Technologien, um effektiv zu arbeiten.

Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) nimmt Ihre Sprache und wandelt sie in etwas um, das Maschinen verstehen können. Im Grunde findet es heraus, welche spezifischen Wörter Sie verwenden.

Natural Language Understanding

Die Natural Language Understanding (NLU)-Technologie konzentriert sich darauf, den Kontext und die Absicht hinter den Wörtern zu verstehen, die Sie sagen.

Die fortschrittliche NLU-Technologie weiß, dass es verschiedene Möglichkeiten gibt, dasselbe zu sagen.

Es kann Akzente, regionale Dialekte und die ungewöhnlichen und ungenauen Grammatikstrukturen verstehen, die wir alle verwenden.

Das ist bei der Einführung von Conversational-AI-Technologie in einem Contact Center unerlässlich. Es ist notwendig Tools einzusetzen, die der gesamten Kundenstamm versteht.

Natural Language Generation

Natural Language Generation (NLG) ist die Technologie, die Antworten generiert.

NLG kann so einfach sein wie das Hinzufügen von Datenpunkten zu vorgefertigten Sätzen. Schottlands Pollenindex ist ein frühes Beispiel für die Technologie aus dem Jahr 2004.

Das System nahm täglich sechs Datenpunkte – den Pollenflug in sechs Regionen Schottlands – und gab diese Daten in eine Vorlage ein.

Dadurch konnte die Organisation automatisch eine kurze Zusammenfassung der Pollenzahlen des Landes erstellen.

NLG kann jetzt weit über die Verwendung von engen Datenpunkten und Mustersätzen hinausgehen. Moderne Conversational-AI in Smart-Assistenten kann zu so ziemlich jedem Thema passende Antworten generieren.

Machine learning

Maschinelles Lernen treibt den rasanten Fortschritt der Conversational-AI voran.

Es lässt die KI aus Interaktionen lernen und hilft ihr, jedes Mal verbesserte Erfahrungen zu bieten.

Je mehr Daten ein Conversational-AI-System zur Verfügung hat, desto schneller kann es lernen. Aus diesem Grund wird die Technologie des maschinellen Lernens mit der Zeit immer zuverlässiger.

Ein klares Beispiel dafür ist die Smart-Compose-Funktion von Gmail. Es analysiert die von Ihnen ausgewählten automatischen Vorschläge und wie Sie auf E-Mails antworten, um die nächsten Vorschläge noch genauer zu machen.

4 alltägliche Beispiele für Conversational-AI

Die Roboter sind unter uns!

Damit meinen wir, dass der Einsatz von Conversational-AI weiter verbreitet ist, als Sie vielleicht denken.

Das sind großartige Neuigkeiten für Contact Center, die ähnliche Systeme implementieren möchten. Ihr Kundenstamm ist mit dieser Art von Technologie bereits vertraut.

Hier sind vier Arten von Conversational-AI, die Ihnen wahrscheinlich schon begegnet sind.

Virtuelle Assistenten

Die meisten von uns können über virtuelle Assistenten auf Conversational-AI zugreifen, die in die Technologien integriert sind, die wir täglich verwenden.

Alle Smartphones verfügen über einen integrierten digitalen Assistenten: Siri auf Apple-Smartphones und Google Assistant auf Android.

Diese Assistenten sind einige der fortgeschritteneren Beispiele für die weit verbreitete Technologie.

Und da sie in unsere Telefone eingebettet sind, können sie in eine Vielzahl von Apps integriert werden, was ihren Nutzen erheblich erhöht.

Sie helfen uns, Anrufe zu tätigen, Nachrichten zu senden, Besprechungen festzulegen, Musik abzuspielen, im Internet zu suchen und vieles mehr.

Diese virtuellen Assistenten breiten sich auch in anderen Technologien aus, die wir verwenden.

Sie sind jetzt auf allem zu finden, von PCs und Smart-TVs bis hin zu Haushaltsgeräten.

Google Smart Compose

Möglicherweise ist Ihnen eine Google Mail-Funktion namens Google Smart Compose aufgefallen.

Diese Funktion soll Ihnen helfen, E-Mails schneller zu schreiben, indem sie Ihnen vorschlägt, was Sie als nächstes schreiben können.

Wenn Ihnen der Vorschlag gefällt, beendet Google Ihren Satz automatisch.

Die Technik liest Ihre empfangenen E-Mails, um eine Antwort vorzuschlagen. Es analysiert auch Ihr Schreiben in Echtzeit, um Vorschläge zu machen.

Website-Support-Chatbots

Wenn Sie jemals versucht haben, online Hilfe zu erhalten, sind Sie wahrscheinlich auf einen Support-Chatbot gestoßen.

Das sind textbasierte Plattformen, die einfache Supportanfragen beantworten. Sie unternehmen Schritte, um Ihre Frage zu verstehen, und generieren dann eine geeignete Antwort.

Der Avidia-Chatbot ist ein großartiges Beispiel. Die pflanzliche Haar- und Hautpflegemarke verarbeitet mit ihrem Chatbot automatisch Online-Buchungen.

In den ersten sieben Wochen wurden 6.918 Buchungen verarbeitet, was zu einem Anstieg der Buchungen um insgesamt 7,67 % führte – alles ohne Agenteneingriff.

Conversational-IVR

Conversational-IVR versteht, was Anrufer sagen und generiert Antworten basierend auf diesen Informationen.

Es ist gut für die Dateneingabe, das Lösen einfacher Self-Service-Hilfeanfragen und das Weiterleiten von Anrufern an den geeigneten Agenten.

Contact Center können von enormen Vorteilen durch die Implementierung eines dieser Systeme profitieren.

US Airways hat beispielsweise die AHT um 10 % reduziert und die Anrufeindämmung um 5 % erhöht, nachdem ein Conversational-System eingeführt wurde.

Conversational-AI ist am nützlichsten, wenn sie mit anderen Tools integriert wird

Conversational-AI wird wirklich nützlich, wenn es in andere Programme integriert wird. Dadurch kann die Spracheingabe andere Programme steuern.

Denken Sie an Smartphone-Assistenten.

Für eine künstliche Intelligenz ist es nur nützlich die Bedeutung des Satzes „Spiele die Beatles“ zu verstehen, wenn es auch auf einen Musikanbieter zugreifen kann.

Das gleiche gilt für Contact Center.

Angenommen, Sie ersetzen Ihr reguläres IVR durch ein Conversational-IVR. Die Technik muss mit Ihrem Buchungssystem, CRM oder Ihrem Anruf-Routing-System verbunden werden, um auf die empfangenen Eingaben reagieren zu können.

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