Conversational AI

Conversational-AI für Contact Center: Alles was Sie wissen müssen

Virtuelle Assistenten haben Conversational-AI aus Science-Fiction in unsere Häuser und Hosentaschen geholt. Die meisten von uns haben inzwischen Erfahrung mit der Technologie, denn viele Menschen nutzen sie jeden Tag.

Da sich die Menschen an die Interaktion mit Bots gewöhnen, ist es keine Überraschung, dass Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, mithilfe von Conversational-AI ihren Service zu verbessern.

Und es ist noch weniger überraschend, dass – als Ort, an dem Kundengespräche stattfinden – ein Großteil der Innovationen in Contact Centern stattfindet

Was ist Conversational-AI?

Conversational-AI bezieht sich auf die Technologien, mit denen Menschen mit Maschinen sprechen können. Es versteht, was die Menschen sagen, und formuliert dann eine Antwort basierend auf deren Eingabe.

Die meisten Menschen sind aufgrund von Sprachassistenten wie Alexa und Siri mit Conversational-AI vertraut. Es spielt aber auch eine wichtige Rolle im Kundenservice über Chatbots und IVR-Systeme (Interactive Voice Response).

Klingt nützlich, aber wie funktioniert es?

Conversational-AI nimmt Spracheingaben entgegen, entschlüsselt ihre Bedeutung und generiert dann eine geeignete Antwort.

Natural Language Processing (NLP) unterstützt diesen Prozess. Dadurch wird die Sprache zu einer Form von Daten, die Maschinen lesen können.

NLP besteht aus zwei Hauptteilen:

  1. Natural Language Understanding(NLU) entschlüsselt das Gesagte und legt die Bedeutung der Wörter fest. Das hilft der Technologie, ähnliche Sätze mit unterschiedlichen Bedeutungen zu unterscheiden. Zum Beispiel „Ich möchte meine Reservierung überprüfen“ vs. „Ich möchte eine Reservierung machen.”
  2. Natural Language Generation (NLG) verwendet das, um eine geeignete Antwort zu erstellen. Frühere Konversationsplattformen hatten eine vorprogrammierte Reihe von Antworten. NLG bedeutet jedoch, dass die Conversational-AI individuelle Antworten erstellen kann, die für die Anfrage relevant sind.

Um effektiv zu sein, muss NLP eine Vielzahl von Eingaben verstehen.

Es sollte in der Lage sein, verschiedene Akzente zu verstehen und Bedeutungen zu entschlüsseln, selbst wenn Grammatikstrukturen nicht richtig verwendet werden (was häufig der Fall ist, wenn Leute sprechen).

Maschinelles Lernen hilft, indem die Dateneingabe verwendet wird, um den Algorithmus kontinuierlich zu trainieren. Jedes Mal, wenn die Conversational-AI mit einem Menschen interagiert, verbessert maschinelles Lernen die Fähigkeit, die Sprache zu verstehen und eine geeignete Antwort zu generieren.

Voice commands

Quelle

Hey, Alexa, warum sollte mein Unternehmen Conversational-AI verwenden?

Unternehmen (und Kunden) profitieren in vielerlei Hinsicht von der Verwendung von Chatbots oder IVRs mit Conversational-AI.

Hier sind einige Gründe dafür

  • Kosten: Conversational-AI löst Kundenanfragen anstelle des Kundensupports. Das kann zu einer erheblichen Einsparung führen, da die Lösung eines Tickets mit Self-Service-Support weitaus weniger kostet als mit einem Agenten.
  • Skalierung: Conversational-AI hilft Unternehmen dabei, mehr Tickets zu bearbeiten, als sie sonst könnten. Das hilft Unternehmen, je nach Nachfrage zu skalieren.
  • Geschwindigkeit: Beim Umgang mit künstlicher Intelligenz muss nicht gewartet werden. Kunden erhalten Antworten schneller als ohne KI
  • 24-Stunden-Service: Conversational-AI braucht keine Pause. Es kann Tag und Nacht auf Anfragen reagieren, auch wenn Ihr Team nicht anwesend ist.
  • Kundenpräferenz:Viele Kunden bevorzugen Self-Service-Optionen, wie sie von Conversational-AI ermöglicht werden, anstatt mit einem Agenten zu sprechen.
  • Bessere Kundenerfahrung:Schneller, stets verfügbarer Kundenservice verbessert das Kundenerlebnis. Sie müssen nur Personal zur Verfügung stellen, wenn die KI das Problem nicht lösen kann.

Unsere Fallstudiezu Delta Air Lines untersucht diese Vorteile genauer und zeigt, wie durch Conversational-AI jedes Jahr 5 Millionen US-Dollar eingespart werden

Conversational AI

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IVR-Systeme (Interactive Voice Response) sind der Schlüssel

Die häufigste Verwendung von Conversational-AI in Contact Centern ist in IVR-Systemen (Interactive Voice Response).

Traditionell waren IVRs klobige Systeme, in denen Optionen aufgelistet waren und Kunden eine per Nummer auswählen mussten.

Sie haben ihren Zweck erfüllt. Das System zu verwenden war jedoch ein langsamer Prozess, der zu einer frustrierenden Kundenerfahrung führte (insbesondere, wenn das IVR mehrere Schritte mit Optionen hatte, die für das Problem des Anrufers irrelevant waren).

IVRs mit Conversational-AI (auch als IVR-Voicebots oder Konversations-IVR bezeichnet ) haben dieses Problem gelöst.

Sie verwenden Conversational-AI, um Sprache zu verstehen, und formulieren dann Antworten basierend auf der Eingabe. Kunden geben einfach ihr Problem an und warten auf eine Antwort, anstatt sich durch endlose Menüs zu arbeiten.

Diese Systeme helfen auf zwei Arten. Sie lösen entweder das Kundenproblem vollständig oder verbessern, wie das System den Anrufer an einen Agenten weiterleitet.

So laufen diese Szenarien ab.

Conversational-AI befasst sich mit dem gesamten Kundenanruf

Das ideale Szenario ist, dass Konversations-IVRs das Kundenproblem von Anfang bis Ende behandeln. Der Kunde gibt das Problem an und der IVR löst es.

Das ist sowohl für den Kunden als auch für das Unternehmen von Vorteil.

  • Kunden erhalten eine schnelle Antwort auf ihre Frage, denn sie müssen nicht warten, bis ein Agent verfügbar ist.
  • Durch das Umlenken von Support-Tickets müssen Kundendienstmitarbeiter weniger Anfragen bearbeiten.

Keine Conversational-AI kann alle möglichen Kundenprobleme lösen – zumindest noch nicht.

Diese Tools werden für allgemeine, einfach zu lösende Anfragen verwendet, z. B. für die Bereitstellung von Updates zu Buchungen oder Lieferungen. Sie können Kunden auch zu anderen Ressourcen oder Hilfskanälen verweisen.

Konversations-IVR-Systeme profitieren von der Integration in Ihre anderen Tools.

Wenn Sie beispielsweise Ihr IVR mit Ihrem CRMverbinden, kann das IVR automatisch auf die Daten zugreifen, wenn ein Kunde über eine bekannte Telefonnummer anruft. Es kann dann Informationen wie bevorstehende Reservierungen oder Kaufhistorie bereitstellen.

caller history

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Conversational-AI zur Verbesserung des Routings

Während Sie für viele Kundentickets immer noch Agenten benötigen, kann die Conversational-AI in diesen Situationen dennoch helfen, indem sie den Grund für den Anruf versteht, Informationen sammelt und diese dann an das richtige Team weiterleitet.

Conversational-AI ist beim Weiterleiten von Anrufen besser als herkömmliche IVRs, da sie die Kundenabsicht effektiv ermitteln kann.

Das bedeutet, wenn der Kunde einen Agenten erreicht:

  • ist es wahrscheinlicher, dass er mit der richtigen Person spricht.
  • hat der Agent Zugriff auf weitere Daten darüber, warum der Kunde anruft

Das ist wichtig, da 75% der Kunden erwarten, dass Agenten wissen, wer sie sind, wenn sie einen Anruf entgegennehmen.

Ein besseres Routing kommt letztendlich sowohl dem Kunden als auch dem Unternehmen zugute Der Kunde erhält eine bessere Erfahrung mit weniger Transfers zwischen Abteilungen und kürzeren Bearbeitungszeiten.

Das Unternehmen profitiert von einer verbesserten Lösung des ersten Kontakts, kürzeren Anrufen, weniger Weiterleitungen und einer größeren Verfügbarkeit der Agenten.

Auf die Automatisierung kommt es an

Letztendlich hilft die Conversational-AI, da sie eine leistungsstarke Form der Automatisierung darstellt.

Es ermöglicht Ihrem Unternehmen, Kundenanfragen zu lösen, ohne dass sich Ihr Team einmischt. Sie können mehr Tickets mit denselben Ressourcen lösen. Gefällt Ihnen, was Sie bis hierhin gelesen haben?

was Sie bis hierhin gelesen haben? Warum sollten Sie dann hier aufhören? Holen Siesich Ihren Guide zur Conversational-AI, um mehr zu erfahren

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