Chatbots können 80 Prozent der Kundenanfragen korrekt beantworten

Was für die USA oder Frankreich schon eine recht typische Kommunikationsform darstellt, ist hierzulande noch nicht so richtig angekommen: Chatbots. Dabei können Algorithmen längst dabei helfen, zahlreiche Anfragen von Kunden adäquat zu bewältigen. Wir sprachen mit Erik Pfannmöller, Gründer der Supportautomatisierungsfirma Solvemate, über Einsatzbereiche, Funktionen und Erfahrungen rund um die virtuellen Assistenten. 

80 Prozent der Kundenanfragen sind Standardprobleme

Onlinehändler News: Herr Pfannmöller, was kann eigentlich ein Chatbot? Und was kann er nicht?

Erik Pfannmöller: Ein Chatbot kann häufig vorkommende Kundenanfragen automatisiert beantworten und dem Kunden innerhalb weniger Sekunden die gewünschte Antwort liefern. Zudem erhält der Kunde mit Hilfe eines virtuellen Assistenten rund um die Uhr Support. Die Servicemitarbeiter selbst müssen somit weniger Zeit auf die Bearbeitung häufig wiederkehrender und einfach zu lösender Probleme verwenden, sondern können sich um komplexere Fälle kümmern: Neuartige und vielschichtige Kundenanliegen, die eine individuelle Prüfung des Einzelfalls erfordern, kann ein auf automatisierte Antworten ausgerichteter Chatbot selbst nicht lösen. Durch diese effiziente Arbeitsteilung zwischen Chatbot und menschlichem Kundenberater erhalten Kunden so zügig eine zielführende Antwort, während Unternehmen von einer deutlichen Kostenreduktion profitieren.

Welche Anfragen löst Ihr Unternehmen beispielsweise für E-Commerce-Unternehmen? Was sind einfache Anfragen, wann wird es kompliziert?

Zu den häufigsten Anliegen im E-Commerce gehören unter anderem Fragen zum Verbleib einer Bestellung oder zu Anliegen rund um die Retoure. Dies sind alles Fragen und Anliegen, die unser Chatbot einfach und zuverlässig lösen kann. Im Durchschnitt haben unsere Kunden 68 verschiedene „Standardprobleme“, die dann 80 Prozent der Anfragen ausmachen. Per Dashboard sind die Mitarbeiter stets über die aktuellen Anfragen informiert. 

Wenn der Chatbot die Frage des Kunden nicht lösen kann, übernimmt ein menschlicher Berater den Fall. Eine schwere Frage wäre in diesem Fall beispielsweise, ob bei einem reduzierten Artikel nach dem Kauf eine nachträgliche Anpassung des Kaufpreises möglich ist – hier würde der Chatbot an einen menschlichen Berater übergeben.

80 Prozent der Kundenanfragen korrekt beantworten – in 20 Sekunden

Wie funktioniert ein Chatbot? Wie entsteht so ein Tool, das auf Nutzerfragen adäquat reagiert?

Der Chatbot von Solvemate basiert auf dem Multiple-Choice-Verfahren. Für Kunden ist es schneller, strukturierte Fragen zu beantworten, als selbst welche zu stellen. Wie bei einem Entscheidungsbaum stellt der virtuelle Agent gezielt Diagnose-Fragen mit mehreren Antwortmöglichkeiten, um schnell und strukturiert die potenziellen Fehlerursachen einzugrenzen. Durch maschinelles Lernen kann unsere Software Kundenanfragen in durchschnittlich 20 Sekunden und in 80 Prozent aller Fälle korrekt beantworten. Der virtuelle Agent wird vor der Implementierung mit den häufigsten Fragen und Antworten – zugeschnitten auf das jeweilige Produkt beziehungsweise Unternehmen – trainiert und lernt während des Einsatzes kontinuierlich dazu. 

Der Algorithmus findet zudem die effizientesten Wege zu den passenden Lösungen. So werden die am häufigsten auftretenden Probleme in den Antwortmöglichkeiten zuerst angezeigt. Der Chatbot erkennt Verbesserungspotenziale und erzeugt proaktiv eine To-Do-Liste für die Mitarbeiter des Kundenservice. Im Gegensatz zu Solvemate setzen die meisten Chatbots aktuell auf NLP (Natural Language Processing), um den Chatbot möglichst menschlich wirken zu lassen. Diese Technologie ist jedoch noch lange nicht ausgereift genug, um zufriedenstellenden Kundensupport zu bieten. NLP bedeutet, dass die Chatbots mittels Worterkennung den Inhalt der Nachrichten verstehen und eine natürlichsprachliche Antwort generieren. Dieses Verfahren ist jedoch sehr schwierig in der Anwendung und wird der Komplexität der Kundenanfragen momentan noch nicht gerecht.

Nun wird nicht jede Unterhaltung auf dieselbe Weise geführt. Wie wird denn erreicht, dass der Chatbot richtig, also auch im Sinne des Unternehmens oder im Sprachstil der Marke, reagiert?

Solvemate nutzt keinen Algorithmus zur Generierung von natürlicher Sprache, sondern einen anderen, wahrscheinlichkeitsbasierten Algorithmus. Damit ist zu 100 Prozent ausgeschlossen, dass der Chatbot Wörter oder Sprachstile verwendet, die nicht gewünscht sind. Jedes Wort, dass der Chatbot gegenüber dem Endkunden sagt, ist bei Solvemate durch den Kunden, also das Unternehmen selbst, frei konfigurierbar. Manche Kunden präferieren ein „Sie“ und manche ein „Du“. Manche nutzen gerne Emojis und manche Unternehmen eine formellere Sprache. Alles ist möglich und bei uns klar kontrollierbar. 

Chatbots: Klare Erwartungshaltung für den Einsatz definieren

Was sollten Unternehmen beachten, die Chatbots einsetzen möchten?

Interessierte Unternehmen sollten drei Faktoren beachten, damit sich ein Chatbot für sie rentiert. Die erste Bedingung ist ein hohes Aufkommen an Anfragen, die im Kundensupport eingehen: Eine Automatisierung ist nur sinnvoll, wenn der Kundendienst einen hohen Betreuungsaufwand stemmen muss – mehrere Tausend Anfragen pro Monat sollten es schon sein.

Der zweite Punkt betrifft die Art der eingehenden Kundenanfragen. Ein Chatbot hilft nur, wenn sich die Fragen oft wiederholen, also repetitiv sind. Viele Unternehmen nutzen bereits E-Mail-Vorlagen und Mitschriften von Telefonaten, welche bei der effizienten Beantwortung von häufigen Anfragen helfen und nützlich für die Einarbeitung neuer Servicemitarbeiter sind.  Ein Chatbot ist im Grunde genommen genauso programmiert – basierend auf den Richtlinien und den häufigsten Fragen. 

Der letzte zu beachtende Faktor beschreibt die Notwendigkeit einer klar definierten Zielsetzung. Wenn eine Einrichtung einen Chatbot in Betracht zieht, muss die letztendliche Entscheidung bis zu Ende durchdacht sein. Ein Chatbot kann sich als ein Fehler herausstellen, wenn er schlecht implementiert wird. Es ist besser, bereits im Vorfeld eine in Zahlen messbare Erwartungshaltung zu definieren. Ein Beispiel wäre, wenn ein Unternehmen die durchschnittliche Antwortgeschwindigkeit auf eingehende Anfragen auf unter eine Stunde senken möchte. Je mehr der Bot benutzt wird, desto eher erreichen sie diese Kundenerfahrung. 

Für wen bzw. ab welcher Unternehmensgröße lohnt sich die Implementierung eines Chatbots?

Ob ein Chatbot eine brauchbare Lösung für ein Unternehmen ist, lässt sich außerdem an der Anzahl der Servicemitarbeiter erkennen. Grundsätzlich lohnt sich ein virtueller Agent in der Regel ab einer Zahl von 10 Kundenberatern. Aber gerade auch größere Firmen, die Chatbots in Betracht ziehen, beschäftigen zwischen 80 und 100 Mitarbeiter im Kundenservice, wenn nicht sogar mehr. Ein solcher Kundenservice bearbeitet schätzungsweise zwischen einer halben bis zu anderthalb Millionen Anfragen jährlich, also rund 4.110 pro Tag. Eine solche Support-Infrastruktur zu betreiben, kostet gewöhnlich zwischen drei bis vier Millionen im Jahr. Das Einsparpotenzial ist also enorm.

Falls der Kundenservice eines Unternehmens eine hohe Anzahl stets wiederkehrender Anliegen bearbeitet (zum Beispiel mit Hinblick auf Lieferzeiten oder Bezahloptionen), kann ein Chatbot die Beantwortung dieser Anfragen automatisch übernehmen. Manche Unternehmen haben besonders komplexe Anwendungsfälle und vielschichtige Produkte und die eingehenden Fragen wiederholen sich verhältnismäßig selten. Wenn die Anliegen nicht repetitiv sind, können sie nicht automatisiert werden. Diese Organisationen wären daher mit anderen Lösungen besser bedient.

Wie viel Zeit ist nötig, um den passenden Chatbot für das eigene Unternehmen zu entwickeln? 

Der Zeitaufwand beträgt etwa fünf Werktage, um den Chatbot von Solvemate für ein bestimmtes Unternehmen zu konfigurieren und für den entsprechenden Kundenservice zu trainieren. Die bestehende Software wird also schnellstmöglichst konfiguriert und auf den Unternehmenskunden zugeschnitten, um innerhalb kürzester Zeit starten zu können.

Bei Nutzern spielt noch viel Neugier hinein

Wie wird der Chatbot auf einer Webseite eingebunden?

Um den Chatbot auf einer Onlineseite einzubinden, müssen nur sechs Zeilen Code auf der Website integriert werden. Der virtuelle Agent kann zusätzlich innerhalb weniger Minuten mit dem Facebook Messenger verbunden werden und auch dort als Chatbot funktionieren. Das Design des virtuellen Assistenten ist mobile-first. Er passt also problemlos zu sowohl Android als auch iOS-Betriebssystemen. Außerdem kann der Chatbot visuell nach Belieben verändert und an die Farbgebung des Unternehmensauftritts angepasst werden. 

Personalisierung ist ein wichtiger Punkt. Wie kann man den Chatbot personalisieren? 

Die einfachste Variante davon ist „Hallo Erik“ anstelle von „Hallo“ zu sagen, aber Personalisierung ist viel mehr. Es geht zum Beispiel darum, kundenspezifische Anliegen lösen zu können und auch Kontextbewusstsein zu zeigen. Wir können beispielsweise die Sendungsverfolgung eines konkreten Pakets oder die nachträgliche Einlösung eines Gutscheins auf eine spezifische Bestellung direkt im Chatfenster ausführen – mit dem Ziel, dass der Endkunde die beste Erfahrung hat und sein Anliegen in Sekundenschnelle gelöst bekommt. 

Und wie reagieren Kunden letztlich auf einen Bot im Vergleich zu einem realen Ansprechpartner? 

Solvemate befragt automatisch einige Kunden direkt nach der Benutzung des Bots zu ihrer Erfahrung. Wir zeigen den CSAT (customer satisfaction score) automatisch im Dashboard für unsere B2B-Kunden an. Wir haben den CSAT mit anderen Kanälen verglichen und sehen, dass die Kunden gleich zufrieden beziehungsweise zufriedener sind. Im Nutzertest sehen wir, dass viel „Neugier“ mit hineinspielt, einen Chatbot zu benutzen. Wenn man dann noch erfolgreich ist, dann ist das ein tolles Erlebnis! 

Vielen Dank für das Gespräch!

Erik Pfannmöller ist dreimaliger Weltmeister im Kanuslalom und gründete nach seinem Studium das Liveshopping-Portal Teambon sowie das Online-Sportartikelgeschäft Mysportgroup, die beide erfolgreich verkauft wurden. Seit 2015 leitet er als Geschäftsführer das von ihm gegründete Technologieunternehmen Solvemate, das mit seinem virtuellen Assistenten den Kundenservice von Unternehmen automatisiert.