10.07.2019 |
1072,4 Mio. US Dollar – Das ist das Volumen des globalen Chatbot-Marktes im vergangenen Jahr. Vertraut man der Prognose des Reports Chatbot Market to 2027, wird sich dieses mit einer Wachstumsrate von 27,9 % bis 2027 auf 9475,1 Mio. US Dollar steigern. Und ja: Unternehmen setzen in der Tat verstärkt auf Service-Bots, um Kundenanfragen automatisiert zu beantworten – darunter Unternehmen wie Starbucks, Domino’s und H&M. Auch das Thema Voice spielt eine immer größere Rolle. Neben der klassischen textbasierten Nutzung von Chatbots, ist es möglich Bots auch für den sprachgesteuerten Austausch nutzbar zu machen.
In unserer Anleitung zeigen wir auf wie Service-Bots in nur wenigen Schritten erstellt werden und anschließend sowohl für Chat- als auch für Sprachdialoge – zum Beispiel im telefonischen Kundenservice – eingesetzt werden können.
#1 Engine wählen
Der erste Schritt auf dem Weg zum Service-Bot ist die Wahl des passenden Systems bzw. der passenden Botengine. Zahlreiche Anbieter sind bereits am Markt vertreten darunter Amazon Lex, Microsoft Azure Bot Service und IBM Watson.
Aktuell bekanntester und größter Anbieter ist Google Dialogflow. Dialogflow bezeichnet die Entwicklungsumgebung, die auch dem Google Assistant zugrunde liegt. Die Engine greift auf die Sprachfunktionen Google Cloud Speech-to-Text, Google Cloud Text-to-Speech sowie Natural Language Understanding (NLU) zu, um neben Chatverläufen auch natürlichsprachliche Dialoge zu ermöglichen. In unserer Anleitung haben wir Dialogflow als Beispiel gewählt.
#2 Use Cases definieren
Service-Bots sind dafür prädestiniert standardisierte wiederkehrende Anfragen zu beantworten. Daher ist es wichtig die einzelnen Anwendungsfälle, die durch den Bot bearbeitet werden sollen, klar abzugrenzen. Beispiele hierfür können die Vereinbarung eines Rückrufs, die Verfolgung eines Pakets, die Änderung einer Adresse oder ein vergessenes Passwort sein.
#3 Intents anlegen
Sind die Use Cases klar definiert, können die Nutzeranliegen in sogenannte Intents umgewandelt werden. Ein Intent bezeichnet die Absicht des Kunden – zum Beispiel das Anfordern eines Rückrufs. Hierfür können nun unterschiedliche Sätze festgelegt werden, die den Intent auslösen
- „Ich bitte um Rückruf.“
- „Können Sie mich zurückrufen?“
- „Bitte rufen Sie mich zurück.“
Je mehr Beispielsätze – auch Training Phrases genannt – eingetragen werden, desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass der Bot das Anliegen erkennt. In Dialogflow sieht das Ganze so aus:
Die Training Phrases können als komplette Sätze oder auch stichwortartig formuliert werden. Bei neuem Input durch den Kunden lernt der Bot auch im Dialog immer weiter dazu. Es können während dem Betrieb jederzeit weitere Training Phrases identifiziert werden und die Erkennungsrate steigt.
Entities oder auch Entitäten bezeichnen die Variablen eines Anliegens. In unserem Szenario – der Bitte um einen Rückruf – ist es u.a. die Rufnummer, die erfasst werden soll:
Weitere typische Entitäten sind Datum, Uhrzeit, Orte oder Adressen.
#4 Datenbanken koppeln
Bleiben wir beim Szenario Rückruf. Soll nun ein Rückruf vereinbart werden, werden folgende Werte benötigt:
- Rückrufnummer
- Datum
- Uhrzeit
Die Integration von Eigenanwendungen ermöglicht einen direkten Zugriff auf interne Unternehmensdaten: Mithilfe von Fulfillment werden Kundeneingaben wie das gewünschte Rückrufdatum mit Datenbanken oder CRM-Systemen abgeglichen, um sicherzustellen, dass der gewünschte Termin noch verfügbar ist. Informationen bzw. Parameter wie die Rückrufnummer und der Anrufzeitpunkt werden im Anschluss automatisch in der Datenbank vermerkt.
#5 Bot trainieren
Sind alle Einstellungen vorgenommen ist es an der Zeit, den Bot zu testen und zu trainieren. Und das Training kann direkt im Livebetrieb erfolgen: Dialogflow ermöglicht es, Einstellungen vornehmen die den Kunden an einen menschlichen Servicemitarbeiter verweisen, sollte der Bot einmal nicht weiterwissen. So kann sichergestellt werden, dass Anliegen in jeden Fall gelöst werden und eine positive User Experience gewährleistet wird.
#6 Kanäle hinzufügen
Das Thema Multichannel liegt voll im Trend: 44% der Unternehmen möchten künftig auf eine Omnichannelstrategie setzen und Ihren Kunden damit freie Wahl in Bezug auf den Kontaktkanal überlassen. Und dieser Trend kann auch von Service-Bots bedient werden: Einmal konfiguriert, kann der intelligente Assistent zusätzlich zur Chatfunktion auch für Voice-Interfaces genutzt werden. In Form von Voicebots können sie beispielsweise im Telefonservice eingesetzt werden und menschliche Mitarbeiter entlasten.
Die Multichannel-Nutzung bietet ebenfalls einen Vorteil im Hinblick auf die Datenbasis: Ob für Chat oder Telefonie – der Bot greift auf die gleiche Datengrundlage zurück. Somit entstehen keine Datensilos.
Da Bot-Engines wie Dialogflow zudem auf maschinellem Lernen beruhen und mit jeder Anwendung dazu lernen, beschleunigt sich der Lerneffekt durch die Mehrfachnutzung. Anliegen können immer besser automatisiert bearbeitet werden und die Kundenzufriedenheit steigt.
Bots im Telefonservice – So geht’s!
Möglich gemacht wird die Integration mithilfe von offenen Schnittstellen, APIs. Via API können Telefonie und Botsysteme wie Dialogflow verknüpft werden. Mit dem VoiceBot Connector bietet TENIOS einen solchen Service an: Der Connector verbindet die TENIOS Cloud-Telefonie mit dem konfigurierten Bot und schon findet eine Echtzeit-Sprachübertragung zwischen Anrufer und Bot statt:
Dabei spielt es keine Rolle, ob der Voicebot den gesamten Dialog übernehmen oder nur zur Vorqualifizierung mit anschließender Weiterleitung an einen menschlichen Agent eingesetzt werden soll: Der VoiceBot Connector kann an beliebiger Stelle im TENIOS Anrufrouting platziert werden und ermöglicht jederzeit einen Wechsel zwischen Bot und Agent. Aktuell bietet TENIOS bereits die Integration von Dialogflow an. Weitere Bot-Engines sind in Planung.
Lesen Sie mehr zum Thema im Artikel:
„Chatbot trifft Voice: So bekommen Sie Ihren Bot ans Telefon“
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