Wenn Ihr Geschäftsmodell die Kommunikation mit Kunden beinhaltet, kann ein Voicebot dazu beitragen, die Kosten im Servicebereich um das 2-3-fache zu senken verglichen mit der Anliegenbearbeitung über Ihr Contact Center. Die durchschnittlichen Kosten für einen via Voicebot qualifizierten Lead liegen bei nur 0,89 €.

Durch die Implementierung sparen Sie auch Zeit und Kosten bei Lead-Generierungskampagnen, indem Sie Junk-Leads automatisiert herausfiltern. Unser Kunde - eine E-Learning-Plattform mit mehr als 1 Million Studenten - führte eine Werbekampagne durch und unser Voicebot half ihm, 5292 Leads zu qualifizieren und 2500 ungültige Datensätze herauszufiltern. Multipliziert man diese Junk-Leads mit dem Arbeitsaufwand von 5 Minuten, die es dauert, einen Lead manuell zu qualifizieren entspricht dies 208 Arbeitsstunden – einem Gehalt von 4550 Euro. Mit einem Voicebot haben Sie darüberhinaus die volle Kostenkontrolle und Flexibilität: Der TENIOS Voicebot ist jederzeit skalierbar ohne zusätzliche Mitarbeiter einstellen zu müssen.

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ein Kunde kontaktiert den Kundendienst einer Bank aufgrund einer gesperrten Kreditkarte. Hierbei gibt es verschiedene Möglichkeiten, das Anliegen zu äußern:
-Meine Karte funktioniert nicht;
-Meine Karte ist gesperrt;
-Ich konnte nicht bezahlen;
-Etwas stimmt mit meiner Karte nicht; etc.
Unser Voicebot kann all diese verschiedenen Varianten verstehen. Ein Voicebot versteht den Benutzer anhand seiner Absichten -den sogenannten Intents. In diesem Fall ist es der Intent die 'gesperrte Karte'. Die verschiedenen Varianten sind dabei die vorab definierten "Training Phrases". Mit anderen Worten eine Liste möglicher Formulierungen, die der Nutzer verwenden könnte, um sein Anliegen auszudrücken. Wenn die Äußerung des Benutzers mit der Absicht übereinstimmt, die der Voicebot kennt, reagiert er entsprechend dem festgelegten Ablauf.

Die Basis für den Prozess bildet der Abgleich von Absichten, bei dem KI-basiertes maschinelles Lernen angewendet wird. Der Mechanismus des maschinellen Lernens vergleicht die Intention des Nutzers mit den Intentionen, die der Voicebot bereits kennt und findet die passendste Übereinstimmung. Wie funktioniert der Matching-Prozess? Die Algorithmen des maschinellen Lernens berechnen den Konfidenzwert des jeweiligen Intents, den der Voicebot kennt. Der Konfidenzwert wird auf einer Skala von 0 bis 1 angegeben. Dabei bedeutet 0, dass die Übereinstimmung vollkommen unzuverlässig ist, und 1, dass die Übereinstimmung eindeutig ist. Der Voicebot muss die Absicht des Benutzers unter allen Varianten finden. Zu diesem Zweck wird der Schwellenwert bei der Erstellung und Prüfung des Voicebots festgelegt. Der Schwellenwert bestimmt nicht, wie erfolgreich der Voicebot bei der Erkennung der richtigen Variante ist. Aber er hilft uns, festzulegen, wie streng wir darauf achten, dass der Voicebot die korrekten Intent erkennt. Wie hoch der Schwellenwert sein sollte, ist nicht klar definiert. Normalerweise liegt er zwischen 0,3 und 0,7, je nach Komplexität des Voicebots. Mit anderen Worten: Maschinelle Lernen klassifiziert die Absicht, die der Voicebot kennt und die der vom Benutzer geäußerten Absicht am ähnlichsten ist. Auf diese Weise können Voicebots Menschen verstehen.