Conversational-AI: Der essenzielle Leitfaden 2023

Die Statistiken belegen, dass mehr als ein Drittel der Unternehmen weltweit bis 2027 auf Chatbots als primären Kanal umsteigen werden. Außerdem halten es 35 % der Kunden weltweit für wichtig, dass ein Unternehmen über eine voll ausgestattete Self-Service-Plattform verfügt, damit sie Probleme schnell lösen können.

Um den Forderungen nach effizienten Self-Service-Optionen und kurzen Lösungszeiten gerecht zu werden, prüfen viele Unternehmen auf der ganzen Welt, welche Möglichkeiten ihnen zur Automatisierung des Kundenservice und zur Optimierung bestehender Systeme/Kanäle zur Verfügung stehen, um die Customer-Experience bestmöglich zu gestalten.

Conversational-AI ist die neueste der vielen Automatisierungstechnologien, die im Bereich des Kundenservice eingesetzt werden. Dank der umfassenden Integrationen in Chatbots und IVR-Technologien ist die konversationsfähige künstliche Intelligenz ein vielversprechendes Tool, das den Wunsch vieler Kunden (und Unternehmen) nach schnellem, effizientem und personalisiertem Kundenservice erfüllen kann.

Auf dieser Seite werden wir im Detail erläutern, was Conversational-AI ist und welche Formen dieser Technologie zur Verfügung stehen. Wir diskutieren die Vorteile, demonstrieren Anwendungsbeispiele und zeigen, warum Conversational-AI das fehlende Puzzleteil im Customer-Self-Service sein könnte.

Was ist Conversational-AI?

Conversational-AI ist eine Kombination aus maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz. Sie ermöglicht es, mit dem System natürliche Gespräche zu führen – ganz so, wie sie mit einem menschlichen Mitarbeiter sprechen würden. Im Kundenservice ermöglicht es diese konversationsfähige KI-Technologie, ohne menschliches Eingreifen hochrelevante und realistische Kundengespräche zu führen.

Conversational-AI wird in der Regel in Self-Service-Mechanismen wie Chatbots und IVR eingesetzt. Ziel ist es, die Anfrage eines Kunden zu verstehen, seine Absichten und Stimmungen zu erkennen und in einem natürlichen, menschlichen Ton zu antworten. Dieser Mechanismus basiert auf einer Reihe von Grundprinzipien. Diese geben vor, wie die KI Kundengespräche verstehen, analysieren und auf effiziente Weise bearbeiten soll. Mehr dazu im nächsten Abschnitt.

Grundprinzipien der Conversational-AI

Eine Conversational-AI-Plattform stützt sich auf mehrere Grundprinzipien, die es Maschinen ermöglichen, mit Menschen auf natürliche Weise effektiv und ansprechend zu interagieren. Diese Grundsätze können zur Verbesserung der Benutzerinteraktionen beitragen.

1. Natürliches Sprachverständnis (Natural Language Understanding, NLU)

Natürliches Sprachverständnis (NLU), auch als Natural-Language-Processing (NLP) bezeichnet, ist das wichtigste Grundprinzip einer interaktiven dialogfähigen KI. Durch NLU werden die KI-Systeme darauf trainiert, die menschliche Sprache und ihre Nuancen, die Bedeutung und die Absicht hinter einer bestimmten Nachricht zu interpretieren und zu analysieren, um dann angemessen zu reagieren. Dieses Verständnis wird vor allem durch Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) erreicht.

2. Intent Recognition

Intent Recognition ist der Prozess, der die Absicht eines Gesprächs erkennt und eine entsprechende Antwort formuliert. Die KI analysiert das gesprochene Wort des Benutzers mit Hilfe von Sprachverarbeitungsalgorithmen und generiert eine relevante Antwort, mit der diese Anfrage effizient beantwortet wird.

3. Context-Awareness

Context-Awareness, bzw. Kontextbewusstsein, bezeichnet die Fähigkeit der KI, durch die Analyse zuvor verfügbarer Kundendaten eine bessere Antwort auf Anfragen zu geben. Dazu zählt die Analyse der Kauf- bzw. Interaktionshistorie, der Präferenzen und des geografischen Standorts des Kunden, um den optimalen Kontext für dessen Anfrage zu ermitteln und die passende Lösung anzubieten.

4. Personalisierung

Personalisierung bedeutet im Kundenservice-Kontext, die Interessen, Vorlieben und Bedürfnisse des Benutzers zu verstehen. Dazu werden frühere Interaktionen analysiert und anhand dieser Informationen bessere, relevantere Antworten gegeben. Auf den ersten Blick erscheinen Context-Awareness und Personalisierung ähnliche Bedeutungen zu haben. Der entscheidende Unterschied besteht jedoch darin, dass sich die Personalisierung in erster Linie auf die Analyse früherer Interaktionen konzentriert - wohingegen sich Context-Awareness auf die aktuelle Konversation konzentriert und die Informationen aus früheren Interaktionen für ein besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse nutzt.

5. Kontinuierliches Lernen

Kontinuierliches Lernen ist die Fähigkeit einer Conversational-AI, dank NLP aus jeder einzelnen Interaktion dazuzulernen und ihr Verständnis von menschlichen Sprache und eines angemessenen Verhaltens kontinuierlich zu verbessern. Kontinuierliches Lernen wird durch Machine-Learning-Algorithmen ermöglicht. Diese analysieren laufend das Feedback der Benutzer und sind in der Lage, sich im Laufe der Zeit an neue Informationen anzupassen. Dieses Prinzip ist entscheidend für die Entwicklung von Lösungen, die sich kontinuierlich verbessern und weiterentwickeln, um den sich ändernden Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden.

Im folgenden Abschnitt soll es um die Vorteile der Conversational-AI gehen, die dazu beitragen können, die Betriebsabläufe in Ihrem Unternehmen zu verbessern.

Die Vorteile einer Conversational-AI für Marken und Kunden

Hier die drei wesentlichen Vorteile:

• Verbesserte Customer-Experience: Conversational-AI kann eine nahtlose und intuitive Methode für die Interaktion zwischen Kunden und Unternehmen darstellen. Dank Conversational-AI können Helpdesk-Lösungen Kundenanfragen besser verstehen als herkömmliche KI-Algorithmen und so personalisierte Antworten geben, die die Customer-Experience und damit auch die Kundenbindung verbessern.

• Effizienzsteigerung: Ihr Support-Team kann erheblich effizienter arbeiten, wenn es sich wiederholende Aufgaben mit Conversational-AI-Chatbots automatisiert. Solche Bots erledigen die routinemäßigen Kundenanfragen, weswegen sich die Servicemitarbeiter auf die wichtigen Fragen konzentrieren können. Außerdem kann eine KI Echtzeitdaten und Insights liefern, die es Ihrem Unternehmen ermöglichen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

• Kostenreduzierung: Unternehmen können Personalkosten sparen, indem sie den Bedarf an menschlicher Arbeitskraft mit Conversational-AI reduzieren. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben lassen sich außerdem Fehler reduzieren und die Effizienz der Abläufe steigern.

Unternehmen auf der ganzen Welt setzen verschiedene Arten von KI ein, um diese Vorteile zu nutzen und ihre Prozesse zu optimieren. Im folgenden Abschnitt erläutern wir die wichtigsten Formen der Conversational-AI und welche Produktivitätssteigerungen sie möglich machten.

Mehr erfahren:Verbesserung der Kundenservice-Strategie mit KI-Chatbots

Conversational-AI-Technologien

Derzeit sind zwei Kategorien von Konversations-KI-Technologien im Einsatz: Chatbots und Voice-Bots. In diesem Abschnitt besprechen wir beide Arten und deren heute gängigen Unterkategorien.

Chatbot-Technologien

Chatbots bieten in erster Linie KI-gestützte automatisierte Textfunktionen auf Messaging-Plattformen wie Facebook Messenger, WhatsApp und Slack. Nachfolgend finden Sie die gängigsten Formen von Chatbots:

1. KI-Chatbots: KI-Chatbots werden durch maschinelle Lernalgorithmen ermöglicht und können aus den Kundeninteraktionen lernen, um ihre Antworten mit der Zeit zu verbessern. Sie verwenden NLP, um die Nachrichten ihrer Benutzer zu verstehen und darauf entsprechend zu antworten. KI-Chatbots sind heute in der Lage, komplexe Abfragen und Aufgaben zu bearbeiten.

2. Regelbasierte Chatbots: Diese Chatbots sind so programmiert, dass sie auf bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen reagieren. Eine Reihe zuvor festgelegter Regeln definiert, welche konkreten Antworten auf die Kundenanfragen zu geben sind. Regelbasierte Chatbots sind weniger komplex als KI-Chatbots, dennoch können sie Kunden eine einfache Unterstützung bieten.

3. Hybride Chatbots: Hybride Chatbots vereinen in sich die Funktionen von Conversational-AI und regelbasierten Chatbots. Sie stützen sich sowohl auf ML-Algorithmen als auch auf zuvor festgelegte Regeln, um die passende Antwort auf eine Kundenanfrage zu geben. Dementsprechend sind Hybride Chatbots fortschrittlicher als regelbasierte Chatbots, aber weniger komplex als KI-Chatbots.

Sprachtechnologien

Die Sprachtechnologie im Bereich Conversational-AI verwendet Spracherkennung und Sprachsynthese, um mit Kunden zu interagieren, z. B. durch intelligente Lautsprecher oder virtuelle Assistenten. Zwei Arten von Sprachtechnologien sind derzeit relevant:

1. Voice-Bots: Voice-Bots nutzen Spracherkennung und Sprachsynthese, um mit Kunden zu kommunizieren und umfassende Unterhaltungen zu führen, z. B. durch intelligente Lautsprecher oder virtuelle Assistenten. Im Kundenservice sind Voice-Bots oft regelbasierte Chatbots – sie beherrschen lediglich eine Reihe von Sprachaufforderungen und nutzen Antwortvorgaben. Sobald ein Kunde Informationen außerhalb dieses vorgegebenen Rahmens anfordert, ist ihre Nützlichkeit unter Umständen nicht sehr hilfreich.

2. Interactive-Voice-Assistants (IVAs): IVAs sind sprachgesteuerte virtuelle Assistenten, die natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen nutzen, um Kundenanfragen zu verstehen und entsprechende Antworten zu geben. Im Kundenservice können IVAs eingesetzt werden, damit das System umfangreiche Kundengespräche am Stück abwickeln kann, ohne dass ein Mitarbeiter eingreifen muss.

Aber wie funktionieren diese Technologien? Im folgenden Abschnitt erläutern wir die wichtigsten Formen der Conversational-AI und wie sie zusammenwirken, um Produktivitätssteigerungen zu möglichen.

Wie funktioniert Conversational-AI?

Es existieren vier Hauptkomponenten, die eine Conversational-AI-Technologie möglich machen:

1. Natürliche Sprachverarbeitung

Der erste Schritt einer interaktiven dialogfähigen KI ist die Verarbeitung der erhaltenen Benutzereingaben. Automatische Spracherkennung (Automatic Speech Recognotion, ASR) in Kombination mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) ermöglicht es dem System, Benutzereingaben in Form von Text oder Sprache zu erfassen.

Nachdem die ASR eine Benutzeranfrage in ihre Bestandteile (also Wörter und Phrasen) zerlegt hat, interpretieren die NLP-Algorithmen die Bedeutung. NLP ermöglicht es der KI, Anfragen in natürlicher Sprache zu erkennen und zu verstehen, auch wenn sie unterschiedlich formuliert sind.

2. Intent-Recognition

Die Intent-Recognition zielt darauf ab, die Absicht des Benutzers hinter seiner Anfrage oder Nachricht zu erkennen. Dies ist deshalb so wichtig, da hinter ein und derselben Nachricht in verschiedenen Situationen eine unterschiedliche Intention liegen kann. Um eine angemessene Antwort geben zu können, muss die KI aber zuerst die tatsächliche Bedeutung des Gesagten verstehen.

3. Dialogerstellung und -verwaltung

Sobald die KI die Anfrage des Benutzers analysiert und seine Absicht bestimmt hat, muss sie eine Antwort generieren. Die ML-Algorithmen suchen nach für diese Anfrage relevanten Informationen, und erstellen eine passende Antwort. Diese Antwort wird dann durch eine Technologie zur Erzeugung natürlicher Sprache (Natural Language Generation, NLG) an den Benutzer gesendet.

4. Maschinelles Lernen

Conversational-AI-Systeme nutzen ML-Algorithmen um mit der Zeit immer besser zu werden. Je mehr die KI mit Benutzern interagiert und je mehr Anfragen sie bearbeitet, desto mehr lernt sie aus ihren Erfahrungen und wird besser darin, Absichten zu erkennen und angemessene Antworten zu geben. Das maschinelle Lernen hilft der KI dabei, sich an veränderten Sprachgebrauch anzupassen oder neue Ausdrücke und Termini zu verstehen.

Anwendungsfälle für Conversational-AI

Die Integration von KI in Ihre Geschäftsabläufe kann dazu beitragen, die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Gesamteffizienz zu verbessern. Hier sind einige Szenarien, in denen Conversational-AI sinnvoll zum Einsatz kommt:

Funktionsbasiert

1. Kundensupport: KI-gestützte Chatbots und Sprachassistenten können Kunden schnell und effizient durch die Beantwortung von Standardfragen unterstützen. Bei entsprechender Schulung sind sogar ausführliche Kundengespräche möglich, was die Wartezeiten erheblich verkürzt und die Kundenzufriedenheit erhöht.

2. Vertrieb und Marketing: Conversational-AI kann in Vertrieb und Marketing für Kundenkontakt und Leadgenerierung eingesetzt werden. Diese Bots beantworten produktbezogene Fragen, geben Empfehlungen und wickeln sogar Transaktionen ab. Voice-Bots unterstützen Kunden bei ihren Kaufentscheidungen und können personalisierte Angebote in Echtzeit anbieten.

Branchenorientiert

1. Healthcare: KI wird heute in großem Umfang im Gesundheitswesen eingesetzt, um die Patientenversorgung zu verbessern und die Kosten zu senken. Automatisierte Bots können Informationen über Symptome liefern, Termine buchen und Patienten sogar an die Einnahme ihrer Medikamente erinnern.

2. Bank- und Finanzwesen: Hier wird KI eingesetzt, um Kunden mit personalisierter Finanzberatung und -unterstützung zu versorgen. Es lassen sich Kontostände einholen, Überweisungen tätigen und sogar Fragen zu Bankprodukten beantworten. Sprachassistenten können Kunden bei der Finanzplanung und Anlageberatung effizient unterstützen.

Mehr erfahren: Wie nutzen führende Marken Chatbots zur Verbesserung der Customer-Experience?

Wenn Sie jetzt der Überzeugung sind, dass auch Sie eine dieser Aufgaben mit Hilfe von Conversational-AI optimieren können, oder wenn Sie in einer der oben genannten Branchen tätig sind und Ihre Kunden einfach besser bedienen möchten: Im nächsten Abschnitt finden Sie die wichtigsten Hinweise, die Sie beim Aufbau eines Conversational-AI-Systems beachten sollten.

Wie lässt sich 2023 eine Conversational-AI entwickeln?

Darauf sollten Sie beim Aufbau einer robusten KI-Plattform für Ihr Unternehmen achten:

1. Use-Case definieren: Legen Sie fest, was die Conversational-AI konkret leisten soll. Dies erleichtert den Design- und Entwicklungsprozess.

2. Datensammlung und Aufbereitung: Conversational-AI-Systeme benötigen große Datenmenge, um maschinelle Lernmodelle zu trainieren. Sammeln und bereiten Sie Daten vor, die für die spätere Anwendung relevant sind. Verwenden Sie Beispieldaten von sehr hoher Qualität, um sicherzustellen, dass die KI gut trainiert ist.

3. Richtige Technologieauswahl: Es gibt viele KI-Technologien für Conversational-AI, darunter Open-Source-Frameworks, kommerzielle Plattformen und Chatbot-Builder. Wählen Sie die Technologie, die am besten zu den Anforderungen Ihres Anwendungsfalls passt, und beginnen Sie mit dem Aufbau Ihrer KI-Plattform.

4. Entwicklung eines Gesprächsflusses: Analysieren Sie die Bedürfnisse Ihrer Benutzer und die Art und Weise, wie sie mit dem System interagieren. Entwerfen Sie dann einen geeigneten Gesprächsablauf. Beachten Sie, dass dieser Konversationsfluss auch die Benutzeroberfläche, die Eingabeaufforderungen und die Antworten umfasst.

5. ML-Modellierung: Verwenden Sie die verfügbaren Daten, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu trainieren, die später Ihr Conversational-AI-System speisen. Dies ist die primäre Sammlung von Kenntnissen, die das ML-Modell in Zukunft durch die Analyse weiterer Konversationen immer mehr verfeinern wird.

6. Tests und Verfeinerung des Systems: Testen Sie Ihre Conversational-AI mit echten Nutzern und verfeinern Sie das System auf der Grundlage des Feedbacks, z. B. durch Anpassung des Gesprächsablaufs, die Verbesserung der maschinellen Lernmodelle oder eine Feinabstimmung der Benutzeroberfläche.

7. Implementierung und Überwachung des Systems: Überwachen Sie bestimmte Metriken (wie Benutzerbeteiligung, Genauigkeit und Reaktionszeit) und führen Sie regelmäßige Aktualisierungen durch, um das System in optimalem Zustand zu halten.

Im nächsten Abschnitt finden Sie einige der wichtigsten Herausforderungen, mit denen Sie konfrontiert werden, wenn Sie ein KI-System für Ihr Unternehmen einsetzen möchten.

Herausforderungen durch Conversational-AI

Trotz aller erstaunlichen Entwicklungen, die Conversational-AI in den letzten Jahren erfahren hat – in realen Anwendungsszenarien weist sie noch viele Defizite auf. Darunter:

Defizite im Verständnis natürlicher Sprache: Eine dialogfähige KI muss in der Lage sein, alle Nuancen menschlicher Sprache zu verstehen, einschließlich Slang, Redewendungen und kultureller Bezüge. Dies erfordert noch höher entwickelte Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die aktuell allerdings noch keine Marktreife erreicht haben.

Fehlendes Kontextverständnis: KI-Systeme müssen in der Lage sein, nicht nur einzelne Wörter zu interpretieren, sondern auch die Gesamtbedeutung und -absicht eines Gesprächs unter Einbeziehung auf frühere Interaktionen mit dem Kunden. Ein kontextbezogenes Verständnis von Benutzeranfragen ist erforderlich, um relevante Antworten geben zu können, die zu schnelleren Lösungen führen.

Mangelnde emotionale Intelligenz: Conversational-AI muss in der Lage sein, Emotionen von Nutzern zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren. Das umfasst auch die Analyse von Tonfall, Mimik und anderer nonverbaler Signale.

Ethische Fragen: Datenschutz und Datensicherheit sind wichtige Entscheidungsfaktoren für die Integration einer KI-Plattform in Ihr Unternehmen. Das System könnte unerkannt eine „Verzerrung” aus dem Trainingsdatensatz erlernen, etwa weil Daten falsch repräsentiert sind oder es an Vielfalt mangelt, die sich später auf das Verhalten und die Effizienz auswirkt.

Integrationsprobleme: Vielen KI-Systemen mangelt es an einer engen Integrationsunterstützung mit anderen geschäftskritischen Systemen wie z. B. der CRM-Software. Ohne die Möglichkeit, mit anderen am Kundenservice beteiligten Systemen kommunizieren zu können, fällt es Ihrem Support-Team dann möglicherweise schwer, schnelle und effiziente Lösungen anzubieten.

Moderne Kunden ziehen es vor, ihre Probleme selbst zu lösen, und zwar mit einem Minimum an menschlicher Beteiligung. Aus diesem Grund ist der traditionelle, von Mitarbeitern geleistete Kundensupport kaum noch gefragt – die Welt ist reif für Conversational-AI-Lösungen. Nichtsdestotrotz wünschen sich die Kunden immer noch eine menschliche Note bei der Interaktion mit ihrer Marke – wozu einfache KI-Lösungen jedoch nicht imstande sind.

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