Voice-Bots

Was ist ein Voice-Bot?

Ein Voice-Bot ist eine mit künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattete Software, die in Contact-Centern zum Einsatz kommt und mit eingehenden Anrufern interagieren kann. Die Sprachassistenz erfasst, interpretiert und analysiert Spracheingaben und antwortet der Person mit Hilfe von NLP (Natural Language Processing) und maschinellem Lernen. So kann ein Anrufer durch ein Sprachdialogsystem bzw. SDS-/IVR-Menü navigieren, Self-Service-Optionen erkunden und bei Bedarf problemlos an einen Mitarbeiter weitergeleitet werden.

KI-Bots verstehen die menschliche Sprache und die Absichten eines Anrufers – ohne dass spezielle Programmiersprachen zum Einsatz kommen müssen. Wenn Benutzer Fragen haben, können sie mit dem Voice-Bot interagieren und erhalten in Echtzeit kontextbezogene und relevante Antworten.

Wie funktionieren sprachgesteuerte Voice-Bots?

Sprachassistenten können sich in ihren Funktionen und ihrer Qualität unterscheiden. Ganz allgemein jedoch arbeitet Spracherkennungstechnologie nach dem Prinzip, menschliche Sprache durch Kodierung und Dekodierung gesprochener Nachrichten zu verstehen. Durch maschinelles Lernen verbessert ein Voice-Bot automatisch seine Daten und Algorithmen, um kontinuierlich präzisere Antworten zu liefern. Leistungsfähige KI-gesteuerte Sprachassistenten folgen diesem Schritt-für-Schritt-Prozess, bevor sie die Anfrage eines Kunden beantworten:

1. Eingaben erfassen

Die Technologie der automatischen Spracherkennung (ASR) filtert zunächst unbedeutende Laute heraus, damit sich der Voice-Bot auf das Verständnis des gesprochenen Wortes konzentrieren kann. Auch die Absicht und sogar ein Akzent des Kunden wird verstanden. Diese Technologie kommt noch vor der eigentlichen Spracherkennung zum Einsatz. Sie zerlegt die Spracheingaben eines Benutzers in Informationseinheiten, die leichter zu verarbeiten sind als die komplexe menschliche Sprache.

2. Hintergrundgeräusche entfernen

Wenn man in ein Mikrofon spricht, werden unweigerlich auch Hintergrundgeräusche wie das Stimmengewirr von Menschen, Autohupen und andere Störgeräusche aufgezeichnet. Diese Störfaktoren können die relevanten Informationen in einer Nachricht verzerren. Mithilfe eines neuronalen Netzwerks, das ähnlich wie das menschliche Gehirn funktioniert, kann die KI jedoch zwischen der eigentlichen Nachricht und den Hintergrundgeräuschen unterscheiden.

3. Informationsverarbeitung und logische Antwortsuche

Im nächsten Schritt kategorisieren KI-gesteuerte Voice-Bots diese vereinfachten Daten, um jedes Element noch einmal zu verstehen. Mit Hilfe speziell trainierter Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und das Verstehen natürlicher Sprache (NLU) wird die tatsächliche Bedeutung hinter der Nachricht erkannt – dabei werden die Absicht des Benutzers, seine Stimmung und sogar branchenspezifischen Besonderheiten berücksichtigt. Auf diese Weise können Sprachassistenten logische und hilfreiche Antwortoptionen weiter eingrenzen.

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4. Semantische und syntaktische Verarbeitung

Ein semantisches Analysesystem ermöglicht die Erkennung des Kontexts von menschlichen Sätzen und Wörtern. Gleichzeitig wird der syntaktische Aufbau einer Nachricht anhand grammatikalischer Regeln analysiert.

5. Endgültige Antwort eingrenzen

Nach der Bewertung der Spracheingabe des Kunden gelangt der Voice-Bot zu einer bestimmten Auswahl an möglichen Antworten. Er bewertet und filtert dann diese Antwortoptionen und findet diejenige, die am genauesten und objektivsten eine Lösung für die Anfrage des Kunden liefert.

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6. Antworten liefern

Zum Abschluß wandeln KI-gestützte Sprachassistenten die am besten passende Antwort mithilfe eines Text-to-Speech-Systems in ein Audioformat um. Diesen Systemen kann sogar eine eigene Brand-Voice antrainiert werden, die z. B. optimal zur jeweiligen Branche passt. Solche vorgegebenen und individuell trainierten Intents helfen einem Voice-Bot, künftige Gespräche dort fortzusetzen, wo der Kunde zuvor aufgehört hat – für eine nahtlose, personalisierte Interaktion.

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Worin unterscheiden sich Sprachassistenten von Chatbots und Callbots?

Obwohl Voice-Bots, Chatbots und Callbots alle auf der gleichen Technologie basieren (Conversational-AI), bestehen in der Praxis größere Unterschiede.

Voice-Bots vs. Chatbots

Chatbots interagieren mit Kunden via Text, während Voice-Bots sprachbasierte Kommunikationskanäle nutzen. Aufgrund dieses Unterschieds in der Ein- und Ausgabe unterscheiden sich Voice-Bots von Chatbots durch zwei Merkmale: Spracherkennung und Sprachsynthese. Die Spracherkennung hilft dabei, die gesprochene Sprache des Kunden in eine Reihe von textbasierten Wörtern umzuwandeln, die von einer Engine analysiert werden können – ähnlich der, die ein Chatbot verwendet. Die Sprachsynthese wiederum ermöglicht es dem Bot, die Antworten aus dem Textformat wieder in gesprochene Sprache umzuwandeln.

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Voice-Bots vs. Callbots

Um mit einem Benutzer per Telefon zu kommunizieren, ist ein spezieller Sprachassistent erforderlich, ein sogenannter Callbot. Er ist in der Lage, das Problem eines Benutzers zu verstehen und es eigenständig zu lösen (vergleichbar mit sprachgesteuerten Assistenten auf dem Smartphone oder Computer). Im Customer-Service hingegen kommen Callbots zum Einsatz – genauer gesagt Voice-Bots, die auf einem Telefonkanal eingesetzt werden – um die gesamte Kundeninteraktion von Anfang bis Ende abzuwickeln.

How to Resolve Issues Faster with the Right AI-Powered Routing Strategy

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Warum sollten Voice-Bots Teil Ihrer Kundenservicestrategie werden?

Sprache ist die schnellste, intuitivste und direkteste Form der Kommunikation – deshalb können Sprachassistenten ihr Serviceniveau verbessern und Reaktionszeiten verkürzen. Hier einige Gründe, warum Unternehmen den Einsatz von KI-gesteuerten Sprachrobotern in Betracht ziehen sollten:

Kundensupport ohne Wartezeit

Voice-Bots verbessern die Customer-Experience, indem sie sofortige Antworten geben. Sie sind einfach zu bedienen, jederzeit verfügbar und versprechen schnelle und individuelle Interaktionen ohne lange Wartezeiten. Und die hohe Verständnisquote macht den Kundensupport noch reibungsloser.

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Reduzierung von Servicekosten

KI-gestützte Voice-Bots automatisieren ein- und ausgehende Kommunikation ganz ohne menschliches Zutun – und sind eine wichtige Hilfe im Self-Service. Sie können die Kosten im Kundensupport erheblich senken.

Gesteigerte Mitarbeiterproduktivität

Voice-Bots sind allerdings kein vollwertiger Ersatz für menschliche Interaktion. Sondern eine sinnvolle Ergänzung. Sprachassistenten können einfache und sich wiederholende Aufgaben übernehmen, sodass Ihre Mitarbeiter mehr Zeit für komplexere Probleme zur Verfügung haben, die einen Menschen als Gesprächspartner erfordern.

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Skalieren Sie Ihr Contact-Center ganz nach Bedarf

Wenn Ihr Unternehmen einen Anstieg des Anrufvolumens verzeichnet, können Sie Ihr Contact-Center mit wenigen Klicks um Voice-Bots erweitern. Und wenn es wieder etwas ruhiger zugeht, schalten Sie sie einfach ab.

The Essential Guide to AI for Customer Service

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Voice-Bots von Sprinklr sind branchenweit führend und verbessern die Customer-Experience.

Sprinklr Voice-Bots basieren auf der weltweit einzigartigen Plattform für Unified-Customer-Experience-Management (Unified-CXM) und tragen dazu bei, Kundenserviceteams bei Belastungsspitzen entsprechend zu skalieren – ganz ohne zusätzliche Mitarbeiterkapazitäten. Bieten Sie Ihren Kunden rund um die Uhr einen persönlichen Support mit Premium-Funktionen wie:

• KI-gestützte und Code-freie Bots, die sich schnell und unkompliziert über eine intuitive Benutzeroberfläche via Drag-and-Drop-Builder erstellen lassen

• KI-gestützte Intent- und ASR-Modelle, die sich selbst trainieren, was zu einer Genauigkeit von über 90 % führt

• Mehrsprachen-Support zur Erstellung von Voice-Bots in verschiedenen Sprachen, die nach nur vier bis sechs Wochen Training eine Genauigkeit von 85 % erreichen

• Text-to-Speech-Funktion, die Voice-Bots eine individuelle Stimme verleiht – und nach den eigenen Stimmpräferenzen trainiert werden kann

• Benutzerdefinierte Intents, die mit über 300 Stunden Kundenaufnahmen trainiert wurden, um wichtige stimmliche Elemente zu erfassen

• Benutzerdefinierte Reports, die eine hohe Nachvollziehbarkeit der Sprachssistenten gewährleisten, einschließlich der Anzahl der Conversions, sowie von Latenzen und Gesprächsabbrüchen, so dass Sie Optimierungspotenziale einfacher identifizieren können

• Auf DTMF (Dual Tone Multi-Frequency Signaling) basierende Antworten, die sensible Kundendaten auf die richtige Weise erfassen und sichern

• IVR-Anrufumleitung, die in der Lage ist, Kundensupport im Self-Service anzubieten, sodass Kunden ihre Probleme selbst lösen können – gerade bei großen Anrufvolumina

• KI-gestützte Intuitionsmoderation, die automatisch Anrufe erkennt, die einen menschlichen Gesprächspartner benötigen