Conversational AI: Praxisbeispiele & Integration

Warum werden Technologien wie Conversational AI für Unternehmen so wichtig? Und wie funktioniert die automatisierte Kundenkommunikation über Conversational AI? Wir werfen einen Blick auf die Unterschiede zwischen traditionellen Chatbots und Conversational AI, auf ihre Anwendungsmöglichkeiten und die Integration von Conversational AI in Geschäftsprozesse. Abschließend geht es um die Herausforderungen auf dem Weg zu KI-gestützten Prozessen und einen Zukunftsausblick.

Deshalb müssen sich Unternehmen mit Conversational AI beschäftigen

Hohe Erwartungen auf Kundenseite, hoher Fachkräftemangel – zwei Faktoren, die den Kundenservice gehörig unter Druck setzen. Entlastung versprechen neue Technologien wie Conversational AI, die vor wenigen Jahren noch in den Bereich Science-Fiction fielen, nun aber immer mehr Einzug halten insbesondere in die Service-Abteilungen der Unternehmen.

Die Fortschritte in der künstlichen Intelligenz ermöglichen es Menschen heute, nahtlos mit automatisierten Systemen oder Conversational Interfaces wie Chatbots und Sprachassistenten zu interagieren.

Aufgrund der Vorteile eines intelligenten, automatisierten Kommunikationskanals, der rund um die Uhr verfügbar ist, setzen immer mehr Unternehmen im Kundenservice auf Conversational AI. Sie liefert Kunden und Kundinnen nicht nur schnelle Antworten und verbessert die Servicequalität, sondern entlastet zugleich die Service-Mitarbeitenden.

Was genau versteht man unter Conversational AI?

Unter Conversational AI — der Begriff steht für Conversational Artificial Intelligence bzw. auf deutsch “dialogorientierte / konversationelle Künstliche Intelligenz” — versteht man Anwendungsformen von KI-Technologien, die automatisierte Dialoge in natürlicher Sprache über Systeme wie Chatbots oder Sprachassistenten ermöglichen.

Komponenten wie Natural Language Understanding (NLU), Intent Recognition & Entity Recognition, Machine Learning und vor allem Knowledge Graphs spielen eine entscheidende Rolle für den Erfolg von Conversational AI.

Diese Methoden arbeiten oft zusammen, um ein leistungsfähiges Conversational AI-System zu schaffen, das in der Lage ist, menschenähnliche Interaktionen zu verstehen und darauf zu reagieren.

Die 4 wichtigsten Komponenten von Conversational AI

1) Natural Language Processing (NLP)

NLP ist eine Schlüsseltechnologie für Conversational AI. Es ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. NLP-Algorithmen analysieren Texte und erlauben die Extraktion von Informationen, Entitäten (wie Namen von Personen oder Orten) und Absichten (wie die beabsichtigte Handlung des Benutzers.

Natural Language Processing wird in Chatbots, virtuellen Assistenten und anderen Conversational-AI-Systemen eingesetzt, um Benutzeranfragen zu verstehen und angemessen zu reagieren. Methoden, die dabei zum Einsatz kommen, sind Intent Recognition und Entity Recognition.

2) Machine Learning (ML) und Deep Learning

Machine Learning und Deep Learning spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Conversational AI. Durch maschinelles Lernen können Systeme aus Erfahrung lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit verbessern. Deep Learning und insbesondere neuronale Netzwerke, werden oft verwendet, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen und die Genauigkeit von NLP-Aufgaben zu steigern.

ML und Deep Learning werden in der Trainingsphase von Conversational-AI-Systemen eingesetzt, um Modelle zu erstellen, die in der Lage sind, kontextabhängige und nuancierte Konversationen zu führen.

3) Dialog-Management

Das Dialog-Management kümmert sich um die Verwaltung von Konversationen und den Kontext während eines Gesprächs. Es steuert, wie das System auf Benutzeranfragen reagiert, und wie es den Gesprächsverlauf beibehält.

Dialog-Management ist entscheidend für die Schaffung von natürlichen und fließenden Interaktionen.

Es wird verwendet, um sicherzustellen, dass Conversational-AI-Systeme kontextbewusst sind und sinnvolle Antworten basierend auf vorherigen Benutzeranfragen liefern können. Conversational-AI-Systeme können Wissensgraphen (englisch Knowledge Graphs) verwenden, um eine tiefere und fundierte Verständnisgrundlage für die Bot-Antworten auf Benutzeranfragen zu schaffen.

4) Sprachgenerierung

Sprachgenerierung kommt bei der Bereitstellung von Antworten in Conversational AI-Systemen zum Einsatz. Sie ermöglicht es, dass die vom System erzeugten Texte natürlich klingen und dem Benutzer eine positive Interaktion bieten. Die menschenähnlichen Texte werden mithilfe von Sprachmodellen erzeugt, so bei Technologien wie GPT (Generative Pretrained Transformer).

Automatische Spracherkennung (ASR) ermöglicht es, gesprochene Benutzeranfragen zu verstehen und in Text umzuwandeln, während Text-to-Speech (TTS) es der KI ermöglicht, natürliche und menschenähnliche Sprache zu erzeugen. Diese Funktionen spielen eine entscheidende Rolle in der Entwicklung von KI-Systemen für mündliche Interaktionen.

Nimmt Fahrt auf: KI in deutschen Unternehmen

Während das Jahr 2023 eine Phase des Kennenlernens und des Experimentierens mit KI-Technologien war, geht es nun darum, die Möglichkeiten und die Begeisterung produktiv umzusetzen. In aktuellen Untersuchungen zeigt sich das große Potenzial, das Verantwortliche darin sehen; die Bereitschaft, KI einzusetzen, wächst stetig. So in der Bitkom-Untersuchung (siehe untenstehende Graphiken) oder in der BCG -Umfrage unter 1.400 Führungskräften großer Unternehmen, derzufolge für 89 Prozent der Befragten die KI zu den höchsten drei Investitionsprioritäten in diesem Jahr zählt.

Zugleich wird in den Chefetagen derzeit noch nach den richtigen Anwendungsfällen im Unternehmen und nach Wegen gesucht, die Technologie in die bestehende IT zu integrieren. 

Bolzhauser digitaler Customer Care

Und auch auf Seiten der Kunden und Kundinnen steigen die Erwartungen an eine nahtlose Experience bzw. KI-gesteuerten Kundenservice:

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Traditionelle Chatbots versus Conversational AI

Ihre Kunden haben möglicherweise bereits Erfahrungen mit traditionellen Chatbots gemacht – höfliche, aber vorhersehbare Antworten, die gelegentlich für Frustration sorgen. Eine deutlich ansprechendere Nutzererfahrung bieten KI-Chatbots, denn sie verstehen nicht nur die Fragen der Kunden, sondern auch den Kontext dahinter. Mit einer interaktiveren und natürlicheren Interaktion können sie so als Kundenservice-Anwendung eingebunden oder als virtuelle Assistenten genutzt werden.

Ein KI-Chatbot ist also ungleich leistungsfähiger. Dafür wird Conversational AI-Technologie in die Software eines  Chatbots (oder Voicebots) integriert. Conversational AI ist also entweder ein Teil der Chatbot/Voicebot-Software  – oder eben nicht.

Somit wird unterschieden zwischen herkömmlichen, regelbasierten Chatbots und KI-Chatbots bzw. Conversational AI-Chatbots.

Detaillierte Informationen zu den unterschiedlichen Funktionsweisen von herkömmlichen und KI-Chatbots finden Sie in unserem Beitrag hier.

Die Unterschiede auf einen Blick

 

 
Traditionelle Chatbots Conversational AI
Navigationsorientiert Dialogorientiert
Regelbasierte, lineare Interaktionen Nichtlineare, dynamische Interaktionen
Vorgegebener, geskripteter Gesprächsablauf Verarbeitung natürlicher Sprache, Verständnis und Kontextualisierung
Einzelner Kanal; kann nur als Chat-Schnittstelle verwendet werden Omnichannel (für Websites, Sprachassistenten, intelligente Lautsprecher…)
Kann nur Textbefehle, Eingaben und Ausgaben Sprach- und Textbefehle, Eingaben und Ausgaben sind möglich
Manuelle Wartung, Aktualisierungen und Überarbeitungen = schwierig und zeitaufwändig zu skalieren Hochgradig skalierbar. Wenn die Datenbank und die Seiten des Unternehmens aktualisiert werden, wird auch die KI-Schnittstelle aktualisiert.
Keine Fähigkeit zum Lernen Fähigkeit zum Deep Learning

Vorteile von Conversational AI

Von einer Conversational-AI-Plattform profitieren Unternehmen und Kunden gleichermaßen. Omnichannel-Support, schnellere Antwortzeiten und mehr Umsatz zählen dabei sicherlich zu den bedeutsamsten Vorteilen.

Die meisten AI-Plattformen benötigen keine komplizierte Implementierung und aufwändige Pflege. Sie legen wichtige Fragen und passende Antworten an, und dank künstlicher Intelligenz verbessert sich die Conversational AI fortlaufend selbstständig.

Die Benefits dialogorientierter KI für Ihren Kundenservice:

  • Zeit- und Kostenersparnis: Conversational AI befreit einerseits die Kunden vom aufwändigen Suchen nach Antworten, denn sie können ihre Fragen direkt im Chat klären. Andererseits werden die Supportmitarbeitenden durch die automatisierten Prozesse entlastet und das Unternehmen reduziert langfristig die Support-Kosten.

  • Rund um die Uhr verfügbar: Nutzer können mit einer Conversational AI 24/7 und somit auch außerhalb Ihrer Servicezeiten interagieren. Das unterstützt die Kunden dabei, sich selbst zu helfen, und das Unternehmen, keine wertvollen Leads zu verlieren.

  • Skalierbar: Ganz gleich, ob sie die KI-Power für Ihre Website, Messaging-Apps oder FAQ-Seite nutzen möchten: Haben Sie die Conversational AI einmal implementiert und eingelernt, werden alle angebundenen Kanäle mit (Unternehmens-)Wissen versorgt.

  • Besserer und schnellerer Kundenservice: Mithilfe von Conversational AI wird die Servicequalität optimiert, indem sie automatisiert chnelle und präzise Antworten auf häufig gestellte Fragen bietet und den Zugriff auf Informationen erleichtert. Das Ergebnis: Verbesserte Kundenzufriedenheit und reduzierte Wartezeiten.

  • Personalisierung: Conversational AI-Systeme können Benutzerprofile und Präferenzen speichern, um personalisierte Interaktionen anzubieten. Sie können Informationen und Empfehlungen basierend auf den individuellen Bedürfnissen und Vorlieben der Benutzer liefern.

  • Nutzerdatenanalyse und Kundeninsights: Conversational AI-Systeme können Daten über Benutzer-Interaktionen sammeln und analysieren. Diese Daten bieten wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten, dessen Vorlieben und Trends liefern, die für Geschäftsentscheidungen und die Bereitstellung einer besseren Customer Experience genutzt werden können.

Anwendungsfälle für Conversational AI

Viele Branchen profitieren davon, auf der Website und in Messenger-Apps konversationelle KI im Chat mit den Kunden anzubieten. Ein Dialog ist eben oftmals angenehmer und zielführender, als sich durch ein starres Button-Menü zu klicken. Kunden erhalten so personalisierte Unterstützung, ohne dass Service-Mitarbeitende eingeschaltet werden müssen.

Wo findet KI-gestützte, automatisierte Kundenkommunikation in Unternehmen Anwendung?

Kunden-Support
Conversational AI beantwortet FAQs, verkürzt Antwortzeiten und leistet sofort Hilfe, personalisiert und menschenähnlich
Marketing
Ein AI-Chatbot kann Ihr Marketing unterstützen, indem er Produktempfehlungen ausspricht, Feedback und Kontaktdaten sammelt und Upselling/Cross-Selling von Produkten und Dienstleistungen ermöglicht.
Vertrieb
Conversational AI unterstützt Ihren Vertrieb, Leads zu sammeln und zu qualifizieren — zur Qualifizierung stellt sie im Chat wichtige Fragen und speichert vorqualifizierte Leads im CRM.
Assistenz
Sie assistiert bei Routineaufgaben wie dem Überprüfen von Bestellungen und Prozessen, dem Einreichen von Rückerstattungen, der Terminplanung etc. Bei komplexen Problemen wird an menschliche Mitarbeitende weitergeleitet.
Recruiting
Künstliche Intelligenz unterstützt ebenso Einstellungsprozesse. KI-Chatbots können z.B. Erstgespräche und Screenings durchführen.
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Hohe Wertschöpfung mit KI

Diese Erhebung zeigt, zu welchem Anteil KI gesamthaft sowie in Dienstleistung und Industrie eingesetzt wird. Das mögliche künftige Wertschöpfungspotenzial in Deutschland beträgt dabei rund 330 Milliarden €, davon beispielsweise 68 Mrd. € in NRW, 50 Mrd. € in Baden-Württemberg, 61 Mrd. € in Bayern, 28 Mrd. € in Hessen und je 15 Mrd. € in Rheinland-Pfalz und Berlin.

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Integration von Conversational AI in Geschäftsprozesse

Die Integration von Conversational AI in Kundenserviceprozesse erfordert eine durchdachte Planung und Abstimmung mit den bestehenden Unternehmenssystemen. Hier sind einige tiefergehende Aspekte:

  1. Systemkompatibilität:
    Die Conversational AI-Bots müssen mit den vorhandenen Kundenservice- und IT-Systemen kompatibel sein. Dies schließt CRM (Customer Relationship Management)-Systeme, Ticketing-Plattformen und andere relevanten Tools ein. Die Integration sollte nahtlos erfolgen, um Datenkonsistenz und einen effizienten Informationsaustausch sicherzustellen.
  2. Konsistente Kundenerfahrung:
    Die Interaktion zwischen Conversational AI und anderen Kommunikationskanälen wie Telefon, E-Mail oder sozialen Medien sollte konsistent sein. Kunden sollten dieselben Informationen und den gleichen Service unabhängig vom Kanal erhalten. Dies erfordert eine enge Integration und Abstimmung zwischen den verschiedenen Kommunikationskanälen.
  3. Personalisierung:
    Um eine optimale Kundenerfahrung zu gewährleisten, sollten Conversational AI-Systeme in der Lage sein, auf Kundendaten zuzugreifen und personalisierte Interaktionen anzubieten. Die Integration mit CRM-Systemen ermöglicht es beispielsweise, Kundenhistorien abzurufen und personalisierte Empfehlungen oder Lösungen bereitzustellen.
  4. Skalierbarkeit und Flexibilität
    Die Integration sollte skalierbar sein, um den Anforderungen des Kundenservice gerecht zu werden. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Conversational AI-Lösung flexibel genug ist, um sich an Änderungen in den Geschäftsprozessen anzupassen und neue Funktionen oder Kanäle ohne erheblichen Aufwand hinzuzufügen.
  5. Datensicherheit und Compliance:
    Da Kundendaten sensibel sind, ist es entscheidend, dass die Conversational AI-Integration den geltenden Datenschutzbestimmungen und Compliance-Anforderungen entspricht. Unternehmen müssen sicherstellen, dass alle Interaktionen sicher und datenschutzkonform ablaufen.
  6. Echtzeit-Analyse und Verbesserungen:
    Die Integration sollte auch Mechanismen für die Echtzeit-Analyse von Conversational AI-Interaktionen umfassen. Durch die kontinuierliche Überwachung können Unternehmen Schwachstellen identifizieren, das System optimieren und die Benutzererfahrung verbessern.

Zusammenfassend ist die Integration von Conversational AI in Kundenserviceprozesse ein strategischer Prozess, der eine ganzheitliche Betrachtung erfordert. Durch die sorgfältige Abstimmung mit bestehenden Systemen und die Berücksichtigung der genannten Aspekte können Unternehmen sicherstellen, dass Conversational AI das volle Potenzial entfaltet und eine verbesserte Kundenerfahrung bietet.

Herausforderungen auf dem Weg zu KI-gestützten Prozessen

  • Die Integration von Conversational AI in vorhandene IT-Infrastrukturen und Systeme kann komplex sein. Eine nahtlose Verbindung mit Backend-Systemen, Kundendatenbanken und anderen Plattformen erfordert sorgfältige Planung und Entwicklung.

  • Qualitätskontrolle: Conversational AI muss kontinuierlich  überwacht und aktualisiert werden, um die Qualität der Interaktionen aufrechtzuerhalten. Die Behebung von Fehlern und die Gewährleistung einer konsistenten Benutzererfahrung ist für die Sicherstellung von Vertrauen und Zufriedenheit essentiell.

  • Die Verwendung und Weitergabe personenbezogener Daten ist mit Risiken verbunden und macht Vertrauen zur entscheidenden Brücke zwischen Unternehmen und ihren Kunden. Die Investition in sichere Systeme, beispielsweise bei der Authentifizierung im Service Center, sollte Priorität haben, um die Daten Ihrer Kunden zu schützen, ihr Vertrauen zu gewinnen und um Bußgelder für Ihr Unternehmen zu vermeiden. Ein transparenter Umgang mit Kundendaten ist dabei die Grundlage.

  • Menschen vs. Automatisierung: Kommt KI zum Einsatz, stellt sich oft die Frage, ob perspektivisch Fachpersonal durch Technologie ersetzt wird. Stattdessen sollte eher von einem Zusammenspiel von Mensch und Conversational AI ausgegangen werden, denn eine KI-Integration bietet vielfältige Vorteile, die Ihrem Service-Team weitere Qualifizierungen und die Konzentration auf anspruchsvollere Tätigkeiten ermöglicht.

KI im Kundenservice

Was bringt die Zukunft?

Durch die rasante Entwicklung im Bereich dialogorientierter KI könnte das folgende Szenario im Kundenservice schon bald Realität werden:

  • Conversational AI-Bots begrüßen die Kunden und wechseln nahtlos zwischen verschiedenen Kommunikationskanälen.
  • Sie erkennen automatisch die Stimmungen und Wünsche ihres Dialogpartners und antizipieren seine Bedürfnisse und Absichten, indem sie Lösungen anbieten, noch bevor die Probleme artikuliert werden.
  • KI-basierte Technologien identifizieren automatisch die Ursachen für Probleme oder Ärgernisse, generieren automatisch Tickets und setzen Eskalationsstufen im Prozess fest.
  • Kunden und Kundinnen erhalten personalisierte Empfehlungen, die auf ihrer Kaufhistorie, auf ihren Aktivitäten auf allen Kanälen wie Social Media und Stimmungen basieren.

Fazit

Die KI-Bots bzw. virtuelle Agenten werden durch die Fortschritte in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und durch maschinelles Lernen (ML) immer ausgefeilter. Sie liefern nahtlose Erlebnisse und schließen die Lücke zwischen Technologie und menschlicher Kommunikation.

Im Zusammenspiel mit Robotic Process Automation (RPA) können Unternehmen ihre Serviceprozesse durch Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen (ML), Process Mining und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) umfassend automatisieren — und damit die Betriebskosten nachweislich in großem Umfang senken!

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