Case Study: Chatbots trainieren – Wie Trainingsdaten vollautomatisierten Kundensupport ermöglichen


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Die Kundenkommunikation ist im ständigen Wandel. Die aktuelle Entwicklung geht hin zu neuen Kommunikationsformen wie WhatsApp, Facebook-Messenger oder auf Webseiten implementierten Chats. Ohne es zu merken, kommen Kunden auf diese Weise immer öfter in Kontakt mit Chatbots. Dass sich diese nicht wie Maschinen, sondern emphatisch und menschlich verhalten, liegt an individuellen Trainingsdaten, wie Crowd Guru aus Berlin sie erstellt. So trainiert ist selbst der vollautomatisierte Kundensupport möglich.

 

Die Kommunikationsformen ändern sich

Was Crowd Guru genau macht? Das Crowdsourcingunternehmen liefert Trainingsdaten, um unter anderem maschinelles Lernen zu ermöglichen und Chatbots zu trainieren. Das Besondere: Der Input stammt von realen Menschen. So wird eine wirklichkeitsgetreue Chatsituation simuliert. Klassische Kommunikationskanäle sind die Hotline oder der Kontakt per E-Mail. Beides ist mit Wartezeit und oft auch mit Kosten verbunden. Hier spielt der Chat seinen größten Vorteil aus: Er ist ein Echtzeitmedium. Auf eine Frage folgt im Chat eine sofortige Reaktion: Man wird begrüßt, bekommt eine schnelle Rückmeldung. Warteschleifen, hohe Kosten, lange Antwortzeiten und genervte Kunden – diese Zeiten sind glücklicherweise zunehmend vorbei. „Chats und Messengerdienste sind bereits fest im Kommunikationsalltag der Menschen eingebunden und akzeptiert“, so Hans Speidel, Geschäftsführer von Crowd Guru, „man muss sie also nicht für die neue Technik sensibilisieren, sie sehen sie bereits als Gewinn an.“
Chatbots waren vor einigen Jahren schon einmal The Next Big Thing, versagten aber in
der Praxis: Zu unpraktisch, zu langsam oder auch schlicht zu dumm. Was sich nun geändert hat? Chatbots sind dank effektiverem Training „intelligent“ geworden!

 

Der vollautomatisierte Kundensupport

Für ein großes Telekommunikationsunternehmen hat Crowd Guru den voll automatisierten Kundensupport trainiert. Dies wurde in drei aufeinanderfolgenden Schritten realisiert:

  1. Vorhandene Chatprotokolle annotieren (entity / intent)
    Für Bots sind nur bestimmte Abschnitte relevant, um die richtige Antwort zu formulieren. In der Kundenanfrage „Hallo, wie geht’s? Wie kann ich das WLAN meines Routers deaktivieren? MFG und vielen Dank!“, sind die Wörter „WLAN“, „Router“ und „deaktivieren“ die entities und intents – der restliche Satz ist für die Antwort irrelevant.
  2. Kundenantworten nach Emotionen kategorisieren
    Wichtig, um die Antwort des Bots an die Stimmung des Kunden anzupassen: Ist der Kunde gleich im Erstkontakt gereizt oder freundlich und gelassen? Je besser der Bot die Stimmung erkennt, desto eher kann er deeskalierend wirken.
  3. Mögliche Kundenfragen formulieren
    Dies ist besonders relevant für die Leistungsfähigkeit des Bots, da er mit den erstellten Fragen trainiert wird. Die oben bereits erwähnte Kundenanfrage kann von einem anderen Kunden so formuliert sein: „WLAN ausmachen?“. Die Intention ist dieselbe, die Formulierung unterschiedlich. Auf beide Fragen passt die gleiche Antwort – der Bot muss also über eine große Datengrundlage verfügen, um bei unterschiedlichem Input mit der gleichen Intention dieselbe Antwort auszuspielen.
    Die Herausforderung lag besonders darin, die unterschiedlichen Fragen mit der gleichen Intention zu formulieren. Dank vieler parallel arbeitender Crowdworker konnte dies in kürzester Zeit realisiert werden.

 

Mit Full-Service und Qualitätskontrolle zum smarten Chatbot

Besonders ist, dass wir uns mit unserer Lösung an fast jeder Stelle im Prozess andocken können und sowohl punktuelle Unterstützung wie auch gesamte Aufträge übernehmen können,“ erklärt Speidel. Der Kunde ist lediglich am Anfang stärker involviert, muss definieren, welche Resultate wichtig sind und ggf. Inputdaten liefern. Crowd Gurus Full-Service deckt dann den gesamten Prozess aus Joberstellung, Briefing, Support, Qualitätskontrolle und Lieferung im gewünschten Format ab.
„Unser Full-Service besteht aus einer dreistufigen Qualitätskontrolle aus Vorqualifizierung, automatisierter Vorprüfung und finalem 4-Augen-Check,“ so  Speidel. Auftraggeber können sich so ganz auf die technische Entwicklung und Feinjustierung konzentrieren. Lange und aufwendige Nachkontrollen sind nicht nötig.

Das Ergebnis: Die Kunden haben ein schnelles Erfolgserlebnis und ein positives Bild des Unternehmens. Ihre Fragen werden in kurzer Zeit zufriedenstellend beantwortet. Langes Suchen und stöbern in seitenlangen FAQ fällt weg – die Antworten kommen prompt im Chat. Dadurch werden automatisch die anderen Supportabteilungen wie Telefon und Mail entlastet. Hier können sich die Mitarbeiter mehr Zeit nehmen, um komplexe und zeitaufwendige Anfragen zu bearbeiten.

 

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