USU stellt neue Chatbot-Studie vor Online-Studie bestätigt hohes Potenzial für den Kundenservice der Zukunft

Möglingen, 27.02.2020 (PresseBox) - In diesem Jahr sollten Chatbots nach einer Prognose von Gartner endgültig durchstarten. Die US-Marktforscher erwarteten, dass 85 % der Interaktionen zwischen Konsumenten und Unternehmen über intelligente Bots erfolgen. Doch wie sehen Service-Organisationen aus dem DACH-Bereich die aktuelle Entwicklung dieser kleinen digitalen Helfer? Was können sie leisten? Und wo liegen ihre Chancen und Grenzen? In einer umfangreichen Online-Umfrage hat der USU-Geschäftsbereich unymira über 180 Service-Manager und -Fachleute unterschiedlicher Branchen und Firmengrößen zum Thema Bots im Service befragt. Das Studienziel bestand darin, zu evaluieren, wie stark Chatbots momentan im Kundenservice etabliert sind, welche Erfahrungen Organisationen gemacht haben und wie Erwartungen, Anforderungen und Einsatzgebiete aussehen. Die Ergebnisse sind ab sofort verfügbar. Fachbesucher der CallCenterWorld erhalten ihr exklusives Exemplar am Messestand von unymira (Halle 3, Stand F4/G5).

Chatbots – Boom kommt mit Verzögerung

Die Praxis-Ergebnisse zeigen, dass derzeit etwa ein Drittel der Unternehmen Chatbots für den Customer-Service etabliert hat, davon 18 % seit höchstens 12 Monaten. Demnach lässt der vorhergesagte Boom noch etwas auf sich warten. Für die Zukunft zeichnet sich dieser jedoch ab: Knapp 60 % planen ein Bot-Projekt, davon 26 % mit kurzfristigem Zeithorizont von 6 -12 Monaten.

Chatbots – Praxiseinsatz zeigt auch Schwächen

Die Praxiserfahrungen mit Bots zeigen nicht nur Vorteile, sondern auch eine Reihe von Schwächen: So bemängeln die Hälfte der Studienteilnehmer den hohen Aufwand für Redaktion und Pflege, außerdem die ungenügende Eignung bei komplexeren Themen und Dialogen. Dazu kommt, dass 75 % der Befragten in ihren Erwartungen bzgl. der Automatisierung von Service-Prozessen durch Künstliche Intelligenz (KI) enttäuscht wurden. Ein wichtiger Grund dafür ist, dass das Trainieren von Bots für KI-gestützte Services aufwändig ist, und das System teilweise aufgrund selektiver, unvollständiger Daten das Falsche lernt. Dies kann im Kundenservice, bei dem qualitätsgesicherte Inhalte gefragt sind, Schwierigkeiten bereiten.

Chatbots – die neuen Anforderungen und Einsatzgebiete

Eine hohe Benutzerfreundlichkeit steht ganz oben auf der Anforderungsliste und weist auf den Wunsch hin, zukünftige Bots bedarfsgerecht einzusetzen, zum Beispiel für Kundenzufrieden­heitsumfragen. Ein weiterer elementarer Anspruch ist, dass die Übergabe bzw. Eskalation an den Service-Agenten reibungslos funktioniert. Fehlertoleranz, eine einfache Prozessintegration und die Datenschutz- und Sicherheitskonformität werden ebenfalls hoch gewichtet. Die Anwendungsbereiche für Chatbots liegen vor allem in der Unterstützung einfacher, gut strukturierter Servicefälle: bei Standardauskünften, Umfragen, dem Support oder der Vorqualifizierung.

Knowledge Bot – automatisiert Prozesse, entlastet Service-Teams

Die Kunden-Kommunikation verlagert sich immer mehr auf digitale Kanäle wie Chatbots oder digitale Sprachassistenten. Durch die Automatisierung einfacher Standard-Prozesse werden Service-Teams signifikant entlastet – bei hoher Service-Qualität und Kundenzufriedenheit. Entscheidend für den Erfolg ist jedoch das richtige Konzept, die Auswahl des passenden Themengebietes und die richtige Technologie. Unymira verfügt über umfangreiche Praxiserfahrungen aus erfolgreichen Projekten, z.B. bei der AOK Rheinland/Hamburg oder Datev e.G., und hat mit Knowledge Bot einen Chatbot für jedes Umfeld und jedes Einsatzszenario im Servicebereich entwickelt. Die nach dem Baukasten-Prinzip aufgebaute Software überzeugt u.a. mit einer intelligenten Dialogsteuerung, einem ausgereiften Redaktionssystem oder vielfältigen Integrationsmög­lichkeiten. Einzigartig ist der Dialogmanager, der durch passende Rückfragen einen echten Kundendialog durchführen kann – und damit in der Praxis für begeisterte Customer Experience sorgt.
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[pressebox.de] · 27.02.2020 · 10:36 Uhr
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