Chatbots kommen meistens dann zum Einsatz, wenn Kommunikation und Kontaktaufnahme schnell gehen sollen. Während immer mehr Unternehmen auf die maschinellen Gesprächspartner setzen, um ihren Support zu verbessern, schiessen sie sich damit oft ein Eigentor. Warum das so ist, erfahren Sie in unserem heutigen Beitrag.
Von Chatbots in der Customer Experience
Was passiert, wenn ein Kunde unzufrieden mit einem Anbieter ist? Genau, er läuft zur Konkurrenz über. Kennzahlen der Kundenzufriedenheit gibt es derweil viele. Wie das Unternehmen in der Interaktion mit dem Kunden abschneidet, besitzt enorme Aussagekraft. Chatbots ersetzen in der digitalen Welt häufig den menschlichen Mitarbeiter, um Prozesse zu automatisieren und zu beschleunigen. Das beinhaltet die dementsprechenden Vorteile, jedoch gleichzeitig einige Tücken.
Die Vorteile bei Chatbots: Tempo, Effizienz und Möglichkeiten des maschinellen Lernens. Dazu ist allerdings einiges an Trainingsdaten nötig. Das CRM-Unternehmen (Customer Relationship Management) Zendesk erstellte einen Report über die Trends der Customer Experience Trends 2021. Darüber hinaus befragte es sowohl Kunden als auch Betriebe zu ihren Erfahrungen, auch mit Chatbots.
Chatbots werden Ziel von Beschimpfungen
Jens Leucke, General Manager der DACH-Region bei Freshworks, berichtete ebenso von einigen frustrierenden Kundenerfahrungen mit Chatbots. Nach einer aktuellen Auswertung kam sogar heraus, dass ein Grossteil der Kundschaft auf Beleidigungen zurückgreift, sobald sie mit dem Computer-Gesprächspartner unzufrieden sind. Nichts ist ein deutlicheres Signal, Chatbots nur dann zum Einsatz zu bringen, wenn sie im Vorfeld ordentlich trainiert wurden.
Grundvoraussetzungen fehlen oft
Um virtuelle Service-Assistenten wie Chatbots zu integrieren, mangelt es oftmals schon an grundlegensten Voraussetzungen. Roboter benötigen Daten, um zu lernen. Die nötige Lösung ist derweil vom Szenario der Anwendung abhängig. Ein Chatbot, der einen Gesprächspartner ersetzen soll, muss etwas mehr können als der Bot, der z.B. Mails nach Thema sortiert.
Ohne Wissensdatenbank geht nichts
KIs (künstliche Intelligenzen) brauchen also Daten, um zu lernen. Wie sehen solche Daten aus? Grundlage hierfür bildet normalerweise eine sogenannte Knowledge Base – eine Wissensdatenbank. Schauen Sie doch mal in unser Wiki – dabei handelt es sich im Grunde auch um eine Wissensdatenbank. Um einem Bot (egal, welchem) eine Funktion zuzuweisen, braucht es eine entsprechende Verknüpfung, auf die er zum Lernen zurückgreifen kann. Der Aufbau einer derartigen Datenbank ist enorm aufwändig und erfordert viel Arbeit, die ein Roboter nicht leisten kann.
Weiterleitung an den Menschen fehlt
Irgendwann ist in vielen Gesprächen der Punkt erreicht, an dem Chatbots nicht weiterkommen. Und hier liegt noch ein häufiger Fehler begründet: statt den Kunden an einen echten Gesprächspartner weiterzuleiten, versucht der Roboter in einer Endlosschleife, ihn doch noch irgendwie zufriedenzustellen. Das hat jedoch den gegenteiligen Effekt – Frustration und Verärgerung beim Kunden. Egal, wie gut das vorherige Training sein mag, ein Chatbot sollte niemals der einzige Support-Mitarbeiter eines Unternehmens sein.
Unpersönliche Ansprache
“Lieber Kunde, wie kann ich Ihnen helfen?”. Und schon fühlt sich der Kunde unverstanden, schliesslich hat er sich im Vorfeld vielleicht schon durch FAQ oder anderweitige Hilfestellungen auf der Webseite geklickt. Bei einem beispielsweise registrierten Kunden ist die persönliche Anrede unerlässlich. Bei reinen “Surfern” eignet sich zumindest die Verknüpfung mit vorherigen Webseite-Interaktionen sowie -Bewegungen. So erhalten Chatbots ein paar Gesprächsgrundlagen, mit denen sie die Konversation einleiten.
Chatbots, die die falsche Sprache sprechen
Damit ist nicht die Herkunftssprache gemeint, sondern vielmehr das Sentiment. Das Sentiment beschreibt die aktuelle Stimmung des Kunden. Sofern er den Support zurate zieht, ist die bekanntlich oftmals bescheiden. Genau diesen Umstand muss ein guter Chatbot berücksichtigen, sonst scheitert er früher oder später. Eine ergänzende Einleitung mit einer Entschuldigung, dass der Kunde nicht direkt auf Webseite zufriedengestellt wurde, kann hier die Lösung sein. Methoden zur Sentiment-Analyse ermöglichen das, sind aber ebenso aufwändig und schon im Vorfeld zu erstellen.