Kommentar von Sebastian Glock, Cognigy Wie Daten aus KI-basierten Dialogen zu einer höheren Kundenzufriedenheit führen

Von Sebastian Glock

Die COVID-19-Pandemie hat die digitale Transformation der Unternehmen und entsprechende Initiativen maßgeblich beschleunigt. Dazu gehört auch die erweiterte Interaktion mit Kunden und Kundinnen über eine Vielzahl von Kanälen mit menschlichen und maschinellen Dialogpartnern. Hier werden pro Tag Unmengen an Datenpunkten generiert. Es besteht kein Zweifel, dass Künstliche Intelligenz mit ihrer Fähigkeit, große Datenmengen schnell zu verarbeiten, ein entscheidender Treiber in diesem Bereich der Geschäftskommunikation wird.

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Der Autor: Sebastian Glock ist Senior Technology Evangelist bei Cognigy
Der Autor: Sebastian Glock ist Senior Technology Evangelist bei Cognigy
(Bild: Cognigy)

Tatsächlich wird laut Markets&Markets der Markt für Conversational AI auf 18,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 wachsen. Dabei sind zwei Dinge wichtig: Zum einen die Systeme zum Management der Kundenkommunikation und zum anderen – und darin liegt der noch größere Mehrwert – die gezielte und profitable Nutzung der Daten, die durch digitale Interaktionen entstehen. Wer diese Daten visualisieren, aggregieren und – was besonders wichtig ist – auf Basis der geeigneten Informationen strategisch agieren kann, hat künftig einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Das gilt für nahezu alle Branchen.

Datengetriebene Entwicklung

Die meisten Unternehmen wissen inzwischen, dass die Automatisierung von Geschäftsprozessen mehr bedeutet als einige Bits und Bytes an den richtigen Stellen zu platzieren. In der Vergangenheit konnten Voice- und Chatbot-Lösungen die Verbraucher oft nicht überzeugen, was die gesamte Technologie unfertig erschienen ließ. Die Verantwortlichen in den Unternehmen erwarten auf der anderen Seite nur allzu oft, dass Lösungen, die auf Conversational AI basieren, gewissermaßen als Rundum-Sorglos-Paket out-of-the-Box verfügbar sind: Nach dem Plug-&-Play-Prinzip eingesetzt, wandeln sie dieser Vorstellung zufolge Legacy-Systeme automatisch in neue Infrastrukturen um und nutzen auch gleich deren volles Potenzial. In Wahrheit erfordert das aber eine dezidierte Abstimmung im Hinblick auf die individuellen Umstände sowie eine ständige Weiterentwicklung.

Eine einfache CX-Automatisierung kann nur eingeschränkt zur Wertschöpfung beitragen. Der Zugang zu relevanten Daten aber bedeutet, dass Entwickler genau jene Bereiche identifizieren können, in denen das Kundenerlebnis und die Bereitschaft, sich bei der Marke zu engagieren, noch Luft nach oben aufweisen. Eine vereinheitlichte Landschaft unterstützt die Unternehmen dabei, effektiver zu agieren, Ressourcen besser in den wichtigsten Bereichen zu allozieren und Mittel zu sparen, die sonst in ineffizientere taktische Maßnahmen geflossen wären.

Abschied von der Black Box

Im Augenblick wissen viele Unternehmensverantwortliche kaum etwas Konkretes über die Kundenerfahrung mit ihrer Marke. Warum? Weil die virtuellen Agenten in einer Art Black Box agieren, die weder einen Echtzeit-Überblick erlaubt noch eine granulare Analyse der Gespräche. Im Ergebnis entsteht so weder eine verlässliche Basis für eine Datenanalyse noch für ein grundlegendes Verständnis des Kundenverhaltens. Folglich kann auch das Design der Dialogangebote nicht angepasst werden. Glücklicherweise haben die Unternehmen inzwischen verstanden, wie wichtig die Optimierung der Kundeninteraktion im Zusammenhang mit einer digitalen Plattform ist. Die IT-Abteilungen ihrerseits verfügen mittlerweile über die Instrumente, dies alles mit einem hohen Integrationsgrad bewältigen zu können – insbesondere im Hinblick auf eine maximal effektive Nutzung der Datenpunkte.

Risiken begrenzen

Hier kommt der Conversation Designer als erfolgsentscheidende Größe ins Spiel. Aber auch er kann nicht in einem Vakuum handeln, sondern benötigt Zugriff auf Daten, die ihm Rückschlüsse auf die Kundenwünsche erlauben. Gleichzeitig muss er in die Möglichkeit haben, diese Daten in die Prozesse und Systeme des Unternehmens einzubringen. Die Fähigkeit zur Nutzung verwertbarer Insights als Transformationstool, um das, was früher „kalter Voicebot“ genannt wurde, sowie Chatbot-Dialoge in eine natürlich anmutende, gesprächsgesteuerte Interaktion zu verwandeln, wird immer wichtiger.

Auf diese Art können Conversation Designer auch die Reibungspunkte beim Kundendialog identifizieren und die KI-gestützten Prozesse optimieren – für ein insgesamt höheres Qualitätslevel. Entsprechende Änderungen lassen sich in Echtzeit umsetzen und führen so schnell zum gewünschten Resultat. Für umsetzbare Insights sind zudem ein kontinuierliches, zentral verwaltetes Monitoring und Reporting erforderlich. Im Rahmen der Reports muss den Business-Verantwortlichen klar kommuniziert werden, welcher zählbare Wert mit der Technologie generiert werden kann und wo ineffiziente Systeme nach Verbesserung verlangen.

Eine Automatisierung bringt signifikanten Mehrwert, wenn es um Datenanalyse und die Nutzung der Insights auf Basis von Conversational-AI-Lösungen geht. Dabei bleibt der „menschliche Faktor” in Gestalt realer Personen stets integraler Bestandteil des Prozesses – noch kann keine Maschine der Welt echte Empathie erbringen. Die Kombination der Entwicklung einer effektiven Conversational AI mit den Fähigkeiten und Erfahrungen von Spezialisten und Spezialistinnen weist den Weg in eine erfolgreiche Zukunft.

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