Conversational AI: Fünf Best Practices für Unternehmen

Die dialogorientierte KI (auch Conversational AI genannt) setzt auf automatische Spracherkennung und das Verständnis natürlicher Sprache. Sie ist in der Lage, menschliche Kommunikation und geschriebenen Text in verschiedenen Sprachen zu analysieren, die Bedeutung und den Kontext zu interpretieren und menschliche Dialoge nachzuahmen. Dank Conversational AI kann sich ein Kunde mit einem Chatbot unterhalten, als würde er mit einem echten Menschen sprechen.

Unternehmen, die im Umgang mit dialogorientierter KI bewährte Praktiken befolgen, können wirkungsvolle Strategien entwickeln, um ihre Kunden zufriedenzustellen. Ein perfektes Beispiel hierfür sind KI-gestützte Sprachassistenten, die einen prompten Rund-um-die-Uhr-Service bieten. Kunden müssen nicht mehr mit langwierigen Sprachdialogsystemen am Telefon kämpfen und erhalten stattdessen rasche Antworten auf verschiedenste Fragen. Dies erweist sich als besonders hilfreich, wenn sie unkomplizierte Transaktionen durchführen möchten.

Viele Firmen setzen bereits erfolgreich auf dialogorientierte KI. Im Folgenden werden fünf Best Practices vorgestellt:

1. Den Designansatz flexibel halten

Conversational AI zielt darauf ab, den Austausch zwischen Chatbots und Menschen flexibler zu gestalten. Im Contact Center eröffnet die KI allen Beteiligten eine Vielzahl von Möglichkeiten. Allerdings erfordert dies auch ein flexibles Design, das den Anforderungen eines sich rasch verändernden Arbeitsumfelds gerecht wird. Denn im Laufe der Zeit ändern sich nicht nur die Bedürfnisse der Kunden, sondern auch die Vorgaben und Grundsätze innerhalb des Unternehmens.

Firmen sollten daher ihren Fokus auf Flexibilität und Anpassungsfähigkeit legen. Die KI-Plattform muss es schaffen, sowohl kleine als auch große Änderungen problemlos zu integrieren, da andernfalls die Funktionalität eines Projekts von Anfang an eingeschränkt ist. Eine vielversprechende Ausgangsbasis bieten Low- oder No-Code-Lösungen, die eine schnelle Implementierung und Anpassung ermöglichen.

2. Die Daten nutzen

Die Nutzung von Kunden- und Mitarbeiterdaten gewährleistet, dass die eingesetzten KI-Technologien stets relevant und hoch funktional bleiben. Ein Beispiel: Die Manager eines Contact Centers erkennen, dass die Agenten unverhältnismäßig viel Zeit für die Beantwortung einfacher Fragen zur Sendungsverfolgung von Lieferungen aufwenden. Dabei handelt es sich um eine simple Abfrage. Bei einer flexiblen, dialogorientierten KI-Lösung lässt sich dieses Problem mühelos lösen, indem die richtige Antwort in den Workflow fließt.

Die Unternehmen sollten darauf achten, dass ihre Conversational AI ihnen die Möglichkeit bietet, Kundenantworten und Feedback unabhängig vom Kommunikationskanal zu sammeln. Die Speicherung dieser Daten sollte zentral in einer Plattform erfolgen, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

3. Sich auf relevante Benachrichtigungen konzentrieren

Die Menschen werden auf ihren digitalen Geräten ständig mit Benachrichtigungen bombardiert, sei es durch Textnachrichten, Push-Notifications aus den sozialen Medien oder E-Mails von Unternehmen. Nicht alle davon finden sie relevant. Wenn irrelevante Benachrichtigungen zu häufig auftauchen, empfinden Menschen dies als störend. Die Konsequenz: Sie schalten die Benachrichtigungen aus.

Unternehmen sollten ihren Kunden daher nur solche Nachrichten senden, die für sie relevant sind und ihre Aufmerksamkeit wecken. Stichwort: Personalisierung. Da dialogorientierte KI-Systeme die Daten aus vielen Quellen abrufen können (darunter CRM-Plattformen, Kundenprofile und Kaufhistorie), verstehen sie nicht nur, was der Kunde sagt. Sie wissen auch, wer er ist und wie er in der Vergangenheit mit dem Unternehmen interagiert hat. Die KI nutzt diese Informationen, um Interaktionen zu personalisieren, Bedürfnisse zu antizipieren und maßgeschneiderte Empfehlungen auszusprechen.

Firmen erhalten so die Möglichkeit, aus der Fülle an Benachrichtigungen, die täglich auf den Displays der Menschen aufleuchten, positiv herauszustechen.

4. Kontextuelle Unterschiede beachten

Die Konsumenten nutzen in der Regel unterschiedliche Kanäle für unterschiedliche Anliegen. Ein Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen stellt fest, dass über Instagram hauptsächlich produktbezogene Fragen eintreffen, während Kunden, die den Messenger nutzen, sich eher nach dem Rückgabeprozess erkundigen.

Die Firmen sollten ihr vorhandenes Wissen über die präferierten Kanäle der Kundschaft mit den Daten, die ihnen ihre Conversational AI-Plattform liefert, kombinieren. So lassen sich Arbeitsabläufe optimieren und das Wissen zum Vorteil des Unternehmens einsetzen.

Sobald bekannt ist, warum die Menschen in bestimmten Situationen auf die jeweiligen Kanäle zugrückgreifen, können passende Kommunikationsmaßnahmen entwickelt werden, etwa spezielle Preisaktionen für Instagram.

Je mehr Erkenntnisse zusammenkommen, desto weiter lassen sich diese Strategien verfeinern – bis irgendwann die gesamte Customer Experience miteinander verbunden und auf den jeweiligen Kanal und Kunden zugeschnitten ist. Dies erfordert viel Zeit und Geduld, zahlt sich aber aus.

5. Die vorhandenen Stärken ausbauen

In jedem KI-Projekt sollten die Unternehmen weiterhin auf die Workflows und Lösungen zurückgreifen, die sich bereits in der Vergangenheit bewährt haben. Dabei ist es ratsam, die vertrauten Benutzeroberflächen, Kommunikationskanäle sowie Tools und Methoden beizubehalten, die sowohl die Mitarbeiter als auch die Kunden bereits kennen. Im Idealfall erweitert die gewählte Conversational-AI-Lösung die bestehende Kundenkommunikation mit neuen Daten – der Schlüssel zur oben erwähnten Flexibilität.

Natürlich sollte jedes KI-Tool auch mit den Lösungen von Dritten kompatibel sein, etwa mit einem Customer-Relationship-Management-System (CRM). Je mehr Informationsquellen der KI bereits von Anfang an zur Verfügung stehen, desto besser kann sie arbeiten.

Fazit

Die heutige Geschäftswelt ist dynamisch, und die Customer Experience hat sich von einseitigen Benachrichtigungen zu ansprechenden Interaktionen entwickelt. Mit dialogorientierter KI lässt sich die bereits bestehende Kommunikationsinfrastruktur mit Tools erweitern, die eine Interaktion natürlicher, personalisierter und effektiver macht.