Mediathek-Serie: Chatbot & Conversational Experiences Konferenz 2024

Mediathek-Serie

Chatbots, Voicebots und digitale Assistentensysteme sind mittlerweile etablierte Dialogschnittstellen in der digitalen Kundenkommunikation geworden. Mit der Etablierung von ChatGPT & anderen Generativen-KI-Tools haben "Conversational Interfaces" nicht nur einen Bedeutungsschub unter den User-Interfaces erhalten, sondern müssen auch hinsichtlich ihres Dialog-Designs neu gedacht werden. Vorbei sind die Zeiten von starren Frage-Antwort-Dialogen - erwartet wird in 2024 eine natürlich-sprachliche Gesprächsführung. Dabei behält das Conversational Design seine wichtige Bedeutung, die Integration von Generativen-KI-Modelle im Kontext der "Conversational Experiences" stellen sich aber technologisch wie auch konzeptionell als wichtige Entwicklungs- und Diskussionsthemen dar.

Als interaktiver Erfahrungsaustausch zum Einsatz von Chatbots sowie Conversational Interfaces bietet die Shift/CX Chatbot & Conversational Experiences Konferenz seit 2020 eine Plattform für die Diskussion der aktuellen Entwicklungen. Im Mittelpunkt steht die Diskussion um die Optimierung von Konzepten, der Verbesserung des Conversational (Flow) Designs und die Hervorhebung der Erfolgsfaktoren für das Projektmanagement.

Videobeispiel

Inhalte der Mediathek-Serie

Erfahrungen mit dem Einsatz von Conversational AI bei Swisslife

Erfahrungen mit dem Einsatz von Conversational AI bei Swisslife
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
Präsentationsunterlagen verfügbar
Mitschrift verfügbar
Der Vortrag beleuchtet den erfolgreichen Einsatz von Conversational AI bei Swiss Life Deutschland zur Verbesserung der Kundenkommunikation und Effizienzsteigerung in der Versicherungsbranche.

Im Vortrag von Tom Schneider, der bei Swiss Life Deutschland für das Projekt- und Prozessmanagement im Vertriebsservice zuständig ist, wird der Einsatz von Conversational AI im Unternehmen detailliert erläutert. Tom Schneider beginnt mit einer Einführung in die Struktur und die Geschäftsmodelle von Swiss Life Deutschland, wobei er die Trennung zwischen Versicherung und Finanzberatung hervorhebt. Er legt dar, wie Conversational AI erfolgreich in zwei Schlüsselbereichen implementiert wurde: im Kundenservice und im Vertriebspartner Service. Die Technologie hat zu einer signifikanten Reduzierung der Anliegenauswahlzeit um bis zu 60% und einer Vereinfachung von Routing-Änderungen geführt. Tom Schneider teilt konkrete Zahlen zur Nutzung und Effektivität des Systems, darunter eine hohe Erkennungsquote von 97% im B2B-Bereich und 86% im B2C-Bereich, was die Zuverlässigkeit der AI-Technologie unterstreicht.

Der Entwicklungsprozess der Conversational AI bei Swiss Life, wie von Tom Schneider beschrieben, begann mit einem Minimum Viable Product und wurde schrittweise erweitert, wobei die Implementierung fast ein Jahr dauerte. Dies verdeutlicht die Komplexität und den Bedarf an sorgfältiger Planung und Entwicklung in solchen Projekten. Tom Schneider betont die Bedeutung des Trainings und der Anpassung des Systems, um eine hohe Erkennungsrate zu gewährleisten. Er hebt hervor, dass die aktive Einbindung des Teams in diesen Prozess entscheidend ist, da die Mitarbeiter, die täglich mit Kunden interagieren, wertvolle Einblicke und Feedback liefern. Für die Zukunft plant Swiss Life, die Anruferkennung im B2B-Bereich weiter auszubauen und individuelle Services zu gestalten, was das Bestreben zeigt, Conversational AI weiter zu personalisieren und an spezifische Kundenbedürfnisse anzupassen. Tom Schneider schließt mit der Empfehlung, immer die Perspektive des Kunden einzunehmen und Prozesse basierend auf Kundenfeedback zu verbessern, was die Kundenorientierung als zentralen Aspekt bei der Entwicklung und Anpassung von Conversational AI unterstreicht.

Kernthemen:

1. **Implementierung von Conversational AI**: Swiss Life Deutschland hat Conversational AI erfolgreich im Kundenservice und im Vertriebspartner Service implementiert.

2. **Effizienzsteigerung und Prozessoptimierung**: Durch den Einsatz der Technologie wurde die Anliegenauswahlzeit um bis zu 60% reduziert und das Routing vereinfacht.

3. **Hohe Erkennungsquoten**: Die AI-Technologie erreicht eine Erkennungsquote von 97% im B2B-Bereich und 86% im B2C-Bereich.

4. **Entwicklungsprozess**: Der Prozess begann mit einem Minimum Viable Product und wurde über fast ein Jahr hinweg schrittweise erweitert.

5. **Bedeutung von Training und Anpassung**: Die kontinuierliche Schulung und Anpassung des Systems sind für die Aufrechterhaltung der Effektivität von Conversational AI unerlässlich.

6. **Zukunftspläne für Conversational AI**: Es ist geplant, die Anruferkennung im B2B-Bereich auszubauen und individuelle Services zu gestalten.

7. **Einbindung des operativen Teams**: Die aktive Einbindung des operativen Teams in den Trainingsprozess hat einen echten Mehrwert geschaffen.

8. **Wichtigkeit der unternehmensinternen Vernetzung**: Eine gute Vernetzung innerhalb des Unternehmens ist entscheidend für den Erfolg des Projekts.

9. **Kundenperspektive als Schlüssel zum Erfolg**: Die Perspektive des Kunden einzunehmen und Prozesse basierend auf Kundenfeedback zu verbessern, ist zentral für die Entwicklung und Anpassung von Conversational AI.

1. "Wir haben eine Reduzierung der Anliegenauswahl, also der Zeit, die der Anrufer braucht, um anzurufen und ein Thema auszuwählen, um bis zu 60% reduzieren können."

2. "Im B2B-Bereich haben wir eine Erkennungsquote von 97 Prozent, das heißt, wenn der Voice Bot weiterleitet, dann ist er sich zu 97% sicher, das richtige Ziel zu haben."

3. "Die kontinuierliche Schulung und Anpassung des Systems sind für die Aufrechterhaltung der Effektivität von Conversational AI unerlässlich."

Der Vortrag von Tom Schneider, der bei Swiss Life Deutschland im Bereich Projekt- und Prozessmanagement im Vertriebsservice tätig ist, liefert wertvolle Einblicke in die Bedeutung und Anwendung von Conversational AI in der Versicherungs- und Finanzberatungsbranche. Dieses Thema ist von zentraler Bedeutung, da es die digitale Transformation in einem traditionellen Sektor wie der Versicherungsbranche repräsentiert und aufzeigt, wie innovative Technologien zur Effizienzsteigerung und Verbesserung der Kundeninteraktion beitragen können.

Die von Tom Schneider präsentierten Informationen zeigen, dass durch den Einsatz von Conversational AI signifikante Verbesserungen in der Kundenkommunikation erreicht werden können. Die Reduzierung der Anliegenauswahlzeit um bis zu 60% und die hohe Erkennungsquote von 97% im B2B-Bereich verdeutlichen, wie die Technologie dazu beiträgt, Kundenanfragen effizienter und zielgerichteter zu bearbeiten. Diese Aspekte sind besonders in einer Branche relevant, in der schnelle und präzise Kundenbetreuung entscheidend für die Kundenzufriedenheit und -bindung ist.

Darüber hinaus unterstreicht Tom Schneider die Bedeutung von kontinuierlichem Training und Anpassung des AI-Systems. Dies betont die Notwendigkeit einer fortlaufenden Entwicklung und Feinabstimmung der Technologie, um sie an die sich ändernden Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden anzupassen. Die Einbindung des operativen Teams in diesen Prozess zeigt, wie wichtig es ist, das praktische Wissen und die Erfahrungen der Mitarbeiter zu nutzen, um die Effektivität der Technologie zu maximieren.

Insgesamt liefert der Vortrag von Tom Schneider wichtige Erkenntnisse darüber, wie Conversational AI in der Versicherungsbranche eingesetzt werden kann, um Prozesse zu optimieren und die Kundenkommunikation zu verbessern. Dies trägt wesentlich zum Verständnis bei, wie digitale Technologien in traditionellen Branchen angewendet werden können, um Innovation und Effizienz zu fördern.

Der Zugriff auf das Video umfasst eine textuelle Aufarbeitung, die bereits mit einem Freemium-Account zugänglich ist.

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