Shift/CX Update - Wandel des Kundenservice durch KI

Mediathek-Serie

Die Fortschritte in KI und Machine Learning haben den digitalen Wandel im Kundenservice beschleunigt. Dabei zeigt sich jedoch, dass viele Potenziale dieser Entwicklungen auch mit kritischen Herausforderungen kommen. Es ist entscheidend, den Einsatz von KI im Kundenservice genau zu betrachten, um mehr als nur eine schnelle Automatisierung anzustreben. Das eigentliche Ziel muss darin bestehen, mithilfe von KI den Kundenservice auf ein neues Exzellenzniveau zu heben.

Beim Shift/CX Update "Wandel im Kundenservice durch KI" diskutierten wir über die Herausforderungen und Empfehlungen für den Einsatz von KI im Kundenservice und wie man die notwendigen Veränderungen erfolgreich vorbereitet und gestaltet.

Videobeispiel

Inhalte der Mediathek-Serie

Erfahrungsbericht: Einführung eines Hilfe-Chatbots bei GMX und WEB.DE

Erfahrungsbericht: Einführung eines Hilfe-Chatbots bei GMX und WEB.DE
Mitschnitt-Länge: 30 Minuten
Präsentationsunterlagen verfügbar
Lena Fuhrer berichtete von der erfolgreichen Einführung eines Chatbots bei GMX und WEB.DE, der trotz anfänglicher Herausforderungen durch gezieltes Training, Nutzerkategorisierung und geplante Weiterentwicklung mit neuen Use Cases, unter Einhaltung der DSGVO, die Kundenunterstützung optimiert hat.

Lena Fuhrer von GMX und WEB.DE teilte ihre Erfahrungen mit der Einführung eines Chatbots bei den beiden führenden deutschen E-Mail-Anbietern. Nach dem Wegfall der kostenpflichtigen Hotline aufgrund gesetzlicher Änderungen setzten sie auf einen Chatbot, um den Kundensupport zu modernisieren. Bei der Auswahl des geeigneten Chatbot-Partners legte Fuhrer großen Wert auf Nutzerfreundlichkeit, Integration in bestehende Systeme, Live-Chat-Optionen, die Möglichkeit zur technologischen Weiterentwicklung, Flexibilität und DSGVO-Konformität.

Der Chatbot startete zuerst bei GMX und später bei WEB.DE und funktioniert als hybrides System, das sorgfältig überwacht und kontinuierlich anhand des Nutzerfeedbacks verbessert wird. Nutzer des Chatbots wurden in vier Gruppen eingeteilt: die oberflächlichen Nutzer, die erwartungsvollen Nutzer, die emotionalen Nutzer und die, die Bots ablehnen. Trotz anfänglicher Schwierigkeiten war das Training erfolgreich, erkennbar an einer sehr niedrigen Fallback-Rate und einer erhöhten Feedbackrate.

Zukünftig plant Fuhrer, neue Anwendungsfälle zu entwickeln und könnte dabei auch fortschrittliche Systeme wie Chat GPT einbeziehen, wobei der Schutz der Privatsphäre unter dem Siegel "E-Mail made in Germany" gewährleistet bleibt.

Lena Fuhrer, verantwortlich für das User Management der Customer Support Experience bei den führenden deutschen E-Mail-Anbietern GMX und WEB.DE, teilte ihre Erfahrungen über die Einführung eines Chatbots bei diesen Unternehmen. Mit einer Präsenz von über einem Vierteljahrhundert und rund 38 Millionen Nutzern in der DACH-Region stellen GMX und WEB.DE eine Institution im Bereich digitaler Kommunikation dar.

Die Implementierung des Chatbots markierte einen bedeutenden Schritt in der Evolution der Kundensupport-Kanäle, die zuvor auf eine kostenpflichtige Hotline setzten. Diese musste jedoch infolge einer Gesetzesänderung im Telekommunikationsbereich zu Beginn des Jahres 2022 eingestellt werden.

Bei der Auswahl des richtigen Partners für den Chatbot galt es, zahlreiche Anforderungen zu berücksichtigen: Nutzerfreundlichkeit, die Integration mit bestehenden Customer-Care-Tools, Echtzeitkommunikation mit Support-Agenten, Anpassungsfähigkeit an neue Technologien, Flexibilität des Anbieters sowie die Compliance mit der DSGVO.

Der Rollout des Chatbot-Systems startete bei GMX und wurde später auf WEB.DE ausgeweitet. Das System wurde als hybrides Modell konzipiert, das eine ständige Überwachung und eine eingehende Bewertung der Nutzerrückmeldungen verlangt sowie einen klaren Plan für die Skalierung erfordert.

Um den Chatbot effizient zu gestalten, wurden Nutzer-Personas in vier Gruppen klassifiziert: Oberflächliche Nutzer, die grundlegende Antworten erwarten, anspruchsvolle Nutzer mit konkreten Erwartungen, emotional agierende Nutzer sowie jene, die gegenüber Bots skeptisch sind. Diese Einteilung und das intensive Training führten zu einer geringen Fallback-Rate von unter einem Prozent und zu verbessertem Nutzerfeedback.

In der Zukunft plant Lena Fuhrer, neue Anwendungsfälle zu entwickeln und die Möglichkeiten von ChatGPT einzubeziehen, immer mit dem Fokus auf den Qualitätsstandard "E-Mail made in Germany".

Kernaussagen

  1. Die Einführung eines Chatbots bei GMX und WEB.DE war Teil einer Weiterentwicklung der Support-Kanäle, die ursprünglich eine kostenpflichtige Hotline für FreeMail-User beinhaltete [8].
  2. Nach Änderungen im Telekommunikationsgesetz zum 01.01.22 wurde die kostenpflichtige Hotline abgeschaltet [8].
  3. Die Auswahl des Chatbot-Partners stellte Herausforderungen dar, darunter die einfache Bedienbarkeit, die Anbindung an interne CC-Tools, die Live-Chat-Funktion für Agenten, die Weiterentwicklung/neue Technologien, die Flexibilität des Partners und die Einhaltung der DSGVO [2].
  4. Der Launch des Chatbots erfolgte zunächst für GMX und später für WEB.DE [5].
  5. Der Chatbot wurde als hybrides System eingeführt, das eine konstante Kontrolle der Chats, eine Bewertung des Feedbacks und einen Skalierungsplan erforderte [10].
  6. Die Nutzer-Personas des Chatbots wurden in vier Kategorien eingeteilt: Oberflächlich, Erwartend, Emotional und Bot Hater [3].
  7. Trotz einiger Herausforderungen zeigte sich, dass das Training sich auszahlt, da die Default Fallback Quote unter 1% lag und die Feedbackquote gesteigert werden konnte [1].
  8. Die zukünftigen Schritte beinhalten die Konzeption neuer Use Cases und den Einsatz von Chat GPT unter der Prämisse "E-Mail made in Germany

Schlagworte:

Support-Kanäle, kostenpflichtige Hotline, FreeMail-User, Telekommunikationsgesetz, Chatbot, Partnerauswahl, Bedienbarkeit, CC-Tools, Live-Chat, Weiterentwicklung, neue Technologien, Flexibilität, DSGVO, Launch, hybrides System, Kontrolle, Feedback, Skalierungsplan, Nutzer-Personas, Oberflächlich, Erwartend, Emotional, Bot Hater, Training, Default Fallback Quote, Feedbackquote, Use Cases, ChatGPT

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

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