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Chatbots und KI können helfen, die Service-Pipeline zu leeren. Bild: Corbis

Chatbots sind nur die Vorboten. Die Zukunft gehört der Künstlichen Intelligenz (KI). Was wir in Sachen Kundendialog und –service im Handel noch zu erwarten haben.

Die ersten Berührungen mit Chatbots lassen bislang noch häufig enttäuschte Kunden zurück. Hohe Erwartungen treffen hier auf technische Anwendungen, die oft noch in den Kinderschuhen steckt. Die Aufgabenteilung zwischen Chatbots und Künstlicher Intelligenz (KI) lässt indes schon erahnen, dass das längst nicht alles ist.

Denn während der Chatbot ein System ist, das Konversation in einem von einem Menschen definierten Rahmen führen kann, sollen KI-Systeme mehr können, vor allem weil sie lernfähig sind, definiert Dr. Tina Klüwer, Computerlinguistin und Co-Gründerin des KI-Technologieanbieters Parlamind: "Bei Chatbots gibt ein Mensch vor, welche Abläufe es im Gespräch gibt und was der Nutzer wann sagen kann. Das führt aber auch dazu, dass der traditionelle Chatbot nicht sehr flexibel reagieren kann. Fragt der Bot, ob man Hosen oder T-Shirts sehen will und man antwortet mit Socken, kann er darauf nicht reagieren, weil es im Gesprächsablauf nicht vorgesehen ist."

Sobald der Mensch die Gesprächsinitiative übernimmt, ist das Feld, für das, was er sagen könnte, komplett offen. Das können diese Systeme nicht verarbeiten. Deshalb beschränkt sich der Einsatz von Chatbots meist auf ein minimalistisches Einsatzszenario, in dem unter Umständen erst gar keine Freitexteingabe angeboten wird, sondern nur "Bitte schreiben Sie hier die Anzahl" etc. hinein.

Künstliche Intelligenz (KI) kann den Menschen (noch) nicht ersetzen

KI dagegen kann lernen, über das, was gesagt wurde, hinauszugehen, ähnliche Zustände zu erkennen und darauf zu reagieren, erklärt Klüwer: "Sie kann Ähnlichkeiten in anderen Formulierungen auf der semantischen Ebene erkennen. Als Beispiel: 'Ich warte schon seit zwei Wochen auf mein Paket' oder 'Meine Lieferung ist immer noch nicht angekommen' sind komplett verschiedene Formulierungen. Die Maschine kann aber trotzdem die Intention erkennen." Und sie versteht, dass der Kunde damit seinen Unmut äußert und dass eine Entschuldigung nun eine angemessene Reaktion wäre. Die Praxis führt einmal mehr über Hybrid-Formen aus Chatbot und KI. Schließlich muss man nicht in jeder Situation ein Feuerwerk komplexer Technologien abfeuern. Klüwer: "Sagt jemand 'Hallo', muss man nicht neuronale Netze beanspruchen, um zu verstehen, was er gesagt hat."

Wieviel Mensch muss also hinter der Kommunikation stehen? Was lässt sich nicht komplett automatisieren? "Chatbots werden mehr und mehr leichte Anfragen beantworten, jedoch ist die persönliche, menschliche Beratung ein absolutes Must-have für Onlinehändler", ist Julien Hervouët, Gründer und CEO von I-Advize, überzeugt. "Mittelfristig ist also die richtige Mischung wichtig. Die Kombination aus Mensch und Maschine leistet mehr als die Maschine allein."

"Mittelfristig werden Chatbots bereits viele Anfragen anforderungsgerecht beantworten können", ergänzt Sebastian Hoop, CTO von Collect AI. "Allerdings muss man auch anerkennen, dass die Künstliche Intelligenz noch in der Kinderschuhen steckt und den Menschen noch nicht immer vollkommen ersetzen kann."

KI kann darüber hinaus Teile der Kundenservicekommunikation übernehmen, die repetitiv ist, in der es beispielsweise darum geht, dem Kunden eine Tracking-Nr. herauszusuchen und zurückzuschicken. Das können Chatbots bislang noch nicht wirklich. "Rein technisch wäre das möglich, aber es ist komplex", erklärt die Computerlinguistin. Deshalb trainiert Parlamind seine KI seit einem Jahr mit Daten. Mehr als drei Millionen Konversationen hat die KI seitdem gelesen. Und damit ist es längst nicht getan. Es gilt, KI mit Unternehmensdatenbanken zu verknüpfen: mit Shopsystemen, Warenwirtschaftssystemen, CRM etc., um auf alle Daten zugreifen zu können, die vonnöten sind, um die Frage des Kunden zufriedenstellend beantworten zu können.

Und sie werden immer besser darin. Der Erfolg von Systemen wie Alpha Go oder IBM Watson beispielsweise zeigt, wie die laufende Selbstoptimierung der Systeme funktioniert. Reinforcement-Learning ist in der Forschung schon weit verbreitet. Der Reinforcement-Algorithmus bekommt immer eine Belohnung für eine bestimmte Entscheidung, d.h. hat der Kunde empört oder zufrieden reagiert? Klüwer: "Das ist wie Käse für die Maus, das, was der Algorithmus haben möchte, worauf er programmiert wurde."

Für KI gibt es immer zwei Strategien: Sie probiert Neues aus und lernt, wie weit sie damit kommt oder sie hat in dieser Situation immer Aktionen xy ausgeführt und eine Belohnung bekommen, wodurch der Algorithmus lernt, erläutert Tina Klüwer: "Hin und wieder probiert das etwas Neues aus und schaut, welche Belohnung es dafür bekommt und setzt das in Verhältnis zu seinen Erfahrungen." Deshalb werden Systeme vorm ersten Kundenkontakt von Experten beobachtet.

So lernfähig sie sind, so wichtig ist auch in Zukunft die Interaktion mit Menschen. Szenarien wie in Japan, wo IBMs Supercomputer Watson bei dem Versicherer Fukoku künftig die Arbeit von 34 Mitarbeitern übernimmt, sind hierzulande noch nicht zu erwarten. Vielmehr ist die Maschine ein zusätzliches Teammitglied im Kundenservice, das immerhin - je nach Unternehmen und Aufgabe - zwischen 30 und 80 Prozent an repetitiver Kommunikation übernehmen kann. So kann sie den Raum für wirklich komplexe Fälle für das Kundenservice-Team schaffen, die sonst einen Rückstau an Tickets im Kundenservice-Postfach verursachen.

Akzeptanz für KI durch Chatbots wecken

Und repetitive Fälle nehmen in Zukunft zu. Wenn repetitive Antworten automatisch beantwortet werden können und dieser erhebliche Teil der Anfragen aus dem Kundenservice herausgenommen werden kann, können im Gegenzug die frei gewordenen Ressourcen für eine bessere Customer Experience genutzt werden. Also: Verbessern statt entlassen.

Darüber hinaus müsse man überlegen, wie man mehr Sales in diesen Prozess integrieren kann, skizziert Tina Klüwer: "Der Kundenservice befindet sich häufig im Widerspruch zwischen Kostensenkung und Kundenzufriedenheit. Das kann man künftig mit KI aufheben." Denn Kundenzufriedenheit benötigt Zeit. KI-Software kann den Druck auf Call-Center-Mitarbeiter mindern und bei komplexeren Fällen unterstützen.

Der Chatbot-Hype ebbt nach Klüwers Einschätzung schon wieder ab: "Nach und nach kommt echte KI. Das wird noch einige Jahre dauern. Aber KI wird immer mehr Funktionen übernehmen, auch im Hintergrund, indem sie Prozesse optimiert, Vorschläge für Verbesserungen auf Basis von Daten macht, in denen sie Muster erkennt." Das gehe weit über das hinaus, was Chatbots leisten könnten. Was sie auf jeden Fall können: Die Akzeptanz für konversationelle Systeme steigern. Denn die ist hierzulande noch nicht sehr hoch.

Schlagworte zum Thema:  Dialogmarketing, Customer Experience, Handel, Customer Journey, E-Commerce

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