Kundenservice-Chatbots: So verbessern sie den Support im großen Maßstab

• Kundenservice-Chatbots verwenden automatisierte Konversationen, um Fragen zu beantworten, Probleme an Mitarbeiter weiterzuleiten und Informationen von Kunden zu sammeln.

• Es gibt verschiedene Arten von Chatbots, wie zum Beispiel regelbasierte Chatbots, KI-gestützte Chatbots und virtuelle Agenten.

• Chatbots eignen sich hervorragend für einfache Fragen und Anfragen, aber komplexe Probleme und Änderungen mit hohem Risiko sollten von einem Menschen bearbeitet werden.

• Effektive Chatbots basieren auf vertrauenswürdigem Wissen, klaren Konversationspfaden, Regeln für die Eskalation und laufenden Leistungsüberprüfungen.

Kundenservice-Chatbots helfen Kunden, schnell Antworten zu erhalten, erledigen einfache Anfragen und finden den richtigen Supportpfad, sodass Kunden nicht jedes Mal auf einen Supportmitarbeiter warten müssen. Chatbots können wachsende Teams unterstützen, indem sie wiederkehrende Fragen bearbeiten und komplexere Probleme an Menschen übergeben.

Wenn Chatbots mit vertrauenswürdigem Wissen und klaren Eskalationspfaden verbunden sind, können sie die Reaktionszeiten verbessern und die Verwaltung von Serviceanfragen optimieren. Der richtige Ansatz kombiniert Automatisierung mit menschlicher Unterstützung, damit Kunden genau dann Hilfe erhalten, wenn sie sie brauchen.

Was ist ein Kundenservice-Chatbot?

Ein Kundenservice-Chatbot ist eine Software, die automatisierte Konversationen verwendet, um Fragen von Kunden zu beantworten, Informationen zu erfassen, Anfragen weiterzuleiten oder Probleme an einen Supportmitarbeiter zu eskalieren.

Chatbots können in Hilfecentern, Kundenportalen, mobilen Apps, Messaging-Tools, Kollaborationssystemen und auf Websites eingesetzt werden.

Auch wenn viele Chatbots zur Verarbeitung und Beantwortung der Nachrichten von Benutzern KI verwenden, sind nicht alle Chatbots KI-gestützt:

• Manche folgen vordefinierten Regeln oder Entscheidungsbäumen.

• Manche nutzen KI nur, um die Absicht zu verstehen und Antworten zu generieren.

• Manche kombinieren strukturierte Flows mit einer KI-gestützten Wissensabfrage.

Chatbots unterscheiden sich zudem von virtuellen Agenten. Diese können nicht nur Fragen beantworten, sondern auch Supportaufgaben erledigen und Kunden durch Service-Workflows führen. 

So funktionieren Chatbots im Kundenservice

Kundensupport-Chatbots befolgen bei der Bereitstellung von Kundensupport einen einfachen Workflow. Dieser sieht folgendermaßen aus:

• Ein Kunde stellt eine Frage.

• Der Chatbot erkennt die Absicht.

• Der Chatbot sucht nach einer Antwort oder startet einen Flow.

• Der Chatbot löst die Anfrage oder leitet sie weiter.

• Das Supportteam prüft die Leistung.

Atlassian Customer Service Management unterstützt diesen Support-Workflow mit einem KI-Kundenserviceagenten, der Fragen beantworten, relevante Informationen anzeigen und Anfragen eskalieren kann, wenn menschlicher Support erforderlich ist. 

Verschiedene Arten von Kundenservice-Chatbots

Es gibt mehrere Arten von Chatbots, die du in dein Kundenservicemanagement integrieren kannst – von komplexen virtuellen Agenten bis hin zu einfachen regelbasierten Chatbots.

Regelbasierte Chatbots

Regelbasierte Chatbots verwenden für den Kundensupport vordefinierte Pfade, Schaltflächen und Entscheidungsbäume. Diese Chatbots eignen sich am besten für einfache, vorhersehbare Anfragen.

Zum Beispiel erkennt ein regelbasierter Chatbot möglicherweise Schlüsselwörter in der Frage eines Kunden und leitet ihn zu einer relevanten FAQ oder einer vordefinierten Antwort weiter. 

KI-gestützte Chatbots

KI-gestützte Chatbots verwenden natürliche Sprachverarbeitung, um Fragen von Kunden zu verstehen. Sie eignen sich am besten für Fragen mit unterschiedlichen Formulierungen. Die Qualität der Antworten hängt jedoch von den zugrunde liegenden Quellen ab.

Hybride Chatbots

Hybride Chatbots kombinieren strukturierte Flows mit KI-Antworten, zum Beispiel indem du KI für FAQs und strukturierte Flows für Anfragen verwendest, die eine Datensammlung oder andere bestimmte Schritte erfordern.

Hybride Chatbots eignen sich am besten für Supportteams, die Flexibilität brauchen. 

Virtuelle Agenten

Virtuelle Agenten können über einfache Fragen hinausgehen, indem sie Kunden durch Workflows führen, Daten erfassen, Tickets erstellen oder mit Kontext weiterleiten.

Virtuelle Agenten können Zugriffsanfragen, Status-Updates, Fehlerbehebung und Fragen zu Richtlinien bearbeiten.

Vorteile von Kundenservice-Chatbots

Der Wert eines Chatbots hängt von der Qualität seines Wissens, seiner Workflows und seines Eskalationsprozesses ab. Wenn du ihn mit den richtigen Supportkanälen verknüpfst, können Teams optimal von der Automatisierung profitieren, ohne dass die Kundenerfahrung beeinträchtigt wird.

Wann solltest du einen Chatbot und wann einen Supportmitarbeiter einsetzen?

Ein guter Support nutzt Chatbots für wiederholbare Aufgaben und setzt Supportmitarbeiter für Probleme ein, die Urteilsvermögen, Untersuchungen oder Einfühlungsvermögen erfordern. 

So entwickelst du einen besseren Kundenservice-Chatbot

Die Erstellung eines effektiven Kundenservice-Chatbots beginnt mit der Auswahl der richtigen Anfragen für die Automatisierung und der Bereitstellung zuverlässiger Informationen, mit denen der Chatbot arbeiten kann. Befolge zum Einstieg diese Schritt-für-Schritt-Anleitung.

1. Schritt: Identifiziere wiederkehrende Supportfragen

Teams sollten zunächst aus Ticketverlauf, Chattranskripten, Suchanfragen im Hilfecenter und dem Feedback von Supportmitarbeitern die sich am häufigsten wiederholenden Supportfragen ermitteln. Diese eignen sich oft gut für die Automatisierung. 

Für den Beginn eignen sich Themen:

• Zurücksetzen von Passwörtern

• Kontozugriff

• Bestellstatus

• FAQs zur Abrechnung

• Produkteinrichtung

• Fragen zur Unternehmenspolitik

• Allgemeine Schritte zur Fehlerbehebung

Du kannst auch eine Wissensdatenbank erstellen, um häufig gestellte Fragen zu beantworten. Eine Wissensdatenbank bietet Kunden, Agenten und Chatbots eine zentrale Quelle für Antworten auf häufige Fragen. 

2. Schritt: Gruppiere Fragen nach ihrer Absicht

Als Nächstes nimmst du die Liste mit den gesammelten häufigen Fragen und gruppierst sie nach Absicht. Die Absicht ist, was der Kunde durch die Kontaktaufnahme mit deinem Supportteam erreichen möchte.

Ein Kunde, der Zugriff auf sein Konto oder ein Zurücksetzen des Passworts benötigt, versucht sich zum Beispiel einzuloggen. Ein Kunde, der nach Schritten zur Fehlerbehebung sucht, möchte ein Problem mit der Software lösen.

Das Verstehen der Absicht hilft dem Chatbot, jede Anfrage mit der richtigen Antwort, dem richtigen Workflow oder dem richtigen Eskalationspfad zu verknüpfen. 

3. Schritt: Verbinde den Chatbot mit vertrauenswürdigem Wissen

Kundenservice-Chatbots sind nur so effektiv wie die Wissensquellen, die sie heranziehen können. Verbinde den Chatbot mit einer vertrauenswürdigen Wissensdatenbank, damit jede Antwort geprüft, aktuell und leicht verständlich ist.

Schwache Dokumentation führt zu schwachen Chatbot-Antworten. Überprüfe vor der Einführung veraltete, doppelte oder widersprüchliche Artikel.

Eine Self-Service-Wissensdatenbank ermöglicht es Kunden, selbst Antworten zu finden, und reduziert so das Volumen der Supportanfragen.

4. Schritt: Konzipiere klare Konversationspfade

Richte den Fokus der Konversationspfade ausschließlich auf die Informationen, die benötigt werden, um die Frage zu beantworten, die Anfrage abzuschließen oder das Problem weiterzuleiten. Für Teams, die interaktive Ticketlösungen verwenden, gilt dasselbe Prinzip: Sammle genügend Kontext, um die Anfrage voranzubringen, ohne die Interaktion unnötig in die Länge zu ziehen. 

Einige Richtlinien für die Konzipierung klarer Konversationspfade:

• Verwende einfache Sprache.

• Vermeide lange Menüs.

• Lass dir das Problem vom Kunden bestätigen, bevor du eine Aktion ausführst.

• Kommuniziere die nächsten Schritte deutlich.

• Biete eine Möglichkeit, eine Person zu erreichen.

5. Schritt: Definiere Eskalationsregeln

Lege klare Regeln fest, wann der Chatbot die Konversation an einen Supportmitarbeiter übergeben oder die Anfrage an den Helpdesk weiterleiten soll. Richte Eskalationsregeln an deinen Service Level Agreements (SLAs) aus, damit dringende oder Anfragen mit hoher Priorität das richtige Team innerhalb der erforderlichen Reaktionszeit erreichen. 

Einige gängige Trigger:

• Antwort mit geringer Zuverlässigkeit

• Negative Stimmung

• Wiederholte fehlgeschlagene Versuche

• Problem mit hoher Priorität

• Probleme mit sensiblen Konten oder der Abrechnung

• Wunsch des Kunden nach Kontakt zu einer Person

6. Schritt: Evaluiere und optimiere den Prozess

Überprüfe nach der Einführung unbeantwortete Fragen, die Quote an umgeleiteten und erledigten Anfragen, die Kundenzufriedenheit (CSAT), die Qualität der Übergaben und Wissenslücken. Nutze diese Einblicke, um Antworten zu verbessern, Inhalte zu aktualisieren und Eskalationsregeln im Laufe der Zeit zu präzisieren. 

Best Practices für Kundenservice-Chatbots

• Mit Anfragen mit hohem Volumen und geringem Risiko beginnen: Konzentriere dich auf häufige, leicht zu lösende Anfragen, um die Zufriedenheit der Kunden aufrechtzuerhalten.

• Antworten kurz und hilfreich formulieren: Nimm nur die Informationen auf, die Kunden brauchen, um die Antwort zu verstehen und den nächsten Schritt zu machen.

• Eskalation erleichtern: Biete den Kunden einen klaren Weg zu einem menschlichen Supportmitarbeiter, wenn sie einen benötigen.

• Zugelassene Wissensquellen nutzen: Beziehe Antworten nur aus zugelassenen Wissensquellen, um sicherzustellen, dass sie korrekt sind.

• Regelmäßig erfolglose Gespräche überprüfen: Achte dabei auf unbeantwortete Fragen, Abschweifungen, unnötige Eskalationen und Wissenslücken.

• Deutlich machen, dass der Kunde mit einem Bot spricht: Kennzeichne den Chatbot eindeutig, damit Kunden wissen, wann sie mit einem automatisierten System interagieren. 

• Sensible Informationen schützen: Beschränke die Erfassung und Weitergabe sensibler Daten und nutze sichere, genehmigte Workflows, wenn eine Überprüfung erforderlich ist. 

Kundensupport durch vernetzte KI skalieren

Chatbots im Kundenservice funktionieren am besten, wenn sie auf verlässliche Informationen, klare Workflows und einen einfachen Weg zur Unterstützung durch einen Mitarbeiter zurückgreifen können. Durch die Automatisierung sich wiederholender Fragen und Anfragen haben die Mitarbeiter mehr Zeit, sich auf komplexe Probleme zu konzentrieren, und die Kunden erhalten schneller Antworten.

Atlassian Customer Service Management verbindet den Kundensupport über gemeinsamen Kontext und gemeinsame Workflows mit Produkt-, Entwicklungs- und Betriebsteams. Der KI-Agent für den Kundenservice kann Fragen bearbeiten, hilfreiche Informationen bereitstellen und komplexe Anfragen mit Kontext weiterleiten, sodass Kunden ihr Anliegen nicht erneut vorbringen müssen.