Du nutzt einen Chatbot um deinen Kundenservice zu entlasten und die durchschnittliche Wartezeit für deine Kunden zu verringern? Hast du Angst, dass dein Chatbot nicht alle Kundenwünsche erfüllen kann, und damit eventuell in gewissen Gebieten für eine schlechtere Erfahrungen sorgen kann?
In diesem Beitrag möchte ich dir am Beispiel von SAP Conversational AI und SAP Customer Engagement Center zeigen wie du genau dieses Problem umgehen kannst.
Falls du in deinem Unternehmen noch keinen Chatbot nutzt könnte dich dieser Beitrag interessieren, in dem erklärt wird warum auch du einen Chatbot nutzen solltest.
Die Chatbot Architektur – Das Receptionist Pattern
Du wirst vermutlich schon Wissen, was du beim bauen deines eigenen Chatbots beachten musst. Als Architekturmuster schlagen die Kollegen von SAP Conversational AI das Receptionist Pattern vor.
Beim Receptionist Pattern handelt es sich um ein Bot-Design-Muster, das den Bot an den Anfang jeder einzelnen Benutzeranfrage beispielsweise via Chat positioniert. Jede Frage geht an den Bot, der dann in der Lage sein sollte zu verstehen, worauf sich die Anfrage bezieht.
Der Kern ist also, dass der Chatbot jede einzelne Anfrage versteht. Das bedeutet jedoch nicht, dass der Chatbot alle Anfragen eigenständig bearbeiten muss. Nachdem er die Frage verstanden hat, kann der Bot entweder:
1. die Anfrage autonom in einem vollautomatisierten Gespräch bearbeiten
2. das Gespräch beginnen, um wichtige Informationen zu sammeln, z.B. Kundennummer, E-Mail-Adresse, und dann das Gespräch an einen menschlichen Agenten übergeben.
3. die Anfrage abhängig vom Thema direkt an die richtige menschliche Agentengruppe übergeben.
Wir werden uns im Folgenden auf die Varianten 2 und 3 konzentrieren und einen Blick darauf werfen, wie uns hier das SAP Customer Engagement Center unterstützen kann.
Der Desktop für deine Agenten – SAP Customer Engagement Center
Das SAP Customer Engagement Center ist ein Teil von SAP C/4HANA, genauer der SAP Service Cloud. Es steht als Contact Center, bzw. Call Center, Lösung zwischen Self Service Lösungen wie z.B. SAP Conversational AI und SAP Multichannel Foundation for Utilities, und Field Service Lösungen wie z.B. SAP Fieldservice Management.
Es bietet einen einheitlichen fiori-basierten Agenten-Desktop mit integrierten Kommunikationskanälen, Ticketing und Einblick in Kundendaten und Interaktionsverlauf.
SAP möchte den Kundenservice über alle Kanäle hinweg mit dem SAP Customer Engagement Center (CEC) vereinfachen, indem die Möglichkeit geschaffen wird alle Kundeninteraktionen für ein einheitliches Serviceerlebnis in derselben Oberfläche zu verwalten.
Der Fallback – dein Agent kümmert sich um den Kunden
Du kannst in SAP Conversational AI Situationen definieren, in denen dein Chatbot das Gespräch an einen Fallback Kanal übergeben soll. Hier können beispielsweise deine Callcenter Agenten das Gespräch übernehmen.
Die möglichen Fallback Kanäle für deinen Chatbot stellst du im Botbuilder unter dem Reiter „Connect“ ein:
Das SAP Customer Engagement Center ist eine der möglichen Lösungen. Die Beschreibung zur Einrichtung auf SAP Conversational AI Seite findest du ebenfalls hier.
Nach der Einrichtung des Fallback Kanals kannst du diesen in deinen Skills verwenden.
Beispielsweise im allgemeinen Fallback Skill. Hier könntest du Beispielsweise einrichten, dass ein Benutzer beim dritten Auslösen gefragt wird, ob er mit einem menschlichen Agenten reden möchte.
Auf der anderen Seite kannst du auch innerhalb spezieller Skills an menschliche Agenten weiterreichen. So könntest du z.B. Themengebiete, die deine Zielgruppe sicherlich interessieren, die du aber noch nicht automatisiert bearbeiten kannst, abdecken.
Für deinen Agenten ist es ein normales Chatgespräch, dass er über die entsprechende Queue erhält. Er sieht jedoch auch das bisherige Gespräch des Kunden mit deinem Chatbot und kann so beispielsweise aus dem Kontext des Gespräches oder den Abfragen deines Chatbots bereits wertvolle Informationen erhalten und die Bearbeitungszeit reduzieren.
Nach dem Beenden des Gesprächs durch den Agenten kann der Kunde weiter mit dem Chatbot interagieren.
In Kombination zeigt sich die Stärke der beiden Lösungen. Dein Chatbot kann Kundenanfragen entgegennehmen und unter Umständen bereits ohne Einbindung eines Agenten bearbeiten. Sollte dein Chatbot keine Lösung für deinen Kunden anbieten können, oder aber der Kunde mit einem Menschen sprechen wollen, so kann ihm ein Agent weiterhelfen.
