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#3 Messaging-Services: Einsatz von Natural Language Processing im Kundenservice

Spielt es wirklich eine Rolle, ob Kundenbetreuer reale Menschen oder Chatbots sind? Das tut es, wenn ein Chatbots nicht in der Lage zu sein scheint, den Kontext der Nachricht zu verstehen. Aber das ändert sich dank Natural Language Processing (NLP).

Sebastian
von Sebastian
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Was kam als erstes: Der Chatbot oder die Messaging-App? Nun ja, aus technischer Sicht wohl der Chatbot, wenn wir uns auf das Computerprogramm ELIZA von Joseph Weizenbaum aus dem Jahr 1964 beziehen.

Doch jetzt - rund 50 Jahre später - förderte vor allem die Beliebtheit von WhatsApp, WeChat, Facebook Messenger, uvm. die Nutzung von Chatbots auf eine kommerzielle Art. Messaging-Dienste geben Chatbots ein Umfeld, in dem sich vor allem die Verbraucher wohlfühlen. Auch Untersuchungen zeigen bereits, dass 47 Prozent der Verbraucher bereit wären, Gegenstände von einem Chatbot zu kaufen.

Also… gibt es in diesem Zusammenhang Schwierigkeiten? Wenn wir ganz ehrlich sind, scheint es oftmals so, als ob sich in einem halben Jahrhundert - abgesehen von einer fortschrittlicheren Oberfläche - eher wenig in Bezug auf die Chatbot-Funktionalität verändert hat. Mit einem Blick hinter die Kulissen, lässt sich diese Aussage schnell revidieren: Experten für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen arbeiten stark an der Weiterentwicklung von Chatbots. Solche, die Empathie empfinden und zeigen können, indem sie den Kontext und auch die vermittelten Emotionen verstehen - ganz im Gegensatz zur einfachen Ausführung von Befehlen.

Und wie machen sie das genau? Durch die Verwendung von Natural Language Processing (NLP).

Was ist NLP?

Lassen Sie uns mit den Grundlagen beginnen: Zuallererst kann die Abkürzung “NLP” auch für den Begriff “Neurolinguistisches Programmieren” stehen, welches, trotz einer gewissen Verwandtschaft, ein viel breiteres Feld abdeckt, da es sich auf Verhaltensänderungen bei Menschen, aber auch von Rechnernetzen und KI, bezieht.

Aber konzentrieren wir uns auf die Bezeichnung "natürliche Sprachverarbeitung". Was ist das? Es ist genau das, wonach es sich anhört: Eine Art und Weise, einer Technologie beizubringen, Wörter zu erkennen, die Menschen in ihrem Sprachgebrauch verwenden. Dabei gibt es drei Schlüsselkomponenten: Natürliches Sprachverständnis, natürliche Spracherzeugung und Stimmungsanalyse (auch Sentimentanalyse genannt). Während der Einsatz von NLP in vielen Bereichen der Technik bereits überzeugt - von Spam-Filtern bis hin zu zusammenfassenden Informationen - kommt es doch bei Gesprächen erst voll zur Geltung und zwar, wenn es um Interaktionen geht, die so “menschlich” wie möglich erscheinen sollen.

Das ist auch der Grund, warum diese Technologie so wichtig für die Entwicklung der Kommunikationskanäle, des Support und Service sowie des gesamten Kundenerlebnisses ist.

„Während der Einsatz von NLP in vielen Bereichen der Technik bereits überzeugt, kommt es doch bei Gesprächen erst voll zur Geltung und zwar, wenn es um Interaktionen geht, die so “menschlich” wie möglich erscheinen sollen. “

NLP im Kundenservice

Kunden nutzen zunehmend textbasierte Kommunikationskanäle wie Messaging-Services, um mit Unternehmen in den Kontakt zu treten. Dies ist ein Gewinn für alle, besonders dann, wenn der Chatbot-basierte Kundenservice sowohl kostengünstiger als auch schneller ist, als der sprachbasierte Telefon-Support. Der Einsatz ermöglicht es Kundendienstmitarbeitern, sich auf anspruchsvollere und gezieltere Aufgaben zu konzentrieren als auf die Beantwortung von Routine-Anfragen.

Die Kombination mit NLP ermöglicht Unternehmen wie Ihres, die allgemeine Kundenzufriedenheit durch die Bereitstellung personalisierter Messaging-Dienste zu verbessern. Beispielsweise kann ein NLP-gestützter Chatbot die Stimmung der Kunden erkennen und interpretieren, wann es an der Zeit ist, eine Anfrage an einen menschlichen Kundenbetreuer weiterzuleiten bzw. zu eskalieren. Eine weitere Möglichkeit ist, ein CRM-System mit einem Chatbot zu verbinden und ihm dadurch den Zugang zu Kundeninformationen zu gewähren, um eine sofortige Zuordnung von Kundendaten anzubieten. Diese Funktionen können sowohl auf die text- als auch auf sprachbasierte KI angewendet werden.

Wie bei allen Formen von KI (sowohl Sprachassistenten als auch Chatbots) ist das maschinelle Lernen (engl.: machine learning) ein wesentliches Merkmal von NLP. Dies sorgt dafür, dass die richtige Informationsart die Leistung nach und nach verbessert. Die KI lernt so die am besten geeignetsten Antworten auf häufig gestellte Fragen, während die NLP-Komponente in der Lage ist, eine kontextuell relevante und emotional intelligente Antwort zu liefern.

Letztendlich bietet sich Unternehmen, die ihren Kunden ein positiveres und bedeutungsvolleres Kundenerlebnis über alle digitalen Kanäle hinweg bieten wollen, jetzt die Möglichkeit, ihre Kommunikationskanäle auf die nächste Stufe zu heben - und das dank natürlicher Sprachverarbeitung im Kundenservice.

Hier bei Mesaic sehen wir ein großes Potenzial in diesen Technologien für alle Arten von Unternehmen. Dabei gehen die Kundengespräche in den unterschiedlichsten Kommunikationskanälen jedoch über die reine Chatbot-Technologie hinaus. Sie sind interessiert daran, mehr über maschinelles Lernen, Sprach-KI, Messaging-Plattformen, Kundenservice und das Potenzial von Natural Language Processing zu erfahren? Sprechen Sie noch heute mit uns und erfahren Sie mehr!

„Ein NLP-gestützter Chatbot kann die Stimmung der Kunden erkennen, und interpretieren, wann es an der Zeit ist, eine Anfrage an einen menschlichen Kundenbetreuer weiterzuleiten bzw. zu eskalieren.“
Sebastian
Sebastian
Sebastian ist Co-Gründer und CEO von Mesaic.

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