Robotic Process Automation (RPA) hat viele Anwendungsbereiche. Unser b4 Bot kann unseren Kunden beispielsweise in der Buchhaltung, im Einkauf oder auch im Kundenservice helfen. Vor allem in den Bereichen Helpdesk und Kundensupport sind immer häufiger RPA-Lösungen zu finden. Doch wie genau können Software-Roboter eigentlich dort hilfreich sein? Welche Voraussetzungen sollte es dafür geben und müssen die Bots für Kommunikation mit Kunden nicht eigentlich über eine ausgereifte künstliche Intelligenz verfügen? Diese Fragen wollen wir heute versuchen zu beantworten.
Aufgaben im First Level Support
Die meisten Unternehmen bieten ihren Kunden einen umfangreichen digitalen Kundensupport an, etwa mit Hilfe von Nachrichtensystemen, FAQs und Chatfenstern. Immer mehr dieser Chats werden von sogenannten Chatbots durchgeführt. Diese erkennen bestimmte Schlüsselwörter in den Anfragen der Kunden und halten für häufige und einfache Probleme direkt Lösungsvorschläge bereit. Ganz ähnlich funktionieren im Übrigen auch schon viele interne Helpdesks in größeren Unternehmen. Hier werden die Anfragen der Mitarbeiter durch Bots analysiert und gegebenenfalls beantwortet. Entgegen der landläufigen Meinung brauchen die Roboter im Umfeld dieser Aufgabe keine echte künstliche Intelligenz – solange die Anfragen einfach zu verarbeiten sind.
Künstliche Intelligenz ist oft nicht nötig
Chatbots brauchen – wie andere RPA-Bots auch – eine regelbasierte Kommunikation, um zu funktionieren. Der Begriff regelbasierte Kommunikation klingt für uns Menschen zunächst sehr technisch und scheint der Freiheit unserer Sprache gegensätzlich zu sein. Doch auch wir kommunizieren regelbasiert. Ein ordentlicher Satz enthält Subjekt und Prädikat, auf eine Frage folgt normalerweise eine Antwort und Adjektive konkretisieren unser Anliegen. Nur mit gewissen Regeln ist Kommunikation auch unter uns Menschen möglich – selbst wenn man sich gar nicht kennt. Füttert man nun einen Chatbot mit genügend Regeln und Vokabeln, so reicht dies aus, damit er seine Arbeit tun kann. Echte Intelligenz ist für Standardanfragen nicht nötig.
Datenmenge und Datenqualität sind ausschlaggebend
Welche Anfragen in Helpdesks oder im Kundensupport am häufigsten gestellt werden, ist in der Regel Erfahrungssache. Fragen Sie einen langgedienten Mitarbeiter im Support danach und er wird Ihnen eine subjektive Auskunft geben können. Für RPA Bots brauchen Sie allerdings keine gesprochenen Anekdoten, sondern auswertbare, objektive Daten. Daher sollten Bot-Lösungen im Support immer mit geeigneten Werkzeugen zur Dokumentation verknüpft werden. Wenn Sie wissen, dass Kunden oder Mitarbeiter monatlich im Schnitt 428 Mal angefragt haben, wie man das eigene Passwort zurücksetzt, dann bildet dies eine quantitativ und qualitativ valide Datenmenge als Fundament für die Prozessregeln eines RPA-Chatbots.
Machine Learning, aber der menschliche Mitarbeiter bleibt unverzichtbar
Einfache, häufig wiederkehrende Aufgaben, die eindeutig identifizierbar sind, können mit RPA Software Robotern äußerst effizient gelöst werden. Doch wie sieht es mit komplexeren Anfragen aus? Bei Kunden- oder Mitarbeiteranfragen kommt es schließlich häufig zu Nachfragen oder längeren Gesprächen, denen der Bot irgendwann nicht mehr gewachsen ist. Ein Ansatz zur Lösung ist das sogenannte Machine Learning. Damit kann ein Chatbot selbständig dazulernen, indem er zum Beispiel ab und zu verwendete Synonyme erkennt und semantisch richtig deuten kann. Schreiben also einige Kunden „Kennwort“ statt „Passwort“ bei ihrer Anfrage, so lernt ein Bot per Machine Learning aus dem Kontext, dass es sich um ein Synonym handelt. Schreibt jemand hingegen „Das, was man da eingeben muss“, so hilft nur das Verweisen an einen menschlichen Mitarbeiter. So gut Bots mittlerweile auch sein mögen – um erfahrenes Personal kommt auch der Support nicht herum.
Prävention als Teil der Strategie
Wer seinen Support mit RPA optimieren möchte, sollte sich zusätzlich Gedanken um Präventionsstrategien machen. Viele Vorfälle lassen sich aus der Historie der Anfragen vorhersagen und vielleicht schon im Vorfeld vermeiden. Erhalten Sie beispielsweise tatsächlich viele Anfragen zum Zurücksetzen des Passworts, so kann ein klar formulierter Hinweis direkt unter der Eingabemaske den Kunden helfen, das Problem selbst zu beheben, statt den Support zu bemühen. RPA Lösungen helfen dabei, die Themen der Anfragen viel umfassender und objektiver zu katalogisieren. Davon lassen sich dann bestens diverse Präventionsstrategien ableiten.
Möchten auch Sie Ihren Kundensupport oder internen Helpdesk mit RPA verbessern? Dann sprechen Sie uns gerne an. Wir finden gemeinsam mögliche Einsatzbereiche unseres RPA Bots in Ihrem Unternehmen.
Aufgaben im First Level Support
Die meisten Unternehmen bieten ihren Kunden einen umfangreichen digitalen Kundensupport an, etwa mit Hilfe von Nachrichtensystemen, FAQs und Chatfenstern. Immer mehr dieser Chats werden von sogenannten Chatbots durchgeführt. Diese erkennen bestimmte Schlüsselwörter in den Anfragen der Kunden und halten für häufige und einfache Probleme direkt Lösungsvorschläge bereit. Ganz ähnlich funktionieren im Übrigen auch schon viele interne Helpdesks in größeren Unternehmen. Hier werden die Anfragen der Mitarbeiter durch Bots analysiert und gegebenenfalls beantwortet. Entgegen der landläufigen Meinung brauchen die Roboter im Umfeld dieser Aufgabe keine echte künstliche Intelligenz – solange die Anfragen einfach zu verarbeiten sind.
Künstliche Intelligenz ist oft nicht nötig
Chatbots brauchen – wie andere RPA-Bots auch – eine regelbasierte Kommunikation, um zu funktionieren. Der Begriff regelbasierte Kommunikation klingt für uns Menschen zunächst sehr technisch und scheint der Freiheit unserer Sprache gegensätzlich zu sein. Doch auch wir kommunizieren regelbasiert. Ein ordentlicher Satz enthält Subjekt und Prädikat, auf eine Frage folgt normalerweise eine Antwort und Adjektive konkretisieren unser Anliegen. Nur mit gewissen Regeln ist Kommunikation auch unter uns Menschen möglich – selbst wenn man sich gar nicht kennt. Füttert man nun einen Chatbot mit genügend Regeln und Vokabeln, so reicht dies aus, damit er seine Arbeit tun kann. Echte Intelligenz ist für Standardanfragen nicht nötig.
Datenmenge und Datenqualität sind ausschlaggebend
Welche Anfragen in Helpdesks oder im Kundensupport am häufigsten gestellt werden, ist in der Regel Erfahrungssache. Fragen Sie einen langgedienten Mitarbeiter im Support danach und er wird Ihnen eine subjektive Auskunft geben können. Für RPA Bots brauchen Sie allerdings keine gesprochenen Anekdoten, sondern auswertbare, objektive Daten. Daher sollten Bot-Lösungen im Support immer mit geeigneten Werkzeugen zur Dokumentation verknüpft werden. Wenn Sie wissen, dass Kunden oder Mitarbeiter monatlich im Schnitt 428 Mal angefragt haben, wie man das eigene Passwort zurücksetzt, dann bildet dies eine quantitativ und qualitativ valide Datenmenge als Fundament für die Prozessregeln eines RPA-Chatbots.
Machine Learning, aber der menschliche Mitarbeiter bleibt unverzichtbar
Einfache, häufig wiederkehrende Aufgaben, die eindeutig identifizierbar sind, können mit RPA Software Robotern äußerst effizient gelöst werden. Doch wie sieht es mit komplexeren Anfragen aus? Bei Kunden- oder Mitarbeiteranfragen kommt es schließlich häufig zu Nachfragen oder längeren Gesprächen, denen der Bot irgendwann nicht mehr gewachsen ist. Ein Ansatz zur Lösung ist das sogenannte Machine Learning. Damit kann ein Chatbot selbständig dazulernen, indem er zum Beispiel ab und zu verwendete Synonyme erkennt und semantisch richtig deuten kann. Schreiben also einige Kunden „Kennwort“ statt „Passwort“ bei ihrer Anfrage, so lernt ein Bot per Machine Learning aus dem Kontext, dass es sich um ein Synonym handelt. Schreibt jemand hingegen „Das, was man da eingeben muss“, so hilft nur das Verweisen an einen menschlichen Mitarbeiter. So gut Bots mittlerweile auch sein mögen – um erfahrenes Personal kommt auch der Support nicht herum.
Prävention als Teil der Strategie
Wer seinen Support mit RPA optimieren möchte, sollte sich zusätzlich Gedanken um Präventionsstrategien machen. Viele Vorfälle lassen sich aus der Historie der Anfragen vorhersagen und vielleicht schon im Vorfeld vermeiden. Erhalten Sie beispielsweise tatsächlich viele Anfragen zum Zurücksetzen des Passworts, so kann ein klar formulierter Hinweis direkt unter der Eingabemaske den Kunden helfen, das Problem selbst zu beheben, statt den Support zu bemühen. RPA Lösungen helfen dabei, die Themen der Anfragen viel umfassender und objektiver zu katalogisieren. Davon lassen sich dann bestens diverse Präventionsstrategien ableiten.
Möchten auch Sie Ihren Kundensupport oder internen Helpdesk mit RPA verbessern? Dann sprechen Sie uns gerne an. Wir finden gemeinsam mögliche Einsatzbereiche unseres RPA Bots in Ihrem Unternehmen.
