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Referenzen / BLS Kundendienst-Chatbot

Der digitale Assistent im Kundendienst
Der BLS Chatbot unterstützt die BLS Kunden bei der Platzierung ihrer Anliegen und der Beantwortung von Fragen.

« Ein unkomplizierter, konstruktiver Austausch in Kombination mit einer geballten Ladung an Kompetenz im Bereich Chatbot zeichnete unsere Zusammenarbeit mit Paixon aus. So gelang es uns innerhalb weniger Monate ein Chatbot-MVP zu erstellen, welches durch unsere Kunden getestet werden kann und uns dabei hilf, wertvolle Erkenntnisse über die Kunden-Bot-Interaktion zu gewinnen. »

Katja Schneuwly, Verantwortliche Test- & Innovationslabor , BLS AG

Der Auftraggeber

Die Schweizer Eisenbahngesellschaft BLS AG, mit Hauptsitz in Bern, betreibt neben dem Regionalverkehr und der Schifffahrt auf dem Brienzer und Thunersee mehrere alpenquerende Autoverlade, sowie ein Busnetz im Emmental. Das Tochterunternehmen BLS Cargo AG ist im Güterverkehr tätig und die BLS Netz AG ist Eigentümer eines über 400 km langen Eisenbahnnetzes. Die BLS hat sich zudem mit der automatischen Ticketing App „lezzgo“ schweizweit einen Namen verschafft.

Das Projekt

Das Beantworten von Kundenanfragen ist nicht nur zeitintensiv sondern muss auch dem Qualitätsstandard des Unternehmens genügen. Um diesen Ansprüchen auch in Zukunft gerecht zu werden, hat sich die BLS AG dazu entschieden, neue Wege in der Kundenkommunikation zu testen. Anhand des BLS Chatbots werden Erkenntnisse zur Akzeptanz und zur Nutzung von digitalen Assistenten im Kundendienstbereich eines ÖV-Unternehmens gesammelt. Dank geschickter Fragestellungen und der Möglichkeit über Freitext zu interagieren, finden die Benutzer schnell die korrekte Anlaufstelle oder direkt die Antwort zu ihrem Anliegen.


Die Paixon GmbH nahm die Rolle als Software-Partner im Gesamtprojekt, von der Ideenfindung, der Planung, über die Umsetzung, bis hin zum Betrieb des Chatbots, wahr.

Die Lösung

Der Chatbot wurde in die Kontaktseite der BLS-Webseite integriert. Verweilt ein Besucher längere Zeit auf der Seite, macht der Chatbot visuell auf sich aufmerksam. Über einen Avatar lässt sich das Chatfenster öffnen und schliessen. Auf grossen Bildschirmen steht eine Funktion zum Maximieren des Chatfensters zur Verfügung. Die Kommunikation mit dem Chatbot erfolgt über das Anklicken von Schnellantworten oder die Eingabe von Freitext. Die Schnellantworten geben dem Benutzer Auskunft über den Informationsumfang des Chatbots und erlauben eine schnelle und einfache Interaktion. Speziell auf Smartphones, wo die Texteingabe zeitintensiver ist, stellen die Buttons eine praktische Alternative zu der Freitexteingabe dar.


Gibt der Benutzer eine Nachricht ein, wird die Nachricht von einem NLP-System (Natural Language Processing) verarbeitet. Wird die Anfrage korrekt interpretiert, erhält der Benutzer direkt eine Antwort. Gegebenenfalls werden dem Benutzer weitere Fragen zur Einschränkung seines Anliegens gestellt. Versteht der Chatbot sein Gegenüber nicht, verweist er es auf das Kundendienst-Kontaktformular. Der Benutzer kann dem Chatbot eine positive oder negative Rückmeldung auf seine Antworten geben und über eine Feedback-Funktion direkt seine Meinung zum Chatbot an die Verantwortlichen übermitteln.

Die Umsetzung

Paixon stand der BLS während dem Projekt als Berater, Entwickler und Integrator zur Seite. Im engen Austausch mit dem Auftraggeber und dem Webseitenbetreuer sorgte Paixon für einen reibungslosen Projektverlauf und zeitgerechten Abschluss. Neben der Umsetzung nutze Paixon die Möglichkeit sein Wissen zum Thema künstliche Intelligenz, im Rahmen eines Referats, an die Geschäftsführung der BLS AG weiterzugeben.


Als Chatbot-Experte hat Paixon folgenden Aufgaben wahrgenommen:

Ausprobieren

Chatten Sie hier mit dem BLS Chatbot auf der BLS-Kontaktseite.

Technologien

Zur Umsetzung des Chatbots wurde das bewährte Paixon-Chatbot-Framework verwendet, das einen grossen Teil der Anforderungen bereits abdeckte. Die Klassifizierung der Freitexteingaben nimmt das open-source machine learning Framework Rasa NLU, welches Hand in Hand mit dem Paixon-Framework interagiert, vor.