Key Take Aways aus der World Business Leaders Konferenz Customer Interaction 2021

Voice- und Chatbot Technologie

Letztes Update am 21. November 2021

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Paixon war an der diesjährigen World Business Leaders Konferenz zu Customer Interaction in Frankfurt dabei. In den drei Streams Customer Experience, Voice-Connect und eSports wurden nicht nur wichtige Trends zum neuen digitalen Zeitalter der kundenzentrierten Kommunikation präsentiert, sondern namentliche Unternehmen wie die Telekom, BBC, Nestlé, Deutsche Bahn, smart und ERGO Versicherung haben aufgezeigt, wie eine Customer Excellence bei der Kundenansprache erreicht werden kann.

Für die meisten von euch, welche den Google Assistant verwenden, werden die Standardantworten bekannt sein. Entweder antwortet der Google Assistant mit reinen Textausgaben auf dem Screen oder grafischen Elementen wie Listen und Karten.

In diesem Blog-Beitrag haben wir für euch die wichtigsten Trends und Learnings zusammengefasst.

Trend 1: “Voice data is the next oil”

Klicks sind schön und recht. Während übliche Traffic-Zahlen wie die Anzahl User und Page Impressions quantitative Aussagen liefern, geben Konversationen mit Chatbots und Voice Assistants eine Einsicht in die Wünsche des Kunden. Weil auch Emotionen und weitere Daten aus der Stimme erkennbar sind, können Firmen somit schneller reagieren. Ist z.B. eine Kundin oder ein Kunde genervt, kann diese an einen Call Agenten weitergeleitet werden. Jedoch fehlt vielen Unternehmen heute ein digitaler Assistent, welcher überhaupt Konversationen misst und die wichtigsten Informationen extrahiert.

Trend 2: Shift von einem KPI- zu einem Erlebnisgetriebenen Kundenservice

Es geht heutzutage nicht nur darum, möglichst viele CRM-Daten des Kunden zu haben. Es geht vielmehr darum zu verstehen, was genau die Wünsche und Motive des einzelnen Kunden sind, so dass man diesen personalisiert mit Angeboten bedienen kann.

An der World Class Business Leader Konferenz erklärt der Automobilhersteller smart eindrücklich, wie das Kundenerlebnis bereits heute in vielen Servicedesks aussieht und wie es verbessert werden kann. Alle Touchpoints mit dem Produkt - sei das in der smart App, am Telefon mit dem Callcenter-Agenten, im Auto oder auf der Website - sollten stets das bestmögliche Erlebnis bieten.

Wo setzt man im Kundenservice am besten an?

Am besten dort, wo der Pain Point in der Customer Journey am relevantesten ist und am meisten Mehrwert für den Kunden generiert werden kann. Eine gute Customer Experience fängt bereits intern an: “Zufriedene Call-Agenten machen zufriedene Kunden aus” erklärt smart. Heutige Call Center Erlebnisse sind jedoch oft noch so gestaltet:

  • Agenten müssen sich im Schnitt in 5-13 Systeme einloggen. Die Folge ist das Hin- und Herspringen von einem zum anderen System. Der Agent ist demotiviert, da er die Lösung für den Kunden nicht direkt liefern kann, obwohl er noch so gerne helfen würde.
  • 10-15 Minuten geht es im Schnitt bis ein Agent bei einem “Breakdown” des Autos helfen kann
  • Es dauert mind. 1 Stunde bis die Hilfe dann vor Ort ist
  • Das Resultat: Ich bin als Kunde frustriert und wechsle im schlimmsten Fall den Anbieter

Wie sollten Lösungen im automatisierten Kundenservice aussehen?

Smart erklärt wichtige Erfolgsfaktoren:

  • Lösungen, die einfach sind, sind kundenfreundlich
  • Automation kann helfen: Kundenservice-Chatbots können dabei den Servicedesk entlasten. Sie nehmen sie die Anfrage strukturiert auf und bearbeitet sie direkt. Mit ihrer hohen Interaktivität, natürlichen Konversationen und Gamification-Elementen können Chatbots die Bearbeitung der Tickets für die Call-Agenten spannender gestalten und Freude machen.
  • Der Endkunde möchte im Beispiel eines Autounfalls nicht die Nummer der Firma suchen müssen, er möchte direkt eine Lösung erhalten. Voice-Assistenten, mit denen man direkt über das Auto-Cockpit reden kann, sind hier ein Ansatz.

Trend 3: Neue Technologien für Chatbots

Renommierte Forschungsinstitute wie die Ulster University und das Fraunhofer Institut haben neue Vorgehensweisen und Technologien aufgezeigt, welche in den Bereichen Chatbot und Voice aufkommen werden. Wir bringen sie auf einen Punkt:

  • Ethik und “Genderless” Design: Die Chatbot Persona ist wichtig für das Design und die Kommunikation mit dem User. Obwohl weibliche Stimmen bei Assistenten bevorzugt werden (z.B. “Alexa”), kann es hilfreich sein, männliche Persönlichkeiten einzuführen. Aus biologischer Sicht sind tiefe Stimmen im Hintergrundgeräusch besser wahrnehmbar und auch für ältere Menschen leichter zugänglich. Unter ethischen Gesichtspunkten könnte so der Glaube abgebaut werden, dass Serviceaufgaben den Frauen vorbehalten sind, so die Bentley University. Ein Ansatz ist, Frauenstimmen nicht für typische Service-Assistenten (z.B. Terminbuchung) einzusetzen und vermehrt auf männliche, sowie neutrale Stimmen zurückzugreifen. Studien zeigen, dass jetzige AI-Assistenten verzerrt entwickelt wurden und noch alte Stereotypen beinhalten.

  • Die Rolle von Emotionen steigt: Der Tone of Voice ist nicht nur für Podcasts, sondern auch für Firmen wichtig, die ihren eigenen Sprachassistenten anbieten wollen. Er beinhaltet wie der Brand mit dem Kunden sprechen soll. Des Weiteren können emotionale Text-to-Speech Stimmen gestaltet werden, die z.B. im Falle einer gesprochenen News über ein Fussballspiel euphorisch und fröhlich sein soll. Zweitens sollen Assistenten demnächst mittels Emotion Detection bereits bestimmte Gefühle ihrer Kund*innen erkennen und entsprechend reagieren können.

  • Graphendatenbanken eignen sich dafür, intelligente Antworten von Chatbots zusammenzustellen. Sie sind allerdings sehr aufwendig im richtigen Aufbau. Das Fraunhofer Institut hat ein Tool entwickelt, den Smart Data Connector, um das Ganze schneller und einfacher aufzubauen.

Graphendatenbank Amazon Alexa Graphendatenbank Amazon Alexa

  • Automation des Conversational Designs: Dialoge werden zukünftig nicht mehr manuell, sondern automatisiert erstellt werden. “Amazon Conversations” beinhaltet Simulatoren mit Deep Learning, um Dialoge in zehntausenden Variationen zu erstellen. Der Entwickler muss somit nicht jeden einzelnen Pfad der Dialoge programmieren. Reinforcement Learning für Chatbot-Dialoggestaltung ist ein anderer Ansatz. Das System lernt eine Dialogregel und muss sich bei jedem Konverssationsknoten entscheiden, was der richtige Weg wäre. Das System lernt die Regeln anhand von Feedback aus Interaktionen. Jedoch ist es schwierig, genügend viele, natürliche Interaktionstestdaten zu erhalten. Simulierte Gespräche sind hierbei hilfreich, jedoch sind echte Dialoge oft besser fürs Training, stehen aber oft nicht in genügend grossen Mengen zur Verfügung.

Amazon Conversations Amazon Conversations für automatische Dialoggenerierung

  • World Wide Voice Web: Stanford arbeitet daran. Unternehmen veröffentlichen Infos über ihre Sprachassistenten auf ihren Websites, auf die jeder virtuelle Assistent zugreifen kann. Der virtuelle Assistent ist somit wie der Browser im WWW. Mehr dazu hier.

Chatbot-Trends in der Customer Interaction - Unser Fazit

Die zwei Tage haben aufgezeigt, wie wichtig nicht nur KPIs in der Entwicklung von innovativen und kundenzentrierten Lösungen sind. Zahlreiche Unternehmen haben erklärt, dass ohne Chatbot-Expertise in Conversational Design, Linguistik, Künstliche Intelligenz und Software Engineering keine guten Chatbot-Produkte möglich sind.

"Die besten Business Cases, welche einen Mehrwert generieren, entwickeln sich aus einer Lernphase heraus", so die CX-Experten. Erst aus einer sauberen Voice- bzw. Chatbot-Strategie und nach User Tests der MVPs können Voice-Produkte realisiert werden, welche skalierbar einsetzbar sind. Die oft vom Management gestellte Frage "Wann ist der Sprachassistent oder Chatbot "fertig"?", wurde in den Roundtable-Gesprächen von den Business Leaders als kritisch empfunden: Ein digitaler Assistent lernt durch das Training und die Nutzungsdaten weiter und erreicht erst nach einer Zeit eine gewisse Reifestufe. Gute Beispiele benötigen aktuell somit viel interdisziplinäres Knowhow, Zeit für das NLP-Training und Testing. Auch wenn einige Unternehmen weltweit daran arbeiten, die Entwicklung von intelligenten Assistenten zu beschleunigen und zu vereinfachen, sind wir noch lange nicht am Ende der Chatbot-Journey. Wir bleiben gespannt!

Wichtige Aussagen der Roundtable-Gespräche Aussagen aus den Roundtable-Gesprächen der Business Leader


Nina Habicht Foto

Nina Habicht


Visionen in die Tat umsetzen, Menschen begeistern und gemeinsam etwas vorantreiben ist etwas, was Nina grosse Freude bereitet. Nina ist ein absoluter Tech-Enthusiast und Partner bei Paixon. Sie leitet bei Paixon Projekte und ist in diesen u.a. auch zuständig für das Conversational & Voice Design. Daher liegt es nahe, dass sie auch unsere Voice Assistant Expertin ist.


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