Navigieren in Callcenter-Prozessen: Die Herausforderung für Chatbots

Callcenter dienen seit Jahren als wichtige Knotenpunkte des Kundendienstes und ermöglichen es Unternehmen, eine große Anzahl von Telefoninteraktionen im Zusammenhang mit Rechnungsanfragen, technischem Support und anderen Kundenanfragen abzuwickeln. Trotz des Aufkommens alternativer Supportkanäle wie Social Media und E-Mail bleiben Callcenter ein integraler Kontaktpunkt für Kundeninteraktionen. Von zentraler Bedeutung für die effiziente Funktionsweise eines Callcenters ist ein Prozess, der als „Callcenter-Workflow“ bezeichnet wird. Aber was genau ist ein Callcenter-Workflow und wie unterscheidet er sich von einem Frage-und-Antwort-System (Q&A)? Und welche Einschränkungen haben Chatbots bei der Verwaltung dieser Workflows? Lassen Sie uns tiefer in die Materie eintauchen.

Grundlegendes zu Callcenter-Workflows

Im Kern ist ein Callcenter-Workflow eine vordefinierte Abfolge von Prozessen, die darauf ausgelegt sind, Kundenanfragen effektiv und effizient zu bearbeiten. Dabei handelt es sich um einen regelbasierten Ansatz, der die Interaktion eines Agenten mit einem Kunden vom Zeitpunkt des Anrufeingangs bis zu dessen Lösung steuert. Diese Workflows sind sorgfältig darauf ausgelegt, die Anrufbearbeitungszeit zu verkürzen, die Produktivität der Agenten zu verbessern, die Kundenzufriedenheit sicherzustellen und die allgemeine Betriebseffizienz des Callcenters zu maximieren.

Ein typischer Callcenter-Workflow beginnt mit der ersten Kontaktaufnahme durch den Kunden. Anschließend wird der Anruf anhand vordefinierter Kriterien (wie der Fachkompetenz des Agenten oder der Kundenpriorität) an einen geeigneten Agenten weitergeleitet. Der Agent interagiert dann mit dem Kunden, identifiziert das Problem, greift auf relevante Datenbanken oder Wissensressourcen zu, um das Problem zu lösen, dokumentiert die Interaktion zur späteren Bezugnahme und beendet schließlich den Anruf. Alle Abweichungen vom Workflow werden im Allgemeinen aufgezeichnet und überprüft, um den Prozess kontinuierlich zu verfeinern.

Callcenter-Workflow vs. Q&A-Systeme

Im Gegensatz zu einem strukturierten Workflow folgt ein Frage-und-Antwort-System (Q&A) einem geradlinigeren Format. Es ist darauf ausgelegt, präzise Antworten auf spezifische Benutzeranfragen zu liefern, die in erster Linie auf einer vordefinierten Datenbank oder Wissensbasis basieren. Einem Q&A-System fehlt die Komplexität und die Abfolge von Vorgängen, die für einen Workflow charakteristisch sind.

Während ein Workflow mehrschichtige Interaktionen umfasst, die sich je nach Kundenreaktionen oder Agentenentscheidungen verzweigen können, arbeitet ein Q&A-System nach einem einfachen Input-Output-Prinzip. Sie stellen eine Frage und das System liefert die bestmögliche Antwort, die es hat. Dies ähnelt eher einer Transaktion als einem Gespräch. Daher sind Q&A-Systeme im Vergleich zu Workflows, die darauf ausgelegt sind, ein breiteres Spektrum an Szenarien und Kundenbedürfnissen zu berücksichtigen und darauf zu reagieren, weniger dynamisch und anpassungsfähig.

Die Mängel von Chatbots bei der Handhabung von Callcenter-Workflows

Heutzutage werden KI-gesteuerte Chatbots häufig zur Verwaltung von Kundeninteraktionen eingesetzt, vor allem aufgrund ihrer Fähigkeit, große Mengen an Anfragen zu verarbeiten und sofortige Antworten zu geben. Chatbots sind zwar gut darin, Frage-und-Antwort-Systeme auszuführen – sie ordnen Kundenanfragen vordefinierten Antworten zu –, aber ihre Wirksamkeit bei der Verwaltung komplexer Callcenter-Workflows ist fraglich.

Die größte Einschränkung von Chatbots ist ihre Unfähigkeit, den Kontext zu verstehen und Empathie zu zeigen – zwei entscheidende Komponenten eines effektiven Kundendienstes. Chatbots arbeiten auf der Grundlage vorprogrammierter Regeln und sind nicht in der Lage, Nuancen in Sprache, Tonfall oder Emotionen zu interpretieren. Bei einem verärgerten Kunden oder einem einzigartigen Problem, auf das ihre vorprogrammierten Antworten nicht reagieren können, können Chatbots versagen.

Darüber hinaus erfordern Arbeitsabläufe oft ein gewisses Maß an Entscheidungsfindung und Problemlösung, das über die regelbasierten Fähigkeiten eines Chatbots hinausgeht. Obwohl die KI in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht hat, sind Chatbots immer noch überwiegend regelbasierte Systeme, die mit komplexen Aufgaben, die Urteilsvermögen und Kreativität erfordern, zu kämpfen haben.

Schließlich umfassen Workflows häufig Schritte, die den Zugriff auf mehrere Datenbanken oder Systeme erfordern, was die Fähigkeiten eines Chatbots übersteigen kann. Die Lösung eines Kundenproblems kann beispielsweise die Überprüfung seines Kaufverlaufs, die Aktualisierung seiner Kontodaten und die Versendung eines Ersatzprodukts umfassen. Während ein menschlicher Agent diese Schritte problemlos bewältigen könnte, könnte ein Chatbot damit Schwierigkeiten haben.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Chatbots zwar ein wertvolles Tool zur Beantwortung einfacher Anfragen sind, aber derzeit nicht in der Lage sind, die mehrdimensionale Natur von Callcenter-Workflows zu bewältigen. Da Unternehmen weiterhin nach Effizienz und Kundenzufriedenheit streben, wird es entscheidend sein, Wege zu finden, KI zu nutzen und gleichzeitig ihre Grenzen anzuerkennen und zu überwinden. Im Moment bleibt die menschliche Note ein wesentliches Element für einen hervorragenden Kundenservice.