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Wie Sie mit Chatbots Ihre betriebsinterne Kommunikation optimieren können

Max-Ludwig Stadler
28. Juni 2021
Mit Chatbots die interne Kommunikation optimieren

Effiziente betriebsinterne Kommunikation ist eine der Grundvoraussetzungen für ein konkurrenzfähiges Unternehmen. Das schnelle Abrufen von Informationen ermöglicht es Ihren Mitarbeitern, ihre Zeit auf die wichtigen Aufgaben zu verwenden und sie nicht durch minutenlange Recherche oder ständiges Weitergeleite zu vergeuden. Leider ist es in vielen Betrieben noch immer der Fall, dass genau aufgrund dieser Ineffizienz Mitarbeiter-Ressourcen verschwendet werden. Auch die Kundenzufriedenheit kann deswegen sinken, da der Support entsprechend langsam auf eine Anfrage reagieren kann.

Damit die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens nicht unter den genannten Problemen leidet und Ihre Kunden mit dem Support zufrieden sind, können Sie Chatbots für die betriebsinterne Kommunikation einsetzen. Wie genau das funktioniert, erfahren Sie in diesem Beitrag.

Kommunikationsfluss zwischen Kunde, Unternehmen und Zulieferer

Kunden sind es mittlerweile gewohnt, dass sie auf die Informationen über Bestände von Produkten und teilweise sogar die minutengenaue Nachverfolgung ihrer Bestellung einfach im Internet zugreifen können. Auch wenn ein internationales Unternehmen wie Amazon natürlich nicht mit einem mittelständigen Betrieb vergleichbar ist, so ändert sich dennoch die Erwartungshaltung der Kunden und die Ungeduld steigt. Die immer größeren Anforderungen an den Vertrieb der Zulieferer und Produzenten stellt die Unternehmen vor ein Problem, da die interne Informationsbeschaffung meist sehr umständlich vonstattengeht.

Kommunikationsfluss zwischen Kunde, Verkäufer und Zulieferer sowie innerhalb der beiden beteiligten Unternehmen.

Ruft ein Kunde beim Vertrieb an und fragt, wo seine Bestellung bleibt, so läuft der Prozess meist folgendermaßen ab:

Im Gespräch mit dem Kunden sucht der Support-Mitarbeiter nach Informationen über den Verbleib der Bestellung in seinem System. Da er allerdings nicht auf alle Informationen aus den Backendsystemen Zugriff haben kann und darf, muss er das Gespräch beenden und einen weiteren Mitarbeiter aus dem Vertrieb konsultieren. Der Support-Mitarbeiter erfährt dann möglicherweise von diesem, dass das Produkt noch gar nicht auf Lager ist und entsprechend noch nicht zu dem Kunden versandt wurde. Nun ruft er den Kunden wieder an, schildert den Sachverhalt und legt mit dem Versprechen auf, weitere Informationen zu bekommen.

Nach diesem zweiten Gespräch mit dem Kunden ruft der Support bei einem Kollegen an, der sich um die verschiedenen Zulieferer kümmert und erklärt ihm die Lage. Der Kollege meldet sich dann beim Zulieferer und dieser hakt intern nochmal nach. Nach vielen Telefonaten steht schließlich fest, dass eine Produktionscharge fehlerhaft war sich die Fertigstellung bis zur nächsten Charge verzögert.

Da dieser Prozess ewig dauert, ist der Kunde sehr genervt vom Service und entsprechend auch vom Unternehmen. Die Chancen, dass er dort erneut etwas bestellt, sind sehr gering. Aber nicht nur der Kunde hat darunter gelitten: Das Unternehmen musste viele Mitarbeiter-Ressourcen nutzen, um diese Nachfrage zu beantworten und hat dadurch viel Zeit und Geld verloren. Dass das nicht die optimale Lösung ist, ist klar, aber leider vielerorts Realität. Doch glücklicherweise können Sie die Problematik mithilfe von Chatbots einfach vermeiden.

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Abhilfe schafft der Einsatz von Chatbots in Unternehmen

Sicherlich haben Sie schon einmal einen Chatbot bei einer Internetseite unten rechts aufpoppen sehen, vielleicht haben Sie sogar schon einen genutzt, um als Kunde mit Unternehmen in Kontakt zu treten.

Chatbots können dem Support viel Arbeit abnehmen, aber sie sind nicht nur auf die Kundenkommunikation beschränkt. Auch in der internen Kommunikation eines Unternehmens können Chatbots mit Künstlicher Intelligenz als Grundlage viele Vorteile bieten, da sie das Abfragen von Informationen über ein einfaches Interface ermöglichen. Mitarbeiter brauchen keine Vorkenntnisse oder Einarbeitung, da heutzutage jeder dieses Chat-Interface durch ähnlich aufgebaute Messenger-Apps kennt und benutzt. Der Chatbot muss lediglich in die verschiedenen Backendsysteme eingebaut und auf die Art der Benutzung angepasst werden und schon kann er in Echtzeit Antworten liefern.

Wie funktioniert ein Chatbot eigentlich?

Doch wie wird ein Chatbot eingerichtet und was muss programmiert werden? Glücklicherweise sind viele Aspekte des Chatbots einfach von einem Cloud-Service-Anbieter (Amazon Web Services, Microsoft Azure, etc.) übernehmbar, wie das Chat-Fenster oder das KI-Modell an sich. Allerdings müssen Sie dem Modell noch beibringen, welche Absicht hinter der Nachricht eines Users steckt, wie es an die entsprechenden Informationen gelangt und wie die Antwort formuliert werden soll. Anhand folgender Grafik gehen wir nun einmal auf die einzelnen Schritte ein.

Intention ermitteln

Zu Beginn des Prozesses sendet Ihr Mitarbeiter eine Frage oder bestimmte Keywords in das Chatfenster. Das KI-Modell analysiert die Wörter und Ziffern und muss dann herausfinden, welche Intention (auch Intent genannt) hinter der Anfrage steckt. Das kann beispielsweise die Verfügbarkeit eines Artikels, der Lieferstatus oder der Preis für ein Produkt sein. Da es viele unterschiedliche Arten gibt, wie eine solche Anfrage formuliert sein könnte, werden dem KI-Modell im Vorhinein mehrere Möglichkeiten eingespeichert.

Dafür wird sich ein Intent nach dem anderen vorgenommen und Ihre Mitarbeiter formulieren Probe-Anfragen, mit welchen sie sich an den Chatbot richten würden. Diese Probe-Nachrichten werden dem KI-Modell dann beigebracht, wobei beispielsweise die Liefernummer als variable Ziffernabfolge einprogrammiert wird. So müssen die Anfragen also nicht für jede Nummer einzeln eingespeichert werden, sondern das KI-Modell erkennt eine Zahlenreihe als Liefernummer und nutzt diese für die weitere Beschaffung von Informationen.

Informationssuche

Je nach Intent wird vorgeschrieben, welche Informationen das KI-Modell aus den Backend-Systemen beschaffen soll. Für den Intent „Lieferstatus” wird beispielsweise festgelegt, dass das KI-Modell den Namen Ihres Kunden, den Status der Lieferung und das potenzielle Versanddatum herausfinden soll. Dann wird dem Modell einprogrammiert, in welchem Backend-System es an welcher Stelle die benötigten Informationen findet. So greift das Modell beispielsweise auf das CRM-System zu, um den Namen des Kunden herauszufinden.

Erstellen der Antwort

Sobald das KI-Modell alle benötigten Informationen herausgesucht hat, geht es darum, dem Mitarbeiter die Informationen in einem ausformulierten Satz zu präsentieren. Dafür muss vorher für jeden Intent ein Standard-Satz festgelegt werden, bei dem nur noch die variierenden Informationen eingefügt werden müssen. Der Satz kann beispielsweise so aussehen:

„Die Lieferung [Liefernummer] für [Kundenname] wurde am [Versanddatum] verschickt und befindet sich im Status [Lieferstatus].” Der Satz wird nun in dem Chat-Fenster als Antwort-Nachricht angezeigt und steht so Ihrem Mitarbeiter in kürzester Zeit zur Verfügung.

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Die Vorteile interner Kommunikation mit Chatbots

Wie Sie sehen, ist ein Chatbot vielfältig einsetzbar und eine große Hilfe für Ihr Unternehmen. Sie sparen Mitarbeiter-Ressourcen, Zeit und Geld und können gleichzeitig das Kundenerlebnis bedeutend verbessern. Ihre Mitarbeiter arbeiten effizienter, da der Arbeitsprozess nicht mehr durch die verzweifelte Suche nach betriebsinternen Informationen unterbrochen wird.

Zudem arbeitet der Chatbot ununterbrochen, sodass ein erkrankter Mitarbeiter nicht gleich den gesamten Prozess lahmlegt. Er muss außerdem nicht komplett neu programmiert werden, da der Großteil einfach von einem Cloud-Service-Anbieter übernommen werden kann und der Chatbot dann nur noch individualisiert werden muss.

In unserem Webinar „Wie Sie mit Chatbots die interne Kommunikation in Ihrem Vertrieb optimieren“ gehe ich noch ausführlicher auf den Nutzen von Chatbots und das oben vorgestellte Beispiel ein. Bei Interesse können Sie sich gerne kostenlos für das Webinar anmelden.

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