{"id":151672,"date":"2018-08-12T09:24:21","date_gmt":"2018-08-12T07:24:21","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=151672"},"modified":"2018-08-12T09:24:21","modified_gmt":"2018-08-12T07:24:21","slug":"callcenter-zukunft-mensch-bot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/callcenter-zukunft-mensch-bot\/","title":{"rendered":"Callcenter der Zukunft \u2013 Mensch oder Bot?"},"content":{"rendered":"

Wer kennt das nicht? Egal, wo man anrufen will, bei Onlineshops, Mobilfunkanbietern, Banken, Versicherungen \u2013 man landet bei einem Callcenter. Da gibt es, bevor man \u00fcberhaupt zu einem menschlichen Mitarbeiter durchgestellt wird, erst l\u00e4stige Abfragen von einem Computer, wieso man anruft, dann h\u00e4ngt man ewig in der Warteschleife und hat schlie\u00dflich einen genervten Callcenter-Mitarbeiter anderen Ende, der absolut kein Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr hat, dass man nicht gerade bestens gelaunt ist und am Ende nicht einmal weiterhelfen kann, weil er wieder mal absolut keine Ahnung hat. Die Kompetenz und Professionalit\u00e4t der f\u00fcr telefonische Hotlines eingesetzten Service-Agenten beeinflusst aber in hohem Ma\u00dfe die Kundenzufriedenheit. Im f\u00fcnften und letzten Teil unserer Serie \u00fcber intelligente Spracherkennung<\/a> besch\u00e4ftigen wir uns heute damit, wie diese Technologie die Situation sowohl f\u00fcr Kunden als auch f\u00fcr die Mitarbeiter im Callcenter verbessern kann.<\/p>\n

\u201eAktuell werden die Anrufe, welcher Agent welchen Anruf bekommt, per Zufall zugeteilt\u201c, sagt Dagmar Schuller, CEO und Mitgr\u00fcnderin des M\u00fcnchner Startups audEERING<\/a>. \u201eAuf der anderen Seite habe ich einen Kunden der in 99% der F\u00e4lle nicht anruft, weil er sich f\u00fcr irgendetwas bedanken m\u00f6chte oder dem Call-Center-Mitarbeiter einfach einen sch\u00f6nen Tag w\u00fcnschen m\u00f6chte. Meistens sind das Leute, denen gerade ein Unfall passiert ist, bei denen die Katze die Ming Vase runtergeworfen hat, bei denen die Fensterscheibe zu Bruch gegangen ist oder Leute, die sich \u00fcber ihre Abrechnung ge\u00e4rgert haben, die vielleicht falsch ist. Das hei\u00dft, sie sind sowieso schon gestresst und wahrscheinlich emotional in keinem tollen Zustand.\u201c<\/p>\n

Wenn dann im Callcenter auch noch ein ebenso gestresster Agent sitzt, sind Probleme vorprogrammiert. Um die Servicequalit\u00e4t zu verbessern, m\u00fcssen Callcenter-Agenten also individuell geschult werden \u2013 nicht nur fachlich, sondern vor allem auch bez\u00fcglich ihres allgemeinen Auftretens gegen\u00fcber Kunden. Das geschieht auf der Basis ausgewerteter Anrufe, die aufgezeichnet werden. Dabei sind nat\u00fcrlich Sprach-, Stimm- und Emotionserkennung essentiell und hier kommt die intelligente Spracherkennung ins Spiel.<\/p>\n

Weniger Stress auf beiden Seiten<\/h4>\n

\u201eUnsere Software hei\u00dft Callyser und sie er\u00f6ffnet zum Beispiel die M\u00f6glichkeit, Gespr\u00e4che im Nachgang zu analysieren und neue Kennzahlen f\u00fcr das Callcenter zu schaffen\u201c, erkl\u00e4rt Dagmar Schuller. Momentan w\u00fcrden Auswertungen meist nur nach jeweiliger Dauer und Anzahl der Gespr\u00e4che eines Agenten geschehen. \u201eDas wird dem Agenten aber nicht wirklich gerecht, denn wenn ich einen Agenten habe, der vielleicht pro Tag weniger Gespr\u00e4che hat, aber einer ist, der einen negativen Kunden zu einem positiven wandeln kann, weil er einfach gut zuh\u00f6rt oder sich gut artikuliert oder dem Kunden ein gutes Gef\u00fchl vermittelt, ist der viel mehr wert als einer, der 20 Gespr\u00e4che mehr hat, das aber nicht schafft.\u201c\"Callcenter,<\/p>\n

Die neue Software, die aktuell bei einem gro\u00dfen deutschen und einem schweizerischen Unternehmen als Beta-Version im Testeinsatz ist, er\u00f6ffnet aber M\u00f6glichkeiten, neue Arten von Kennzahlen zu entwickeln. Man kann feststellen, \u201ein welchem Zustand der Kunde reinkommt, was einen guten Agenten ausmacht, der das tats\u00e4chlich drehen kann. Au\u00dferdem hat man noch viel mehr M\u00f6glichkeiten festzustellen, wie die Gespr\u00e4chsverl\u00e4ufe sind. Wenn ich das System in Echtzeit einsetze, habe ich sogar die M\u00f6glichkeit zu intervenieren, das hei\u00dft, fr\u00fchzeitig zu erkennen, ob das Gespr\u00e4ch weiter ins Negative abrutscht und gegebenenfalls den Supervisor einschalten, der \u00fcbernimmt, weil er erfahrener ist.\u201c<\/p>\n

Andererseits k\u00f6nnte das System dem Agenten vorschlagen, dem Kunden einen Gutschein anzubieten, um ihn zu bes\u00e4nftigen und der Agent m\u00fcsste sich sp\u00e4ter nicht vor seinem Vorgesetzten rechtfertigen, da das neutrale System ihm diesen Schritt angeraten habe. \u201eMan muss auch an den Agenten denken, der permanent solche Gespr\u00e4che hat. Irgendwann stumpft der ab und h\u00f6rt nach dem siebten oder achten Gespr\u00e4ch vielleicht gar nicht mehr, wie verzweifelt der Anrufer anderen Ende der Leitung ist. Es geht aber darum, den, der anruft gl\u00fccklich zu machen und ihm zu helfen, das Problem zu l\u00f6sen\u201c, erkl\u00e4rt Schuller, denn es ist viel kostenintensiver, einen neuen Kunden zu gewinnen als einen alten zu behalten. \u201eUnd jeder Kunde ist anders. Der eine ist sehr emotional, der andere ist weniger emotional. Sich auf auf den jeweiligen Kunden einzustimmen und das dementsprechend rauszuh\u00f6ren, h\u00f6rt nach dem vierten, f\u00fcnften oder sechsten Gespr\u00e4ch irgendwann auf. Die Callcenter Analysen, die wir machen, zeigen zum Beispiel, wie lange das Gespr\u00e4ch ist, wie oft einer dem anderen ins Wort gefallen ist, wie sich der gesamte emotionale Verlauf dargestellt hat, um die M\u00f6glichkeit zu geben, fr\u00fchzeitig zu intervenieren, den Kunden gl\u00fccklich zu machen und den Agenten auf der anderen Seite auch stresstechnisch zu entlasten.\u201c Somit ist beiden Seiten geholfen, dem Kunden und auch dem Agenten.<\/p>\n

Intelligentes Routing<\/h4>\n

M\u00f6glich w\u00e4re sogar noch ein weiterer Schritt. Die Rede ist hier von intelligentem Routing, das dank der Technologie, die nur zwei oder drei Sekunden braucht, um auszuwerten, wie eine Stimme klingt, f\u00fcr Anrufer und Agenten eine gro\u00dfe Erleichterung darstellen k\u00f6nnte. \u201eSie h\u00f6rt nicht nur, wie jemand gelaunt ist, sondern auch, ob der m\u00e4nnlich oder weiblich ist, wie alt und wo er ungef\u00e4hr herkommt. Das System macht dann kein Zufallsrouting zu irgendeinem Agenten, sondern sucht der Analyse entsprechend einen raus, der im \u00e4hnlichen Alter ist, vielleicht sogar das gleiche Geschlecht hat, aus der gleichen Gegend kommt und daher den gleichen Akzent hat.\u201c<\/p>\n

Das hei\u00dft, wenn jemand aus Bayern anruft, wird der nicht zu einem Agenten aus Dresden durchgestellt, denn die Chance, dass sich jemand verstanden f\u00fchlt, wenn er mit einem \u201eLandsmann\u201c redet, ist ungleich h\u00f6her als wenn er mit jemand redet, der zum Beispiel S\u00e4chsisch spricht. Und es geht noch weiter. \u201eWenn ich dann noch wei\u00df, das ist ein Agent, der hatte heute bereits sieben stressige Gespr\u00e4che und ich gebe ihn jetzt noch das achte, dann ist der morgen wahrscheinlich krank. Also gebe ich es lieber dem, der erst zwei stressige Gespr\u00e4che hatte\u201c, erkl\u00e4rt Dagmar Schuller. \u201eDie ganze Intelligenz der Maschine im Hintergrund kann genutzt werden, um beide Seiten zu optimieren. Das kann helfen, Krankenst\u00e4nde zu und Stresslevel zu reduzieren, Feedback zu bekommen und Coaching f\u00fcr die Agenten an die Hand geben \u2013 und zwar nicht nur einmal in sechs Monaten, sondern permanent. Dann f\u00fchlt sich sowohl der Kunde besser als auch der Agent und ich habe viel gewonnen.\u201c<\/p>\n

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Unsere Gesp\u00e4chspartnerin Dagmar Schuller, CEO und Mitbegr\u00fcnderin von audEERING<\/figcaption><\/figure>\n

Langfristig gedacht k\u00f6nnte es sogar passieren, dass in einem Callcenter gar keine menschlichen Agenten mehr sitzen, weil es sich, vor allem bei Low-Preis-Produkten nicht rechnet. \u201eDann kann ich auch meinem Bot die Intelligenz geben, dass der tats\u00e4chlich die Emotionszust\u00e4nde erkennt und \u2013 ebenso wie der K.I.T.T. in der Serie Knight Rider \u2013 im Fahrzeug intelligent antworten und sich r\u00fcckversichern kann, ob er alles richtig verstanden hat\u201c, prophezeit Schuller. Dieses Szenario ist nicht nur Zukunftsmusik sondern absehbar. \u201eWir reden nicht von in zehn Jahren, wir reden eher von einem Zeitraum von drei bis f\u00fcnf Jahren. Technisch sind wir soweit, dass wir das liefern k\u00f6nnten.\u201c<\/p>\n

Bei Text-to-Speech-Systemen wie Google WaveNet funktioniert Sprachsynthese heute bereits ganz passabel, selbst wenn alles noch etwas abgehackt klingt. Aber die Forschung geht weiter und bei den sogenannten Wave-GANs (Generative Adversarial Networks) werden zwei neuronale Netze miteinander verbunden, \u201edie miteinander spielen und bei denen es einen Diskriminator und einen Generator gibt. Der Diskriminator muss immer unterscheiden zwischen echten und falschen Daten, schickt sie dann an den Generator zur\u00fcck, der dann immer wieder neue Daten produziert, solange, bis Diskriminator zwischen echt und falsch nicht mehr unterscheiden kann. Diese Technologie wird in der Sprachsynthese jetzt eingesetzt, um neue Sprache aus einem Sprecher zu generieren, bei dem keine menschliche Sprache mehr enthalten ist.\u201c<\/p>\n

Eine solche Sprachsynthese werde bereits in den kommenden drei Jahren auf uns zukommen, glaubt Dagmar Schuller. \u201eDas gibt uns die M\u00f6glichkeit geben, das auch mit einer Emotionskomponente zu versehen, sodass man tats\u00e4chlich mit der Maschine so kommunizieren kann, als w\u00fcrde man mit einem Menschen sprechen, der einen versteht.\u201c F\u00fcr die menschliche Seite liege sogar ein gro\u00dfer Vorteil darin, mit einer neutralen Maschine zu kommunizieren, meint sie, da man in einem Mensch-zu-Mensch-Gespr\u00e4ch automatisch immer versuche auszuloten, wie der andere gerade gelaunt ist. \u201eDas Problem hat man dann nicht. Man kann direkt sagen, \u201adas nervt mich jetzt, dass ich bei dir rausgekommen bin, ich habe mit dem Produkt wahnsinnige Probleme, da steht drauf in Minuten aufgebaut und ich baue seit einem halben Tag meinen bl\u00f6den Schrank auf. Hilf mir.\u201b Der intelligente Bot sagt dann, \u201asei nicht so genervt, ich verstehe dich das hatte ich das letzte Mal auch\u201b, und der Kunde lacht und die Stimmung ist schon besser. Bis dahin fehlt nicht mehr sehr viel.\u201c<\/p>\n

Fotos und Grafik: audEERING, Pixabay (Titelbild)
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