Kundenstory - Eneco

Lösung

Ende 2018 begann Eneco mit der Entwicklung einer intelligenten Assistentenlösung, die auf unseren fortschrittlichen NLP- und Konversations-KI-Funktionen basiert. Ruud Huigsloot, Digital Service Specialist bei Eneco, fügt hinzu: "DigitalCX, jetzt Conversational AI Cloud, war bereits Teil der Eneco-Architektur und wir waren bereits zufrieden mit dem, was diese Konversationsplattform leisten konnte."

Vor der Entwicklung des Bots beschloss Eneco, eine Kontaktstrategie nach dem Motto "Bot first, agent follow up" zu verfolgen. Bei dieser Art von Strategie wird dem Kunden eine nahtlose Weiterleitung zu einem Live-Chat-Agenten angeboten, wenn die Frage nicht vom Bot beantwortet werden kann. Laut Ruud ist die wichtigste Voraussetzung für die Effektivität dieser Art von Strategie, dass der Transfer warm ist - "warm bedeutet die Fähigkeit, die gesamte Konversation, die der Kunde mit dem Bot hatte, zu erfassen und diese Konversation an den Agenten mit den richtigen Fähigkeiten zu übertragen. Dies reduziert die durchschnittliche Bearbeitungszeit, da der Kunde sich dem Agenten gegenüber nicht wiederholen muss." 

Ergebnisse

6 Monate später wickelt der Bot nun 19.000 Konversationen pro Woche ab. Außerdem liegt die Erkennungsrate - ein Maß dafür, wie gut der Bot die Absicht des Kunden erkennt - derzeit bei 90 % und ist damit von 65 % kurz nach dem Start gestiegen. Mit den in der Conversational AI Cloud verfügbaren Out-of-the-Box-Dashboards wird die Erkennungsrate voraussichtlich weiter steigen, da das Content-Team von Eneco die Dashboards weiterhin analysiert und den Chatbot täglich optimiert. Die Dialogabschlussrate - der Prozentsatz der Benutzer, die einen Dialog beginnen und bis zum Ende des Dialogs gelangen - liegt derzeit bei 68 %.

Laut Ruud hat Eneco auch von der Integration seiner Chatbot-Interaktionsdaten in andere Dashboards profitiert. "Neben den umfangreichen DigitalCX Reporting-Dashboards haben wir die Bot-Fragen auch in Google Analytics und unsere bestehenden KPI-Dashboards integriert. Das gibt uns einen sehr klaren Überblick darüber, was die Kunden auf den einzelnen Webseiten fragen. Diese Art von Daten werden mit den Content-Managern der Website besprochen und zur kontinuierlichen Verbesserung des Kundenerlebnisses genutzt. Die Daten, die wir sehen, sind sehr vielversprechend."

Bot über die Sommermonate entwickeln

"Mehr oder weniger zufällig haben wir unseren Chatbot während der so genannten 'Nebensaison' entwickelt. In den Sommermonaten kontaktieren die Menschen nur selten ihren Energieversorger. Daher sehen wir in dieser Zeit einen deutlichen Rückgang der Anrufe und des Web-Traffics." Ruud empfiehlt anderen Unternehmen, die Chatbots einsetzen wollen, einen ähnlichen Ansatz zu wählen. "Indem man die Lösung in der 'Nebensaison' entwickelt, hat man mehr Zeit für die Feinabstimmung der Lösung und kann ohne den enormen Druck eines hohen Anrufvolumens mit dem Lernen beginnen."

Chatbot ist kein Projekt

"Für uns ist es definitiv kein Projekt. Es ist eine neue Art, mit dem digitalen Kundenkontakt umzugehen", ergänzt Ruud. "Der Grund, warum unser letzter Versuch gescheitert ist, war, dass wir es wie ein Projekt behandelt haben. Wir haben ein Projekt aufgesetzt, uns Mühe gegeben und uns gesagt, dass es funktionieren wird. Hier geht es nur um Wartung. Hier geht es nur um Wissen. Und es geht um die Langfristigkeit. Es ist nicht etwas, mit dem man sich in zwei Monaten beschäftigt. Wir schaffen neue Grundlagen für den digitalen Kundenkontakt im Zeitalter von Chat und Voice Bot. Das ist ein sehr wichtiger Bestandteil unserer Servicestrategie."

Beteiligen Sie die richtigen Leute

Laut Ruud ist die Zusammenarbeit zwischen dem digitalen Team und dem Kundenbetreuungsteam entscheidend. "Es sollte das Kundenbetreuungsteam sein, das die Inhalte im Bot einrichtet und pflegt. Sie sind die Experten für die Sprache der Kunden und wissen, wie man Dinge richtig formuliert. Bei Eneco begannen wir damit, den Chatbot auf unsere Art (die digitale Art) einzurichten, und als das Kundenbetreuungsteam hinzukam, sagten sie uns, dass wir alles neu formulieren müssten."

Lernen beginnt am ersten Tag

Mit verschiedenen Dashboards, die in der Conversational AI Cloud verfügbar sind und Daten in (fast) Echtzeit enthalten, beginnt das Lernen fast sofort nach dem Start. Ruud hinterlässt eine abschließende Bemerkung - "Einfach anfangen. Sie lernen vom ersten Tag an. Was Sie sehen, wenn Sie sich in die Conversational AI Cloud einloggen, ist das, was die Kunden fragen. Der Nutzen daraus ist riesig. Wir nutzen die Chatbot-Daten und das Feedback, um unseren Chatbot zu verbessern, aber wir nutzen sie auch, um unsere Website-Inhalte aktiv zu verbessern."