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Kundenzufriedenheit schaffen mit Voice Analysis und adaptiven VUIs

Wie TeleTalk in ihrem Newsletter ankündigt,  habe der Direktor Customer Service von Hansenet, Uwe Lamnek, „sich bei seiner Kundenbetreuung vom automatischen Sprachportal verabschiedet“, weil es seinen Kunden keinerlei Mehrwert biete. Damit ist dem auch über Hamburg hinaus aktiven DSL- und Telefonprovider  Hansenet zumindest eines sicher: Positive Presse über ein Unternehmen, das plötzlich sensibel und verständnisvoll auf die Bedürfnisse seiner Kunden nach einem menschlichen Dialog eingeht.

Untergehen wird dabei in der Presse aber, dass der fehlende Mehrwert einer solchen Anwendung nicht allein eine Frage der Sprachaktivierung ist. Nach Informationen, die uns aus der eigenen Erfahrung eines Fachkollegen und ehemaligem Hansenetkunden vorliegen, handelt es sich bei dem System um eine reine DTMF-Anwendung, die alles andere als dem derzeitigen Mindest-Standard entsprach und darüber hinaus auch nicht besonders tief in die Backendsysteme integriert war. Aus der Marktforschung ist bekannt, dass die Eingabe einer Kundennummer in ein automatisiertes System beispielsweise sinnlos ist, wenn diese vom nachfolgenden Agenten noch einmal abgefragt werden muss, weil diese Information nicht weiter transportiert wurde. Das ist peinlich und ärgert den Kunden noch mehr, als ein funktionierendes und gut durchdachtes Sprachdialogsystem.

 

Wettbewerber der Hansenet gehen daher auch ganz andere Wege, um ihren Kundenservice zu verbessern. So wird z.B. im Kundenserviceportal von T-Mobile das Sprachportal zum Kernelement guten Services: Anstelle unbedienbar langer DTMF-Menus wird hier zunächst anhand der Rufnummer geprüft, in welches Kundensegment der Anrufer gehört und der Anruf in Abhängigkeit davon in eine IVR oder zu einem Agenten geroutet.

Wenn der Anruf in die Sprachanwendung vermittelt wird, kommt statt eines langen Tonwahlmenus die Einladung, einfach sein Anliegen vorzubringen. Eine Multislot-Spracherkennung findet dann heraus, ob der Anrufer zum Beispiel ein bestimmtes Paket zu seinem Tarif hinzubuchen oder ein anderes Dienstemerkmal abschalten möchte. Ist die sprachliche Eingabe des Anrufers nicht ein-eindeutig  zuzuordnen, so fragt das System nach und routet dann erst zur entsprechenden Applikation innerhalb des Portals.

Mit dieser „natürlichsprachlichen“ Vorqualifizierung genießt der Konzern nach eigener Aussage sogar eine hohe Kundenakzeptanz, so dass das unternehmen seine Sprachcomputer weiter verbessern will und dazu unter anderem auf adaptive VUIs setzt, die in Pilotprojekten bereits laufen. Die Adaption, also Anpassung der Menuführung in der Sprachanwendung, erfolgt dabei auf Basis von Voice Analyse-Technologien und „Klassifizierern“, die im Hintergrund laufen und sowohl statistische Informationen für die Verbesserung von Call Flows liefern als auch die Änderung von Menuverläufen zur Laufzeit anstoßen können.

So liefert bereits die anonyme mathematisch-statistische Auswertung von Geschlecht, Alter, Stimmung und Gesprächsthema (über mehrere zehntausend Anrufe täglich) wichtiges Zahlenmaterial, um die Dialoge und Funktionalitäten der Systeme laufend zu verbessern. Gleichzeitig erlaubt die Überprüfung dieser vier Schaltkriterien, wenn die Sprachplattform mit „Klassifizierern“ (einer Software, die den genannten Kriterien automatisiert Werte zuordnet) ausgestattet ist,  direkte Änderungen am Dialog, die die Usability für den betreffenden Anrufer weiter steigern. Dadurch können Senioren z.B. eine deutlichere Quittierung ihrer Handlungen bekommen als Jugendliche, was ihren Nutzungspräferenzen entgegen kommt. Andere Adaptionsfelder wären das Wording, die Persona, das Prompting, die De-/Eskalationsstrategien, die Hintergrundmusik, die Jingles etc.

Doch auch wenn es unmittelbar einleuchtet, das solche anonymisierte automatisierte Klassifizierung das Angebot angemessener Dialoge ermöglicht, muss man doch vorsichtig sein: Experten raten etwa, zu diesem Zwecke nur weiche Kriterien zu nutzen, da scharfe Kriterien an ihren Rändern noch zu große Streuungen hervorrufen (Beispiel: Der Versuch, User unter 18 Jahren zu duzen, ältere zu siezen, geht fürchterlich in die Hose, wenn er dazu führt, dass Mittvierziger mit heller Stimme plötzlich vom System geduzt und mit Slang traktiert werden ? wohin gegen die laufende Messung der Aggressivität des Anrufers und die beschleunigte Weiterleitung an einen Agenten dazu beitragen kann, einen wechselwilligen Kunden doch noch zum Bleiben zu bewegen).

Auch für das Marketing bietet die automatisierte Klassifizierung spannende Perspektiven, insbesondere, wenn aufgrund der Analyse von Millionen Calls täglich nachgewiesen werden kann, dass die Aussagen von hoher statistischer Güte sind und das Management den Ergebnissen der automatisierten „Erhebungen“ vertraut: Die Statistiksoftware zeigt z.B. genau an, welche Themen die Anrufer überdurchschnittlich beschäftigen und kann dem Marketing so wertvolle Hinweise liefern, welche Kampagnen aktuell Sinn machen und welche nicht. 

Solche Konzepte zeigen, dass Sprachcomputer nicht an den Bedürfnissen der Nutzer vorbeigehen müssen, sondern insbesondere im Zusammenspiel mit entsprechender, auf der Spracherkennung aufbauender Klassifizierungssoftware besonders gut auf ihn eingestellt werden können, ohne dabei Datenschutzprobleme zu schaffen, die durch eine personenbezogene Auswertung entstehen könnten. Die Auswertung statistischer Werte in Verbindung mit intelligenter Klassifizierung bestimmter Kenngrößen erlaubt maßgeschneiderten, schnelleren und den Kunden zufrieden stellenden Kundenservice auch durch die ungeliebten Sprachcomputer.

Insofern stellt sich ernsthaft die Frage, ob eine Vorqualifizierungslösung auf dem aktuellen Stand der Technik dem Bedürfnis der Hansenet-Kunden nach „Mehrwert“ nicht in gleichem Maße oder sogar besser als Agenten-basierter Service entspräche, wenn dieser wie zumeist im zunehmenden Wettbewerb zwischen TK-Anbietern – mit Wartezeiten von mehreren Minuten erkauft würde. Denn auch das sagen alle Studien, die uns zum Thema Nutzerzufriedenheit bekannt sind: Funktioniert eine Sprachanwendung gut und erlaubt sie zugleich, das Problem mindestens 60 Sekunden schneller zu lösen, dann wird der Anrufer plötzlich zum Fan des Sprachcomputers und zieht seine Nutzung sogar dann vor, wenn er die Wahl hat (sich selber sofort zu helfen oder ein paar Minuten auf Agentensupport zu warten)

(Mehr dazu u.a. in der Akzeptanzstudie (http://www.voice-community.de/write/doc/Akzeptanzstudie_Sprachapplikationen_2006.pdf), die in der VOICE Community im Bereich Studien (http://www.voice-community.de/index.aspx?page=150) kostenlos zur Verfügung steht).

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