Im Kundenservice entstehen häufig wiederkehrende Anfragen, die effizient durch einen Chatbot gelöst werden können. Entscheidend ist, relevante Use Cases zu identifizieren, bei denen der Einsatz eines Chatbots tatsächlich einen Mehrwert bietet. Ziel muss es sein, durch Automatisierung die Effizienz zu steigern und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit zu verbessern.
Ihr Ziel
Ihr Ziel ist es, dass ein Chatbot wie RASA einen erheblichen Teil der häufig auftretenden Anfragen eigenständig bearbeitet. Dadurch profitieren Sie von:
-
Schnelleren Antwortzeiten durch automatisierte Beantwortung von Standardanfragen
-
Reduzierter manueller Ticketbearbeitung im Kundenservice-Team
-
Gesteigerter Effizienz und Entlastung der Support-Mitarbeiter
Use cases
Wir unterscheiden häufig zwischen folgenden Anfragearten: einfache Anfragen und komplexe Anfragen..
Einfache Anfrage
Beispiel: „Kann ich bei Ihnen auch mit PayPal zahlen?“
Diese Arten von Anfragen sind ideal für eine Selbstbedienungslösung durch eine Wissensdatenbank oder ein FAQ-System.
-
Ein RASA-Bot kann dem Kunden direkt eine passende Antwort aus einer verknüpften Datenbank oder FAQ bereitstellen.
-
Kunden erhalten in Echtzeit relevante Informationen, ohne dass ein Support-Agent eingreifen muss.
Komplexe Anfrage
Beispiel: „Wann wird meine Bestellung geliefert?“
Komplexe Anfragen haben häufig einen Bezug zu einem spezifischen Geschäftsvorfall (z. B. Bestellung, Angebot, Lieferung).
-
Hier ist es notwendig, dass der Bot eine Verbindung zu einem Backend-System (z. B. CRM, ERP, Shopsystem, Data Warehouse) aufbaut.
-
Der Bot kann in Echtzeit relevante Daten abrufen und dem Kunden eine präzise Antwort liefern.
Lösung
Ein Beispiel für eine komplexe Anfrage ist die „Anfrage nach der Lieferung eines Auftrags“:
-
Der Kunde gibt eine Auftragsnummer oder eine alternative Identifikationsmöglichkeit wie die E-Mail-Adresse ein.
-
Zur Authentifizierung kann eine zusätzliche Bestätigung wie eine Postleitzahl erforderlich sein.
-
Der Chatbot sendet die Anfrage an das Backend und ruft relevante Daten ab (z. B. Bestellstatus, Tracking-Nummer).
-
Der Bot liefert dem Kunden den aktuellen Lieferstatus sowie eine Sendungsnummer, die er direkt zur Sendungsverfolgung verwenden kann.
Durch diesen automatisierten Prozess werden Kundenanfragen sofort beantwortet, ohne dass ein menschlicher Support-Agent eingreifen muss.
Neue Entwicklungen in der RASA-Zendesk-Integration
Erweiterte Integrationsmöglichkeiten: Neben der klassischen API-Integration ermöglichen moderne Plattformen wie Pipedream eine nahtlose Verbindung zwischen RASA und Zendesk, wodurch Workflows automatisiert werden können.
Nutzung von Zendesk Sunshine Conversations: Diese Plattform erlaubt die Integration von RASA-Chatbots in verschiedene Kommunikationskanäle, darunter WhatsApp, Facebook Messenger und mobile Apps. Dadurch können Kunden kanalübergreifend unterstützt werden.
Wie könnte der erste Schritt aussehen?
-
Identifikation und Bewertung relevanter Use Cases (z. B. häufig gestellte Anfragen analysieren)
-
Auswahl eines konkreten Use Cases zur Umsetzung mit RASA
-
Schaffung der technischen Voraussetzungen, insbesondere der Anbindung an Backend-Systeme
-
Entwicklung eines Minimum Viable Products (MVP) für den ersten Use Case in RASA
-
Live-Test und Optimierung
Ihr Nutzen
-
schnelle Reaktionszeiten durch sofortige Antworten auf Kundenanfragen
-
höhere Kundenzufriedenheit durch verbesserte Servicequalität
-
Entlastung des Support-Teams durch Automatisierung wiederkehrender Anfragen
-
mehr Zeit für komplexe Anliegen, die persönliche Betreuung erfordern
Eingesetzte Produkte
