Effizienzsteigerung durch die Integration von RASA als Chatbot mit Zendesk

Im Kundenservice entstehen häufig wiederkehrende Anfragen, welche auch durch einen ChatBot gelöst werden können.
Wichtig hierbei ist es die relevanten Fälle bzw. Use cases zu identifizieren, für die ein Chatbot überhaupt Sinn machen. Ziel soll es sein eine Effizienzsteigerung durch den Einsatz eines Bots zu erreichen.

Ihr Ziel

Ihr Ziel ist es, dass ein Bot wie z.B. RASA einen Teil von häufig vorkommenden (wiederkehrenden)  Anfragen eigenständig lösen kann.
Dadurch soll eine schnellere Beantwortung der Anfragen, sowie weniger manuelle Ticketbearbeitung durch das Kundenservice Team erreicht werden. 

rasa chat integration

Use cases

Wir unterscheiden häufig zwischen folgenden Anfragearten – die einfache Anfrage, sowie die komplexe Anfrage.

Einfache Anfrage

Beispiel: “Kann ich bei Ihnen auch mit Paypal zahlen”. 
Diese Arten von Anfragen sind prädestiniert dafür im SelfService durch eine Wissensdatenbank/FAQ behandelt zu werden.
→ Diese können als Antwortvorschläge durch einen RASA-Bot dem Kunden bereitgestellt werden.

Komplexe Anfrage

Beispiel: „Kann ich erfahren, wann ich die Lieferung erwarten kann?“
Komplexe Anfragen haben häufig einen Bezug zu einem Geschäftsvorfall (z.B Bestellung, Angebot, Lieferung etc.).
→ Hierzu ist es notwendig, dass der Bot eine technische Verbindung ins jeweilige Backend-System (z.B. CRM, ERP, Shop-system, DWH…) aufbaut.

rasa chat integration ablauf

Lösung

Nehmen wir als Beispiel die „Anfrage nach der Lieferung eines Auftrags“. Der Kunde hat eine Auftragsnummer zur Hand oder aber ein anderes Identifizierungsmerkmal wie z.B. die Email-Adresse mit welcher initial bestellt wurde. Damit nun sichergestellt werden kann, dass eine Information zu einem Auftrag auch herausgegeben werden kann, muss eine zusätzliche Bestätigung/Authentifizierung erfolgen. Dies kann z.B eine Postleitzahl sein. Basierend auf diesen beiden Informationen wird im Backend eine API angefragt und als Ergebnis der Status der Bestellung und z.B. zusätzlich noch die Sendungsnummer zurückgegeben. Diese wiederum kann direkt verwendet werden, um bei dem jeweiligen Versandanbieter abzufragen, wo sich die Sendung gerade befindet.

Wie könnte der erste Schritt aussehen?

  • Bot Use Cases identifizieren und bewerten (z.B. Anhand der Häufigkeit von Anfragen)
  • Auswahl eines konkreten Use Cases für die Umsetzung in RASA
  • Technische Voraussetzungen schaffen, falls hierzu eine technische Anbindung eines Backend benötigt wird
  • MVP (minimal viable product) für den ersten Use Case in RASA umsetzen
  • Live-test 

Ihr Nutzen

  • Schnelle Reaktionszeit gegenüber dem Kunden (Instant-reply)
    → Gesteigerte Kundenzufriedenheit
  • weniger Workload im Kundenservice Team
    → höhere Agenten Zufriedenheit, durch weniger wiederkehrende manuelle Tätigkeit
  • Mehr Zeit im Kundenservice Team für die aktive Kundenbetreuung

Eingesetzte Produkte

Über Leafworks

Als Zendesk Master Partner haben wir in über 250 Projekten unseren Kunden geholfen, den Kundenservice zu optimieren. Kontaktieren Sie uns für ein unverbindliches Beratungsgespräch.
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