Customer Experience beschreibt die Summe aller Erlebnisse, die ein Kunde mit unserem Unternehmen macht. Dabei h\u00e4ngt die Bewertung der Wahrnehmung der Erlebnisse durch den Kunden nachgewiesenermassen von seiner Erwartungshaltung ab. Gerade im Banking, wo es prim\u00e4r um Vertrauen und Verl\u00e4sslichkeit geht, ist es daher wichtig zu verstehen, welchen Anspruch ein Kunde an eine Dienstleistung hat. Geht es um komplexe oder emotional aufgeladene Sachverhalte, die zwingend eine Beratung von Mensch zu Mensch erfordern oder sucht der Kunde lediglich ein rasche L\u00f6sung f\u00fcr ein vermeintlich einfaches Problem, wie eine Kontostandsauskunft, einen Geldtransfer, eine Adress\u00e4nderung oder die Antwort auf seine Suche nach Produktinformationen? Gerade bei letzteren bietet sich die L\u00f6sung \u00fcber einen Bot an.<\/p>\n\n\n\n
Es stellt sich dabei die Frage, wie ein solcher Bot ausgestaltet sein muss, um einerseits die Bed\u00fcrfnisse der Kundschaft zu erf\u00fcllen sowie andererseits einen besonders hohen Nutzen f\u00fcr das Unternehmen zu bieten. Im Rahmen eines Forschungsprojekts an der HSLU haben wir versucht, die dazu verf\u00fcgbaren Studien, Forschungsartikel und Case Studies einmal zusammenzufassen und zu verdichten. Als Ergebnis dieser Untersuchung ergeben sich folgende Anforderungen an Bots vor dem Hintergrund des Anspruchs einer hohen Customer Experience:<\/p>\n\n\n\n
\u2022 Dialogf\u00e4higkeit,
\u2022 Verf\u00fcgbarkeit,
\u2022 Skalierbarkeit,
\u2022 Wartbarkeit und
\u2022 Geschwindigkeit.<\/p>\n\n\n\n
Zun\u00e4chst steht selbstverst\u00e4ndlich die Dialogf\u00e4higkeit<\/strong> im Vordergrund der Betrachtung. Der Bot muss die Anliegen der Kundschaft gut verstehen, unabh\u00e4ngig davon, wie gut sich der Kunde ausdr\u00fccken kann, welche Sprache oder Mundart er spricht oder schreibt. Dabei ist es wichtig, dass Chat- wie Voicebots lernf\u00e4hig sind und auf Basis der bisherigen Dialoge im Kundenservice angelernt werden. Interessant f\u00fcr unser Forschungsteam war dabei, wie wenig Unternehmen heute bei der Botentwicklung auf bislang vorliegende Servicedialoge zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen. So nutzen heute lediglich 16% aller Unternehmen und nur 10% der Banken Texterkennungstools im Kundenservice, um Kundenanliegen, die beispielsweise via email ge\u00e4ussert wurden, zu erkennen und zu automatisieren, wie das am IFZ entwickelte Service-Excellence Cockpit<\/a> 2018 zeigt. Alle anderen Unternehmen beginnen bei der Entwicklung von Bots quasi bei Null. Sie m\u00fcssen dabei vermehrt auf menschliche Ressourcen zur\u00fcckgreifen, die den Bot quasi manuell anlernen.<\/p>\n\n\n\n Nehmen wir mal zur Verdeutlichung einen Bot aus einer anderen Branche, der Kunden beispielsweise bei der Reservation eines Hotelzimmers unterst\u00fctzt. Ein ideales Einsatzfeld f\u00fcr einen Sprachbot, denn der Bot fragt, der Kunde antwortet. Auf die Frage: \u201eF\u00fcr wieviele Personen m\u00f6chten Sie Hotelzimmer reservieren?\u201c erwartet der Bot eine Zahl als Antwort, bspw. \u201ezwei\u201c. Antwortet der Kunde: \u201ef\u00fcr mich und meine Frau\u201c muss ein Mitarbeiter des Unternehmens diese Antwort abh\u00f6ren und als \u201ezwei\u201c \u00fcbersetzen. Ab sofort hat der Bot gelernt, dass \u201ef\u00fcr mich und meine Frau\u201c \u201ezwei\u201c bedeutet. Aber, was ist mit \u201ef\u00fcr mich und meinen Hund\u201c oder \u201ef\u00fcr mich und meine Familie\u201c? Sind das auch \u201ezwei\u201c? Deutlich wird, dass das Training hin zu einer akzeptablen Dialogf\u00e4higkeit eine Sisyphusarbeit darstellt.<\/p>\n\n\n\n Der zweite Punkt ist die Geschwindigkeit<\/strong> der Probleml\u00f6sung. Betrachtet man heute verf\u00fcgbare Customer Touchpoints im Banking zeigen die Zahlen des Service Excellence Cockpits<\/a>, dass zwischen einer Probleml\u00f6sung per Brief mit einer durchschnittlichen Antwortzeit von 2,5 Tagen und einer Antwortszeit per Telefon von durchschnittlich 86 Sekunden Welten liegen. Interessant ist dabei, dass s\u00e4mtliche \u201eKan\u00e4le\u201c eine durchschnittliche Erstl\u00f6sungsquote (FCR) von ca. 80% aufweisen. Diese Kennzahlen pr\u00e4gen jedoch auch die Erwartungen der Kundschaft an einen Bot. W\u00e4hrend sich die Erwartungen an Voicebots an der L\u00f6sungszeit eines Telefongespr\u00e4chs von Mensch zu Mensch orientieren, sind die Anspr\u00fcche an Chatbots durch die durchschnittliche Antwortzeit im Live Chat von heute 29 Sekunden gepr\u00e4gt. Diese Erwartungshaltung stellt enorme Anforderungen an die oben skizzierte Dialogf\u00e4higkeit. Dabei ist festzuhalten, dass heute erst weniger als ein Prozent aller medialer Kundendialoge im Banking \u00fcber Chat gef\u00fchrt wird. Trotzdem geht es bei der Automatisierung heute also nicht nur um die Probleml\u00f6sung, sondern f\u00fcr den Kunden auch um die schnelle Probleml\u00f6sung.<\/p>\n\n\n\n Drittens wichtig ist die Verf\u00fcgbarkeit<\/strong> des Bots. Ein Bot l\u00e4sst sich nur dann sinnvoll in die Struktur eines Kundenservice-Centers einbetten, wenn er hochgradig verf\u00fcgbar ist. Nur wenn sicher gestellt ist, dass die Masse der Standard-Kundenanfragen durch den Bot abgearbeitet werden, kann sich das Management des Kundenservice-Centers auf die Rekrutierung, Ausbildung und F\u00fchrung von qualifizierten Secondlevel Mitarbeitern konzentrieren, um eine \u00fcberragende Customer Experience im Dialog der komplexen und oder emotional aufgeladenen Sachverhalte. F\u00e4llt der Bot aus, m\u00fcssen diese (\u00fcberqualifizierten) Mitarbeiter die Masse der Standard-Aufgaben \u00fcbernehmen. Dies hat a) eine \u00dcberlastung des Kundenservice und b) einen hohen Stresslevel bei den betroffenen Mitarbeitern und Kunden zur Folge, was die Customer Experience im Vergleich zur Ausgangssituation \u201eohne Bot\u201c extrem belastet. Hervorragende Unternehmen beginnen gerade sich hier in Form von Szenarien Gedanken zu machen, welche Risikoerw\u00e4gungen und Vorsorge-Anforderungen an die IT- und HR- Infrastruktur der Einsatz eines Bots nach sich zieht.<\/p>\n\n\n\n Eng mit dieser Anforderung verbunden ist die Anforderung der Skalierbarkeit<\/strong>. Digitalisierung und das Konzept einer \u00fcberragenden Customer Experience als Differenzierungsfaktor beinhalten den Anspruch, dass ein Unternehmen w\u00e4chst. Dies geschieht meist dadurch, dass das Unternehmen mehr Kunden bedient. Diese haben in der Regel ebenfalls fr\u00fcher oder sp\u00e4ter Servicebedarf. Ein Bot sollte also auf dieses Wachstum skalierbar sein. Da Bots ausserdem durch Machine Learning ihr volles Potential entfalten, ist es wichtig, Case f\u00fcr Case vom pers\u00f6nlichen, mitarbeiterbetriebenen Kundenservice auf den Bot zu transferieren. Dabei ist wichtig zu wissen, welches Servicevolumen auf welchen m\u00f6glichen Service-Case entf\u00e4llt und zu prognostizieren, wie sich das Volumen in den n\u00e4chsten drei Jahren entwickeln wird.<\/p>\n\n\n\n Betrachtet man Verf\u00fcgbarkeit und Skalierbarkeit als Anforderung an einen Bot zusammen, ergibt sich als abschliessendes Kriterium f\u00fcr das Unternehmen die Wartbarkeit<\/strong> des Bots. Bots m\u00fcssen gewartet, angelernt und weiterentwickelt werden. Es ergibt sich als Anforderung an das Management daf\u00fcr Zeit und Ressourcen zu planen und gleichzeitig den Betrieb sicher zu stellen. Je leichter ein Bot wartbar und entwickelbar ist, umso produktiver ist dieser Assistent im Betrieb des Kundenservicecenters einer Bank.<\/p>\n\n\n\n Gesamthaft ist festzustellen, dass Banken, die \u00fcber den Einsatz von Chat- oder Voicebots im Kundenservice in mehr als einem reinen Testbetrieb nachdenken, insgesamt f\u00fcnf Aspekte beachten m\u00fcssen: Bots m\u00fcssen in hohem Masse dialogf\u00e4hig, schnell, verf\u00fcgbar, skalierbar und wartbar sein, um sowohl dem Anspruch des Finanzdienstleisters an einen kostenoptimalen Kundenservice als an eine hohe Customer Experience zu gen\u00fcgen. Daher kann dieser Blogartikel als Checkliste f\u00fcr die Auswahl und die Ausgestaltung f\u00fcr Bots bei einer Bank verwendet werden.<\/p>\n\n\n\n P.S.: Im September startet das IFZ in der Weiterbildung den neuen halbj\u00e4hrigen Studiengang CAS Sales und Marketing im Banking<\/a> als Teil der neuen modularisierten Masterstudieng\u00e4nge MAS Bank Management<\/a> und MAS Private Banking und Wealth Management<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Auch im Banking spielt das Thema \u201eBots\u201c zur Zeit eine grosse Rolle in den Diskussionen um die Ausgestaltung des zuk\u00fcnftigen Self-Services. Klar ist, dass Bots ein enormes Einsparungspotential mit sich bringen. Das Risiko f\u00fcr die Kundenbeziehung ist jedoch enorm. Dieser Beitrag soll aufzeigen, welchen Anforderungen Bots gen\u00fcgen m\u00fcssen, um zu einer hervorragenden Customer Experience im Banking beizutragen.<\/p>\n","protected":false},"author":1270,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[154854,23682,1722,436,19527,1723,19461],"tags":[],"class_list":["post-7594","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-chatbot","category-digitalisierung","category-1722","category-436","category-kundenorientierung","category-1723","category-vertriebsmanagement"],"acf":[],"yoast_head":"\n