Was ist Konversations-KI? Alles was du wissen musst

Steigende Kundenerwartungen in Verbindung mit höheren Betriebskosten können selbst für große erfolgreiche Unternehmen Probleme bedeuten – was bedeutet, dass es für kleine Unternehmen noch schwieriger ist, sich über Wasser zu halten.

Ihr Unternehmen kann es sich derzeit nicht leisten, zusätzliche Teammitglieder einzustellen, aber Sie können sich auch nicht die Folgen einer niedrigen Kundenzufriedenheit leisten.

Aus diesem Grund verwendet ein Großteil der heutigen Unternehmenssoftware Conversational AI-Lösungen, um Geschäftsprozesse nahtlos zu automatisieren und ein personalisiertes Kundenerlebnis zu bieten.

Lesen Sie weiter, um zu erfahren, was Conversational AI ist, wie es funktioniert und welche Schlüsselkomponenten es enthält, und entdecken Sie die Vorteile und Herausforderungen, die es mit sich bringt. Wir werden auch beliebte Anwendungsfälle für Conversational AI in einer Vielzahl von Branchen behandeln.

Schnelllinks:

• Was ist Konversations-KI?
• Wie funktioniert Konversations-KI?
• Komponenten der Conversational AI
• Konversations-KI vs. Chatbot: Was ist der Unterschied?
• Vorteile der Konversations-KI
• Konversations-KI-Anwendungsfälle
• Herausforderungen in der Conversational AI
• Häufig gestellte Fragen

Was ist Konversations-KI?

Conversational AI (Artificial Intelligence) ist eine automatisierte Geschäftskommunikationstechnologie, die fortschrittliches maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt, um die Sprache, den Kontext und die Absicht von Sprechern zu verstehen und zu analysieren, sodass sprach- und textbasierte Anwendungen an natürlich klingenden Zwei-Wege-Gesprächen teilnehmen können mit Benutzern.

Im Gegensatz zu anderen Arten von Business-KI und -Automatisierung wird es Benutzern, die sich mit Conversational AI-gestützten Anwendungen verbinden, viel schwerer fallen, festzustellen, ob sie mit einem „Roboter“ oder einem Live-Agenten interagieren.

Das liegt daran, dass Conversational AI kontinuierlich die Art und Weise untersucht, wie Menschen tatsächlich sprechen, mit dem Ziel, den Fluss natürlicher Gespräche zu bewerten und zu imitieren, anstatt die gleiche begrenzte Reihe von vorgefertigten Antworten zu liefern.

Virtuelle persönliche Sprachassistenten wie Alexa von Amazon und Siri von Apple gehören zu den bekanntesten IoT-Geräten (Internet of Things), die Conversational AI nutzen.

Heutige Unternehmen sind jedoch zunehmend auf Conversational AI-Software angewiesen, um gängige Geschäftsprozesse zu automatisieren und zu unterstützen, wie zum Beispiel:

• Kundensupport (FAQs)
• Kundenservice (Produktempfehlungen, Abrechnung, Terminverwaltung etc.)
• Auftragsverfolgung und Bestandsverwaltung
• Conversational Marketing (Lead-Filterung, Datenerfassung etc.)
• Kundenbefragungen, Feedback, Überwachung der Mitarbeiterleistung

Wie funktioniert Konversations-KI?

Konversations-KI funktioniert, indem sie eine Reihe von analytischen Prozessen initiiert, um die Benutzerabsicht zu verstehen, relevante und kontextbezogene Antworten zu generieren und sich dann kontinuierlich auf der Grundlage von Benutzerreaktionen, Aktionen und Verstärkung zu verbessern.

Zusamenfassend?

Je mehr Sie Conversational AI verwenden, desto genauer, personalisierter, relevanter, intelligenter und menschenähnlicher wird es.

All dies ist dem Algorithmus zu verdanken, der von Conversation Design entwickelt und verbessert wurde – dem Workflow und der Architektur hinter den besten KI-gestützten Konversationen.

Wie Sie wahrscheinlich schon erraten haben, ist Conversation Design ein unglaublich komplexes Thema, das Datenerfassung, Sprach- und Absichtsanalyse, Sprachmuster, Psychologie, KPIs und Customer Journey Mapping, Käuferpersönlichkeiten, Technologie usw. umfasst.

Wir können das alles nicht in einem Artikel behandeln, also werfen wir einen Blick auf die Schlüsselkomponenten der Conversational AI unten.

Komponenten der Conversational AI

Conversational AI besteht aus zwei Hauptkomponenten: Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP).

Natural Language Processing ist eine KI-Technologie, die analysiert, was Menschen meinen – sowohl die Worte, die sie sagen, als auch was sie von der Konversation erwarten –, wenn sie mit KI-Tools über Sprache oder Text interagieren.

NLP widmet sich dem Studium der „natürlichen Sprache“, was bedeutet, dass es Computern hilft, alles zu verstehen, was eine Konversation ausmacht: Kontext aus früheren Kommunikationen, Spracherkennung, Sprecher-Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten, Wortsinn-Begriffsklärung, Wortartanalyse usw .

Maschinelles Lernen ist eine Komponente der KI, die auf Wiederholung und Verstärkung durch Dateneingabe, Statistiken und Algorithmen – nicht auf manuelle menschliche Eingaben und Aktualisierungen – angewiesen ist, um Computern kontinuierlich beizubringen, wie sie möglichst genaue und hilfreiche Informationen bereitstellen können.

Durch maschinelles Lernen werden Conversational AI-Anwendungen im Laufe der Zeit immer besser.

Sowohl Machine Learning als auch Natural Language Processing enthalten mehrere kleinere Komponenten, die jeweils eine Rolle bei der erfolgreichen Ausführung und Verbesserung des Conversational AI-Prozesses spielen. Schauen wir uns unten genauer an, wie Conversational AI funktioniert.

Schritt eins: Input-Generierung

Während der Phase der Eingabegenerierung sprechen/sprechen oder schreiben Benutzer einen Anfangssatz, Kommentar oder eine Frage in die Anwendung (oder Website, Social-Media-Nachricht usw.) unter Verwendung von Conversational AI.

Schritt zwei: Eingangsanalyse

Sobald der Benutzer mit dem Sprechen oder Tippen fertig ist, beginnt die Phase der Eingabeanalyse.

Diese Phase konzentriert sich sowohl auf das Zuhören als auch auf das Verstehen.

Zunächst bestimmt die Verarbeitung natürlicher Sprache (Hörphase) die verwendete Sprache, ob sie gesprochen oder getippt wurde, und die allgemeine Bedeutung des Gesagten.

Dann bewertet Natural Language Understanding oder NLU (Verständnisphase) den Kontext der Konversation und die wahrscheinliche Absicht hinter der Wortwahl des Benutzers – nicht nur ihre Standarddefinitionen.

Sprachbasierte Interaktionen verwenden sowohl NLU als auch automatische Spracherkennung (ASR), um zu analysieren und zu verstehen, was der Benutzer gesagt hat, und seine Absicht. ASR entschlüsselt, was genau der Benutzer gesagt hat, und übersetzt dann seine Worte in Text, damit der Computer sie „verstehen“ kann.

Schritt drei: Dialogmanagement

Während der Phase des Dialogmanagements formuliert die Conversational AI-Anwendung eine angemessene Antwort für den Benutzer gemäß seinem genauesten Verständnis dessen, was gesagt wurde – was sich, wie Sie sich erinnern, ständig verbessert.

Schritt vier: Generierung natürlicher Sprache

Die Anwendung stützt sich auf den nächsten Teil von NLP, Natural Language Generation (NLG), um Antworten zu generieren und zu liefern, die der Benutzer leicht verstehen kann.

Abhängig vom verwendeten Kommunikationskanal können diese Antworten per Text, Text-to-Speech oder Sprachsynthese (automatisch generierte Sprache) gesendet werden.

Schritt fünf: Reinforcement Learning

Die letzte Phase der Conversational AI ist Reinforcement Learning, manchmal auch „Deep Learning“ genannt.

Dies ist die maschinelle Lernkomponente des Prozesses, bei der die Reaktion und Reaktion des Benutzers auf die von der Anwendung bereitgestellten Informationen ausgewertet und gespeichert werden, um zukünftige Mensch-KI-Kundeninteraktionen zu verbessern.

Konversations-KI vs. Chatbot: Was ist der Unterschied?

Ob Chatbots als eine Art „Conversational AI“ angesehen werden sollten oder nicht, ist eine beliebte Debatte in den Bereichen KI und Unternehmenssoftware.

Wir betrachten Conversational AI als ausgefeilter und „lebensechter“ als Standard-Chatbots.

Chatbots verlassen sich hauptsächlich auf vorgefertigte Antworten und verwenden grundlegende Verarbeitung natürlicher Sprache, um auf „Trigger-Wörter und -Phrasen“ zu reagieren. Conversational AI-Lösungen hingegen analysieren und kontextualisieren eine ganze Konversation und liefern genauere und personalisiertere Antworten als Chatbots.

Das obige Bild veranschaulicht die Einschränkungen von Chatbots.

Einige Chatbots verwenden jedoch Conversational AI, um Kundenservice und Support bereitzustellen – nur nicht alle. Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede zwischen Chatbots und Conversational AI.

Vorteile der Konversations-KI

Etwa 34 % der Marketing- und Vertriebsleiter sagen, dass die Nutzung künstlicher Intelligenz der größte Faktor zur Verbesserung des gesamten Kundenerlebnisses sein wird.

Die Vorteile von Conversational AI wirken zusammen, um nicht nur das Benutzererlebnis zu stärken, sondern auch die Markenbekanntheit, Verkaufsstrategien, Teamproduktivität und vieles mehr.

24/7 Verfügbarkeit

80 % der Verbraucher geben an, dass ihr größtes Kundendienstproblem darin besteht, dass sie bei Bedarf keine sofortige Hilfe erhalten.

Menschliche Agenten brauchen Pausen, freie Tage, Feiertage und Wochenenden – was bedeutet, dass sie nicht immer verfügbar sind, wenn sich Kunden melden. Obwohl es sicherlich möglich ist, geografisch verteilte Agenten einzustellen, die über verschiedene Zeitzonen hinweg arbeiten, ist dies auch mit enormen Kosten verbunden.

Conversational AI-Anbieter bieten sofortigen, immer verfügbaren Kundenservice und Support in Echtzeit. Diese Tools können auch jederzeit Rückrufe und andere Follow-ups mit hochwertigen Leads planen, um sicherzustellen, dass Sie nie die Gelegenheit verpassen, einen Verkauf zu tätigen.

Omnichannel-Kundendienst

Konversations-KI-Tools sind im Gegensatz zu anderen Automatisierungsfunktionen nicht auf einen einzelnen Kanal oder eine Schnittstelle beschränkt.

Conversational AI funktioniert über text- und sprachbasierte Kommunikation hinweg und macht es einfach, Omnichannel-Kundenservice und -Vertrieb zu optimieren.

Kunden können ihren bevorzugten Kommunikationskanal aus folgenden Optionen auswählen:

• SMS-Versand
• VoIP-Sprachanrufe
• Website-Chat-Messaging
• Social-Media-Messaging

Kundeninteraktionen können über mehrere Kanäle fortgesetzt werden, was noch mehr Flexibilität bietet.

Kunden-Self-Service

Kunden-Self-Service ist ein weiterer großer Vorteil von Conversational AI, da es menschenähnliche Interaktionen und Kundensupport bietet, ohne dass tatsächlich ein Live-Agent engagiert werden muss.

Dadurch können sich Live-Agenten nicht nur auf Verkaufsgespräche oder größere Projekte konzentrieren, sondern auch schnellere Lösungen für Kundenanfragen und -probleme. Verbraucher müssen nicht auf einen Rückruf warten oder lange Wartezeiten in Kauf nehmen, um die benötigte Unterstützung zu erhalten.

Stattdessen können sie sich über ihren bevorzugten Kommunikationskanal erreichen und mit Bots interagieren, die von Conversational AI unterstützt werden, wodurch die Erstkontaktauflösungsraten erhöht werden.

Personalisierte Gesprächserlebnisse

Die Fähigkeit der Konversations-KI, einen natürlichen Gesprächsfluss zu schaffen und gleichzeitig die Kundenbedürfnisse genau zu verstehen und sogar zu antizipieren, erhöht die Kundenbindung erheblich.

Und je mehr Zeit die Verbraucher mit der Interaktion mit Ihren Anwendungen verbringen? Je mehr Sie über sie erfahren.

Dies führt zu erweiterten Möglichkeiten zur Datenerhebung und genaueren Zielmarktforschung. Bald können Sie detaillierte Käuferpersönlichkeiten und eine genauere Marktsegmentierung nach demografischen Merkmalen wie Alter, Interessen, Geschlecht, Einkommen, Standort und mehr erstellen.

Dies bedeutet ein höheres Maß an Personalisierung – wodurch sich jeder Kunde anerkannt und priorisiert fühlt. Es bedeutet auch höhere Kundenbindungsraten, mehr Upselling- und Cross-Selling-Möglichkeiten und ja, insgesamt mehr Umsatz.

Tatsächlich zeigen unsere Untersuchungen zu Top-Kundendienstfähigkeiten, dass die Personalisierung die Online-Konversionsraten um mindestens 8 % erhöht.

Am allerbesten?

Sie müssen nicht einmal zusätzliche Agenten einstellen, um dies zu erreichen.

Immer entwickelnd

Die menschliche Sprache – genau wie unsere Wünsche, Bedürfnisse und Einflüsse – ist immer im Fluss.

Konversations-KI-Tools wachsen mit Ihren Kunden, weil sie ständig die neuesten Daten zu menschlichen Interaktionen sammeln, analysieren und anpassen.

Andere Unternehmenssoftware kann auf aktuellen Kauftrends und Verbraucherverhalten der Kunden basieren – und obwohl das jetzt hilfreich ist, wird es in der Zukunft veraltet und schließlich obsolet.

Conversational AI wird von einem viel breiteren Kontext beeinflusst, einschließlich kultureller Einflüsse, geopolitischer Veränderungen, aktueller Ereignisse und der Art und Weise, wie sich unsere Sprache entwickelt. Außerdem sammelt es Daten direkt von der Quelle – den Menschen, die virtuelle Assistenten und KI-Chatbots verwenden – statt über Recherchen und Analysen aus zweiter Hand.

Zusamenfassend?

Es ist einfach, Conversational AI-basierte Anwendungen zu optimieren, da sie immer von Echtzeitaktivitäten und Verbraucherverhalten beeinflusst werden.

Konversations-KI-Anwendungsfälle

Denken Sie darüber nach, Conversational AI zum ersten Mal auszuprobieren, sind sich aber nicht sicher, ob es das Richtige für Ihre Branche ist?

Im Folgenden haben wir einige der beliebtesten Anwendungsfälle für Conversational AI skizziert, die zeigen, wie vielfältig diese Lösung wirklich ist.

Finanzdienstleistungen

Finanzdienstleister können Conversational AI nutzen, um Kunden beim Ausfüllen von Kredit- oder Kreditkartenanträgen zu unterstützen, wichtige Kontakt- und Einkommensinformationen zu sammeln und entsprechende Empfehlungen abzugeben.

Inkasso- und Kreditkartenunternehmen können Kunden dabei helfen, automatische Zahlungen und Abhebungen einzurichten und anzupassen, Erinnerungen zu senden oder Kunden zu warnen, wenn die Guthaben hoch werden.

Kontostände in Echtzeit, Analysen von Ausgabenmustern und sogar Vorschläge zum Sparen können ebenfalls Kundenunterstützung bieten.

Banken können ein hohes Maß an Kundenbetreuung bieten, indem sie Conversational AI verwenden, um Warnungen vor Betrug oder verdächtigen Kontoaktivitäten in Echtzeit zu senden, sodass Kunden von überall und auf jedem Gerät Einkäufe genehmigen oder ihre Karten sofort deaktivieren können.

Kontaktzentren

Kontakt- und Callcenter werden besonders von der Lead-Filterung und -Pflege profitieren, die Conversational AI-Plattformen bieten können.

Diese Tools können die Marktsegmentierung nach Website-Besucheraktivität oder Social-Media-Engagement automatisieren, Leads qualifizieren und hochwertige Ziele identifizieren. Sie können Leads nachverfolgen, indem sie ihnen relevante Anzeigeninhalte zeigen oder ihnen Produkte zeigen, die ihnen wahrscheinlich gefallen werden, während sie noch Ihre Website oder Seite besuchen.

Schließlich können sie Lead-Kontaktinformationen sammeln und ausgehende Telefonanrufe, SMS-Massentexte, E-Mails oder Chat-Nachrichten automatisieren.

CCaaS-Administratoren und Agenten können auch Conversational AI verwenden, um Feedback zur Mitarbeiterleistung zu erhalten.

Käufer können schnell In-App-Kundenumfragen ausfüllen, die einen Einblick in die Qualität des bereitgestellten Supports und das Interesse an Produkten/Dienstleistungen bieten und es Kunden ermöglichen, Verbesserungsvorschläge zu machen.

E-Commerce und Einzelhandel

Conversational AI ist eine große Hilfe im Einzelhandel und E-Commerce-Bereich, wenn es um Auftragsverfolgung und Versandaktualisierungen geht. Kunden können Pakete in Echtzeit verfolgen, das Paketziel ändern oder Lieferanweisungen aktualisieren, Unterstützung bei verlorenen Bestellungen erhalten und den Rücksendeprozess automatisieren.

Chatbots können Kunden mit Größen- und Produktempfehlungen unterstützen, Warenkorberinnerungen senden und alle anderen Fragen beantworten, die sie während des gesamten Kaufprozesses haben. Sie können auch Vorschläge zu früheren Einkäufen machen und den Kunden den gesamten Check-out-Prozess direkt in der Chat-Oberfläche abschließen lassen.

Conversational AI kann auch verwendet werden, um Kundenbindungsprogramme zu verbessern, indem automatisierte Follow-up- und Dankesnachrichten gesendet, Prämienguthaben aktualisiert, Verkaufserinnerungen und Preissenkungsbenachrichtigungen gesendet und Gutscheincodes bereitgestellt werden.

Gesundheitspflege

Conversational AI hat die Gesundheitsbranche praktisch revolutioniert – insbesondere dank medizinischer IoT-Geräte (Internet of Things), die eine Fernüberwachung von Patienten, Diagnosen und automatische Benachrichtigungen des Anbieters ermöglichen.

Benutzer können auch medizinische Formulare vorab ausfüllen, ihre Symptome beschreiben, Termine vereinbaren, Versicherungen aktualisieren und Nachfüllungen von Medikamenten anfordern. Auch Arztrechnungen und Zahlungserinnerungen können automatisiert abgewickelt werden.

Einige Fachleute für psychische Gesundheit verwenden auch Conversational AI, um Notfallhilfe in Echtzeit für Menschen zu leisten, die sich in einer psychischen Krise befinden. Obwohl sie kein Ersatz für eine traditionelle Therapie sind, können dialogorientierte KI-Bots rund um die Uhr Unterstützung bieten und Menschen in einer Krise zu nahe gelegenen Ressourcen leiten – oder sogar medizinisches Fachpersonal über einen Notfall informieren.

Humanressourcen

Conversational AI bietet hervorragende interne Unternehmensunterstützung und Workflow-Management – ​​insbesondere im HR-Bereich.

Mitarbeiter können automatisch Urlaub beantragen oder planen, aus verfügbaren Schichten auswählen, Gehaltsschecks verfolgen und Updates über plötzliche Änderungen des Zeitplans erhalten.

Konversations-KI-Tools können als Aufbewahrungsort für Wissensdatenbanken und Dokumentationen von Unternehmen dienen, sodass Teammitglieder sofortige Antworten auf wichtige Richtlinienfragen erhalten. Diese Tools können auch unternehmensweite Warnungen oder Updates versenden, was besonders im Falle eines Notfalls am Arbeitsplatz wertvoll ist.

Diese Tools können auch Onboarding- und Rekrutierungsprozesse rationalisieren, indem sie Zugriff auf Schulungsmaterialien für Mitarbeiter bieten und Lebensläufe filtern, um qualifizierte Bewerber zu finden.

Herausforderungen in der Conversational AI

Trotz all der unglaublichen Möglichkeiten, die Conversational AI leisten kann, steht die Technologie vor einigen Herausforderungen.

Erstens gibt es einfache menschliche Skepsis – die in Bezug auf KI in vielen Formen auftritt.

Viele zögern möglicherweise, die Konversations-KI zu verwenden, da sie als Mangel an Datenschutz- und Sicherheitsstandards wahrgenommen werden, und sie sind möglicherweise besorgt darüber, dass eine App oder ein Assistent sie falsch interpretiert und Maßnahmen ergreift, die sie nicht billigen. Einige fürchten die Idee, dass „Roboter unsere Jobs übernehmen“, während andere davon überzeugt sind, dass sie eines Tages empfindungsfähig werden und die Welt beherrschen werden.

Selbst mit maschinellem Lernen und fortschrittlichen NLP-Techniken wird Conversational AI unweigerlich auf ungewohnte Akzente, Hintergrundgeräusche, Dialekte, Sprachen, lokale Umgangssprache oder neuere Wörter oder sogar auf Kundenantworten stoßen, die sie nicht verstehen kann. (Sie haben wahrscheinlich eine Antwort wie „Entschuldigung, das weiß ich nicht“ oder „Ich kann Sie nicht verstehen“ erhalten, wenn das passiert ist.)

Während einige Benutzer ihre Fragen umformulieren oder anderswo nach Hilfe suchen, wiederholen andere frustriert immer wieder dieselbe Frage – ohne die Hilfe zu erhalten, die sie benötigen. Während einige Konversations-KI-Plattformen allmählich in der Lage sind, subtile Änderungen im Tonfall zu erkennen oder Wörter/Phrasen der Unzufriedenheit zu identifizieren, steckt diese Technologie noch in den Kinderschuhen. Das Angebot der Möglichkeit, mit einem Live-Agenten zu sprechen, könnte in der Zwischenzeit eine Lösung darstellen.

Häufig gestellte Fragen zur Konversations-KI

Nachfolgend haben wir die wichtigsten häufig gestellten Fragen zu Conversational AI beantwortet.