bot-mania · 2019. 12. 2. · © copyright damovo 14 architektur contact center omni-kanal mgmt...
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Bot-Mania
Welcher Bot passt am besten?
28.11.2019
Frank Sinde
Manager Consulting
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Agenda
Historie
Use Cases
Planung
Architektur
Module
Résumée
Ausblick
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Die Entwicklung der Bots
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2014
Cortana
& Alexa
2015
2016
2019
Voice
Interop.
Initiative
Assistant /
Duplex
Tensor-
flow
10 Jahre
1966
1971
1988
1995
2001
ELIZA
Parry
Jabber-
WackySmarter-
Child
A.L.I.C.E.
2010
Siri
45 Jahre
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Vorteile eines Bot
Erleichtert dem Kunden die Suche nach Informationen
Durchgehende Erreichbarkeit
Gleichbleibend hohe Servicequalität
Entlastung von Routineaufgaben - Zeit für komplexe Problemstellungen
Kostensenkung / Umsatzsteigerung durch Prozessoptimierung
4
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5
Bot Einsatzszenarien - Beispiele
User Help Desk
Incident / Service Request melden, Status abrufen, PW-Reset
MACD bestellen, Status abrufen (komplex)
Bestellung aufgeben, Status abrufen (komplex)
Information
Informationen (Themen, HR, Events, Downloads)
Terminvereinbarungen (generell, Messe)
Vermittlung, Themenspezifische Weiterleitung
Authentifizierung
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6
Text-Bots – Einfacher Dialog, Button basierend
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7
Text-Bots – Einfacher Dialog, Datenbank-Integration
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8
Text-Bots – komplexer NLP Dialog, Ironie
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9
Text-Bots – komplexer NLP Dialog, Button orientiert, Identifikation
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10
Text-Bots – Einfacher Dialog, kompletter Bestellprozess
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Bot-Planung
Schnittstellen / Technische Details
Business Case (Zieldefinition / KPI)
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1
Prozesse & Stakeholder 2
Customer Journey 3
4
Persönlichkeit des Bots
Dialogphasen & Beispieldialoge
Betriebsübergabe
Pilot & Optimierung
5
6
7
8
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Business Case: Kosten der Lösung
On-Premise
Lizenzmodell (Name, Seat, Concurrent)
Plattform, Schnittstellen (CC, CRM, DB), 3rd-Party
OS, DB (z.B. MSFT Server / SQL, Linux Debian)
HA, Tenant, Backup / Restore bei Virtualisierung
ca. 20% p.a.
Appliance vs. Virtualisierung
Einmalaufwände Projekt &
wiederkehrende Pflegeaufwände
Plan, Develop, Impl., Pilot, Rollout, Run, Optimize
Interne & externe Aufwände
Dienstleistungen für SW-Upgrades
Lizenzen
Softwarepflege
Hardware
Professional
Services
Software as a Service
Lizenzmodell (Event, Minuten)
Geringere Einmalaufwände Projekt &
wiederkehrende Pflegeaufwände
Plan, Pilot, Rollout, Run, Optimize
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Business Case: Kostenreduktion & Umsatzsteigerung
Einfache, wiederkehrende Anfragen können
übernommen werden. Interne MA sparen Zeit
X Minuten pro Monat pro MA
Moral steigt, da höherwertige
Aufgaben beim MA verbleiben
X % Reduktion der Kündigungsrate
Geringere Fehlerraten und
schnellere Abarbeitung von Anfragen
X % bessere Bewertungen
Keine Wartezeiten,
keine Wiederholungen im Kundendialog
X % Steigerung des NPS
Asynchrone und zeitunabhängige
Kommunikation führt zu gleichbleibendem
Informationsfluss
X zusätzliche Leads über Webseite
Cross- und Upselling-potenziale werden
ausgeschöpft, da Bot alle möglichen Angebote
kennt und präsentiert
X % UmsatzsteigerungUmsatz-
steigerung
Kosten-reduktion
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Architektur
Contact Center
Omni-Kanal Mgmt
Customer Journey
Chat-Bot Historie
Sprachportal / IVR
STT
TTS
Social Media /
Messenger
Sprecher
Erkennung SMSDigitale Assistenten
(Alexa, Assistant, Bixby,
Cortana, Siri …)
WebApp
Kunden Sprach- / Texteingabe
Interaktions-
punkt
3rd-Party Skills &
AppsKunden Datenbanken, Wissen, FAQSub-BotContent-Pool
IVR: Intelligent Voice Recognition
SST: Speech to Text
TTS: Text to Speech
NLU/G: Natural Language Understanding / Generation
SDK: Software Developer Kit
API: Application Program Interface
KI: Künstliche Intelligenz
FAQ: Frequently Asked Questions
KPI: Key Performance Identicator
Dialog Mgmt
Templates
Modellierung / Änderungen
Testing
Schnittstellen / SDK / API
KI Dialoge
NLP / NLU / NLG
Utterances (Aussagen) Definition
Entity (Detail) Extraktion
Intent (Absicht) Erkennung
Echtzeit Monitoring /
Dashboard
Schnittstellen / SDK / API
Bot-
Framework
Content Mgmt
Analyse & Reporting
KPI Erreichung
User Interface /
Frontend
Starre, geführte Dialoge
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Bot-Module
Kosten
Komplexität
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CC-Integration
Bot Gateway
Text &
Buttons
Sprecher
Erkennung
Optimierung
Dialoge
Lokales Lexikon
inkl. Training
IVR inkl.
STT / TTS
API / DB
Web-Hook
Middleware
Medien-
einbindung
FAQ
Integration
KI / Deep
Learning
Bot Master:
Monitoring & Pflege
Hauptsächlich Dienstleistungen
Hauptsächlich Software
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Résumée - allgemein
Machen Sie dem Kunden deutlich, was der Bot leisten kann (Erwartungshaltung, Kundenzufriedenheit)
Etablieren Sie einen Bot-Master und unterschätzen Sie nicht den Pflegeaufwand (Analyse, Dialoge, Lexikon)
Bieten Sie rechtzeitig den Übergang zum Live-Agent an, inkl. Chat-Historie
Planen Sie den Business Case / RoI gründlich
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Schlechte Absicht-Erkennung führt zu Nutzerverunsicherung bis hin zum Beenden der Konversation
Komplexe Antworten sollten Step by Step und durch Einbindung von Grafiken, Videos etc. ersetzt werden
Klicken von Buttons ist immer noch der fehlerfreieste Dialog
Intent-Erkennung ist aufwändig und nur zu 60-70% fehlerfrei – aber Kunden werden positiv überrascht
Suchfunktion / FAQ / Auskünfte sind einfach umsetzbar
Standardisierte, nicht komplexe Abläufe lassen sich durch Integration von Drittsystemen gut umsetzen
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Résumée – Text-Bot
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Sprach-Bots nur mit NLP – DTMF-IVR ist old-fashion und trifft nicht die Nutzererwartung
Sprach-Bots eignen sich für die mobile Nutzung von unterwegs (im Auto, über Smartphone)
Ältere Zielgruppen nutzen Sprach-Bots lieber als Text-Bots
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Résumée – Sprach-Bot
Chat-Bot Dialoge können über TTS / NLG für Sprach-Bots genutzt werden
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Keine Demenz innerhalb des Dialogs
Service Center – Customer Journey mit Bot-Historie
Noch müssen Kunden Bot-Empathie mitbringen
Mehr Endgeräte mit Voice-Assistenz Funktion
Globale Bot-Standards (z.B. Voice Interoperability Initiative)
Verbesserung von Skills & Apps
Schwarm-Intelligenz – Interaktion zwischen Sub-Bots
Ausblick
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