Genesys Chatbots

Verwenden Sie Chatbots, um Kundengespräche zu automatisieren und bei Bedarf nahtlos an einen Chat-Agenten zu übergeben.

Was ist die Herausforderung?

Viele Kundendienst-, Verkaufs- oder Supportgespräche mit Kunden wiederholen sich – was sowohl für die Kunden als auch für die Mitarbeiter frustrierend ist. Durch eine bessere Automatisierung könnten viele Konversationen bereits im Eingabeprozess erledigt werden. Das spart Zeit und erhöht gleichzeitig die Kundenzufriedenheit.

Was ist die Lösung?

Gemischte KI-Chatbots automatisieren Gespräche in natürlicher Sprache, sogar kanalübergreifend. Die integrierten Chatbots von Genesys suchen nach Kundeninformationen und Aktivitäten, um Fragen zu beantworten. Sie können Gespräche bei Bedarf mit Kontext an einen Agenten übergeben oder sogar einen Rückruf anbieten während oder nach den Geschäftszeiten.

Übersicht über den Anwendungsfall

Geschichte und Geschäftskontext

Die zunehmende Verbreitung digitaler Kanäle führt zu höheren Kundenerwartungen und einer erhöhten Anzahl von Interaktionen, mit denen Unternehmen bei der Kundenbetreuung zu tun haben. In Verbindung mit der zunehmenden Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) für Geschäftsanwendungen führt dieser Wandel dazu, dass Unternehmen Chatbots implementieren, die mit Kunden interagieren können, um Aufgaben zu automatisieren und ihre Anfragen über digitale Kanäle wie Web, Mobilgeräte, soziale Netzwerke, SMS und Messaging-Apps zu beantworten. Chatbots können die Belastung der Contact-Center-Mitarbeiter verringern und gleichzeitig das Kundenerlebnis verbessern und die Kosten kontrollieren. Chatbots sind immer aktiv und verfügbar und können bei Bedarf jederzeit an einen Live-Agenten übergeben. Während Chatbots auch von Mitarbeitern und zur Geschäftsoptimierung verwendet werden können, bezieht sich der Rest dieses Dokuments auf Omnichannel-Bots im Kontext der Kundenbindung. Die Hauptvorteile von Chatbots bestehen darin, den Self-Service-Erfolg zu steigern, Interaktionen vom Contact Center abzulenken und das Kundenerlebnis zu verbessern.

Genesys-Chatbots vereinheitlichen und orchestrieren Self-Service-Erlebnisse mithilfe nativer und Drittanbieter-Bots und ermöglichen so außergewöhnliche Kunden- und Mitarbeitererlebnisse. Genesys unterstützt das Konzept „Einmal entwerfen, überall einsetzen“ für Bots, um es Unternehmen zu ermöglichen, ein nahtloses Kundenerlebnis über Sprach- und digitale Kanäle hinweg bereitzustellen. Dieser Anwendungsfall konzentriert sich auf die Bereitstellung eines Bots im Web-Chat, mobilen Chat, Facebook Messenger, Twitter Direct Message, Line Messaging, WhatsApp oder SMS.

Vorteile im Anwendungsfall

Nutzen Erläuterung
Verbesserte Eindämmungsrate Erhöhen Sie die Self-Service-Interaktionen, um agentengestützte Interaktionen bei sich wiederholenden oder allgemeinen Anfragen zu reduzieren.
Verbessertes Kundenerlebnis Reduzieren Sie den Zeitaufwand für die Bearbeitung von Kundenanfragen, kümmern Sie sich um Kontakte außerhalb der Geschäftszeiten, bieten Sie sofortige Optionen an und verbessern Sie die Ergebnisse.
Verbesserte Erstkontakt-Auflösung Passen Sie das Kundenerlebnis individuell an die jeweilige Person an, je nachdem, wer sie ist, warum sie interagieren könnte und wie der Status des Contact Centers ist.

Zusammenfassung

Genesys Chatbots unterstützt native Dialog Engine Bot Flows-Plattformen und Plattformen von Drittanbietern wie Amazon, Google usw. Da jeder Chatbot und jeder Drittanbieter seine eigenen spezifischen Fähigkeiten hat, deckt dieser Anwendungsfall allgemein verfügbare Fähigkeiten ab. Die meisten der aktuell verfügbaren Referenzen finden Sie unter Ressourcen-Center .

Der Chatbot unterstützt oder orchestriert die folgenden Funktionen:

  • Personalisierung – um das Erlebnis auf der Grundlage des Kontexts der aktuellen oder vorherigen Interaktion anzupassen
  • Natural Language Understanding – um Absichten und Entitäten abzuleiten
  • Durch die einfache Bot-Orchestrierung können Kunden den besten Bot für die jeweilige Aufgabe verwenden. Beispielsweise hat Google Dialogflow die höchsten alphanumerischen Erkennungsraten
  • Genesys Cloud CX Architect erleichtert die Integration neuer Bot-Anbieter, den Wechsel zwischen Bot-Anbietern oder die Verwendung mehrerer Bot-Anbieter innerhalb einer einzigen Interaktion.
  • AB-Tests mit Genesys Cloud CX Architect helfen dabei, festzustellen, welcher Bot für einen bestimmten Geschäftsanwendungsfall am effektivsten ist
  • Freundliche Eskalation zu einem Live-Agenten zum richtigen Zeitpunkt

Anwendungsfalldefinition

Geschäftsablauf

Wenn ein Kunde über einen unterstützten digitalen Kanal von Genesys interagiert, wird ein Chatbot gestartet. Der Chatbot versucht zunächst, anhand des Kontexts zu erkennen, aus welchem Grund der Kunde interagiert, und stellt dann personalisierte Nachrichten bereit, um die Anfrage zu beantworten. Wenn keine Personalisierungsmöglichkeiten bestehen, stellt der Chatbot dem Kunden eine offene Frage, beispielsweise „Wie kann ich helfen?“.

Sobald der Kunde antwortet, versucht der Chatbot, die Anfrage zu interpretieren, um die Absicht festzustellen und dann zu entscheiden, was als Nächstes zu tun ist. Wenn der Kunde beispielsweise antwortet: „Ich möchte meinen Kontostand prüfen“, identifiziert und verifiziert der Chatbot ihn zunächst, bevor ihm sein Kontostand angezeigt wird.

Sobald die Aufgabe abgeschlossen ist, fragt der Chatbot, ob der Kunde weitere Hilfe benötigt. Der Kunde kann darauf reagieren, indem er eine weitere Frage stellt, um ein Gespräch mit einem Berater bittet oder mit „Nein“ antwortet. Wenn der Kunde mit „Nein“ antwortet, kann der Chatbot eine kontextbezogene Umfrage anbieten.

Wenn die Absicht nicht festgestellt oder verstanden wird, leitet der Chatbot den Kunden an einen Berater weiter.

Wenn der Kunde mit einem Agenten sprechen oder chatten möchte und es zu einer langen Wartezeit kommt oder die Geschäftszeiten vorbei sind, kann der Chatbot eine entsprechende Nachricht präsentieren.

Der Chatbot fährt auf diese Weise fort, erstellt eine Konversationsschleife und baut einen Kontext zwischen sich und dem Kunden auf, um dessen Anfrage besser lösen zu können.

  1. Eine Chat-Interaktion wird (reaktiv oder proaktiv) über einen unterstützten Kanal initiiert.
  2. Der Kunde erhält eine standardmäßige Willkommensnachricht vom Chatbot.
  3. Kundeninformationen und/oder Kontext werden abgerufen von:
    • Kundenprofilinformationen in externen Kontakten
    • API-Aufruf an eine Drittanbieter-Datenquelle
  4. Der Kunde erhält eine personalisierte Nachricht oder wird an einen Mitarbeiter weitergeleitet. Beispiele beinhalten:
    • Benutzerdefinierte Nachricht oder Update: „Ihre nächste Bestellung wird voraussichtlich am Donnerstag vor 12 Uhr eintreffen.“
    • Der Kunde wird direkt an einen Vermittler weitergeleitet, da er einen offenen Betrag schuldet.
    • Wird der Kunde nicht an einen Agenten übergeben, kann er den Chat beenden, den Kontaktgrund bestätigen oder fortfahren.
  5. Vorausgesetzt, der Kunde hat die Personalisierungsphase hinter sich gelassen, wird die Interaktion an einen Chatbot (z. B. Genesys Dialog Engine) gesendet, der eine offene Frage stellt, wie: „Wie kann ich Ihnen helfen?“, um die Absicht des Kunden zu ermitteln und ihn zu gewinnen‘ s Antwort. [BL1]
    • Wenn Absicht und Slots zurückgegeben werden, bewegt sich die Konversation beispielsweise zum richtigen Punkt im Interaktionsfluss;
      • Automatisierte Benachrichtigungsaufgaben (z. B. Anzeige des Kontostands)
      • Übergabe an Live-Agent
    • Wenn weder Absicht noch Slots zurückgegeben werden, kehrt die Konversation zum Interaktionsfluss zurück und der Kunde wird an einen Agenten übergeben.
  6. Nach Abschluss einer Aufgabe die Interaktion wird an einen Chatbot gesendet (zum Beispiel Genesys Dialog Engine) die fragt eine Folgefrage wie: „Kann ich Ihnen sonst noch behilflich sein?“
    • Wenn der Kunde mit „Ja“ antwortet, kehrt er zu Schritt 5 zurück: "Wie kann ich dir helfen?"
    • Wenn der Kunde mit „Nein“ antwortet, kehrt das Gespräch zum Interaktionsfluss zurück.
    • Wenn der Kunde mit einer ausführlicheren Antwort reagiert, bestimmen Sie die Absicht und die Entitäten für die weitere Verarbeitung.
  7. Um zu bestimmen, ob eine Umfrage angeboten wird, werden Kundeninformationen und/oder der Kontext abgerufen. [BL2]
    • Wenn eine Umfrage angeboten wird, die Interaktionen wird an einen Chatbot gesendet.
    • Wenn keine Umfrage angeboten wird, wird im Interaktionsablauf eine Abschiedsnachricht angezeigt und der Dialog endet
  8. Die Umfrage wird durchgeführt. Die Fragen der Umfrage sind konfigurierbar durch Der Kunde wird im Chatbot wie gewohnt kontaktiert und daher ist hier kein Dialogfluss definiert.
  9. Der Interaktionsfluss präsentiert eine Abschiedsnachricht und beendet den Chat

Geschäfts- und Vertriebslogik

Business Logic

NLU:

  • IntentsDas Ziel der Interaktion. Beispielsweise zeigt die von der NLU zurückgegebene Absicht „Flug wechseln“ an, dass der Kunde einen Zahlungsgeschäftsprozess erhält.
  • Steckplätze: Zusätzliche wichtige Informationen, die von der NLU zurückgegeben werden. Diese Teile können die Konversation beschleunigen, indem sie Antworten auf nachfolgende Fragen vorab enthalten.

BL1: Agentenübergabe: Der Kunde kann darum bitten, mit einem verfügbaren Agenten verbunden zu werden. An diesem Punkt trennt der Chatbot die Verbindung und das Chatprotokoll (ohne vertrauliche Daten) wird auf dem Agent-Desktop angezeigt.

BL2: Umfrage: Der Kunde kann selbst bestimmen, ob er an einer Umfrage teilnehmen möchte oder nicht. Diese Umfrage kann basieren auf:

  • Kundenprofilinformationen in externen Kontakten
  • Customer-Journey-Daten
  • API-Aufruf an eine Drittanbieter-Datenquelle

Benutzeroberfläche und Berichterstellung

Agenten-ID

Das Chat-Transkript zwischen Kunde und Chatbot wird im Chat-Interaktionsfenster auf dem Agent-Desktop angezeigt.

Berichterstellung

Echtzeit-Reporting

Mit Genesys Cloud CX können Sie Flow-Berichte erstellen und Flow-Ergebnisse verwenden, um über Chatbot-Absichten zu berichten.

Sehen Sie sich die Ansicht „Flows-Leistungsübersicht“ und Verwendung Flow-Ergebnisse Statistiken, die Ihnen dabei helfen, Leistungsprobleme für bestimmte Chatbot-Abläufe zu ermitteln und Daten zum Self-Service-Erfolg zu sammeln. Verwenden Sie die Chatbot-Flow-Daten, um die Ergebnisse zu verbessern.

Verwenden Sie die Flows Performance Detailansicht um eine Aufschlüsselung der Metriken nach Intervall für einen bestimmten Chatbot-Flow anzuzeigen und um zu sehen, wie Chatbot-Interaktionen in einen Chat-Flow eintreten und ihn verlassen.

Der Ansicht „Flow-Ergebnisse – Zusammenfassung“ zeigt Statistiken zu Chats an, die in Architect-Flows gelangen. Mithilfe dieser Statistiken können Sie ermitteln, wie gut Ihre Chatbot-Flows den Kunden dienen, und Daten zum Erfolg des Self-Service sammeln.

Historische Berichterstattung

Wir arbeiten daran, in Zukunft mehr Chatbot-Berichte bereitzustellen, einschließlich der Erstellung eigener Chatbot-Berichte.

Überlegungen für den Kunden

Wechselwirkungen

Alle der folgenden Angaben sind erforderlich: Mindestens eines der folgenden ist erforderlich: Optional Ausnahmen

Allgemeine Annahmen

  • Die Übergabe an den Agenten erfolgt auf demselben Kanal.
  • Der Kunde ist für den Aufbau des Bot-Modells in natürlicher Sprache und die Bereitstellung des Bot-Trainings von Äußerungen, Absichten oder Slots verantwortlich. Mit der Entwicklung des Modells kann ein professioneller Service beauftragt werden.
  • Umfragefunktionen werden durch die QA-Funktionalität des Chatbot-Anbieters (z. B. Amazon Lex) bereitgestellt und müssen angepasst werden.
  • Die Chatbot-Integration ist nicht HIPAA-konform.
  • Chatbots von Drittanbietern werden über das Integrationsregister aktiviert und über AppFoundry informiert.
  • Kunden verwenden für Integrationsdienste ihre eigenen Chatbot-Konten von Drittanbietern.

Verantwortlichkeiten der Kunden

--

Dazugehörige Dokumentation

Dokumentversion

V 1.4.0 letzte Aktualisierung 9. November 2021