Über die Hälfte der Deutschen haben schon einmal aufgrund schlechten Kundenservices die Marke gewechselt (Microsoft, 2020). Diese Zahlen zeigen: Kundenservice ist essenziell im Markenerlebnis.
Doch häufig kostet guter Kundenservice viel Zeit, Aufwand und Geld. Besonders bei Produkten mit einem hohen Erklärungsbedarf, fließt viel Unternehmenskapazität in die Beratung und Kommunikation mit Kunden. Denn auch digital wünschen sich viele Kunden eine Betreuung z.B. bei Rückfragen zu ihrer Bestellung. Für die Batterie-Industrie-Germany GmbH (BIG) stellte sich die Frage: Geht guter Kundenservice nicht auch automatisiert? Dafür wurde ein Chatbot im BIG Online Shop implementiert.
Warum wurde ein Chatbot gebraucht?
BIG ist ein niedersächsisches Unternehmen, welches seit August 2018 einen Onlineshop für Autobatterien betreibt. Insbesondere geht es um Versorger- und Starterbatterien. Solche Batterien online zu kaufen, unterscheidet sich von anderen alltäglichen Bestellungen, denn Batterien sind größtenteils Gefahrgut und müssen oft per Spedition versendet werden (weitere Information dazu hier: https://www.batterie-industrie-germany.de/infos-zur-lieferung).
Das verkompliziert auch den Retouren Prozess. Die Menge der Retouren muss also aus Kosten- und Kapazitätsgründen so gering wie möglich gehalten werden. Auch erhält der Kunde bei korrekter Entsorgung der Altbatterie ein Batteriepfand, welches von BIG erstattet werden muss. Grundsätzlich bedarf es zusätzlich einer stärkeren Information des Kunden: Maße und Kapazität der Batterie müssen zum Fahrzeug passen und der Kunde muss genau wissen, welche Batterie er braucht.
Aus diesen Umständen ergeben sich wiederkehrende Kundenanfragen, welche besonders in saisonalen Hochphasen, wie beispielsweise dem Start der Motorrad-Saison im Frühjahr, beantwortet werden wollen. Die Ziele des Master Projektes in Kooperation mit der FH Wedel waren: Einerseits häufig wiederkehrende Kundenfragen in einem Chatbot abzubilden, um den Kundenservice zu entlasten. Anderseits den Kunden durch einen Batterieberater für Versorgerbatterien helfen, um zu vermeiden, dass die falsche Batterie bestellt wird oder der Kundenservice als ständiger Einkaufsberater genutzt wird.
Wo fange ich an?
Um das Unternehmen und deren Kunden besser zu verstehen, sollten zunächst die uns zur Verfügung gestellten Daten analysiert werden. Zur Analyse der für das Projekt relevanten Daten von BIG wurden zunächst die Kundenanfragen aus der CRM-Software Zendesk ausgewertet. Ziel bei der Analyse der Kundenanfragen war es, die Herausforderungen der Kunden besser zu verstehen und wiederkehrende Situationen zu finden, bei denen der Einsatz eines Chatbots helfen kann. Dafür wurde eine Data Mining Analyse mit Rapid Minder durchgeführt. Hierbei wurden die Daten zuerst von für den Shop nicht relevanten Anfragen bereinigt. Dazu gehörten beispielsweise Kundenanfragen von anderen Marktplätzen, über die BIG verkauft. Da diese nicht durch einen Chatbot auf der Webseite abgefangen werden könnten, wurde sie auch nicht mit analysiert.
Anschließend wurden die Kundenanfragen systematisch in Cluster eingeteilt, die als Ursache das gleiche Kundenanliegen hatten. Aus der Datenauswertung wurden iterativ und in Kooperation mit dem BIG Kundenservice- und Marketingteam zunächst User Storys erstellt, um die Anliegen der Kunden zu verbalisieren. Anschließend wurden für Anfragen, die ein Chatbot abbilden kann, User Flows angefertigt, welche immer weiter verfeinert wurden, um am Ende die Gesprächsverläufe des Chatbots darzustellen. Diese sollten als Grundlage für die Implementierung der Chatbot-Konversation dienen.
Wie finde ich den richtigen Chatbotanbieter?
Nach einer Literaturreche zu Chatbots begann die Anbieterrecherche. Da der Markt an Chatbot-Anbietern sehr divers ist und der Bot sich in die bestehenden Strukturen von BIG einfügen sollte, wurde sich ausschließlich auf Anbieter mit Zendesk Integration fokussiert. In einem ersten Ranking wurden 22 Anbieter zusammengetragen, welche nach Kriterien wie Datenschutzanforderungen, Personalisierungsmöglichkeiten und Code Komplexität bewertet wurden. Die Kriterien wurden gemeinsam mit BIG gewichtet und dann anhand einer zuvor festgelegten Skala beurteilt. Bei den fünf bestbewerteten Anbietern wurden Anfragen für ein Demo-Termin gestellt. Ziel dabei war es die Software der Anbieter zu testen, indem ein User Flow dargestellt wurde. Die Komplexität der Implementierung und die Kommunikation mit dem Anbieter diente dann als weitere Bewertungsgrundlage. Bei vier der fünf Anbieter konnte ein Testaccount angelegt werden, um den Flow zu bauen. Mit einigen fand zusätzlich noch ein Termin statt, indem der Anbieter die Software vorstellte.
Am Ende der Demo-Termine und einem anschließenden Ranking standen zwei Anbieter zu Wahl. Besonders aufgrund einer sehr ausführlichen Dokumentation wurde sich für die Cognigy GmbH aus Düsseldorf entschieden.
Wie kommt der Chatbot auf meine Website?
Nachdem die von Cognigy empfohlene Academy zur Nutzung der Plattform durchlaufen wurde, wurde der Chatbot erstellt. Die nach der Datenauswertung gebauten User Flows waren Grundlage für die Chat Flows in Cognigy.
Die Literaturrecherche hatte ergeben, dass Chatbots positiver angenommen werden, wenn sie einen menschlichen Auftritt haben. Deshalb wurde innerhalb der Konversationen ein zeitlicher Verzug der Antworten eingebaut, um menschliches Tippen zu suggerieren. Weiterhin wurden Emojis verwendet. Die Grafikabteilung von BIG erstellte eine Auswahl an Chatbot Icons, da die Literaturrecherche ergeben hatte, dass diese zum positiven Kundenerlebnis beitragen. Durch eine kurze Umfrage stellte sich ein klarer Favorit der Teilnehmer heraus, welcher mit der Unternehmenspräferenz übereinstimmte. Um den Chatbot weiter mit Leben zu füllen, wurde er auf den Namen Bob getauft und auch auf einer eigenen Landingpage als Teil des BIG-Teams vorgestellt. Hierbei wurde sich zuvor bewusst für einen männlichen Chatbot entschieden, da viele Kunden im Autogeschäft einen männlichen Berater präferieren.
Nachdem offene Fragen in einem Workshop gemeinsam mit BIG und Cognigy geklärt wurden, und mehrere Tests des Chatbots absolviert wurden, konnte der Chatbot live genommen werden. Zum Go Live wurde ein Script, welches einen Endpunkt zu Cognigy bildet, in den Body des BIG-Shops eingebunden. Hierbei mussten noch einige Anpassungen vorgenommen werden, damit der Chatbot auch fehlerfrei angezeigt wird. Bereits nach den ersten Verwendungen des Chatbots von Nutzern auf der Webseite, konnten Anpassungen vorgenommen werden.
Batterieberater
Parallel zum Chatbot sollte auch ein Batterieberater, der vom Kunden individuell zu beantwortende Fragen beinhaltet, die Kunden beraten. Nach einer Schritt für Schritt Beantwortung der Fragen, werden dem Kunden die passenden Batterien für seinen Anwendungsbereich angezeigt. Dadurch sollten einerseits weniger Kundenanfragen zu diesem Thema entstehen und andererseits Retouren aufgrund von falsch bestellter Ware vermieden werden.
Analog zum Chatbot wurde hier ein Flow erstellt, welcher die relevanten Fragen zur Ermittlung der passenden Versorgerbatterie beinhaltete. Danach wurde eine Anbieterrecherche durchgeführt, welche sich auf Plugins für Shopware 5 fokussierte. Hierbei gelangten nur vier Anbieter in die finale Auswahl, da viele Plugins nur Shopware 6 unterstützen und BIG aktuell mittelfristig keine Migration plant.
Da einige der Anbieter, die durch den Flow geforderte Struktur nicht abbilden oder aufgrund von Versions-Fehlern nicht getestet werden konnten, fiel die Auswahl auf den Shopping Advisor. Dieses Plugin ermöglicht es auf einigen Umwegen, die Struktur abzubilden und mit Hilfe von Shopware die bereits hinterlegten passenden Produkte auszuspielen.
Der Batterieberater wurde auf der Test-Umgebung erstellt und dann in den Live-Betrieb übernommen.
Handlungsempfehlungen
Rückblickend ergaben sich folgende Handlungsempfehlungen im Umgang mit dem Chatbot und dem Batterieberater:
- Zum Verständnis des Chatbots sollten die von Cognigy angebotenen Onlinekurse absolviert werden, um sich schnell in das Thema einzuarbeiten und sich der darin angebotenen Möglichkeiten bewusst zu werden. Sie bieten bei geringem Zeitaufwand eine schnelle Wissensvermittlung. Der Chatbot kann durch mehrere Produkterweiterungen stetig verbessert werden. Beispiele hierfür wären z.B. Live-Chat Integration oder weitere Sprachen.
- Des Weiteren sollten die Konversationen im Chatbot durch das von Cognigy angebotene Monitoring beobachtet werden, sodass die Interaktion zwischen Nutzer und Chatbot verstanden und optimiert werden kann. Es sollte hinterfragt werden, ob die analysierten Anwendungsfälle weiterhin aktuell sind.
- Für den Batterieberater kann eine Eigenentwicklung oder eine vollständige Integration in den Chatbot Sinn ergeben.
Mit der Umsetzung des Projektes wurde ein Grundstein zur Entlastung des Kundenservice gelegt. Sowohl der Chatbot als auch der Batterieberater müssen aber betreut, angepasst und weiterentwickelt werden, um eine langfristige Entlastung des Kundenservice zu erreichen. Mit der weiteren Entwicklung des Unternehmens, sollte auch überdacht werden, welche weiteren Schritte oder Entwicklungen für eine Optimierung Sinn ergeben könnten.
Quellen
Microsoft. (2020). Global State of Customer Service. Zugriff am 21.2.2022. Verfügbar unter: https://info.microsoft.com/ww-thankyou-global-state-of-customer-service.html?lcid=en