Guter Kundenservice ist entscheidend für die Kundenzufriedenheit. Durch Automatisierung im Kundenservice können Energieversorger die Servicequalität erhöhen und dadurch die Kundenzufriedenheit steigern. Aus diesem Grund bauen die beiden Unternehmen encore und Heidelberger Services AG (hsag) ihre strategische Partnerschaft aus. „encore hat eine moderne und allumfassende Portallösung für die Energiewirtschaft. Wir bieten mit unserer Chatbot Isa die ideale kompetente digitale Sachbearbeiterin dazu“ sagt Stefan Renkert, Vorstand der hsag.

Über encore:
encore entwickelt, betreibt und vermarktet ein eCommerce-Ökosystem im Energiemarkt. Als Spezialist für modulare SaaS-Lösungen vereint encore etablierte Commodity-Produkte mit innovativen Features für Neu- und Bestandskunden, EDL, Vertrieb und Produktmanagement.

Über hsag:
Sie bietet Lösungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette von Energieversorgungsunternehmen an – von den klassischen Tätigkeitsfeldern, wie qualifizierte Sachbearbeitung und Prozessberatung, über Marketing und Business Process Outsourcing bis hin zu innovativen, digitalen Produkten wie Chatbots oder dem Einsatz von RPA (Robotic Process Automation).
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Die Stadtwerke Bochum haben ihre digitalen Services erweitert – um unseren KI-basierten digitalen Assistenten.

Schnell mal den Zählerstand übermitteln, den passenden Tarif finden, die Abschlagszahlung anpassen: Mit unserem Chatbot Isa ist das alles möglich. Der auf künstlicher Intelligenz basierende digitale Assistent ist mehr als nur ein FAQ-Bot und kann sogar Hand in Hand mit den Service-Mitarbeitern eines EVU oder Stadtwerks zusammenarbeiten.

Das ist auch bei unserem neuen Kunden, den Stadtwerken Bochum, der Fall. Seit März ist der digitale Assistent dort im Einsatz und unterstützt seine menschlichen Kollegen rund um die Uhr, indem er Kundenanliegen selbständig bearbeitet und in Spezialfällen an die Service-Mitarbeiter übergibt. Wie sich der Bot im Team eingelebt hat und was er alles kann, haben wir bei Rolf Hartung, Marketing-Mitarbeiter und Projektmanager Smart City Innovation Unit der Stadtwerke Bochum, nachgefragt.

Rolf Hartung: Er hat sich sehr gut in das Team integriert und wird von seinen menschlichen Kolleginnen und Kollegen als eine hilfreiche Unterstützung angesehen. Das liegt nicht zuletzt daran, dass er das Kundenservice-Team entlastet, indem er repetitive Energiewirtschaftsfragen schnell und rund um die Uhr beantwortet.

Unsere Kunden haben Tag und Nacht die Möglichkeit, dem Chatbot energiewirtschaftliche Fragen zu stellen, ihren Abschlag zu ändern oder uns ihren Zählerstand zu übermitteln. Zunächst haben wir den digitalen Assistenten auf einer Seite unserer Unternehmenswebseite eingebunden und dann sukzessive Seite für Seite ausgeweitet. So hatten wir die Möglichkeit, auf die ersten Reaktionen unserer Kunden zu reagieren und mögliche Optimierungen vorzunehmen.

Rolf Hartung: Wir haben einen vortrainierten und fertig konfigurierten digitalen Assistenten als Software-as-a-Service-Lösung (SaaS) bekommen, der alle wichtigen energiewirtschaftlichen Belange abdeckt. Bereits heute beherrscht er mehr als 15.000 Fragen zu rund 350 typischen EVU-Anliegen und erweitert sein Wissen ganz automatisch.

Seit dem erstem Einsatztag lernen auch wir immer mehr über die Fragen unserer Kunden dazu und können die Antworten eigenständig optimieren. Hierfür haben wir von Ihrem Chatbot-Team einen Zugang zum Redaktions-Backend erhalten.

Dank der bereits integrierten Schnittstellen konnten wir den digitalen Assistenten schnell und einfach an unser SAP Backend-System anbinden. Dadurch kann er die Kundendaten erfassen und automatisiert end-to-end an unser Backend übermitteln. Das macht es unseren Kunden ganz einfach.

Darüber hinaus kann der digitale Assistent Kunden-Konversationen an einen unserer Servicemitarbeiter übergeben, wenn der Kunde es wünscht oder der Bot nicht mehr weiterhelfen kann. Dieses Feature war eine wichtige Anforderung von uns an den Chatbot, da wir unseren Kunden bereits seit vielen Jahren den Live-Chat-Service auf unserer Webseite anbieten. Diesen haben wir damals gemeinsam mit iAdvize realisiert.

Rolf Hartung: Der digitale Assistent kann Kunden-Konversationen direkt an einen unserer Service-Mitarbeiter übergeben. So haben unsere Kunden die Möglichkeit, mit unseren menschlichen Kollegen während unserer Service-Zeiten live zu chatten. Das kommt häufig bei beratungsintensiven Themen vor.

Rolf Hartung: Ja. Das Thema Sicherheit ist für uns von größter Wichtigkeit. Deshalb haben wir gemeinsam mit Ihrem Chatbot-Team die Sicherheit der Übertragungswege von einem BSI-zertifizierten IT-Sicherheitsdienstleister auditieren lassen.

Auch wenn das Ziel der Integration und Anbindung an verschiedene Systeme eine komplexe und unter dem Aspekt der Datensicherheit und des Datenschutzes eine herausfordernde Aufgabe war, konnten wir uns immer auf die zielorientierte und schnelle Unterstützung durch Ihr Team verlassen. Daher freuen wir uns auf eine langfristige und gute Zusammenarbeit und hoffe darauf, den Bot gemeinsam mit Ihnen zukunftsweisend weiterentwickeln zu können.

Rolf Hartung: Auf jeden Fall. Es ist schön zu sehen, wie der Chatbot sich weiterentwickelt und in immer mehr Kanälen eingesetzt werden kann. Wir freuen uns schon darauf, den Bot künftig auch in WhatsApp zu integrieren. Denn dort finden aktuell mehr als 30 % unserer Beratungs-Konversationen statt.

Das Interview ist auch am 08.08.2022 in einem Beitrag der ZfK erschienen.

Kundenstimmungen erkennen und Prozesse optimieren

Auch Chatbots sind in der Lage, Emotionen zu erkennen. Während die einen Kunden mit dem Service eines Unternehmens überaus zufrieden sind, lassen die anderen wiederum den Bot „spüren“, dass sie mit etwas unzufrieden sind. Zugegeben, digitale Assistenten haben keine Gefühle. Aber sie sind intelligent genug, um Dialoge zu identifizieren, in denen starke Emotionen eine Rolle spielen, und diese zu bewerten.

Daniel Schloß, unser Kollege und Doktorand am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), hat sich in einem Gastbeitrag für die Blogseite unseres Partners Userlike mit genau diesem Thema auseinandergesetzt. Wir haben bei Daniel nachgefragt, zu welchen Erkenntnissen er gekommen ist.

Daniel Schloß: Mein Beitrag handelt von der sogenannten Sentimentanalyse in Chat- oder Live-Chat-Konversationen. Mithilfe einer solchen Analyse können Bots automatisiert Dialoge identifizieren, in denen besonders starke Gefühle zum Ausdruck kommen.

Daniel Schloß: Das Sentiment fasst alle Gefühle und Stimmungen zusammen, die ein Kunde gegenüber einem Produkt oder einer Leistung empfindet und im Dialog mit einem Chatbot oder Service-Mitarbeiter äußert. Kundenchats eignen sich besonders gut für eine Sentimentanalyse, da die Gefühlsäußerungen schriftlich erfolgen und wir so eine hervorragende Datenvorlage Schwarz auf Weiß haben.

Daniel Schloß: Zunächst einmal muss man wissen, dass es zwei Analyse-Ansätze gibt: den manuellen und den automatisierten Ansatz. Chatbot- oder Live-Chat-Betreiber können Kundenchats eigenständig unter die Lupe nehmen und einzelne Chats manuell auswerten. Anhand der Auswertungsergebnisse werden bestimmte Schlussfolgerungen und Maßnahmen für ein Unternehmen abgeleitet. Deutlich schneller und präziser ist eine automatisierte Sentimentanalyse, die auch simultan – also bereits während des Dialogs mit dem Bot oder einem Service-Mitarbeiter – eingesetzt werden kann. Sie läuft automatisch ab und es ist ein Tool erforderlich.

Erkennt der digitale Assistent, dass ein Kunde unzufrieden ist, kann er direkt eingreifen und die Situation entschärfen. Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Kunde schreibt „Ich bin echt sauer und möchte kündigen!“ Daraufhin kann ein Bot wie unser Chatbot Isa freundlich antworten und an einen Service-Mitarbeiter verweisen – oder den Kunden zumindest fragen, ob er mit einem realen Menschen sprechen möchte. Für unseren Chatbot Isa ist das kein Problem, da er über das Feature „Bot Human Handover“ verfügt und somit Dialoge schnell und einfach an Unternehmensmitarbeiter weitergeben kann. Gemeinsam mit unseren Partnern wie Userlike oder iAdvize haben wir diese Kombination aus Live-Chat und KI-Bot bei zahlreichen Kunden bereits umgesetzt.

Daniel Schloß: Insgesamt gibt es drei Typen der Sentimentanalyse: die lexikale, die maschinelle und die hybride. Wie das Wort bereits andeutet, werden bei der lexikalen Analyse Nachschlagewerke und Lexika herangezogen. Darin sind Worte oder Wortteile mit einer quantitativen Bewertung versehen. Das Wort „leider“ zum Beispiel drückt eine leichte Verstimmung aus – wohingegen das Verb „hassen“ stark negativ konnotiert ist.

Im Rahmen der maschinellen Analyse werden ganze Sätze ins Visier genommen und analysiert, wie Positivität und Negativität ausgedrückt werden. So entstehen bestimmte Muster, die als eine Art Skala genutzt werden können.

Bei der hybriden Analyse wird eine Kombination aus den beiden vorher beschriebenen Ansätzen (lexikal und maschinell) genutzt. Der hybride Ansatz erfolgt meist mithilfe eines Sentiment-Tools wie Microsoft Sentiment Analysis, Google Cloud Naturla Language API oder RapidMiner.

Daniel Schloß: Die Bewertung einer einzelnen Nutzereingabe selbst geschieht in Sekundenbruchteilen. Hierzu kann ein Sentiment-Tool genutzt werden. Die Erarbeitung eines eigenen Modells zur Sentimentanalyse benötigt aber etwas Zeit. Dieses wird in vier Schritten erarbeitet.

Zuerst erfolgt die Wahl einer geeigneten Skala und Metrik. Im zweiten Schritt wird ein Datensatz in Form zahlreicher positiv und negativ bewerteter Sätze oder eines Lexikons mit Wortbewertungen erarbeitet. Anschließend werden die einzelnen Sätze in kleinere Teile zerlegt und daraufhin gebeugte Formen der Worte auf ihre Wortstämme reduziert. Unnötige Füllwörter werden gelöscht. So wird der Satz „Ich liebe den Userlike-Live-Chat“ in die einzelnen Fragmente „lieb“, „userlike“, „live“ und „chat“ segmentiert. Zum Schluss werden einfache Regeln, Algorithmen oder komplexe Modelle angewandt, um eine konkrete Bewertung abzuleiten.

Daniel Schloß: Wir verwenden in der Regel den Sentiment-Service von Microsoft, um Nutzertexte im Chat zu bewerten. Zudem haben wir eigene Klassifikationsmodelle erarbeitet, die auf den Daten realer Kundennachrichten basieren.

Daniel Schloß: Die Sentimentanalyse liefert in der Regel einen Score, ein quantitatives Ergebnis. Mit diesem kann der Bot einordnen, ob der Kunde zufrieden oder verstimmt ist. Die Skala und Interpretation des Scores hängt vom Sentiment-Tool/-Modell ab. Es gibt zum Beispiel oft eine Range von -1 für negativ bis +1 für positiv. Sentiment-Modelle können auch mehrere Werte ausgeben, beispielsweise negativ und positiv gleichzeitig.

Hier ist ein Beispiel: „Mir hat der Service sehr gut gefallen, aber die Wartezeiten sind leider schrecklich.“  Hier gibt es zwei Werte, einen für die positive und einen für die negative Ausprägung. Die negative ist neutral. Die positive ist bei 4, da das Wort „super“ erkannt und in dem Fall mit dem Faktor zwei bewertet wurde.

Daniel Schloß: Sie erfahren, wie ihre Produkte, Services und Leistungen bei den Nutzern ankommen. So können sie einzelne Maßnahmen ableiten, um Prozesse zu optimieren und so die Kundenzufriedenheit zu steigern. Mithilfe eines automatisierten Tools erfolgt die Analyse völlig automatisch und erspart die manuelle Durchsicht aller Chat-Daten.

Kann ein Chatbot mit Menschen zusammenarbeiten? Aber natürlich! Wir haben den Beweis: das sogenannte „Bot Human Handover“, das neue Feature von Chatbot Isa. Denn ab sofort ist unser auf künstlicher Intelligenz (KI) basierender Bot in der Lage, eine Konversation mit einem Kunden direkt an einen Servicemitarbeiter eines Energieversorgungsunternehmens (EVU) oder Stadtwerks zu übergeben. Möglich wird dies durch die Verknüpfung von Chatbot Isa mit der Conversational Plattform von iAdvize im Rahmen einer Partnerschaft mit der iAdvize GmbH.

Diese Kombination ermöglicht EVU eine innovative Art der Kundenkommunikation in Echtzeit. Ein Beispiel: Ein Kunde stellt Chatbot Isa eine Frage rund um die Energiewirtschaft, die er in Sekundenschnelle beantwortet. Anschließend möchte er zum Thema Ladestromtarife fürs Zuhause persönlich beraten werden. An dieser Stelle reicht Isa den Dialog an einen Servicemitarbeiter weiter, mit dem der Kunde live im Rahmen der Servicezeiten chatten kann. Wir haben bei unserem Prokuristen Dr. Carl Heckmann und Cyril Catel, dem Strategic Account Director bei iAdvize, nachgefragt, was genau dahintersteckt und welche Vorteile diese Vereinigung mit sich bringt.

hsag: Cyril, was versteht man unter der Conversational Plattform von iAdvize?

Cyril: Wie der Name bereits andeutet, handelt es sich um die Plattform von iAdvize, welche die digitale Customer Experience mit mehr als 2.000 Marken in über 100 Ländern persönlicher gestaltet. So können die Kunden von iAdvize menschliche und künstliche Intelligenz kombinieren, um Dialogstrategien auf authentische sowie effiziente Art und Weise einzusetzen. Neben Kundenberatern können auch die Kunden selbst rund um die Uhr mit begeisterten Experten oder Bots via Messaging verbunden werden.

hsag: Das hört sich klasse an. Und wie wird der Chatbot Isa mit der Conversational Plattform verknüpft?

Carl: Ganz einfach, über den Live-Chat-Adapter, der an die offenen REST-APIs von iAdvize andockt.

hsag: Und wann ist Isas großer Auftritt mit der neuen Erweiterung?

Carl: Schon bald kommt Isa auf der Website der Stadtwerke Bochum zum Einsatz. Die Stadtwerke sind bereits Kunde von iAdvize. Auf deren Website werden Kundenanfragen über diverse Kanäle wie Live-Chat, WebCallback oder WhatsApp über die iAdvize-Plattform beantwortet. In Kürze ist die Erweiterung mit dem Chatbot Isa geplant.

hsag: Und wie können Kunden in Zukunft von dieser Kombination profitieren?

Cyril: Durch die Verknüpfung unserer Conversational Plattform mit Chatbot Isa schaffen wir außergewöhnliche Kundenerlebnisse und unterstützen die EVU dabei, ihre Prozesse zu optimieren.

Carl: Unser Chatbot Isa und die iAdvize Conversational Plattform passen perfekt zusammen: Isa kann bereits sehr viel und beherrscht über 10.000 Fragen zu rund 280 typischen EVU-Anliegen. Doch gerade bei kritischen und beratungsintensiven Themen ist der direkte Kontakt zu einem Service-Agent nicht zu ersetzen. Gemeinsam mit iAdvize bieten wir Energieversorgungsunternehmen und Stadtwerken eine ganzheitliche Lösung, die sie bei der digitalen Transformation des Kundenservice unterstützt. Und da sowohl unser Bot als auch die Conversational Plattform von iAdvize SaaS-Lösungen sind, lassen sich beide ganz einfach implementieren und sind immer auf dem aktuellen Stand.