Eine Ihrer wichtigsten Aufgaben besteht darin, Ihre Antworten zu strukturieren. Dabei können bewährte Verfahren des Kommunikationsdesigns hilfreich sein.
In diesen Best Practices haben wir unsere Erfahrungen aus der Arbeit mit allen unseren Kunden zusammengefasst.
Dieser Beitrag enthält die folgenden Abschnitte:
Kommunikationstheorie
Kommunikation Mensch <–> Mensch
Wir Menschen sind nicht immer in der Lage, effektiv miteinander zu kommunizieren. Die meisten von uns sprechen und warten dann, statt unserem Gegenüber aufmerksam zuzuhören, gespannt auf die nächste Gelegenheit, wieder das Wort zu ergreifen. Das Leben bietet so viele Ablenkungen, und wir neigen dazu, den Weg des geringsten Widerstands zu nehmen. Da wir unser Gedankenbild vollständig im Kopf haben, glauben wir womöglich, dass wir uns klar und deutlich ausdrücken, doch in Wirklichkeit vermitteln unsere Worte vielleicht gerade einmal 50 bis 60 Prozent dessen, was wir tatsächlich meinen.
Die Kommunikation zwischen Menschen unterliegt unausgesprochenen Regeln, an denen sich die meisten von uns ganz instinktiv orientieren.
Dazu gehört zum Beispiel, dass wir unsere Art der Kommunikation auf unser Gegenüber abstimmen. Uns ist klar, dass wir ein Konzept wie digitale Sicherheitsprotokolle einem Kind, einem Entwickler und unserer Großmutter jeweils anders erklären müssen, da diese die Welt, die Technik und deren Konsequenzen jeweils unterschiedlich wahrnehmen. So schaffen wir Klarheit für unsere Gesprächspartner.
Außerdem sind wir Menschen größtenteils in der Lage, feine Nuancen im Tonfall, in der Struktur und in den Schlussfolgerungen anderer Menschen zu erkennen und zu deuten.
Wo liegt die Betonung? Geht die Stimme nach oben? Klingt sie aufrichtig? Ironisch? All dies und noch viel mehr kann aus dem vermeintlichen Kompliment „Gut gemacht!“ sehr schnell eine sarkastische oder abfällige Bemerkung machen, und wir Menschen können den Unterschied in der Regel sehr gut heraushören.
Natürlich hat die Art der Kommunikation – Sprache, Text, Handlung usw. – Einfluss darauf, wie einfach oder schwierig diese unterschwelligen Informationen zu erfassen sind, doch sie werden in jedem Fall gesucht und gedeutet – ob richtig oder falsch, sei dahingestellt.
Deshalb ist es wichtig, mit der richtigen Energie zu kommunizieren, damit die Botschaft so ankommt, wie sie gemeint ist.
Und nicht zuletzt wissen wir als Menschen, dass auch alle anderen Menschen ein Leben führen, das von Hoffnungen, Ängsten und unzähligen anderen Dingen bestimmt wird. Manchmal ist es gar nicht so sehr der Inhalt unserer Botschaft selbst, der den weiteren Verlauf der Konversation bestimmt, sondern vielmehr die Art und Weise, wie der Empfänger sie interpretiert. Deshalb sollten wir versuchen, mit Empathie zu kommuniziere, und nicht müde werden, uns auf unser Gegenüber einzustellen.
Kommunikation Mensch <–> AI Agent
Nachdem wir jetzt wissen, wie Menschen kommunizieren und wie komplex diese Kommunikation ist, wollen wir einen weiteren Faktor hinzufügen: einen AI Agent.
Ein AI Agent kann beliebig viele Konversationen zu einem oder mehreren Themen gleichzeitig führen, während ein Mensch bereits mit mehr als nur ein paar parallelen Konversationen bereits überfordert wäre. Deshalb sind AI Agents in der Lage, Menschen spürbar zu entlasten – und das ist ein großer Vorteil.
Sie werden es nie mit einem AI Agent zu tun bekommen, der morgens mit dem falschen Fuß aufgestanden ist, von seinem Partner verlassen wurde oder die Grippe hat. Ganz gleich wer Sie sind oder wie viele Fragen Sie stellen, der AI Agent wird Sie immer auf dieselbe Weise behandeln.
Aber AI Agents haben auch Nachteile.
Da ein AI Agent keinen Körper hat, kann er nicht über Körpersprache kommunizieren. Viele Menschen sprechen ungern mit einem AI Agent, weil dieser nur auf den Wortlaut der Nachricht reagiert, die er empfangen hat, und ihm die menschliche Fähigkeit fehlt, zwischen den Zeilen zu lesen oder Stimmungen zu erspüren. Das größte Problem ist aber, dass ein AI Agent sehr strukturiert vorgeht und rundenbasiert kommuniziert, wobei er jeweils eine bestimmte Ausgabe erwartet.
Ich spreche –> Sie geben mir eine Antwort, die ich erwarte.
Ein Beispiel: Sie werden gefragt, wie viele Haustiere Sie haben, und antworten „eine Katze, einen Hund und einen Goldfisch“. Ein Mensch versteht sofort, dass Sie drei Haustiere haben. Ein AI Agent hingegen wird als Antwort wahrscheinlich eine Zahl erwarten und die Frage so lange wiederholen, bis er die erwartete Antwort erhält, oder sie umformulieren und Sie auffordern, die Anzahl als Zahl anzugeben. Auf diesen Punkt werden wir später zurückkommen, wenn es um den Aufbau Ihrer Antworten und die verschiedenen Möglichkeiten geht, Antworten zu verstehen.
Wie begegnen wir also dem Problem der Erwartungshaltung und strukturieren eine effektive Antwort?
Strukturieren der Antworten
Konversationstrichter
Grundsätzlich sollte ein Konversationsfluss wie ein Trichter aufgebaut sein: Beginnen Sie allgemein und grenzen Sie das Thema
anhand der vom Kunden bereitgestellten Informationen ein. Beispiel:
- Prüfen Sie, ob der AI Agent die Absicht richtig verstanden hat oder der Kunde die Frage umformulieren muss.
- Definieren Sie alle möglichen Szenarien und bauen Sie einen Ausstieg für den Fall einer Fehl-Erkennung ein.
- Verweisen Sie je nach Szenario auf allgemeine Informationen, FAQs und Self-Service-Anleitungen.
- Prüfen Sie, ob der Kunde die benötigte Hilfe erhalten hat, indem Sie einen Lösungs-Check oder eine entsprechende Handlungsaufforderung
einbauen. - Lösungs-Check:
- Wenn das Problem gelöst ist – fragen Sie, ob der Kunde weitere Anliegen hat.
- Wenn das Problem nicht gelöst ist – bieten Sie dem Kunden weitere Hilfe an oder eskalieren Sie an einen menschlichen
Agenten.
Hier ist ein Beispiel, in dem es um die Aktualisierung der Kontodetails geht.
Mithilfe des Konversationstrichters können Sie anhand Ihrer Prozesse entscheiden, ob der AI Agent die Anfrage vollautomatisch bearbeiten kann oder ob sie an einen menschlichen Agenten eskaliert werden muss. Vielleicht kann der AI Agent vor der Eskalation aber noch etwas tun, um die spätere Bearbeitung durch den menschlichen Agenten zu beschleunigen, oder die Authentifizierung des Anfragenden übernehmen. Auch das kann viel dazu beitragen, die Agenten zu entlasten und die durchschnittliche Bearbeitungszeit zu verkürzen.
Kontextbasierte Gesprächssegmentierung
Die kontextbasierte Gesprächssegmentierung ist eine fortgeschrittene Methode des Konversationsdesigns, die jedoch einen erheblichen Einfluss auf das Nutzererlebnis haben kann.
Wir Menschen wenden diese Technik ganz automatisch an, indem wir unsere Erfahrung und unser Wissen nutzen, um unsere Aussagen so anzupassen, dass sie für unser Gegenüber verständlich und relevant sind. Wenn Sie beispielsweise gefragt werden, woher Sie kommen, könnten Sie sich zunächst erkundigen, wie gut der Fragesteller Ihr Land kennt, und Ihre Antwort dann auf sein Vorwissen abstimmen. Wenn Sie in einer Kleinstadt leben und die Person das Land nicht besonders gut kennt, würden Sie vielleicht zuerst die Entfernung und die Himmelsrichtung von der Hauptstadt aus angeben, gegebenenfalls das Bundesland nennen und beschreiben, wofür die Region bekannt ist. Einer Person, die sich in dem Land sehr gut auskennt, würde hingegen neben dem Namen des Wohnorts wahrscheinlich schon der Name der nächstgelegene Großstadt genügen.
Vielleicht haben Sie langjährige Kunden, die normalerweise alle Angelegenheiten selbst und ohne Unterstützung durch den Support erledigen. Wenn ein solcher Kunde dann doch einmal Hilfe braucht, möchte er bestimmt nicht dieselbe Routine durchlaufen wie neue Kunden, die mit Ihrer Marke noch nicht vertraut sind. In diesem Fall können gezielte Fragen dabei helfen, ihn schneller zu relevanten Antworten zu führen oder mit einem Agenten zu verbinden.
Die Unterscheidung zwischen erfahrenen und unerfahrenen Kunden kann entweder anhand von Kundeninformationen wie Kundentreue oder VIP-Status erfolgen oder in den Konversationsfluss eingebaut werden.
Nehmen wir als Beispiel einen in vielen Branchen üblichen Anwendungsfall, nämlich die Rückgabe eines Produkts. Ein Kunde, der schon viel bei Ihnen bestellt hat, wird in der Regel wissen, wo er das Retourenlabel findet (weil Sie es in diesem Beispiel immer der Lieferung beilegen), wo er das Paket abschicken kann und wie lange die Bearbeitung dauern wird. Wenn nun das benötigte Retourenlabel bei einer Bestellung ausnahmsweise einmal fehlt, wird er vermutlich einfach angeben: „Ich brauche ein Retourenlabel“. Die standardmäßige Antwort in Ihrem Konversationsfluss könnte lauten: „Sie finden das Retourenlabel im Versandkarton. Kleben Sie es an der Oberseite auf und entfernen Sie alle anderen Etiketten. Geben Sie das Paket bei einer der hier angegebenen Rückgabestellen ab, oder vereinbaren Sie hier eine Abholung. Nach der Abgabe oder Abholung kann es bis zu 14 Tage dauern, bis die Rücksendung bearbeitet ist und Sie den Betrag zurückerhalten.“ Diese Antwort ist für den erfahrenen Kunden jedoch nicht hilfreich und könnte ihn erst recht frustrieren. Stattdessen könnten Sie mit einer Frage wie „Haben Sie schon einmal eine Bestellung zurückgeschickt?“ beginnen oder mithilfe der API-Integration prüfen, ob der Kunde mit dem Prozess vertraut sein dürfte, um die Antwort zu personalisieren und den Text an den Erfahrungsstand des Kunden anzupassen. Sie könnten auch anhand der URL prüfen, von wo aus der Kunde den Chat gestartet hat. Wenn er sich auf der FAQ-Seite befindet, hat er die allgemeinen Anleitungen wahrscheinlich bereits gelesen und braucht jetzt konkrete Hilfe.
Wir hoffen, diese Einführung in das Chat-Konversationsdesign war hilfreich für Sie. Nutzen Sie die Übung als Einstieg und formulieren Sie gemeinsam mit Ihrem Team Antworten für Ihr CSM.