Die Annahme: Es ist möglich, mit relativ geringem Aufwand einen Voicebot zu entwickeln, der die am häufigsten gestellten Fragen selbständig beantworten kann. Wir glauben auch, dass eine solche Lösung die Kundenzufriedenheit verbessert und die Mitarbeiter entlastet, sodass sie ihre eigentlichen Aufgaben effizienter ausführen können.
Die Herangehensweise: Um herauszufinden, ob unsere Annahme richtig ist, führten wir einen PoC durch auf einer Cloud-basierten Voicebot-Infrastruktur, die wir aus verschiedenen handelsüblichen und Open-Source-Produkten aufbauten. Wir wählten fünf häufig gestellte Fragen aus und erstellten Sprachproben in Schweizerdeutsch, um ein «Natural Language Understanding (NLU)»-Modell zu trainieren. In iterativen Tests mit Mitarbeitenden und Kunden optimierten wir die Lösung laufend, um sowohl das Verständnis der Fragen als auch das Kundenerlebnis zu verbessern. Schliesslich aktivierten wir den Voicebot gezielt ausserhalb der Bürozeiten.
Das Ergebnis: Unsere Voicebot-Lösung behandelte erfolgreich einfache Anfragen – von der Begrüssung des Kunden bis zur Beantwortung von dessen Fragen. Trotz der geringen Datenmenge und der kurzen Trainingszeit des Modells war die Erkennungsrate mit über 70% überraschend hoch. Entgegen unseren Erwartungen erwies sich auch die Akzeptanz der Lösung als hoch: Die Mehrheit der Nutzer zeigte sich dieser neuen Informationsmöglichkeit gegenüber nicht nur offen, sondern sogar begeistert davon.
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