DIe Revolution in der Kundenkommunikation

Ein Gespräch mit den Projektentwicklern des CXBot Carla

Zehn Fragen zur KI an die
Projektentwickler bei der LDB Gruppe.

Künstliche Intelligenz: Wie KI die Kunden verstehen lernt

Wir freuen uns, das Jan Löffler, Projektverantwortlicher KI und Sebastian Mank, Projektmanager bei der LDB Gruppe, kurz vor der Markteinführung des CXBot Carla Zeit gefunden haben, uns ein paar Fragen zum innovativen KI-Projekt der LDB Gruppe zu beantworten.

Können Sie uns bitte einen Überblick über das KI-Projekt der LDB Gruppe geben und erklären, wie die Idee entstand, eine KI- und VoiceBot-Lösung für Kfz-Betriebe zu entwickeln?

Sebastian Mank: Wir sind stets bestrebt, innovative Lösungen für die Kundenkommunikation in Kfz-Betrieben zu entwickeln. In dieser zunehmend digitalen Welt wird eine schnelle und effiziente Kommunikation immer wichtiger. Die Idee, KI und Sprachassistenten zu nutzen, um diesen Ansprüchen gerecht zu werden, steht schon seit einiger Zeit auf dem Programm. 

Jan Löffler: Die Idee ist auch daraus entstanden, dass sich der Fach- und Arbeitskräftemangel aufgrund des demographischen Wandels weiter verschärfen wird. Wir suchen nach Alternativen wie wir repetitive Tätigkeiten maschinell abbilden können, damit sich die Menschen auf anspruchsvollere Themen konzentrieren können. 

Besonders in der telefonischen Kundenkommunikation stehen Kfz-Betriebe vor Herausforderungen, wenn es darum geht, die Erwartungen der Kunden zu erfüllen. Hier sehen wir großes Potenzial für KI. Doch die Entwicklung einer solchen Lösung erfordert die Integration von Spracherkennungstechnologien, Natural Language Processing (NLP) und künstlicher Intelligenz, um eine reibungslose Kommunikation zwischen Menschen und Maschinen zu gewährleisten. Allerdings war es bisher so, dass die Leistungsfähigkeit der verfügbaren KI-Systeme nicht ganz mit unseren Vorstellungen mithalten konnte. 

In den letzten Monaten haben sich jedoch die Technologien enorm weiterentwickelt. Insbesondere die Fortschritte in der Sprach- und Bilderkennung beeindrucken uns. Diese schnelle Entwicklung hat einen Wendepunkt markiert und eröffnete uns die Möglichkeit, unsere Vision einer KI-Lösung für Kfz-Betriebe umzusetzen. 

Unsere maßgeschneiderte KI-Lösung berücksichtigt die spezifischen Anforderungen von Kfz-Betrieben. Sie soll die Kommunikation zwischen Kunden und Betrieben verbessern und effizienter gestalten. Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz und sprachgesteuerter Technologie schaffen wir eine nahtlose und benutzerfreundliche Interaktion, die den Kundenkontakt positiv beeinflusst. Dies eröffnet den Kfz-Betrieben neue Chancen, die Möglichkeiten der KI optimal zu nutzen. 

 

Natural Language Processing (NLP) bezieht sich auf den Zweig der Informatik – und insbesondere der künstlichen Intelligenz (KI) – der sich damit befasst, Computern die Fähigkeit zu geben, Text und gesprochene Sprache auf dieselbe Art und Weise zu verstehen wie Menschen.

Welche Vorteile hat eine VoiceBot-Lösung für Kfz-Betriebe?

Jan Löffler: Viele Kfz-Betriebe setzen bereits auf Chatbots, um Kunden rund um die Uhr zu unterstützen. Doch das Potenzial der digitalen Assistenten ist damit noch lange nicht ausgeschöpft. Auch IVR-Systeme (Interactive Voice Response), die nur begrenzte Interaktion ermöglichen, können den gestiegenen Kundenerwartungen nicht gerecht werden. Chatbots sind zweifellos effizient darin, Mitarbeiter von wiederkehrenden Fragen und Aufgaben zu entlasten und den Kunden eine unmittelbare Anlaufstelle zu bieten.

Allerdings zeigen unsere Erkenntnisse, dass über 80 Prozent der Kunden von Kfz-Betrieben zunächst das Telefon zur Kontaktaufnahme wählen. Insbesondere zu bestimmten Zeiten werden die Betriebe von telefonischen Anfragen förmlich überschwemmt. Dann steht das Telefon nicht mehr still und die Mitarbeiter im Betrieb sind durch Routineanfragen überlastet. Die Bereitstellung eines qualitativ hochwertigen telefonischen Kundenservices ist teuer und verschlingt wichtige Ressourcen im Betrieb. Hier kann Künstliche Intelligenz einen wichtigen Mehrwert für Betriebe und Kunden leisten. Ein VoiceBot, der speziell auf die Anforderungen der Kfz-Branche zugeschnitten ist, erweist sich nicht nur als Lösung für bessere telefonische Erreichbarkeit, sondern optimiert auch die Kundenbeziehungen und steigert die allgemeine Kundenzufriedenheit.

Die Integration von VoiceBot-Technologie und KI in die Telefonie klingt beeindruckend. Worauf haben Sie bei der Projektentwicklung achten müssen?

Sebastian Mank: Die nahtlose Integration von VoiceBot-Technologie und KI in die Telefonie erfordert eine durchdachte Planung, eine präzise Entwicklung und eine reibungslose Implementierung. Die Umsetzung einer VoiceBot-Lösung mit KI in der Telefonie erfordert fundiertes Fachwissen in den Bereichen KI, Spracherkennung, NLP und Softwareentwicklung.

Unser erster Schritt bestand darin, nach geeigneten Partnern Ausschau zu halten. Es gibt verschiedene KI- und VoiceBot-Frameworks, die sich für unsere Zwecke eignen. Unser interdisziplinäres Team trug dann die Verantwortung für die Entwicklung von CXBot Carla. Während des gesamten Entwicklungsprozesses spielten Aspekte wie Datenschutz und Sicherheit eine zentrale Rolle. Und selbstverständlich legten wir großen Wert darauf, dass unsere KI-Lösung reibungslos in die bereits existierenden Systeme der Kfz-Betriebe integriert werden kann.

Jan Löffler: Eine besondere Herausforderung bei unserem Projekt lag in der maßgeschneiderten Ausrichtung der KI auf die speziellen Anforderungen der Kfz-Branche. In der aktuellen Diskussion rund um generative KI-Modelle wie ChatGPT steht deren Fähigkeit im Mittelpunkt, allgemeine Fragen zu beantworten, und ihre Leistungsfähigkeit ist durchaus beeindruckend. Im Unterschied dazu haben wir bei der LDB Gruppe den Fokus darauf gelegt, unseren VoiceBot auf die spezifischen Anfragen von Autohauskunden zu trainieren. So kann unsere KI-Lösung über Schnittstellen auf im Betrieb hinterlegte Kundendaten zugreifen, um so im Gespräch intelligente Nachfragen zu stellen und den Anrufer personalisiert durch den gesamten Prozess zu führen. Kundenantworten werden dabei in Echtzeit analysiert, um relevante Daten zu extrahieren und passende Lösungen zu finden.

Die Kfz-Branche ist bekanntermaßen komplex. Wie haben Sie sicherstellt, dass die entwickelte KI-Technologie die spezifischen Anforderungen und Nuancen der Branche richtig erfasst?

Sebastian Mank: Während des Entwicklungsprozesses haben wir eine ganzheitliche Herangehensweise gewählt. Unsere langjährige Erfahrung und die umfassenden Erkenntnisse, die wir durch unsere telefonischen Dienstleistungen für Kfz-Betriebe gewonnen haben, flossen direkt in die Entwicklung ein. Dies ermöglichte es uns, die KI schon vor dem Pilotprojekt mit den Erkenntnissen aus unserer langjährigen Zusammenarbeit mit Kfz-Betrieben zu füttern und zu trainieren. Priorität liegt für uns darin, dass wir auf die spezifischen Anforderungen von Betrieben eingehen können und den VoiceBot darauf trainieren.

Jan Löffler: Wir haben uns gezielt auf wiederkehrende Abläufe fokussiert, die in der Kfz-Branche charakteristisch sind. Dazu zählen beispielsweise Anfragen bezüglich Probefahrten, Terminen für den Räderwechsel oder den Kauf von Ersatzteilen. In einem ersten Schritt haben wir die KI auf diese typischen Kundenanfragen trainiert. Doch schauen wir bereits in die Zukunft: Unsere KI wird bald nicht nur technische Aspekte der Fahrzeuge verstehen, sondern auch die unterschiedlichen Finanzierungsoptionen, Terminanfragen und sogar die emotionale Verbindung, die Menschen zu ihren Fahrzeugen haben verstehen können. Wir streben an, die gesamte Bandbreite der Branchenbedürfnisse zu erfassen und effektiv in unsere Lösung zu integrieren.

Die Zusammenarbeit zwischen unserem Team und unserem Pilotpartner ist entscheidend für die weitere Entwicklung der KI. Wie wurde diese Zusammenarbeit erleichtert, um sicherzustellen, dass die Technologie die realen Anforderungen der Branche erfüllt?

Jan Löffler: Ich finde, die Durchführung des Pilotprojekts verlief äußerst erfolgreich. Wir möchten auch unserem Pilotpartner Anerkennung zollen, der uns eine beachtliche Freiheit in der Umsetzung ließ. Ein wesentlicher Aspekt dabei war, dass wir unseren VoiceBot mit echten Kunden unseres Partners testen konnten.  

Natürlich hat nicht alles so funktioniert, wie wir uns das gewünscht hatten. Nicht alles lief von Anfang an perfekt – einige Kunden zeigten sich nicht uneingeschränkt zufrieden mit unserer KI. Solche Herausforderungen sind in der Entwicklungsphase völlig normal und bieten uns wertvolle Einblicke in die Bereiche, in denen die Technologie noch optimiert werden kann, um die Anforderungen und Erwartungen der Kunden noch besser zu erfüllen. 

Unser Pilotpartner spielte dabei eine wichtige, unterstützende und kooperative Rolle während der gesamten Entwicklung und Testphase unserer KI. Wir hatten regelmäßig Austausch und standen in engem Kontakt, um die Rückmeldungen und Erkenntnisse unseres Partners aufzunehmen und in die fortlaufende Verbesserung unserer Technologie einfließen zu lassen. Dieser enge Dialog war essenziell, um sicherzustellen, dass die KI letztendlich den echten Bedürfnissen und Anforderungen der Automobilbranche gerecht wird.

Welche Meilensteine und Durchbrüche haben Sie während des Projektverlaufs erlebt, die besonders bedeutsam für die Entwicklung der KI- und VoiceBot-Lösung waren?

Sebastian Mank: Ein herausragender Punkt, der unser Projektteam besonders beeindruckte, war das außerordentliche Engagement aller Beteiligten. Dieses bemerkenswerte Engagement ermöglichte es uns, in kürzester Zeit erhebliche Fortschritte zu erzielen Das hohe Maß an Motivation und Engagement erwies sich als entscheidender Faktor für die schnellen Fortschritte in der Entwicklung unserer KI. Die Integration verschiedener Aspekte des Projekts, sei es die Technologieentwicklung, die Zusammenarbeit mit unserem Pilotpartner oder die Sammlung von Kundenfeedback, haben reibungslos und effektiv stattgefunden. Unsere agilen Arbeitsprinzipien haben ebenfalls dazu beigetragen, die Entwicklungszeit zu verkürzen und auf Änderungen und Herausforderungen flexibel reagieren zu können. Ein bemerkenswerter Erfolg war die Tatsache, dass wir vom KickOff bis zur ersten Version unseres VoiceBots in nur wenigen Monaten gelangten.

Jan Löffler: Die Grundvoraussetzung, damit der Einsatz von KI für Betriebe zum Erfolg wird, ist die Akzeptanz der Kunden. Wir waren positiv überrascht, wie hoch die Akzeptanz der Kunden tatsächlich war. Obwohl es einige Kunden gab, die anfangs skeptisch waren, haben die meisten Kunden unseren VoiceBot akzeptiert und gerne mit ihm interagiert. 

Während eines Projekts dieser Größenordnung treten oft Herausforderungen auf. Können Sie uns einige nennen?

Jan Löffler: In der Entwicklung und Implementierung von KI-Systemen dieser Art stehen wir vor verschiedenen Herausforderungen. Eine grundlegende Herausforderung ist die Qualität und Verfügbarkeit von Daten. Die Qualität und der Zugang zu den Daten ist in unserem Umfeld schon immer eine Herausforderung gewesen. Die Strukturen in der Automobilbranche sind im Laufe der Zeit gewachsen, und die IT-Landschaft ist äußerst vielfältig und heterogen. In vielen Fällen stoßen wir auf ältere IT-Systeme, und manche Kfz-Betriebe sind immer noch stark von manuellen Arbeitsschritten und zeitaufwändigen Dateneingaben geprägt. Obwohl viele Betriebe bereits umfangreiche Daten und Erkenntnisse über ihre Kunden sammeln, ist die Herausforderung oft die Vereinheitlichung dieser diversen Kundendaten. Die Effektivität und Professionalität einer KI hängen maßgeblich von der Menge und Qualität der verfügbaren Daten ab. Hierbei besteht die Schwierigkeit darin, ausreichend Daten von angemessener Qualität zu sammeln. Dies kann insbesondere dann eine Herausforderung sein, wenn historische Daten fehlen oder nicht in ausreichend digitalem Format zur Verfügung stehen.

Können Sie uns bereits Auskunft darüber geben, wie Kunden auf den VoiceBot reagieren und wie er von den Kunden angenommen wird?

Sebastian Mank: Die Akzeptanz der Endkunden ist tatsächlich unterschiedlich ausgeprägt. Bei unseren Untersuchungen konnten wir jedoch eine überwiegend hohe Zufriedenheit mit der KI feststellen.

Jan Löffler: Wir beobachten eine differenzierte Reaktion seitens der Kunden auf den VoiceBot. Es ist unbestreitbar, dass einige Kunden Vorbehalte gegenüber der Interaktion mit einer KI haben. Hier arbeiten wir intensiv daran, diese Hürde zu überwinden. Gegenwärtig sind wir dabei, die KI-Dialoge entsprechend anzupassen, um den Kunden ein angenehmes Gesprächserlebnis zu bieten. Natürlich rufen die unterschiedlichsten Menschen mit den verschiedensten Anfragen in Kfz-Betrieben an – von Bestandskunden, die Termine vereinbaren möchten, über Privatkunden, die eine Probefahrt planen, bis hin zu Geschäftskunden oder Partnerunternehmen, die spezifische Fragen haben. Unsere aktuelle Herausforderung besteht darin, die richtige Balance zu finden, damit sich jeder Anrufer mit der KI wohl fühlt.

Mit Blick in die Zukunft, wie sehen Sie die Weiterentwicklung dieses Projekts? Welche weiteren Einsatzmöglichkeiten und Verbesserungen sind geplant?

Jan Löffler: Die Weiterentwicklung unseres VoiceBots ist ein kontinuierlicher Prozess. Einerseits konzentrieren wir uns auf die stetige Verbesserung der KI-Algorithmen und das fortlaufende Training der KI, um ihre Leistungsfähigkeit kontinuierlich zu steigern. Auf der anderen Seite sind wir bestrebt, zusätzliche Funktionen und Dienste in den VoiceBot zu integrieren, um seinen Nutzen und seine Anwendbarkeit zu erweitern. Beispielsweise planen wir die Implementierung von Funktionen wie Terminvereinbarungen, Bestellungen, Buchungen und mehr. Dies erfordert die Bereitstellung neuer Schnittstellen zu Drittanbietern und anderen Systemen.

Sebastian Mank: Wir befinden uns derzeit in der Vorbereitung eines weiteren Pilotprojekts, das im vierten Quartal starten soll. Unser Ziel ist es, den VoiceBot in die Lage zu versetzen, eine breite Palette von Aufgaben eigenständig zu bewältigen und somit die Mitarbeiter in den Autohäusern entscheidend zu entlasten.

Jan Löffler: Ein weiterer essenzieller Aspekt, den wir auch bei der zukünftigen Entwicklung im Blick haben, ist Datenschutz und Sicherheit. Da wir mit sensiblen Kundendaten arbeiten, legen wir großen Wert darauf, dass unser VoiceBot höchste Standards in Bezug auf Datensicherheit erfüllt. In diesem Zusammenhang möchten wir erwähnen, dass Carla auf TISAX Konformität geprüft wurde. Alle wesentlichen Risiken im Bereich der Informationssicherheit wurden bewertet und Carla wurde zur Anwendung freigegeben.  

Bei der Weiterentwicklung ist es von großer Bedeutung, sicherzustellen, dass der Aspekt der Datensicherheit und des Datenschutzes kontinuierlich berücksichtigt wird, um die Technologie auf höchstem Niveau zu halten.

Eine Frage zum Schluss. Wie kam es zu dem Namen CXBot Carla?

Jan Löffler: Der Name »CXBot Carla« spiegelt sowohl die Leistungsmerkmale unserer KI-Technologie als auch die Verbindung zu unseren bestehenden Plattformen wider. Dabei steht »CX« für Customer Experience – unser oberstes Ziel bei der Entwicklung dieses und weiterer Produkte. »Bot« symbolisieren die künstliche Intelligenz und die Automatisierung, die unsere KI-Lösung bietet. »Carla« wiederum leitet sich von der Stimme unseres VoiceBots ab. Die Entscheidung für den Namen CXBot Carla wurde in Abstimmung mit unseren engagierten Mitarbeitern getroffen. Wir hatten sie nach Namensvorschlägen gefragt und der Name CXBot Carla war der klare Favorit. Mit dem Namen »CXBot Carla« schlagen wir eine Brücke zwischen unserer etablierten Technologie und der aufregenden Zukunft, die unsere KI-Lösung für Autohändler und Kfz-Betriebe haben wird.

Vielen Dank für das Gespräch.

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LDB Magazin | Ausgabe 6

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