#142 Mensch vs. Maschine im Kundenservice und wie viel Menschlichkeit es wirklich braucht

In einer neuen Studie zu "Automated versus Human Agents" zeigt sich, dass Kunden kaum Unterschiede zwischen Chatbots und menschlichen Kundenservice-Mitarbeitern wahrnehmen, solange ihr Problem gelöst wird. Harald Henn diskutiert mit Sophie diese wissenschaftlich fundierte Untersuchung, die alte Vorurteile über mangelnde Kundenakzeptanz von Chatbots widerlegt.

• Automatisierte Agenten werden von Kunden für bestimmte Use Cases bereits gleichwertig zu menschlichen Mitarbeitern akzeptiert
• Bei einfachen und schnellen Anfragen sowie bei schambehafteten Themen werden Chatbots sogar bevorzugt
• Komplexe, individuelle Anfragen werden aktuell noch lieber mit Menschen besprochen, dies könnte sich aber durch Agentic AI bald ändern
• Erfolgsbeispiel "Clara" der Helvetia-Versicherung: klein anfangen, kontinuierlich verbessern, nicht übertrieben vermenschlichen
• Chatbots sollten menschliche Kommunikationsgewohnheiten berücksichtigen, etwa durch angemessene "Denkpausen"
• Unternehmen sollten jetzt handeln und erste Erfahrungen sammeln, anstatt die Einführung automatisierter Lösungen weiter hinauszuzögern

Das ganze Forschungspaper kann hier gelesen werden: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/00222429251344139

Chapters

• 0:00 Einführung und Vorstellung von Solnex
• 1:50 Vorstellung von Harald Henn
• 4:31 Informationsquellen für aktuelle Trends
• 8:08 Automated vs. Human Agents Studie
• 13:55 Kundenakzeptanz von Chatbots
• 18:53 Optimale Menschlichkeit bei Chatbots
• 25:02 Kommunikationsgewohnheiten und Dialogführung
• 28:27 Abschluss und Fazit

Transcript

Speaker 1: 0:14

Herzlich willkommen zur nächsten Folge von Sophies Next AI Talk. Das ist nicht einfach irgendeine nächste Folge. Das ist die erste offizielle Folge mit unserem neuen Podcast-Partner Solnex. Ich freue mich wahnsinnig über diese Partnerschaft. Solnex steht vor allen Dingen für intelligente Automatisierung im Kundenservice, aber auch insgesamt für die Omnichannel-Kundenkommunikation. Ich durfte das Team vor gut einem Dreivierteljahr persönlich in Zürich kennenlernen und habe sofort gedacht, wir sind menschlich persönlich sehr auf einer Wellenlänge, und technologisch passt das auch, und umso mehr freue ich mich, dass Sie jetzt als Partner mit dabei sind.

Speaker 1: 0:54

Vielen Dank Und ansonsten natürlich ganz herzlichen Dank an meinen heutigen Interviewpartner, der Harald Henn von Marketing Resultant. Und wer Harald noch nicht kennt ihr habt wahrscheinlich schon einige Folgen von mir und dem Nils Hafner gehört. Harald ist ein sehr guter Freund und der Kollege vom CX Rentradar von Nils. So kommt da die Connection zustande, und das ist sogar zufällig, aber es passt jetzt wie die Faust aufs Auge. Reden wir heute über Chatbots beziehungsweise Harald hat ein sehr interessantes Paper gefunden. Dort ist die Rede von Automated Agents, aber grundsätzlich ist das, vereinfacht gesagt, das, was ein Chatbot ausmacht, und ich möchte gerne heute mit Harald dieses Paper diskutieren. Harald, herzlich willkommen.

Speaker 2: 1:41

Ja, vielen Dank für die Einladung, liebe Sophie, und für die wunderbare Ankündigung.

Speaker 1: 1:47

Sehr gerne, bevor wir mit der Diskussion über das Paper starten. du bist derjenige, der mir regelmäßig irgendwelche super interessanten Studien, paper, grafiken schickt, und vielleicht kannst du mal kurz den Zuhörern sagen, wo findest du das eigentlich immer alles? Weil ich weiß, das ist immer eine große Herausforderung, in der Fülle der Informationen genau die richtigen und interessanten Informationen zu finden.

Speaker 2: 2:12

Ja, also, ich habe keinen Zaubertrank, liebe Sophie. Ich recherchiere genauso wie wahrscheinlich jeder andere auch, über Perplexity und Diebsik und und und, und ich schaue mir regelmäßig natürlich auch die Trends an, die erscheinen, und ich gebe offen zu, ich habe in LinkedIn mittlerweile so ein Portfolio an sehr, sehr guten Autoren, die immer wieder interessante Dinge veröffentlichen, und bei denen ist dann meistens irgendwo eine sehr gute Studie dabei, und der Rest, wie gesagt, sind Recherchen. Aber es gibt auf LinkedIn wirklich ein paar Leute, denen es sich lohnt zu folgen, die immer wieder genau über diese Dinge stolpern. Meist sind die ja nicht aus dem deutschsprachigen Raum, und insofern bin ich froh, dass ich da ein paar Leute habe, mit denen ich mich regelmäßig zu diesen Dingen austauschen kann.

Speaker 1: 3:13

Und anscheinend sogar wirklich noch austauschen mit Menschen und nicht schon austauschen mit irgendwelchen KI-Content, wenn ich das so richtig deute.

Speaker 2: 3:21

Ja, ich finde das sehr, sehr wichtig, gerade mit Menschen auszutauschen, weil es ist da vieles zwischen den Zeilen, was man interpretieren und einordnen muss, und das möchte ich dann weiß Gott nicht mit einer KI tun. Also, es gibt in Australien jemand, der sich mit Customer Journey Management auskennt, und dieses Zwischenmenschliche, dieses Einordnen, bewerten usw. Das habe ich dann wirklich lieber mit Menschen und nicht mit einer KI. Eine KI ist super gut für Recherchen, für viele andere Dinge, aber eben nicht für Einordnung, für die Dinge, die auch im Unternehmen ja wichtig sind. Was kann ich durchsetzen? Wo steht die Kultur mir im Wege? Wie sieht das mit aus, mit Ängsten vor Veränderung und und und Und. Da sind wir, glaube ich, alle sehr gut beraten, das mit Menschen zu tun und eben nicht mit einer KI.

Speaker 1: 4:19

Vielen Dank, das ist doch eine perfekte Überleitung zu dem Paper, was ich gerne mit dir diskutieren möchte. Ich werde das Paper auch nachher noch in den Shownotes verlinken, und zwar heißt es Automated versus Human Agents, und es geht um das Thema Customer Service, customer Support. Harald, was war denn so der Grund, warum dich das Paper angesprochen hat, und warum hast du es mir weitergeleitet?

Speaker 2: 4:44

Also, wir haben ja jetzt auf den sozialen Medien oder auch sonst irgendwo eine Flut, fast schon ein Tsunami an Veröffentlichungen über Chatbots, über Voicebots, was sie können, was sie nicht können, über menschliche Akzeptanz und und und Und. ganz viele dieser Studien sind nicht das Papier wert, auf dem sie gedruckt sind, beziehungsweise sie sind stark gefärbt von den Intentionen eines Herstellers, eben genau der Anbieter, der sie veröffentlicht. Und insofern war das hier die erste Studie, die wissenschaftlich fundiert, neutral, methodisch sauber das ganze Thema analysiert. Und das war so die erste Studie, die ich gefunden habe, wo ich sage, die kannst du jetzt unvoreingenommen lesen und kannst ganz überrascht sein auf die Ergebnisse dieser Studie.

Speaker 1: 5:43

Und was hat dich am meisten überrascht?

Speaker 2: 5:47

Am meisten überrascht hat mich die Tatsache, dass der Unterschied aus Kundensicht das ist mir jetzt ganz wichtig zu erwähnen die Studie beschäftigt sich damit, wie Kunden es wahrnehmen, mensch versus Voiceboard oder Chatbot dass die Kunden überhaupt gar keinen großen Unterschied zwischen den beiden machen. Sie sind gleichermaßen mit beiden zufrieden. Es gibt minimale Unterschiede, auf die wir bestimmt dann auch gleich eingehen. Aber mich hat wirklich überrascht, dass dieser ganze Hype oder diese ganzen Ängste, die zum Teil ja auch geschürt werden, dass sie sich nach der Studie wirklich in Luft aufgelöst haben und dass die Kunden dieser Voice und Chatbots als einen gleichwertigen Ersatz würde ich nicht sagen, das ist vielleicht das falsche Wort aber eine gleichwertige Alternative für menschliche Interaktion für bestimmte Use Cases akzeptieren, nutzen und gut finden.

Speaker 1: 6:55

Ja. Also wir müssen sicherlich sagen, für bestimmte Use Cases. Ich muss sagen, mich hat es auch sehr gefreut, dass das endlich mal bestätigt worden ist, weil das ist das, was Nils und ich schon oft gesagt haben Wenn der Kunde ein Problem hat im Vordergrund steht ich will das Problem lösen, ob ich das jetzt mit einem Chatbot mache, mit einem Voicebot oder mit einem Menschen, im Vordergrund muss die Problemlösung stehen, und wenn der Kunde ein wirkliches Problem hat, steht die auch im Vordergrund. Es gibt meiner Meinung nach sehr, sehr viele Studien, die einfach nur Menschen im Voraus befragen. Es läuft dann immer so ab hättest du lieber einen Menschen oder einen Roboter? Und dann sagen die meisten natürlich ja, lieber einen Menschen. Aber wenn man es dann mal wirklich austestet in der Problemsituation ich glaube auch, wie du gerade gesagt hast oder auch, wie die Studie zeigt dann geht es eigentlich darum, dass man das Problem löst.

Speaker 2: 7:47

Und wer das dann löst. Mein Gott, ja, ist dann so, oder? Ja, es gibt bestimmte Use Cases das beschreibt die Studie auch wo natürlich ein Mensch bevorzugt wird. Aber witzigerweise das hat mich jetzt auch so ein bisschen überrascht wenn es um Dinge geht, wo der Kunde lieber anonym bleiben möchte oder wo es vielleicht ihm auch ein bisschen peinlich ist, das hat mich ja so ein bisschen überrascht. Aber ansonsten, wenn es um Schnelligkeit geht, mal Produktauswahl und Beratung zum Beispiel, sind die Menschen ganz klar auf dem Standpunkt ja, wenn der Jetbutton VoiceBot das Problem löst, her damit, dann nutze ich den sehr gerne und bin vollkommen zufrieden, wenn er das Problem für mich gut löst. Also das Ergebnis des Kunden ist entscheidend, das ist das Outcome, und alles andere hat sich dann, was so die Vorurteile oder falschen Einschätzungen angeht, dann nach der Studie wirklich in Luft aufgelöst.

Speaker 1: 8:53

Also, ich hatte das Thema mit den schambehafteten Themen schon häufiger im Gesundheitskontext, wo man auch gemerkt hat, wenn gesundheitliche Themen ein bisschen vielleicht auch schambehafteten Themen schon häufiger im Gesundheitskontext, wo man auch gemerkt hat, wenn gesundheitliche Themen ein bisschen vielleicht auch schambehafteter sind, dann nehmen die Kunden sehr gerne den Chat oder Voicebot oder in dem Fall die Patienten. Jetzt hast du diese Use Cases angesprochen, wo der Mensch immer noch bevorzugt wird. Vielleicht kannst du die nochmal ein bisschen tiefer ausführen, damit die Zuhörer auch wirklich wissen was da in diesem Kundenservice-Kontext gemeint ist.

Speaker 2: 9:29

Was die Studie zeigt, ist, dass es, wenn es um individuelle und komplexe Fragen geht, also die nicht so ganz einfach mit Ja, nein oder mit einer klaren Antwort behaftet sind, dann ist, glaube ich, der Mensch immer noch bevorzugt gegenüber einem Voice oder Chatbot. Eine komplexe Frage im Gesundheitswesen kann sein mein Lebensgefährte ist jetzt pflegebedürftig, und welche Leistung kann ich beantragen? Gilt das nur für Angehörige? Gilt das auch für Lebensgefährten? Wie sieht das mit den Anträgen aus? Welche Voraussetzungen, rahmenbedingungen? Das sind dann Fragen, die extrem komplex sein können und die ich auch individuell behandelt haben möchte, und ich glaube, in solchen Fällen geht es ja auch um menschliche Anteilnahme und menschliche Wärme. Ich glaube, da ist der Mensch immer noch bevorzugt gegenüber einem Voice oder Chatbot.

Speaker 1: 10:24

Jetzt sagst du glaubst immer noch, was denkst du? oder auch Richtung Paper wird sich das in kurzer Zeit stark verändern? oder glaubst du, das bleibt erstmal so?

Speaker 2: 10:36

Ich habe bewusst gesagt, glaube ich Und ich glaube auch, dass es für den Moment ist das war jetzt der doppelte Glaube zwar deswegen, weil diese neue Entwicklung mit Agentic AI und Multi-Agents unter Anbindung an die internen Systeme, die Voice und Chatbots in Zukunft autark arbeiten und nicht einfach regelbasiert oder ein bestimmtes Ziel verfolgen, nur die eine Aufgabe verfolgen, sondern eigenständig und autark agieren können, um dem Kundenwunsch zu entsprechen.

Speaker 2: 11:13

Dann kommen sie den komplexen individuellen Fragestellungen, dem Menschen dann immer näher, und ich glaube, dass das eine Entwicklung sein wird, wo Voice und Chatbots durchaus auch individuelle und komplexe Fragestellungen sehr gut und richtig beantworten können. Das ist gerade im Moment in diesem Jahr deutlich zu sehen, dass da eine enorme Dynamik in dem Markt ist. Bevor die Systeme allerdings jetzt bei den Unternehmen dann wirklich flächendeckend eingesetzt werden, implementiert sind, gehe ich mir davon aus, das dauert mindestens ein halbes, dreiviertel ein Jahr, drei Viertel ein Jahr, und dann werden wir wahrscheinlich auch die ersten ich weiß gar nicht, wie wir die nennen jetzt Agents, wie auch immer sehen, die dann auch komplexere Fragen beantworten können, von den rein regelbasierten hin zu den Generative AI-Lösungen gekommen sind. Auch das geht nicht über Nacht. Das geht bei den Anbietern dieser Systeme meist sehr viel schneller, als das bei den Unternehmen dann wirklich auch umgesetzt werden kann.

Speaker 1: 12:32

Ja, ich glaube, da hast du was Wichtiges gesagt. Wahrscheinlich sind die Anbieter schon im halben Dreivierteljahr ready, das anzubieten, bis das dann aber wirklich die Unternehmen auch eingeführt haben, da die internen Prozesse Freigaben für gelegt haben, würde ich schätzen, fast noch ein bisschen länger geht. Aber auch da denke ich, müssen Unternehmen langfristig ein bisschen umdenken und schneller agiler auch solche Technologien nutzen, weil Kunden das dann doch auch fordern werden, oder?

Speaker 2: 13:01

Ja, ich glaube, dass die Unternehmen alle gut beraten sind. Also, wer sich die Studie durchliest, kann nur zu dem Ergebnis kommen lass uns bitte diese Technik einsetzen, lass sie uns evaluieren, auch für Use Cases für unser Unternehmen. Auch das war ja ein Ergebnis der Studie. Es gibt nicht One-Size-Fits-All-Lösung für die Unternehmen, sondern da muss jedes Unternehmen schauen, dass es für seine Use Cases, für seine Kunden das Passende findet. Aber um Kundenakzeptanz muss sich nur wirklich keiner mehr Sorgen machen. Ich glaube, es gibt genügend Use Cases, wo das relativ schnell jetzt eingeführt werden kann, und man sollte da auch nicht weiter zögern. Also wir jammern alle in Deutschland, in Europa über Fachkräftemangel, wir jammern alle über viel zu hohe Kosten im Customer Service. Rauskommen ab in die Umsetzung, weil mit Akzeptanz oder mangelnder Akzeptanz der Kunden kann man das jetzt nicht mehr begründen, es nicht zu tun. Also ich glaube, da sind alle gut beraten, ein bisschen Fuß von der Bremse und den Fuß aufs Gaspedal zu nehmen.

Speaker 1: 14:13

Das hast du sehr schön und bildlich ausgedrückt. Ja, und ich glaube, die Akzeptanz vom Kunden, das ist eine gerne gemeinte Ausrede, die jetzt einfach nicht mehr gilt, wie du das gerade gesagt hast.

Speaker 2: 14:25

Ja, die Ausrede hat sich gerade in Luft aufgelöst. Das Einzige, was jetzt noch kommen könnte, wäre das Thema Datenschutz. Aber auch da, es gibt Lösungen, das Datenschutz rechtlich sauber zu machen. Das ist auch so ein Vorwand, aber kein richtiger Einwand. Also es gibt wirklich keinen Grund, sich nicht damit zu beschäftigen. Und ich glaube, die Unternehmen jetzt nenne ich mal ein Beispiel aus der Schweiz, was mir immer sehr, sehr gut gefallen hat, weil die relativ früh vieles richtig gemacht haben die Helvetia-Versicherung Die haben klein angefangen.

Speaker 2: 14:59

Ich glaube, der erste Bot war Velo-Diebstahl. Velo heißt ja für die deutschen Fahrraddiebstahl-Melden, das hat mir immer gut gefallen Ein Use-Case, aber den richtig gut umgesetzt und dann sukzessive ausgebaut und die Akzeptanz dann mit dem Ausbau immer weiter gesteigert. Also, wer früh anfängt, damit kann auch früh die Früchte ernten. Also, wer jetzt noch glaubt, das lange rauszögern zu wollen oder zu müssen oder zu können, ich glaube, der ist echt auf dem Holzweg, weil die Unternehmen, die früher angefangen haben, jetzt so nach zwei, drei Jahren echt die Früchte ihrer Arbeit ernten werden. Die Kunden nutzen es, die Kunden akzeptieren es, und das führt zu einer deutlichen Entlastung im Customer Service.

Speaker 1: 15:49

Schön, dass du gerade die Helvetia gesagt hast. Ich habe gerade gestern von einem aus dem Helvetia Chatbot Team einen coolen Post auf LinkedIn gesehen. Die haben intern das Conversational Lab veranstaltet, wo sie so eine Art internen Hackathon für Conversational Use Cases gemacht haben und daraus dann weitere Cases bilden. Und es ist schön, dass du die Clara angesprochen hast, die ja angefangen hat mit dem einfachen Use Case Velodeep-Stahl. Mittlerweile hatte ich aber dann mal das Problem, dass mir nicht das ganze Velo geklaut worden ist, sondern nur das Display von meinem E-Bike, und ich war wahnsinnig erstaunt, wie schnell die Clara das auch verstanden hat und mir daraus dann wirklich 100 Prozent zufriedenstellende Antwort geben konnte. Und damit ich glaube, es ist eben nicht damit getan, dass man als Unternehmen sagt, ja, ich warte mal, was die anderen machen, und dann lerne ich daraus. Nee, man muss, glaube ich, echt selber lernen und auch vor allen Dingen für sich selber lernen und auch für die eigenen Kunden und auch die Kunden mitnehmen. Die müssen sich ja auch erst an die Kommunikation mit dem Bot gewöhnen.

Speaker 2: 16:51

Ich glaube, das war auch ein gutes Ergebnis der Studie. Und auch wenn du es gerade ansprichst, von Helvetia ein gutes Learning. Und auch wenn du es gerade ansprichst, von Helvetia ein gutes Learning. Erstens muss man das selber tun, und man muss das wirklich mit 100 Prozent Freude, engagement und Energie tun. Und man muss klein anfangen mit dem Use Case, wo man wirklich dann immer wieder in Lernschleifen auch schaut, wo hat das jetzt schon ganz gut funktioniert, wo klemmt das möglicherweise noch, wo sind die Kunden zufrieden, wo nicht. Und dann wird man innerhalb einer relativ kurzen Zeit dann auch das Ganze optimieren können, weil die haben jetzt so viel Interaktion gehabt mit Kunden in der Vergangenheit, dass sie den sukzessive weiter ausbauen konnten und damit auch die Kundenzufriedenheit steigern können irgendwo. Und was mir auch gut gefallen hat, ist, sie haben das Ganze nicht so sehr vermenschlicht.

Speaker 2: 17:52

Also man weiß, clara ist immer noch ein Chatbot. Der hat zwar einen Namen, und das ist auch wichtig, sagt ja auch die Studie. Also ein bisschen Menschlichkeit ist wichtig, dem ganzen Kind einen Namen zu geben, aber ihn nicht als einen Menschen versuchen darzustellen, was er ja de facto dann auch nicht ist. Aber Clara von Helvetia ist für mich so das Paradebeispiel, was auch in der Studie rüberkommt Anfangen, erfahrungen sammeln, klar sagen, dass es ein Chatbot ist, und dann die Use Cases weiter ausbauen, und dann, glaube ich, kann man damit relativ schnell sehr, sehr gute Erfolge erzielen und auch die Kundenakzeptanz deutlich erhöhen.

Speaker 1: 18:39

Spannend, dass du jetzt gerade auf das Thema Menschlichkeit eingegangen bist. Das wäre nämlich sowieso meine nächste Frage gewesen. Das Paper spricht ja von. Man nennt das dann Social Presence. Also wie stark vermenschlicht soll jetzt der Bot sein oder auch nicht? Vielleicht kannst du dazu gerade nochmal was sagen.

Speaker 2: 18:57

Ja, das war ja auch mal so eine Diskussion, die wir vor zwei, drei Jahren hatten. Also versucht man jetzt, den Chatbot wirklich sehr, sehr menschlich darzustellen. Google hat das mal in seinen Präsentationen auch gemacht, mit M und R, also so typische menschliche Zwischenlaute eingebaut, und dann leider Gottes hat sich dann herausgestellt, das ganze Ding war ohnehin ein Fake irgendwo mit der Friseurterminierung. Ich halte davon nichts. Also, man sollte klar kommunizieren Achtung, du redest jetzt mit Clara, und Clara ist unser Chatbot.

Speaker 2: 19:32

Ja, das Kind hat einen Namen, in dem Fall Clara, und das macht das Ganze vielleicht auch ein bisschen sympathischer. aber man sollte nicht versuchen, aus einem Chatbot jetzt wirklich mit aller Gewalt irgendwo einen Menschen machen zu wollen, mit seinen Äs und Mms und was auch immer irgendwo Studie steht. ich möchte als Kunde mein Problem gelöst haben, und gerade bei diesen Dingen, wo es um Schnelligkeit geht, produktauswahl und und und, ist mir das völlig schnuppe, ob das jetzt ein Mensch oder der Chatbot macht, und bei den anderen komplexen individuellen Sachen ist ohnehin der Mensch ein Stück weit noch eher gefragt im Moment als der Chatbot. Also bitte nicht zu menschlich. Die Diskussion ist Gott sei Dank auch wieder abgeabbt im Moment und steht nicht mehr so im Vordergrund. Man sollte ihm einen Namen geben, und man sollte auch ein Icon haben, avatar, aber man sollte. es gibt ja einige Beispiele von Amelia und einigen anderen. die haben dann wirklich dem Ganzen menschliche Züge verliehen. Ich glaube nicht, dass die Kunden das besonders witzig finden oder witzig gefunden haben.

Speaker 1: 20:49

Ich vergleiche das immer ganz gerne auch damit. Ich will doch auch in echt wissen, wer mein Gegenüber ist. Ich will doch wissen rede ich jetzt mit Prof Dr Harald Henn oder mit Harald Henn oder mit wem ganz anders? Und genauso will ich doch auch wissen, ob ich mit einem Roboter spreche oder mit einem Menschen. Und wenn ich mit einem Roboter spreche, dann ist das für mich auch legitim, dass der eben ich sag jetzt mal vereinfacht so spricht wie ein Roboter und nicht irgendwelche M's dazwischen hat, die er sowieso nicht hat. Das Einzige, was ich manchmal noch legitim finde, sind ich nenne es mal so ein bisschen Gedenkpausen, gedankenpausen, weil wenn ein Roboter zu schnell antwortet, dann sind manchmal damit die Nutzer auch überfordert, weil die Ergebnisse zu schnell kommen, und da eine gewisse Wartezeit einzubauen, das kann sich noch positiv auf die Experience auswirken, einfach dass man dem Nutzer oder dem Kunden auch selber ein bisschen Zeit zum Denken gibt. Aber ansonsten sehe ich das ähnlich und bin eigentlich froh, dass das Paper das so bestätigt hat.

Speaker 2: 21:48

Ja, ich glaube also, was die Designer von diesen Chat und Voicebots berücksichtigen sollten, ist genau das, was du angesprochen hast. Wie führen Menschen einen Dialog? Da geht es um Geschwindigkeit. Das geht ja auch bei Websites so. Wenn ich einen Flug suche, den billigsten Flug von Frankfurt nach Barcelona, und die Antwort kommt sofort, und da stelle ich dem System naja, der hat nicht richtig gesucht. Deswegen bauen ja diese Portale auch immer so eine bewusste Verzögerung ein. Da kommt dann immer so ein Flugzeug von links nach rechts zehnmal, und dann sagt ich habe was gefunden. Der hatte das schon vor zehn Sekunden gefunden, aber er zeigt es mir nicht direkt, er suggeriert mir damit ich habe wirklich hart für dich gearbeitet. Hier ist das Ergebnis, und so glaube ich, auch bei den Chat und Voicebots. Also, wir sollten uns den menschlichen Kommunikationsgewohnheiten ein bisschen anpassen.

Speaker 2: 22:44

Der Dialog kann auch ein bisschen witzig sein. Also, ich benutze ja auch selbst Conversational AI, um kleine Apps zu erstellen mit Dialog, und da sage ich auch manchmal das hast du letztendlich richtig gemacht, ich wollte das so und so, und dann kommt das System zurück. Ja, du hast recht, da ist mir ein Fehler unterlaufen. Ich hätte das so und so machen sollen, ich kümmere mich jetzt drum. Also, das ist dann so menschlicher Dialog irgendwo. Der kommt dann gut rüber. Aber es ist immer klar ersichtlich, das hier ist AI und das ist kein Mensch, der mir diese Antwort gibt. Aber ich glaube, dass man in der Dialogführung, wie Menschen kommunizieren, da kann man durchaus gewisse Dinge sehr wohl noch einbauen. Es gibt einen wunderbaren Maxim in der Kommunikation von Paul Kreis Klarheit, einfachheit, relevanz und so weiter, und das sollte man als Designer von einem Chat und Voice-Bot einbauen. Dann wird, glaube ich, die Akzeptanz dann auch noch ein Stückchen höher, als sie heute ohnehin schon ist.

Speaker 1: 23:54

Ja, und ich selber, ich merke das auch. Also, manchmal ist Chat-GBT sicherlich sehr, sehr langsam. Das muss nicht sein. Es gibt aber auch Momente, da ist das so schnell, dass es mich eigentlich mit der Schnelligkeit fast überrennt, überfordert, wie auch immer, und ich eigentlich es gar nicht schlecht finde. Zum Beispiel gut, die Reasoning-Modelle sind manchmal sehr langsam, aber so ein gewisses Mittelding wie du gerade das angesprochen hast in der natürlichen Kommunikation ist, glaube ich, recht gesund und hilft auch Ja, absolut, weil Menschen ja auch Zeit zum Überlegen brauchen.

Speaker 2: 24:26

Also, wenn ich mich mit einem guten Freund unterhalte und der mich um einen Rat bittet, dann kommt die Antwort ja auch nicht wie aus der Pistole geschossen, obwohl ich vielleicht die Antwort hätte so schnell. Sondern, es geht darum, dem anderen das Gefühl der Wertschätzung zu vermitteln, seine Kommunikationsgewohnheiten zu berücksichtigen, und da ist Geschwindigkeit und Eingehen auf die andere Person wichtig. Und gerade beim Chat und Voicebots, wo es dann um Anfragen, um Serviceanfragen geht, da ist noch ein bisschen Luft nach oben. Es geht nicht nur um die Sache, es geht auch um die Art und Weise, wie Menschen kommunizieren. Aber wie gesagt, die Studie zeigt ja jetzt schon, die Akzeptanz ist da.

Speaker 2: 25:10

Es kann also nur noch ein Stück weit besser werden, sozusagen das Sahnehäubchen obendrauf, häubchen obendrauf. Aber die Chat und Voice-Spots erfüllen ja heute schon ihren Zweck, und in allererster Linie geht es darum ich möchte jetzt auf meinen Kundenwunsch, auf meine Anfrage eine Antwort haben, ohne nochmal irgendwo lange warten zu müssen, und und, und Das ist die Grundübung, das ist Pflicht, und alles andere obendrauf, das ist dann noch ein bisschen Sahnehäubchen und Kür, aber ich bin da sehr zuversichtlich, dass auch das in den nächsten Jahren dann noch besser werden wird.

Speaker 1: 25:48

Absolut. Und jetzt möchte ich nochmal gerne mein Lieblingsargument einbringen Ich bin auch absolut nicht mit jedem menschlichen Kundenservice zufrieden. Also, ich habe da zum Teil auch Leute am Telefon ja mein Gott und schon echt auch viele Fehlantworten von Menschen bekommen. Das gibt es auch immer wieder, oder?

Speaker 2: 26:05

Ja, die Studie hat das leider nicht untersucht. Liebe Sophie, die Studie hat ja nur untersucht würden Menschen ein Chatbot akzeptieren bei gleichem Sachverhalten oder, wenn ja, nicht? und und und. Wenn wir jetzt nochmal eine Studie dagegenlegen würden wie hat sich der Customer Service in den letzten Jahren verändert, also bei der rein menschlichen Kommunikation? ich glaube, wir würden aus einem bösen Albtraum dann anschließend erwachen, weil ich glaube, das ist nicht besser, sondern eher schlechter geworden. Besser, sondern eher schlechter geworden. Gefühlt sehe ich aufgrund meiner eigenen Erfahrung, und wenn ich die Wahl habe zwischen einem Chatbot, voicebot für bestimmte Dinge und einem schlecht ausgebildeten oder miesepetrig gelaunten Mitarbeiter, also ganz klare Antwort, dann ist mir eine klare von Helvetia allemal lieber als ein schlecht gelaunter Mitarbeiter, wobei ich der Helvetia nicht unterstellen will und kann, dass sie schlecht gelaunte oder inkompetente Mitarbeiter hat. Ich hatte noch nicht das Vergnügen, aber mit einigen deutschen Unternehmen muss ich ganz ehrlich sagen, jeder Chatbot und Voicebot wäre mir an der Stelle sehr viel lieber gewesen.

Speaker 1: 27:20

Ja, das kann ich gut unterstreichen, harald, aber zum Thema menschliche Kommunikation und Rücksicht auf die Kommunikationsregeln nehmen. Ich glaube, wir müssen jetzt Rücksicht auf die Zuhörer nehmen, denn in der Regel ist jetzt dann die Autofahrt zu Ende oder die Joggingrunde langsam vorbei. Damit meine ich, wir müssten langsam gegen Ende kommen, obwohl ich, glaube ich, stundenlang weiter mit dir reden könnte. Aber ich bin mir sicher, wir finden noch weitere Paper und Studien, zu denen wir in anderen Folgen diskutieren können. Ich möchte mich an dieser Stelle schon mal ganz doll bei dir bedanken, nicht nur für deine heutige Zeit, sondern auch für deine ganzen Recherchen und Kommunikationsarbeiten, die du in diesem Bereich der Customer Experience betreibst. Ich möchte mich ganz, ganz herzlich bei meinem neuen Partner Solnex bedanken, aber natürlich auch bei den bestehenden CMM 360, dem Customer Service Magazin aus der Schweiz, was du, Harald, ja auch sehr gut kennst. Und wie immer kriegt mein letztes oder das letzte Wort mein Interviewpartner und somit du, und ich würde mich an dieser Stelle schon mal ganz lieb bei allen verabschieden. Danke allen fürs Zuhören, danke allen fürs Wiederkommen und noch einen ganz tollen Tag.

Speaker 2: 28:31

Ja, mir bleibt auch nur ein ganz herzliches Dankeschön, liebe Sophie, für einen tollen Dialog, grüße in die Schweiz, und wer sich immer auch mit Chatbots beschäftigen will und mag bitte anfangen, probieren, spaß haben und Erfolge genießen. Also Grüße in die Schweiz und vielen lieben Dank.

Speaker 1: 28:52

Danke allen.