Eine neue Art von Chatbot - Mit AI und Multimodalfunktionalität

MUUUH! MEETS COGNIGY
MUUUH! GROUP — 19.09.2018

Thema: Insider

Im Gespräch mit Martina Yazgan

MUUUH! hat es sich zur Aufgabe gemacht, im Dschungel der Technologieanbieter für Chatbots und intelligente Dialogtechnologien eine unabhängige Orientierung zu geben: Conversational Customer Management ist der Kompass im Chatbot-Hype. Wir haben eine Reihe spannender Interviews mit diversen Anbietern geführt, für die das potenzialausschöpfende Zusammenwirken von Mensch und Technologie im Fokus steht. Den Anfang macht Martina Yazgan von Cognigy. 

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Hey Martina, möchtest Du Dich kurz vorstellen?

Gerne! Ich bin Martina Yazgan und Business Development Partner Manager bei Cognigy. Sascha und Philipp - Co-Founder von Cognigy - habe ich im letzten Jahr über ein Pitch-Projekt kennengelernt. Ich war sehr begeistert von ihrem Produkt, die Jungs anscheinend von mir, so dass wir uns relativ schnell einig geworden sind, dass ich bei Cognigy einsteigen werde, sobald die Plattform live geht – das war letztes Jahr im September. Offiziell eingestiegen bin ich dann Anfang des Jahres.

 

Was sind Deine täglichen Herausforderungen in einem recht jungen AI Start-Up?

Als tägliche Herausforderungen möchte ich das gar nicht mal bezeichnen, denn es sind wirklich tagtäglich neue Chancen, die sich ergeben, wie zum Beispiel neue Tech- und Umsetzungspartner zu akquirieren, mit ihnen gemeinsam Conversational AI Projekte anzugehen und von A bis Z umzusetzen. So auch mit der MUUUH! Group. Gemeinsam schauen wir dann, wie wir unsere Conversational AI Plattform COGNIGY.AI in Strategien so implementieren können, dass sie dem jeweiligen Kunden Mehrwerte liefern kann. Business Development heißt aber auch Positionierung: Unser Markt verändert sich jeden Tag rasant schnell. Da muss man sich flexibel und agil anpassen.

 

Was bietet eure Plattform COGNIGY.AI?

Einen Chat-/ Voice-Bot zu bauen hört sich immer relativ einfach an und wenn es sich um einen generischen Chatbot handelt, der nur auf simple, beinahe stupide Fragen eine Antwort geben soll – also zum Beispiel mit Quick-Reply-Buttons – ist dem auch so. Eigentlich kann man aus einem Bot, gerade wenn es sich um transaktionale Bots handelt, die auf machine-learning basieren, aber viel mehr herausholen. Aus diesem Grund haben wir über die optische Flow-Eingabe hinaus eine holistische Plattform entwickelt – COGNIGY.AI. Es geht dabei nicht mehr darum, nur einen singulären Bot beispielsweise für eine Marketing-Kampagne zu entwickeln, bei dem KPIs und Mehrwerte verschwommen sind und der meist irgendwann einfach wieder verschwindet. Wir ermöglichen mit Conversational AI langfristige Projekte und gesamte Kampagnen holistisch über die gesamte Customer Journey oder einen gesamten Prozess-Workflow umzusetzen, inklusive Conversation Analytics. Die Plattform dient so nicht mehr nur als Tool zur Umsetzung von Chatbots, sondern auch als Data Hub – Daten der Kunden können sowohl in den Bot importiert, als auch aus dem Bot extrahiert werden.

 

Wie würdest Du Euren USP auf dem wachsenden Markt der Conversational AI Anbieter beschreiben?

Dank unseres visuellen und flexiblen Ansatzes der Erstellung eines Dialogs, ist COGNIGY.AI in der Nutzung so simpel, dass Projekte effizient implementiert werden können, auch von Nicht-Tech-Experten. Neben der benutzerfreundlichen Nutzeroberfläche sind es die leicht zu bedienenden Features, die COGNIGY.AI so einzigartig machen. Dazu zählt sowohl der Omnichannel-Ansatz als auch die Multimodalfunktionalität. Omnichannel bedeutet, dass ein Kunde einen Dialog über mehrere Conversational AI Endpunkte führen kann. Multimodal, dass Dialoge sowohl über textuell als auch sprachlich basierte Endpunkte geführt werden können. Die Daten werden über ein User ID Profil DSGVO-konform gespeichert, sodass ein Dialog nicht pro Endpunkt bzw. Kanal wieder von vorne gestartet werden muss, sondern der Bot genau weiß, wo der Dialog mit dem Nutzer weitergeführt wird. Daraus entsteht der Vorteil, dass wir nach Zustimmung des Kunden die Informationen speichern, analysieren, evaluieren und Dialoge optimieren können. Die Ansprache des Nutzers kann langfristig immer persönlicher werden und sich wiederholende Anfragen des Nutzers werden erleichtert.

 

Hast du ein Beispiel?

Klar, also wenn ich jeden Montagmorgen ein Zugticket nach Frankfurt über meinen Chatbot buche, muss ich diese Anfrage nach einiger Zeit nicht mehr manuell eingeben, sondern werde von meinem Bot zum passenden Zeitpunkt nur noch gefragt: „Möchtest Du wieder den ICE um 7:21 Uhr nach Frankfurt buchen? Soll ich einen Sitzplatz reservieren?“. Das spart Zeit und Nerven und verbessert die User Experience.

Das ist übrigens nicht nur hilfreich im B2C Bereich, sondern kann Unternehmen auch intern helfen, zum Beispiel schnellstmöglich die richtigen Informationen über einen Kunden im Customer Service zu bekommen. Diese müssten normalerweise aus vielen einzelnen Systemen manuell zusammengesucht werden – der Bot liefert hingegen alles auf einen Blick.

 

Da wir gerade über Use Cases sprechen – wie sieht denn Euer selbstgebauter Lieblings-Bot aus?

Besonders erfolgreich ist unser Use Case mit Dr. Oetker: Sie äußerten die Problematik, dass der Customer Service gerade in der Telefonie enorm ausgelastet sei. Oftmals handelt es sich bei den Kundenanfragen um Fragen wie: „Ich war gerade im REWE nebenan, aber das Produkt ist nicht da. Warum?“ Oder: „Wo finde ich den Pudding XY?“. Also hat Dr. Oetker einen Produktfinder auf den Markt gebracht, mit dem man direkt das gesuchte Produkt in ausgewählten Geschäften in der Nähe findet und sich via Google Maps dort hinleiten lassen kann. Wir haben nun auch noch eine Rezeptdatenbank angeschlossen, sodass dem Kunden, wenn er selber backen oder kochen möchte, die passenden Rezepte angezeigt werden. Die Landingpage mit den Rezepten von Dr. Oetker, auf die der Bot weiterleitet, bekommt so nun viel mehr Traffic. Somit haben wir schon zwei Meilensteine erfolgreich erreicht.

 

Gibst du uns abschließend einen Ausblick auf die Zukunft von Cognigy?

Unser Ziel ist es, zukünftig unsere Plattform COGNIGY.AI so auszubauen, dass die Komplexität von Conversational AI durch Flexibilität und Simplizität in ihrer Umsetzung abgefangen wird. Dazu steht eine ständige Weiterentwicklung des User Interfaces und die Aufbereitung einer Sammlung, sowohl an Konnektoren zu Datensystemen als auch direkter Anbindungen an Kanal-Endpunkten, auf dem Plan. Der neueste Endpunkt mit der Anbindung zur Telefonie über Twilio ermöglicht nun die direkte Einbindung von Bot-Interfaces in Telefonanlagen. Kurzfristig beschäftigt uns die WhatsApp Integration und ein entsprechender Use Case, den wir dazu aufbereiten.

Außerdem sind wir gerade in der Series A Runde in unserer Investment-Strategie und auf der Suche nach neuen Venture Capitals, um uns unter anderem auch mit unserem Office in Kalifornien noch globaler ausrichten und vergrößern zu können.

 

Vielen Dank, Martina!

 

Die Einsatzmöglichkeiten von Conversational Customer Management sind vielfältig. Es ist essentiell, dass eine Technologie ausgewählt, implementiert und konfiguriert wird, die für den jeweiligen Anwendungsfall geeignet ist. Cognigy und Dr. Oetker haben sich dieser Herausforderung gestellt und sie gemeistert - sie haben den für ihren Use Case passenden Bot identifiziert. Weitere inspirierende Use Cases aus den Bereichen Marketing, Vertrieb und Service finden Sie in unserem kostenlosen Whitepaper.  

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Elena Morawin

Als junge Journalistin stellte Elena Morawin früh fest, dass ihr Kommunikation im Blut liegt. Während ihres Studiums der Kommunikationswissenschaft und Ökonomik arbeitete sie als PR- und Social-Media-Verantwortliche in einem Münsteraner Start-Up und in einer Agentur für Kommunikationsdesign. Als Trainee UX-Design unterstützt sie nach Abschluss ihres Zweifach-Bachelors nun bei der Content-Erstellung sowie der Gestaltung und Umsetzung verschiedener Wireframes, Prototypen und MVPs.