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Start-up-Gründer Wie KI den „desolaten Kundensupport“ verbessern soll

Kundensupport Quelle: imago images

Langes Warten auf wenig Hilfe: Erik Pfannmöller war wie viele vom schlechten Kundenservice am Telefon genervt. Nun will er den Kundenkontakt mit Künstlicher Intelligenz verbessern und erklärt, wie das funktioniert.

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Herr Pfannmöller, Sie haben eine Software entwickelt, die Kundensupport automatisieren soll. Ist der Telefon- oder E-Mail-Support in Deutschland tatsächlich so schlecht?
Ich würde sagen, dass er sogar desolat ist. Oftmals warte ich lange und kann wirkliche Hilfe nur zu bestimmten Uhrzeiten erwarten. Das habe ich selbst leidvoll erleben müssen.

Das müssen Sie erzählen.
In Schweden wurde in mein Auto eingebrochen und mein Portemonnaie gestohlen. Nun musste ich in einer Samstagnacht drei Bankkarten von unterschiedlichen Kreditinstituten sperren lassen. Diese Prozedur hat eine Stunde gedauert. In der Zeit hätten die Karten dutzende Male verwendet werden können – das kann in einer Gesellschaft, in der wir immer weniger Zeit haben, nicht sein. Bei Netflix oder Spotify kann ich auch in Echtzeit Produkte wie Filme oder Musik konsumieren. Aber Support in Echtzeit kann ich nicht in Anspruch nehmen.

Wie soll Solvemate das ändern?
Kunden haben fast immer repetitive Anfragen. Dabei gibt es im Durchschnitt 68 Standardanliegen. Gängige Beispiele sind: „Ich kann mich online nicht mehr anmelden“, „Wo ist meine Bestellung?“ oder „Ich möchte meine Kreditkarte sperren“. Für all solche Anliegen muss niemand ans Telefon gehen, das kann auch heute schon Software erledigen.

Nach seiner Karriere als Slalom-Kanute hat Erik Pfannmöller ein Jahr lang rund um das Thema Künstliche Intelligenz recherchiert. Neben Solvemate hat er die Unternehmen Teambon und mysportsbrands gegründet. Quelle: Presse

Wie?
Vor der Gründung von Solvemate habe ich ein Jahr lang recherchiert, welche Algorithmen welche Probleme lösen können. Bei Solvemate hat dem Virtual Agent kein Programmierer beigebracht: Wenn der Kunde dies fragt, schlage ihm das vor. Sondern Solvemate basiert vollständig auf einem Algorithmus – mathematische Formeln berechnen, was der nächste Schritt im Supportprozess ist. Diese technische Funktionsweise erkläre ich gerne mit dem Spiel „Wer bin ich?“. Ich denke an eine Person und Sie müssen diese erraten.

Und so verhält es sich mit dem Virtual Agent?
Richtig. Stellen Sie doch mal die erste Frage, um meine Person zu erraten.

Ist Ihre Person weiblich?
Eine gute erste Frage, weil der Lösungsraum direkt deutlich kleiner wird. Wenn ich nun sage, dass die Person männlich ist, was wäre die nächste Frage? 

Aus welchem Land kommt die Person?
Aus den USA.

Und wie alt ist die Person?
Über 50 Jahre. Jetzt sollten in Ihrem Kopf schon einige Lösungen ablaufen. Wenn Ihre nächste Frage nun auf den Beruf abzielen sollte und meine Person ein Politiker ist, dann gibt es bereits einige sehr populäre Lösungen. Daraufhin wäre die Frage „Hat die Person orangene Haare?“ sehr gut, da Donald Trump eben eine solche sehr populäre Lösung ist. So entscheidet auch der Algorithmus ganz dynamisch, welche Fragen er stellen will und geht populäre Probleme der Kunden durch. Wie Donald Trump oder Barack Obama und eben nicht irgendwelche Lokalpolitiker. So funktioniert das Machine Learning bei Solvemate.

Wie gut funktioniert das?
Über 87 Prozent der Kunden, die die erste Frage beantworten, erhalten eine Lösung.

Braucht es dann überhaupt noch Callcenter?
Auf jeden Fall. Aber dank Solvemate müssen Mitarbeiter nicht zum zwanzigsten Mal am Tag dieselbe Antwort geben. Durchschnittlich erkennt der Algorithmus nach zwölf Sekunden ein Problem. Menschen sollten hingegen Tätigkeiten mit Mehrwert übernehmen. Etwa Beratung oder komplexe Fragen, die nicht repetitiv sind. Diesen Kontakt wird es auch immer geben, da bin ich mir sicher.

Wie ging es bei Solvemate los?
Unser erster bezahlender Kunde war der 3D-Druckerhersteller Formlabs aus Berlin. Unser Dienst ist allerdings branchenunabhängig. Wir haben Kunden aus dem E-Commerce wie Flaconi oder aus dem Finanzsektor wie die Berliner Sparkasse oder Sumup. Mittlerweile nutzen bereits mehr als 100.000 Endkunden unsere virtuellen Agenten jeden Monat.

Bei digitalen Start-ups wie Sumup liegt die Nutzung neuer Software auf der Hand, aber kann Solvemate bei Kunden der alteingesessenen Berliner Sparkasse überhaupt ankommen?
Natürlich, wir versuchen zwar E-Mails oder Anrufe zu verhindern. Denn Kunden sollten sich meiner Meinung nach im Jahr 2019 auch selbst helfen können. Trotzdem sollte ein Kunde wie die Berliner Sparkasse nicht auf persönlichen Support verzichten und neben Solvemate die klassischen Kontaktmöglichkeiten weiterhin anbieten.

Wo stehen wir bei der Etablierung von Virtual Agents?
Ich vergleiche das gerne mit dem Onlinehandel: Vor 15 Jahren konnte sich niemand vorstellen, dass wir mal über das Smartphone Produkte des täglichen Bedarfs im Internet bestellen würden. Ähnlich könnte die Entwicklung beim Kundensupport ablaufen, und zwar in allen Altersschichten. Ich bin jetzt 30 Jahre alt und meine Eltern bestellen mittlerweile auch bei Amazon.

Die allgegenwärtige Etablierung des Onlinehandels hat allerdings auch eine Weile gedauert. Wann sollen Virtual Agents so richtig im Kundensupport ankommen?
Ich schätze, dass im Jahr 2023 bereits ein Viertel der weltweiten Anfragen von Virtual Agents abgewickelt werden. Allein in Europa gibt es Schätzungen zufolge jedes Jahr mehr als 30 Milliarden Supportanfragen. Das ist einfach ein unaufhaltbarer Trend, weil er so viel bequemer ist als zum Beispiel der Telefonsupport.

Mit immer besserer Technologie könnten sich Ihre Kunden auch einfach selbst einen Virtual Agent programmieren und brauchen Solvemate gar nicht mehr. Ist Ihr Geschäftsmodell überhaupt nachhaltig?
In einer idealen Welt gibt es erst gar keinen Kundensupport, denn die Produkte sind perfekt und vor allem fehlerlos. Allerdings wird es realistischerweise immer Verständnisfragen und menschliche sowie technische Fehler geben. Das Geschäftsmodell als solches rennt uns also nicht weg. Und die KI-basierten Assistenten müssen stets weiterentwickelt werden. Wenn wir damit schon heute anfangen, profitieren wir davon auch in der Zukunft.

Vor Ihrer Tätigkeit als Gründer waren Sie 2007 Weltmeister im Kanuslalom. Nun gibt es Solvemate seit 2015. Da darf die Frage erlaubt sein: Welche Ihrer Karrieren ist die erfolgreichere?
Das ist gemein. Als Unternehmer stehe ich noch ganz am Anfang, da kann ich erst in zehn Jahren etwas zu sagen. Die Karriere als Sportler war natürlich sehr erfolgreich. Aber Solvemate wird auch super laufen und nicht die letzte Firma sein, die ich gründe. Das werde ich wohl bis ins hohe Alter machen und als Unternehmer durch intelligente Software die Welt soweit wie möglich verbessern.

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