Plug 'n' Play Künstliche Intelligenz für den Kundenservice

ID 648
Ihre Ideen 
und Lösungen
von Christian Wolf 13.07.2017 17:18
Beschreibung:
parlamind ist ein künstlich intelligentes Team-Mitglied für den Kundenservice und bearbeitet die Routinefragen und -beschwerden wie Stornierungen, Adressänderungen oder Fragen zum Bestellstatus. Dabei kann parlamind nicht nur häufige Fragen (FAQ) beantworten, sondern auch Handlungen in Shop-, Warenwirtschafts oder sonstigen Systemen ausführen.

Damit löst parlamind gleich zwei Probleme im Kundenservice: Kosten werden gesenkt und die Skalierbarkeit der Service-Abteilung wird erhöht. So kann sich das menschliche Team voll auf die Kundenzufriedenheit fokussieren statt auf Kosten und Antwortgeschwindigkeit zu achten.

Das besondere an parlamind: Wir demokratisieren eine Technologie für kleine und mittlere Unternehmen, die bisher nur Großunternehmen zur Verfügung stand. Bei parlamind startet ein Unternehmen kostenlos, sieht am ersten Tag bereits anfassbare Resultate und kann dann nach und nach in sein "mind" investieren.
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Stefan Kukla
Lieber Herr Wolf,

vielen Dank für den interessanten Beitrag. Ich kann mir gut vorstellen, dass gerade bei KMU´s eine große Nachfrage bestehen könnte.

Nur eine Frage: Wie aufwändig/ langwierig ist es, den Algorithmus anzutrainieren, dass er in der Lage ist, autonom Kundenanfragen abzuarbeiten?

Liebe Grüße
Stefan Kukla
Christian Wolf
Hallo Herr Kukla,

danke für den freundlichen Kommentar und die Frage.

Grade das Starten ist mit parlamind besonders einfach. Für Nutzer von Cloud-Ticketsystemen wie Zendesk, Freshdesk, OTRS und in Zukunft auch mehr geht der Signup und das Onboarding in weniger als 3 Minuten. Das Training des Modells ist dann abhängig von der Komplexität des Geschäftsmodells.

Bisher konnten wir für Onlinehändler bereits eine volle plug 'n' play Leistung erzielen, d.h. nahezu alle automatisierbaren Anliegen werden sofort richtig erkannt und der Nutzer kann gleich automatisieren.

Für KMU anderer Branchen war unser bisher längstes Training 8 Personentage. Dabei gab es auch sehr erfolgreiche Beispiele, wo Nutzer ihr Modell selbst trainiert haben.

Viele Grüße
Christian Wolf
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