Contact Center waren für Mitarbeiter nie ein Kinderspiel, aber während der Pandemie wurden sie zu viel raueren Arbeitsumgebungen. Laut einem Umfrageerreichen nur 10 % der Contact-Center-Agenten in weniger als zwei Monaten ihre Kenntnisse. Inzwischen ist das Volumen der schwierigen Anrufe bei Contact Centern nimmt zuwährend Umsatz Überreste mit einer himmelhohen Rate zwischen 30% und 45%.
Vor diesem Hintergrund gewinnen Automatisierungsprodukte das Interesse von Call-Center-Betreibern – und Investoren. Am anspruchsvolleren Ende des Spektrums verspricht die Call-Center-Automatisierung die Lösung von Kundendienstproblemen, um Agenten für komplexere Aufgaben zu entlasten. Replikant, einer der bekanntesten Anbieter im Bereich der Call-Center-Automatisierung, gab heute bekannt, dass es 78 Millionen US-Dollar an Finanzierungen der Serie B unter der Leitung von Stripes mit Beteiligung von Salesforce Ventures, Omega, IronGrey, Norwest und Atomic aufgebracht hat. Quellen sagen Tech, dass die Post-Money-Bewertung bei 550 Millionen Dollar liegt.
„[With the new capital,] Wir planen, die Investitionen in unser Kundenerfolgsteam zu erhöhen, um neue Kunden an Bord zu holen“, sagte Mitbegründer und CEO Gadi Shamia per E-Mail gegenüber Tech. „Wir planen außerdem, unser F&E-Team in diesem Jahr zu verdoppeln, um unsere Gespräche noch effizienter zu gestalten und neue automatisierte Kanäle einzuführen. Wir werden unsere Vertriebs- und Marketinginvestitionen erhöhen, um die erhebliche Nachfrage zu befriedigen, die wir sehen. Und schließlich werden wir in unsere Mitarbeiter investieren, indem wir zusätzliche Programme zur beruflichen Weiterentwicklung auflegen.“
Shamia war 2017 zusammen mit Andrew Abraham und Benjamin Gleitzman Mitbegründer von Replicant. Shami war zuvor GM of Product bei der Small Business Solutions Group von SAP, bevor er nach der Übernahme durch Adobe stellvertretender COO bei EchoSign wurde. Er half auch bei der Einführung von Magneto, einem Kalendersystem, und war fast vier Jahre lang CEO bei Talkdesk.
Vor Replicant war Abraham – der 2011 durch die Übernahme von Milo.com durch das Unternehmen zu eBay kam – als Software-Ingenieur bei Atomic und dem Smart-Device-Unternehmen Leeo tätig. Gleitzman war Senior Software Engineer bei Hunch und eBay, bevor er mehrere Startups mitbegründete, darunter eine „Virtual-Reality-Therapieplattform“ namens Mona.
„Durch [my] Bei der Arbeit erkannte ich, dass der beste Weg, die Effizienz der Agenten zu steigern und die Frustration von Kunden und Agenten zu reduzieren, darin besteht, viele allgemeine Aufgaben zu automatisieren und Agenten zu erlauben, sich auf komplexere und differenziertere Anrufe zu konzentrieren“, sagte Shamia. „Gleitzman war einer der KI-Pioniere von eBay und arbeitete mit Abraham und dem Atomic-Team zusammen, um eine Maschine zu bauen, die ein ganzes Telefongespräch mit einem Menschen führen konnte.“
Replicant zielt darauf ab, Anrufabläufe zu automatisieren, indem es in bestehende Systeme integriert wird, einschließlich Customer-Relationship-Management-Software, um Kunden zu erkennen, indem es auf ihre Bestellhistorie (falls zutreffend) und frühere Anrufe zurückgreift. Das Produkt kann Kundengespräche erfassen, transkribieren und durchsuchbar machen, und – wie einige konkurrierende Serviceautomatisierungssysteme – kann Replicant zusätzlich zur Sprache auch über SMS und das Internet mit Kunden in Kontakt treten.
Replicant stellt Agenten Anrufzusammenfassungen zur Verfügung und misst Trends wie allgemeine Kundenzufriedenheit, durchschnittliche Bearbeitungszeit, Erwähnungen von Wettbewerbern, fehlerhafte Produkte und Upselling-Möglichkeiten. Kunden können auf eine Bibliothek vorgefertigter Komponenten zurückgreifen, um Gesprächsabläufe mit einem visuellen Editor zu entwerfen. In den letzten Monaten hat Replicant Unterstützung für neue Sprachen und Konversationsfähigkeiten hinzugefügt, die Shamia „Powers“ nennt, wie das Halten in der Leitung, das Wiederholen von Informationen „im Dialog“ und das Abgleichen der Antwort eines Kunden mit einer Datenbank.
„Ein zentraler Wettbewerbsvorteil, den wir bei Replicant haben, sind die reichen und vielfältigen Daten, die wir aus der Bearbeitung von mehr als 30 Millionen Kundendienstanrufen in allen Branchen und Anwendungsfällen gesammelt haben. Unser [product has] hat alles in Angriff genommen, von der Hardware-Fehlerbehebung für Kleinunternehmer über die Weiterleitung von Essensbestellungen an Restaurantmitarbeiter, die Bearbeitung von Abonnementproblemen für ältere Anrufer bis hin zu Szenarien mit hoher Dringlichkeit, in denen Anrufer Pannenhilfe benötigen“, sagte Shamia. „[W]Die häufig frustrierenden Szenarien – denken Sie an jedes Mal, wenn Sie einem Mitarbeiter am Telefon Ihren Namen buchstabieren oder eine 15-stellige Versicherungsnummer vorlesen mussten – werden zu einer Aufgabe, die effizient erledigt werden kann Sekunden mit einem speziell angefertigten Modell.“
Auf die Frage, wie Replicant Kundendaten handhabt, speichert und aufbewahrt, sagte Shamia, dass das Unternehmen Unternehmenskunden die Möglichkeit bietet, ein Datenaufbewahrungsfenster zu wählen, das „für sie funktioniert“, normalerweise zwischen sechs Monaten und zwei Jahren. Für Anwendungsfälle, bei denen es um Zahlungen oder elektronisch geschützte Gesundheitsinformationen geht, bietet Replicant einen Dienst namens „Highly Confidential Turn“ an, der nach Angaben des Unternehmens sensible Daten im Gespräch aus der Datenbank und den Protokollen von Replicant unkenntlich macht.
Replicant befasst sich auch mit Stimmungsanalysen, einem umstrittenen Prozess, bei dem Algorithmen verwendet werden, um festzustellen, ob ein Audio- oder Transkriptionstext einen positiven, negativen oder neutralen Ton hat. Stimmungsanalysesysteme – sowohl akademisch als auch kommerziell — es wurde gezeigt, dass sie entlang der Rasse Voreingenommenheit zeigen, Alterkulturell, ethnisch und Geschlecht Linien. Einige Algorithmen assoziieren Schwarze Menschen mit negativeren Emotionen wie Wut, Angst und Traurigkeit. Andere diskriminieren gegen englische Nicht-Muttersprachler, die dazu neigen, Cognates – dh englische Wörter, die den Wörtern ihrer Muttersprache ähneln – häufiger zu verwenden als Muttersprachler.
Replicant behauptet, dass es Schritte unternimmt, um Voreingenommenheit in seinen Systemen, einschließlich seiner Stimmungsanalysesysteme, sowie der Daten, die zur Entwicklung dieser Algorithmen verwendet werden, zu mindern. Ohne unabhängige Audits oder Studien steht leider das Wort des Unternehmens gegen breit angelegte wissenschaftliche Erkenntnisse. Dieser Reporter hofft, dass Replicant in Zukunft mehr Transparenz sehen wird.
„Unsere Models werden daher auf eine Vielzahl von Akzenten, Emotionen und branchenspezifischem Jargon trainiert, damit wir etwas erreichen können [high] Inferenzgenauigkeit selbst bei den komplexesten Service-Anwendungsfällen“, sagte Shamia. „Wir sehen eine Erfolgsquote von 85 % (gemessen am erwarteten Geschäftsergebnis) über alle Kunden und Anwendungsfälle hinweg.“
Kundeninteraktionen automatisieren
Es gibt anekdotische Beweise dafür, dass Kundendienstorganisationen die Automatisierung annehmen. Ein 2020 lernen aus der Harris Poll, die vom KI-Anbieter Interactions in Auftrag gegeben wurde, schätzt, dass 46 % der Kundeninteraktionen automatisiert sind – ein Prozentsatz, von dem die Co-Autoren erwarten, dass er in den nächsten zwei bis drei Jahren auf 59 % steigen wird. Die für die Studie befragten Early Adopters nennen „weiche Vorteile“ wie kürzere Wartezeiten, schnellere Lösung von Kundenbeschwerden sowie technischen Support und Personalisierung.
Als Reaktion auf das wachsende Interesse der Industrie sind in den letzten Jahren unzählige Callcenter-Automatisierungsprodukte auf den Markt gekommen – sowohl von Startups wie Replicant als auch von etablierten Unternehmen wie Google, Amazon und Salesforce. Replicant konkurriert mit RedRoute, Skit und Voximplant sowie mit Ultimate.ai, einem Kundendiensttool, das darauf ausgelegt ist, einfache Serviceanfragen automatisch zu bearbeiten.
Expertenmarktforschung prognostiziert dass der globale KI-Markt für Callcenter von 967 Millionen US-Dollar im Jahr 2020 auf 3,54 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 wachsen wird.
„Während der letzten zwei Jahre stand der Kundenservice unter ständigem Druck, da „The Great Resignation“ zu einem anhaltenden Mangel an Agenten geführt hat. Und Änderungen im Verbraucherverhalten aufgrund [the pandemic] und Lieferkettenprobleme haben zu massiven Spitzen im Anrufvolumen geführt“, sagte Shamia. „Führungskräfte verstehen jetzt, dass das Problem nicht ignoriert oder ausgelagert werden kann, da Kunden nicht bereit sind, stundenlang in der Warteschleife zu warten.“
Aber schätzen oder mögen Kunden automatisierte Callcenter? Schließlich fehlt der Automatisierung eine menschliche Note – sie kann einen frustrierten Anrufer nicht unbedingt deeskalieren. Schlimmer noch, die Automatisierung kann Kunden davon abhalten, sich auf eine Weise mit einer Marke zu beschäftigen, die ihnen vertrauen könnte. Eine Umfrage von PointSource gefunden dass 80 % der Kunden bei der Lösung von Problemen lieber mit einem Menschen sprechen würden. Öl ins Feuer gießen, gaben 59 % der Verbraucher in einer kürzlich durchgeführten PwC an Umfrage hatten das Gefühl, dass Unternehmen den Bezug zur menschlichen Komponente des Kundenerlebnisses verloren haben.
Und was ist mit Call-Center-Mitarbeitern? Metriken könnten sein gegen sie gehalten, und einfache Kundenprobleme – auch wenn es fraglich ist, ob sie ihre Zeit nicht optimal nutzen – können zufriedenstellend gelöst werden. Dann gibt es die Befürchtung, dass die Automatisierung es eines Tages tun wird wegbringen ihre Berufe.
Shamia räumt ein, dass einige Formen der Automatisierung, wie schlecht gestaltete Conversational Bots, eher als Hindernis für Kunden und Agenten als als Lösung dienen können. Er behauptet jedoch, dass Replicant aus den Fehlern der Vergangenheit gelernt hat und es Unternehmen ermöglicht, Anrufabläufe zu automatisieren, während sich die Agenten auf schwierigere Probleme konzentrieren können.
„Die Pandemie hat einen Trend – die Automatisierung in Contact Centern – beschleunigt, der bereits begonnen hatte und viele der bestehenden Herausforderungen im Kundenservice verschärfte“, fügte Shamia hinzu. „Automatisierung ist jetzt Teil der
strategische Pläne von immer mehr Unternehmen – etwas, das sich auch nach der Pandemie nicht ändern wird.“
Zu diesem Zweck sagt Replicant mit 100 Mitarbeitern, dass es „Dutzende“ von Unternehmenskunden hat, die seine Tools verwendet haben, um über 8 Millionen Kunden zu bedienen. Die Vertragsgrößen der Kunden reichen von Hunderttausenden bis hin zu Millionen jährlich wiederkehrender Umsätze.
„Bei den meisten unserer Geschäfte treten wir gegen den Unglauben an, dass Technologie tatsächlich die Auflösungsraten erreichen kann, die unsere Kunden sehen. Wir sind jedoch auch Teil von Austauschzyklen für ältere Technologien“, fügte Shamia hinzu. „Wir sehen auch DIY-Lösungen … in einigen Deals oder Legacy-Playern wie Amelia von IPSoft.“
Bis heute hat Replicant 110 Millionen US-Dollar an Risikokapital aufgebracht. Das in San Francisco, Kalifornien, ansässige Unternehmen plant, seine Belegschaft bis Ende 2022 auf etwa 200 Mitarbeiter zu erweitern.