Intelligente Kontaktgrunderkennung
Qualitätsanalyse und Anbietervergleich 2021
Intelligente Kontaktgrunderkennung
Welcher Anbieter erkennt was?
Alle Kontaktgründe erkannt
Einen Kontaktgrund erkannt
Keinen Kontaktgrund erkannt
Kontaktgrund falsch erkannt
Qualitätsanalyse und anbietervergleich 2021
Künstliche Intelligenz für den Kundenservice
Besser als Big Tech
Wir haben dazu die KI führender Anbieter auf Basis identischer Trainingsdaten getestet. Die Ausgangsfrage: Welche Künstliche Intelligenz erkennt die häufigsten Anliegen von Kunden im Contact Center am besten?
Beim korrekten Erkennen von Kundenanliegen liefert die Künstliche Intelligenz von parlamind dabei präzisere Ergebniss als die KI, auf der die Lösungen führender Anbieter basieren!
KI Made in Germany
Was macht uns besser?
Multi Intent Recognition
Erkennung mehrerer Anliegen pro Textnachricht
Feingranulares Verstehen
Präzise Bestimmung der korrekten Kontaktgründe
Besserer Sprachsupport
Mehr Genauigkeit bei Anfragen in deutscher Sprache
Ergebnisse
parlamind vs Big Tech
Leistungen im Vergleich
Die KI von parlamind versteht 88 % aller Kundenanliegen korrekt, die von IBM Watson dagegen nur 84 %. Google Dialogflow und Rasa teilen sich mit 82 % den dritten Platz.
Auch beim F1-Score liegt parlamind mit einem Wert von 0,92 im Test dabei deutlich vor der Performance der Konkurrenz. Google Dialogflow und Ras erreichten beide hier einen Wert von 0,87, wohingegen IBM Watson mit einem F1-Score von 0,78 das Schlusslicht im Vergleich bildete.
In der Praxis bedeutet das: Bei etwa 100.000 Kundenanfragen im Monat kann parlamind durchschnittlich ca. 5.000 mehr korrekt bearbeiten als der Wettbewerb. So gewinnen Kundenserviceteams wertvolle Zeit für Anfragen, wo Empathie und Überzeugungskraft gefordert sind, wie etwa in der Beratung und im Verkauf.
Alle Ergebnisse aus unserer Qualitätsanalyse und unserem Anbietervergleich 2021 finden Sie in unserem kostenlosen „KI-Report: Intelligente Kontaktgrunderkennung“!
Ergebnisse F1-Score
- parlamind: 0.92 92%
- Google Dialogflow: 0.87 87%
- Rasa: 0.87 87%
- IBM Watson: 0.78 78%
Ergebnisse Accuracy
%
parlamind
%
Rasa
%
Google Dialogflow
%
IBM Watson
| Getestete Kontaktgründe |
| Rücksendeschein zusenden |
| Bestellung stornieren |
| Wie lauten die Bankdaten? |
| Bestätigungsmail fehlt |
| Wann erfolgt meine Lieferung? |
| Rechnung zuschicken |
| Rücksendefrist verlängern |
| Rechnung fehlt |
| Paket nicht erhalten |
| Newsletter abbestellen/Keine Kontaktaufnahme |
Versuchsaufbau
So haben wir gestestet
Wir haben alle Systeme zum Erkennen der Top-10-Kontaktgründe im Kundenservice anhand eines identischen Sets von über 8000 Lernbeispielen in deutscher Sprache trainiert.
Mit Hilfe eines kleineren Datensatz an Testdaten wurden alle Systeme anschließend abgefragt und so die Leistung gemessen.
Neben dem F1-Score zur Evaluierung der Trefferquote wurde auch die Accuracy gemessen. Dieser Wert entspricht dem Anteil an korrekt erkannten Kontaktgründen und somit auch dem Anteil an automatisierbaren Antworten.
Für den Vergleich kam die von parlamind entwickelte Open-Source Software UnifyEval zum Einsatz. Sie ermöglicht es, verschiedene Machine-Learning-Technologien schnell miteinander zu vergleichen.
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Intelligente Kontaktgrunderkennung
Unsere Lösungen
parlamind versteht eingehende Kundenanfragen und ermittelt so das Anliegen, den konkreten Inhalt sowie die Stimmung des Kunden in einer Nachricht.
Auf dieser Basis kann die KI eingehende Anfragen vollautomatisch vorverarbeiten und beantworten und unterstützt Kundenserviceteams mit dynamischen Handlungsempfehlungen in Echtzeit. Dabei werden eine Vielzahl an Ein- und Ausgabekanäle wie gängige CRM-Systeme, E-Mails, Chatbots oder Voicebots unterstützt.
Sie haben Fragen zu unseren Lösungen? Entdecken Sie jetzt unsere Automatisierungslösungen für Ihren Erfolg auf dem Weg in die Digitale Transformation!
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