E-Mail-Klassifizierung „on the fly“

Autor – Bernd Klüber, Solution Sales Director, Information Management Central Cluster, Kodak Alaris Germany GmbH

E-Mails sind nach wie vor das beliebteste Kommunikationsmedium – mit steigender Tendenz. Dies zeigt auch eine Statistik von „The Radicati Group“: Sie geht davon aus, dass im Jahr 2015 täglich 205,6 Milliarden E-Mails weltweit versendet und empfangen werden, für das Jahr 2019 prognostiziert das Marktforschungsunternehmen 236,5 Milliarden. Die Mehrzahl der deutschen Unternehmen erwartet sogar eine Verdoppelung des E-Mail-Aufkommens in den nächsten zehn Jahren. Die Herausforderung für Unternehmen besteht dabei vor allem darin, dass es sich bei E-Mails um unstrukturierte Daten handelt. Teilweise werden mehrere Themen angesprochen und Anhänge erschweren zusätzlich die Bearbeitung. Durch den Siegeszug von Smartphones und Tablets bestimmt der Kunde darüber hinaus den Kommunikationskanal.

    Hier ein paar zusätzliche Fakten:

  • Seit 2006 ist das Volumen textbasierter Service-Anfragen um das 14-fache gewachsen. Sprachbasierte Anfragen nur um den Faktor 1,4.
  • Mehr als 50 Prozent der Verbraucher lehnen mittlerweile ein Telefonat mit einem Call Center ab.
  • Für 73 Prozent der deutschen Konsumenten ist die E-Mail das beliebteste Medium, um mit Unternehmen zu kommunizieren.
  • 80 Prozent der 15- bis 24-jährigen Deutschen haben in ihrem Leben noch nie einen Brief geschrieben, dennoch sprechen wir von einer Verschriftung der Kommunikation. Die bevorzugten Kanäle sind E-Mail, Twitter, Facebook und WhatsApp.
  • Die „Digital Natives“ gehören ab 2016 mit 20 Prozent zu den kaufkräftigsten und interessantesten Kundengruppen.

Die sogenannte „Verschriftung“ der Kommunikation und die Erwartung der Kunden auf eine sofortige Antwort stellt Unternehmen vor neue Herausforderungen. Daher muss auch jede E-Mail-Strategie zukünftig Teil einer Gesamtstrategie sein – und zwar einer Multikanal- oder Omnikanalstrategie. E-Mails sind dabei immer nur als ein Teil der Firmenkommunikation zu betrachten, niemals isoliert.

Automatisierte E-Mail-Verarbeitung – mit ERMS

Für die Verarbeitung von E-Mails lässt sich ein E-Mail Response Management System (ERMS) einsetzen. Damit lässt sich der Automatisierungsgrad der Kommunikation erheblich erhöhen. Ein ERMS-System besteht aus zwei Komponenten (siehe Bild 1):

Bild 1: Die zwei Komponenten von ERMS-Systemen
Bild 1: Die zwei Komponenten von ERMS-Systemen

In einer sogenannten Dunkelverarbeitung werden die eingehenden E-Mails mit semantischen Verfahren erkannt, inhaltlich identifiziert, also klassifiziert und anschießend in die entsprechenden Postkörbe der Mitarbeiter bzw. des Teams geroutet. Dieser Prozess erfolgt nahezu automatisiert, die Klassifizierung inklusive Extraktion wichtiger Metainformationen wie zum Beispiel Versicherungs- oder Kundennummer, Kfz-Kennzeichen, Name oder Vorname wird in den meisten Fällen über einen Abgleich mit einem CRM-System vorgenommen.

In einem zweiten Schritt erfolgt die Bearbeitung der eingehenden Anfragen in einem Bearbeitungsclient. Dieser ist browserbasiert, sodass viele Mitarbeiter und Teams an unterschiedlichen Orten darauf zugreifen können. Dort liegen die E-Mails bereits klassifiziert vor, sie werden priorisiert und nach den entsprechenden Service-Level-Kriterien angezeigt. Den Mitarbeitern stehen leistungsstarke Tools wie vordefinierte Antwortbausteine, Chat, Self-Service, Wissensdatenbanken u.v.m. zur Verfügung. Besonders wiederkehrende Routineanfragen wie Anmeldungen, Beschwerden, Tarifanfragen oder Rückläufer aus Marketingkampagnen lassen sich automatisiert per ERMS-System verarbeiten: Der Kunde erhält sofort eine gezielte Antwort, was weitere Rückfragen vermeidet.

Automatisierte E-Mail-Klassifizierung
Automatisierte E-Mail-Klassifizierung

Der zentrale Bearbeitungsclient eines E-Mail Response Management Systems ist das Cockpit (siehe Bild 2). Hier wird das „Cherry Picking“ System, also die zufällige Auswahl in ein Push-System umgewandelt, das auf Qualifikationen (Skills) der Mitarbeiter, Priorisierungen (SLA) der Anfragen und Verfügbarkeit der Mitarbeiter beruht. Mit diesem System ist der Multikanalgedanke direkt umgesetzt. Die Bearbeitungszeiten werden minimiert und Spitzenlasten einfacher bewältigt.

Semantik – der Schlüssel für unstrukturierte Daten

Regelbasierte Systeme eignen sich für strukturierte Daten, doch bei unstrukturierten Daten können sie nur in Kombination mit semantischen Verfahren eingesetzt werden. Texte, Wörter, Phrasen und Ausdrücke werden dabei in einen Zusammenhang gestellt. Dementsprechend werden bei der semantischen E-Mail-Klassifizierung die unstrukturierten Daten entsprechend einer vorgegebenen semantischen Struktur analysiert. In der Beispiel-E-Mail sind drei separate Themen enthalten, diese werden identifiziert und gemäß den Geschäftsprozessen des Unternehmens einem oder drei verschiedenen Kundenbetreuern zugeordnet (siehe Bild 3).

Allerdings muss die Analyse der Semantik „trainiert“ werden, d.h. das System muss vorab die notwendigen Informationen und Kriterien zur Klassifikation erhalten haben. Dazu gibt es zwei Methoden:

Bild 3: Semantische Analyse unstrukturierter Daten
Bild 3: Semantische Analyse unstrukturierter Daten

1. Man entnimmt Trainingsmengen aus den bestehenden Postkörben der Mitarbeiter und füttert damit das semantische System. Damit wird es angelernt. Anschließend wird das erworbene Wissen im semantischen Klassifikator eingesetzt und ersetzt damit die manuelle Zuordnung der E-Mails. Alle Fehler, die aufgrund von ungenauen Trainingsmengen, Bedienerfehlern oder neuen Klassen noch enthalten sind, werden nach und nach im laufenden Betrieb beseitigt. Das semantische System lernt und korrigiert permanent weiter, bis eine gewisse Sättigung erreicht ist. Es gibt sozusagen kontinuierliches Feedback. Kommen neue Klassen hinzu, so werden diese genauso trainiert.

2. Man trainiert das System live, das heißt, alle E-Mails werden anfänglich für einige Wochen manuell durch den Klassifikator geschleust und dieser sozusagen „on the fly“ auf die Klassen trainiert.

Nach Abschluss dieser Phase erfolgt die Klassifikation weitgehend automatisch.

Fazit

Für einen erstklassigen Kundenservice sollten die Daten eines Unternehmens über die einzelnen Kunden, unabhängig vom verwendeten Kommunikationskanal hinweg, synchronisiert, Arbeitsabläufe vereinfacht und Ressourcen effektiv verwaltet werden können. So ist beispielsweise Info Insight von Kodak Alaris eine einheitliche, lückenlose Plattform, die die Erfassung, Klassifizierung, Verarbeitung und Nutzung der im Rahmen der Kundeninteraktion anfallenden, relevanten Daten unabhängig von Format und Quelle ermöglicht.

Diese intelligente Plattform stellt den Schlüssel zu einer erfolgreichen Automatisierung von Geschäftsprozessen in zunehmend dynamischen Märkten dar. Sie ermöglicht die genauere, schnellere und wirtschaftlichere Ausführung von Routineaufgaben. Indem die Lösung in bestehenden Systeme eingebunden wird und folglich eingehende Informationen mit Daten aus CRM-Systemen abgleicht, ist sie außerdem eine ideale Ergänzung der bisherigen Technologieinvestitionen. In Kombination mit dem Sortiment an Scan- und Dokumentenerfassungsprodukten profitieren sowohl Kunden als auch Mitarbeiter von verkürzten Antwortzeiten.

www.kodakalaris.com/go/di

Bernd Klüber, Solution Sales Director, Information Management Central Cluster, Kodak Alaris Germany GmbH. Mit den Information Management-Lösungen von Kodak Alaris können Kunden Daten von digitalen oder papierbasierten Dokumenten erfassen und konsolidieren, automatisch wichtige Informationen aus dem Inhalt herausfiltern und die richtigen Informationen den richtigen Leuten zum richtigen Zeitpunkt bereitstellen.