Insights aus unseren studentischen Projekten

Wie in jedem Semester gab es an unserem Lehrstuhl auch im vergangenen Sommersemester wieder so genannte Forschungs-, Praxis-, Venture(kurz FPV)-Projekte, bei denen Studierende des HSG Business Innovation Masters echte Cases von Unternehmen bearbeiten und lösen. Auch in diesem Semester wurden wieder viele kreative, interessante und lehrreiche Ideen und Lösungsansätze entwickelt. Zwei davon möchten wir Ihnen in diesem Artikel kurz vorstellen:

Chatbots im Kundenservice – Wo sie sich lohnen, wo sie (noch) scheitern?

Ermöglicht durch technologischen Fortschritt und immer breitere öffentliche Akzeptanz breiten sich Chatbots in vielen Bereichen immer weiter aus – so auch im Kundendienst. Bots versprechen vor allem Kosteneinsparungen, aber auch einen Kundennutzen durch ständige Verfügbarkeit und eine hohe Antwortgeschwindigkeit. Insbesondere für kleine und mittelständische Unternehmen ist es oft nicht einfach, zu evaluieren ab wann und für welche Aufgaben sich der Einsatz eines Chatbot im Kundenservice lohnt. Im Rahmen des FPV-Projekts mit einem schweizerischen Online-Händler setzte sich ein Studierenden-Team deshalb damit auseinander, anhand welcher Kriterien sich die Entscheidung für oder gegen den Einsatz eines Chatbot sinnvollerweise fällen lässt und wie – im Falle einer positiven Entscheidung – das Vorgehen zur Implementierung aussehen sollte. Basierend auf einer Analyse von mehreren tausend Kundenanfragen per Email und qualitativen Interviews mit Kundendienstmitarbeitenden des Praxis-Partners, erarbeitete das Team ein Set an Entscheidungskriterien sowie ein Framework zur Klassifizierung von Kundenanfragen, welches Unternehmen bei der Entscheidungsfindung für oder gegen einen Chatbot unterstützt und nachfolgend abgebildet ist:

Das Framework klassifiziert Kundenanfragen nach ihrer Komplexität (x-Achse), ihrer durchschnittlichen Bearbeitungszeit (y-Achse), ihrer Häufigkeit (Grösse der Bubbles) und dem Stresslevel des Kunden (Farben). Dabei gilt, dass sich insbesondere Kundenanfragen, die häufig auftreten, eine geringe Komplexität und ein geringes Stresslevel aufweisen, und die schnell bearbeitet werden können für die Behandlung durch einen Chatbot anbieten.

Als Kernergebnis lässt sich daher festhalten, dass der Einsatz von Chatbots sinnvoll ist bei…

  • spezifischen Anfragen mit standardisierten Lösungen
  • hohem Volumen an repetitiven Anfragen
  • geringer Komplexität und Interdependenzen zu Systemen / Abteilungen
  • geringem Stresslevel des Kunden

 

Modernes Banking – Wie sieht eine zeitgemässe Multichannel-Plattform für Banken aus?

Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung wird die Daseinsberechtigung von klassischen Retail-Banken in Frage gestellt. Neue Technologien senken einerseits die Markteintrittsbarrieren von industriefremden Wettbewerbern und verändern andererseits die Wertvorstellungen und Anforderungen der Konsumenten. Eine API-basierte Omnichannel-Banking-Plattform kann eine Lösung sein, als Retail-Bank weiterhin kompetitiv zu sein. Das Ziel dieses FPV-Projektes mit einer Schweizer Kantonalbank war es daher zu untersuchen, wie eine solche Omnichannel-Banking-Plattform der Zukunft aus Sicht junger Endkunden konzipiert sein sollte. Mittels Fokusgruppen wurde eine ganzheitliche, qualitative Analyse der Pain-Points, Anforderungen und Wünsche der Zielgruppe erarbeitet. Weitergehend konnten mit Experten aus der Praxis der Status Quo und zukünftige Trends reflektiert werden. Aus den gewonnenen Erkenntnissen wurden Handlungsempfehlungen zur Ausgestaltung einer solchen Omnichannel-Banking-Plattform für den Projektpartner entwickelt.

Ein zentrales Ergebnis ist die Klassifikation verschiedener Features für eine Multichannel-Plattform mit Hilfe des Kano-Modells.

Während die erste Abbildung zeigt, welche Features heute als Mindestanforderungen und welche als „Begeisterungsanforderungen“ wahrgenommen werden, wagt das Team mit der zweiten Abbildung einen Blick in die Zukunft und zeigt auf, wie sich die Einteilung aus ihrer Sicht bis zum Jahr 2025 verschieben wird. Dabei fällt auf, dass viele der Features, mit denen man heute noch herausstechen und Kunden begeistern kann, schon im Jahr 2025 zum Standard, und damit zu den Normalanforderungen gehören werden.


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