Wie ich natürliche Sprachverarbeitung nutzte, um Kundenunterstützung zu automatisieren

Ein Unternehmen stand vor einer überwältigenden Anzahl an Kunden-Support-Anfragen, was zu langsamen Antwortzeiten und Kundenfrust führte. Um dieses Problem zu lösen, wurde ein NLP-basiertes Chatbot entwickelt, das Python, spaCy und NLTK nutzte. Das Chatbot verwendete die Erkennung von Absichten, um Kundenanfragen wie Passwort-Backsets zu kategorisieren. Die Sentiment-Analyse, die mit TextBlob durchgeführt wurde, priorisierte dringende oder negative Kunden-Nachrichten. Für häufig auftretende Probleme wurden vorbereitete Antworten bereitgestellt, während komplexe Anfragen an menschliche Agenten weitergeleitet wurden. Das Chatbot reduzierte die durchschnittlichen Antwortzeiten drastisch, indem es 70% der Anfragen sofort bearbeitete. Die Kundenzufriedenheit verbesserte sich aufgrund schnellerer Antworten und der Priorisierung frustrierter Kunden. Die Automatisierung führte zu signifikanten Kosteneinsparungen, indem menschliche Agenten freigestellt wurden. Ein erfolgreicher Einsatz hängt von einer klaren Definition des Problems, der Verwendung leicht verfügbarer NLP-Bibliotheken und der kontinuierlichen Verbesserung des Modells mit echten Daten ab. Das Projekt zeigt das transformative Potenzial von NLP im Kunden-Support.