Häufig evaluieren Unternehmen, welche sich für einen Voicebot interessieren, wie gering die Latenz von verschiedenen Anbietern ist. Die Annahme ist, dass eine geringe Latenz wichtig ist für eine menschenähnliche Konversation.
Die meisten moderneren Anbieter schwanken hier irgendwo zwischen 1-3 Sekunden, welches in der Praxis für den Endkunden akzeptabel ist. Alles über 3 Sekunden wirkt sich zugegebenermaßen negativ auf das Gespräch aus; es wird zu robotisch und der Kunde könnte genervt reagieren.
Unsere Erfahrung
Wir haben unseren Voicebot bereits seit mehreren Monaten im Einsatz bei Großkunden wie Hawesko. Hawesko hatte historisch gesehen konstant >100 Kundenservice Mitarbeiter am Telefon. Mit der Leaping AI Software werden bei einer Marke von Hawesko jetzt 100% aller eingehenden Calls per Voicebot beantwortet. Bei manchen Use Cases führt der Voicebot 80% aller Gespräche autonom ohne einen Handover an einen menschlichen Mitarbeiter.
Wir haben hier festgestellt, dass eine geringe Latenz an manchen Stellen zu Problemen führen kann. Ein Beispiel: Kunde muss eine lange Kundennummer sagen und macht nach der 4. Ziffer eine Atempause / Denkpause. Hier könnte eine geringe Latenz dazu führen, dass der Voicebot zu schnell unterbricht.
Zudem sprechen insbesondere ältere Menschen langsamer und reagieren genervt, wenn der Voicebot zu schnell unterbricht.
Top 3 Tipps für eine Optimierung der Latenz
- Passe die Latenz auf die Kundengruppe an. Bonus: passe die Latenz auf den spezifischen Kunden an, indem laufend analysiert wird wie schnell / langsam der Kunde spricht.
- An spezifischen Stellen der Konversation sollte der Voicebot so eingerichtet werden, dass eine Extra-Latenz hinzugefügt wird. Beispiel: der Kunde muss eine lange Kundennummer nennen.
- Führe kontinuierliches Monitoring ein. Ein systematisches und stichprobenartiges Monitoring der Gesprächsqualität, besonders direkt nach Go-live, kann Aufschlüsse geben, ob die Latenz eher höher oder geringer sein sollte.
Schlussfolgerung: eine geringe Latenz kann helfen die Konversation menschenähnlicher zu machen. Jedoch sollte man analysieren, wer die Kundengruppe ist, und wie eine differenziertere Optimierung der Latenz möglich ist.
