200610p USU Entscheidungsbäume

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Selbstlernende Entscheidungsbäume machen Service-Wissen produktiv

Fragen und Antworten

Seit längerem werden Entscheidungs- oder Diagnosebäume in der Medizin, für die Generierung von Kundenprofilen oder die Beurteilung von Markteintrittsoptionen genutzt. Ursprünglich aus der KI (Künstlichen Intelligenz) kommend, wird die Thematik jedoch noch immer vorwiegend akademisch behandelt. Dabei liegen die Praxis-Vorteile, auf dem schnellsten Weg zu qualitätsgesicherten Lösungen auf bestimmte Fragestellungen zu kommen, auf der Hand. Bislang standen sehr hohe Pflege-Aufwände einem breiteren Einsatz derartiger Verfahren entgegen. Ein neues Verfahren optimiert nun erstmalig mit Hilfe selbstlernender Mechanismen die Abfolge der Fragen, um Lösungen schneller zu generieren. Wiederverwendbare Frage- und Antwortkombinationen reduzieren den Pflegeaufwand von Entscheidungsbäumen bis zu 90 Prozent. Dies ist insbesondere auch für den Service-Bereich interessant.

 

»

Schauen Sie sich doch bitte den Videorecorder an. Leuchtet die Standby-Lampe? Wenn nein: Überprüfen Sie bitte das Netzkabel. Wenn ja: Schalten Sie bitte den Fernseher ein und wechseln auf den Modus  »AV«. Schalten Sie jetzt den Videorecoder aus und ein. Was sehen Sie? Kein Flackern, der Bildschirm ändert sich nicht? Überprüfen Sie bitte die Kabelverbindung zwischen Fernseher und Videorecorder.«

Ein Dialog, wie in jeder in der ein oder anderen Form schon erlebt hat. Ob der Anschluss des Videorecorders nicht funktioniert, die Kommunikation zwischen PC und Internet nicht klappt oder der Drucker nicht arbeitet – es gilt, die Lösung des Problems durch einen Anruf beim technischen Kundendienst zu klären.

Der Service-Agent sieht sich meist hohen Anforderungen gegenüber. Ohne das Problem direkt vor Augen zu haben, ohne selbst entsprechende Diagnosen durchführen zu können, muss er die Fehlerursache möglichst exakt finden und abstellen – und das mit minimalem Zeiteinsatz. Dabei hat sich die Methode bewährt, durch gezielte Fragestellungen die Fehlerursache einzugrenzen und Abhilfemaßnahmen vorzuschlagen.

Derartige Diagnosestrukturen sind in Servicehandbüchern und Installationsleitfäden sehr beliebt, da sie eine eindeutige Aussagequalität sicherstellen. Die Nutzung dieser strukturierten Fragen wird von jedem Agenten und ServiceCenter-Betreiber gerne gesehen. Problematisch allerdings ist der sehr hohe Pflegeaufwand. Die hohen Betriebskosten stellen für viele Call Center ein Hemmnis dar, das sie von der Nutzung derartiger Entscheidungsbäume abhält.

Schwierige Praxis

Sie möchten für einen Videorecorder einen Entscheidungsbaum erstellen? Üblicherweise fragen Sie zunächst Experten nach der typischen Vorgehensweise bei der Lösung entsprechender Probleme. Welche Frage wird zu Beginn gestellt? Welche Lösungen sind vorhanden? Wie kann ein Fehler diagnostiziert werden? In welcher Reihenfolge sollten die Fragen gestellt werden? 

Ein langwieriger Prozess, um einen Entscheidungsbaum zu erstellen, der beispielsweise aus 30 Fragen und 50 Lösungen besteht.

Nach einigen Wochen der Anwendung soll ein neuer Video-Recorder integriert werden. Dies hat zur Folge, dass der gesamte Frage-Antwort-Katalog überarbeitet werden muss, da die bisherige Fragen-Reihenfolge nicht mehr eingehalten werden kann. An einer Stelle wird der Anrufer nun gefragt, welchen Recorder-Typ er besitzt. Nicht alle Lösungen aus dem Entscheidungsbaum werden für den neuen Typ gelten bzw. es können auch neue Lösungen hinzugefügt werden.

Am einfachsten ist es, den bisherigen Baum zu kopieren und an den neuen Video-Recorder Typ anzupassen. Die gleiche Prozedur führt man durch, sobald der erste DVD-Player in’s Programm aufgenommen wird. So wächst die Anzahl der Bäume, bis eine neue Lösung hinzukommt, die für alle Entscheidungsbäume gilt. Die Herausforderung: die neue Lösung in alle Entscheidungsbäume einzuarbeiten.

Neue Technologie minimiert Pflegeaufwände

Ein neues Entscheidungsbaumverfahren ermöglicht nun die automatische Strukturierung des Baumes über selbstlernende Mechanismen. Unvermeidbar ist, dass man sich um die typischen Fragen und Lösungen Gedanken machen muss. Aber mit dem Einsatz des neuen Verfahrens handelt es sich um ein einfaches Sammeln von Fragen und Antworten:

Wenn die Lampe nicht brennt, dann sollte man den Stromanschluss prüfen.

Wenn der AV-Kanal nicht auf den Video-Recorder reagiert, dann stimmt die Verbindung nicht.

Allerdings: Zuerst muss man fragen, ob es ein Problem der Aufnahme oder des Abspielens ist.

Diese Fragen und Antworten werden in einem Workshop gesammelt. Daneben müssen die Abhängigkeiten dargestellt werden:

Beispiel: Wenn ein Problem mit dem Aufnehmen, nicht aber mit dem Abspielen besteht, muss nicht nach dem Stromanschluss gefragt werden.

Diese Abhängigkeit wird in Tabellenform festgehalten.

 

Lösung

Problem beim Abspielen oder Aufnehmen?

Überprüfen Stromanschluss

Abspielen

Überprüfen Verbindungskabel zum Fernseher

Abspielen

Überprüfen des Anschlusses des Videorecorders an die Fernsehantennenbuchse?

Aufnehmen

 

Oder so:

Lösung

Leuchtet die Betriebslampe des Systems?

Überprüfen Stromanschluss

Nein

 

Lösung

Leuchtet die Betriebslampe des Systems?

Überprüfen Verbindungskabel zum Fernseher

Gibt es eine Reaktion auf dem Bildschirm, wenn der Videorecorder aus- und eingeschalten wird?

 

Aber wie sieht ein Entscheidungsbaum aus? Welche Frage wird als erste gestellt?

 

Entscheidungsbaum: Ein Beispiel

 

Der Algorithmus, mit dem das System arbeitet, folgt einem einfachen Muster. Die Maschine merkt sich für jede Lösung die damit verbundene Erfolgsquote. Bei der Abarbeitung der Fragen versucht das System den Gesprächsverlauf so zu steuern, dass als erstes die Frage gestellt wird, welche die detaillierteste Aussage über die wahrscheinlichsten Lösungen macht. Als zweites folgt dann die Frage, die nach Bewertung der ersten Antwort wiederum mit der höchsten Wahrscheinlichkeit rasch zur passenden Lösung findet.

Betrachtet man den obigen Baum näher, so sieht man, dass die Frage nach dem Leuchten der Betriebslampe am Ende gestellt wird. Ist das notwendig? Wäre es nicht besser, diese eventuell häufige Lösungsmöglichkeit früher abzufragen?

Diese Aufgabe wird von der Entscheidungsbaum-Technologie übernommen: Stellt sich heraus, dass die Frage nach dem Stromanschluss ein typischer Fehler ist, wird der Baum automatisch umgebaut und die Frage früher gestellt.

 

Entscheidungsbaum nach einigen Durchläufen

 

Damit wird die Erstellung von Entscheidungsbäumen wesentlich vereinfacht. Wenn zusätzlich ein DVD-Player in das Programm aufgenommen wird, gilt für dieses System die »Aufnahme«-Problematik nicht. Man könnte jedoch eine DVD falsch einlegen.

Also ist eine zusätzliche Frage zu formulieren, sowie es eine neue Lösung gibt, falls die CD verkehrt eingelegt wurde:

Lösung

DVD-Player oder Videorecorder

Überprüfen des Anschlusses des Videorecorders an die Fernsehantennenbuchse?

Videorecorder

Überprüfen Sie, ob die CD richtig eingelegt ist

DVD-Player

 

Damit ist der neue Entscheidungsbaum für den DVD-Player erstellt. Der Redakteur kann komfortabel weitere Fragen und Antworten hinzufügen, ohne jeden einzelnen Zweig des Baumes kontrollieren zu müssen. Die Pflege großer Bäume wird so minimiert.

Entscheidungsbäume für den Anwender

Die Entscheidungsbäume werden vom Anwender, z.B. Agents, nicht als komplexes »Gebilde« wahrgenommen. Das System stellt dem Anwender Fragen, deren Beantwortung immer näher zur Problemlösung führt. Die Gesamtübersicht des potenziell sehr komplexen Baumes erhält der Anwender nur auf Wunsch.

Fragen und Antworten können protokolliert werden. Ebenso ist es möglich, spezifische Eingaben abzufragen, beispielsweise technische Parameter oder Adressen. Diese Angaben werden ebenfalls in das Log aufgenommen.

Sofern ein Problem nicht in der ersten Bearbeitungsebene gelöst wird, können die durchgeführten Fragen und Antworten an das nächste Bearbeitungslevel weitergegeben und durch Erläuterungen bzw. Bilder ergänzt werden. Dabei kann der Kundendienst flexibel eine für ihn wichtige Frage herausgreifen und muss sich nicht an die Standardvorgehensweise halten. Auch im Kunden-SelfHelp-Bereich lassen sich Entscheidungsbäume sinnvoll einsetzen. Gerade in diesem Bereich sind die richtige Dialogführung und deren Antworten von wesentlicher Bedeutung. Ebenfalls die einfache Pflege der Bäume.

Servicequalität durch erstklassige Information

Das Arbeiten mit Entscheidungsbäumen gewährleistet eine hohe Wiederholbarkeit, Übertragbarkeit und Vollständigkeit von Services. Dieses Verfahren garantiert nicht, dass  – im Einzelfall –  nicht unnötige Fragen gestellt werden, die ein Mensch nicht stellen würde, weil er in Zusammenhängen denkt. Dennoch – in der Praxis stellt ein derartiges System eine sehr kurze Bearbeitungszeit der Anfragen sicher. Und der bislang limitierende Faktor des hohen Pflegeaufwandes lässt sich durch die selbstständige Lernfunktion des Systems um ca. 85 Prozent reduzieren.

Dr. Thomas Gerick

 

 


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