Process Mining und Bot-Kreation bei der EnBW
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Der zweite Tag führte die Studierende virtuell zur EnBW.
Tina Durst (Scrum Masterin Service Capabilities), Jana Zach (Process Owner) und Sina Huber (Data Analyst und Alumni des MMI) begrüßten die Studierenden zu einem ganztägigen Workshop. Der Bereich Service Capabilities beschäftigt sich mit den erforderlichen digitalen Fähigkeiten und der Prozess-Digitalisierung im Kundenservice der EnBW.
Corinna Wipfler, Bereichsleiterin Service Capabilities, stellte die Herausforderungen in ihrem Arbeitsbereich vor. Die 5,5 Millionen Kunden der EnBW sollen mit einem Top-Kundenservice begeistert werden. Über Connected Digitale Customer Journeys sollen über alle digitalen Touchpoints sämtliche Informationen über den Kunden aber auch für den Kunden zur Verfügung stehen und dem Kunden ein optimales digitales Serviceerlebnis vermitteln.
Im Team arbeiten operativ 1.000 interne und externe Servicekräfte an der Beantwortung von Kundenanfragen. Die 50-köpfige Mannschaft rund um Bereichsleiterin Corinna Wipfler arbeitet agil und verteilt sich auf insgesamt fünf Teams. Gemeinsam versorgen sie die Serviceteams mit digitalen Fähigkeiten und gestalten diese kontinuierlich weiter. So werden z.B. Chatbots für den Kundenservice eingeführt oder mit der Intent-Erkennung versucht, die Intention der anfragenden User zu erkennen und den Kunden in den richtigen Kanal zu routen. 70% der Kunden wählen noch das Telefon für Anfragen und die EnBW steuert unter anderem über die KPI First-Call-Resolution (FCR) und NPS die Entwicklung der Qualität im Servicebereich. Die dahinterliegenden Prozessketten wurden vorgestellt und das Zusammenspiel mit den vorliegenden Informationen über den Kunden und den verfügbaren Kapazitäten sehr plastisch präsentiert.
Alumna Sina Huber stellte ihren Arbeitsbereich bei der EnBW vor, das Team „BIEr - Besser Intent Erkennen“ im Bereich Service Capabilities. Hier arbeiten beispielsweise Data Engineers und Business Analysts daran, das Anliegen des Kunden besser zu verstehen indem z.B. automatisiert Inhalte von eMails analysiert werden, um sie automatisiert zu beantworten oder zumindest dem Kundenberater Textbausteine für die Beantwortung der Anfragen vorzuschlagen. Neben diesem Projekt geht es in einem weiteren Bereich um die Betreuung der Sprachdialogplattform für die telefonischen Anfragen, um die Intention des Kunden beim Anruf zu erkennen. 50 verschiedene Intents wurden inzwischen durch ein Supervised Machine Learning Modell durch den Einsatz von KI mit dem System Google Dialogflow trainiert. Dabei sind fehlende Kontextinformationen beim Anruf eine Herausforderung bei der Spracherkennung. Dennoch werden immerhin 95% der Anfragen korrekt automatisiert erkannt.
Jana Zach stellte mit dem „A-Team – Automation“ ein weiteres Team im Bereich Service Capabilties vor. Bei ihnen geht es um die Automatisierung von Standardprozessen wie Rechnungen, Zählerstände abfragen, automatisierte Adress-Recherchen bei Postrückläufern etc. Mögliche Optimierungsthemen werden innerhalb der vorliegenden Daten identifi-ziert. Über Entscheidungsbäume und Machine Learning in Azure werden diese Standard-Prozesse in eine RPA, ein Robotics Process Automation, überführt, um zum Beispiel die eingereichten Zählerstände zu plausibilieren. Dabei geht es in dem Entscheidungsbaum-Verfahren darum, true negative, false positiv und false negativ Meldungen zu erkennen. So werden aktuell bereits 5.000 Vorfälle täglich im Kontext der Meldung der Zählerstände automatisch bearbeitet und plausibiliert.
Beim Process Mining mit Celonis wurde von Julia Panther aus dem EnBW Bereich E2E Reporting zunächst das Thema Process Mining eingeführt. Beim Process Mining wird ein objektives, datengesteuertes Echtzeit-Bild davon ermittelt, wie Prozesse tatsächlich ablaufen. Relevante Daten werden aus den Events extrahiert, um den Prozessfluss zu erstellen und einen digitalen Footprint zu ermitteln. In einer Live-Demo wurde in Celonis die Process Analytics gezeigt. Häufige Prozessketten, wie sich z.B. User bei der Zählermeldung durch die Seite klicken, werden visualisiert und Prozessabweichungen vom häufigsten Prozess gezeigt - diese Abweichungen sind mögliche Bruchstellen im Prozess, die auf eine Optimierung hindeuten. So kann über diese Analyse zum Beispiel erkannt werden, an welcher Stelle User aus der Prozesskette „Zählerstand melden“ aussteigen oder Probleme haben.
Nach der Mittagspause sollte in dem Tool Automation Anywhere ein Bot programmiert werden, der für einen Kunden den passenden Stromtarif sucht. In 4 parallelen Arbeitsteams wurde die Prozesskette entwickelt und der Bot automatisiert.
Dank diesem sehr gut geplanten und abwechslungsreichen Workshop mit der EnBW konnten die Studierenden einen sehr guten Einblick in das Arbeitsfeld Prozess-Automatisierung in der Kundenkommunikation und im Marketing erhalten - ein weiteres spannendes Berufsfeld für die Zeit nach dem Studienabschluss.