![](\"https://www.artefact.com/wp-content\/uploads/2020/05/homeserve@2x-1.png\" "\\"data-driven\\"")
<\/span><\/div><\/div><\/div>NACHRICHTEN \/ DATENBERATUNG<\/p>\n<\/div>
24. November 2020
\nIm Oktober dieses Jahres veranstaltete Artefact ein Webinar mit dem Hausversicherer HomeServe, um zu er\u00f6rtern, wie das Unternehmen mit Hilfe von Sprachanalysen sein Kundenerlebnis verbessern und die Unternehmensleistung steigern kann. In diesen Ausz\u00fcgen plaudert Mickael Loreau, Innovation and Products Director bei HomeServe, mit Artefact Data Consulting Director Matthieu Myszak und Hanan Ouazan, Director - Data Science VP, \u00fcber die Fortschritte, die sie bisher gemacht haben.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Wenn ein Boiler kaputt geht oder eine K\u00fcche \u00fcberschwemmt wird, k\u00f6nnen sich HomeServe-Kunden darauf verlassen, dass Hilfe nur einen Telefonanruf entfernt ist.\u00a0 <\/span>\u201cWir nennen das den \u2018Moment der Wahrheit\u2019\u201d, sagt Mickael Loreau, Direktor f\u00fcr Innovation und Produkte bei HomeServe, \u201cdenn hier zeigt sich wirklich der Wert des Heimhilfevertrags... Wir beruhigen sie, diagnostizieren das Problem und schicken einen H\u00e4ndler aus unseren eigenen Callcentern.\u201d<\/span><\/p>\n Als weltweit f\u00fchrender Anbieter von Hausratversicherungen mit 8 Millionen Kunden und einem Umsatz von \u00fcber einer Milliarde bearbeiten die Callcenter von HomeServe allein in Frankreich 170.00 Kundeninterventionen pro Jahr - das ist eine alle drei Minuten.\u00a0<\/span><\/p>\n Da diese Art von Datenverkehr jedes Callcenter \u00fcberfordern kann, fragte sich HomeServe: \u201cWie k\u00f6nnen wir mithilfe von Sprachanalysen und KI die Effizienz und den Kundenservice verbessern? Wie k\u00f6nnen wir unsere Kunden besser verstehen und ihr Telefonerlebnis verbessern?\u201d<\/span><\/p>\n \u201cAls HomeServe sich f\u00fcr Artefact als Partner entschied, wussten wir, dass sie bereits einen Chatbot entwickelt hatten und mit Google Assistant und Amazon Alexa arbeiteten, aber wir hatten viele Ideen, wie wir die Dinge weiter vorantreiben konnten\u201d, erkl\u00e4rt Hanan Ouazan, Director - Data Science VP, bei Artefact.<\/span><\/p>\n \u201cWir wussten, dass nur eine propriet\u00e4re L\u00f6sung all ihre Ziele erf\u00fcllen konnte. Nicht, weil wir komplexe technische L\u00f6sungen lieben, sondern weil eine L\u00f6sung auf das Unternehmen zugeschnitten sein und Technologie und F\u00e4higkeiten kombinieren muss, um effektiv zu sein.\u00a0<\/span><\/p>\n Aber wie konnten wir den gesch\u00e4ftlichen Nutzen eines propriet\u00e4ren Assets demonstrieren, das wir noch nicht bereit waren zu entwickeln? Die Beteiligten brauchten einen Konzeptnachweis...<\/span><\/p>\n \u201cWir mussten zeigen, dass die Sprachanalyse eine Technologie ist, die ausgereift genug ist, um einen gesch\u00e4ftlichen Mehrwert zu schaffen, und wir mussten das in wenigen Wochen schaffen\u201d, erkl\u00e4rt Mickael. \u201cDas bedeutet, dass wir zwar noch nicht bereit sind, die gesamte Architektur zu bauen, aber schon jetzt langfristige Kernkomponenten entwickeln, wie z. B. die Algorithmen, die wir bei der Industrialisierung der L\u00f6sung verwenden werden.<\/span><\/p>\n Da die Zeit knapp war, bildete Artefact eine multidisziplin\u00e4re Arbeitsgruppe, die sich jeden Tag traf, um vier Wochen lang zwei Anwendungsf\u00e4lle zu analysieren. Ziel war es, ein MVP zu entwickeln (d.h. ein Minimum Viable Product, das uns hilft, schnelles Benutzerfeedback zu erhalten, um das Produkt zu iterieren und zu verbessern). <\/span>und<\/span><\/i> die Liebe unserer Stakeholder zu gewinnen).<\/span><\/p>\nWas wir auf den Tisch gebracht haben<\/b><\/h4>\n
Was dies f\u00fcr HomeServe bedeutet<\/b><\/h4>\n