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2024
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Entwicklung einer auf generativer KI gestützten Kontaktcenter-Lösung für DoorDash mithilfe von Amazon Bedrock, Amazon Connect und Claude von Anthropic

Erfahren Sie, wie DoorDash mithilfe von Amazon Bedrock, Amazon Connect und Claude von Anthropic eine Self-Service-Kontaktcenter-Lösung mit generativer KI entwickelt hat.

50-fache Erhöhung

der Testkapazität

50 % Reduzierung

der Antwortlatenz

2,5 Sekunden oder weniger

Antwortlatenz mit Claude 3 Haiku von Anthropic

Mehrere 100 000 Aufrufe

pro Tag, bereitgestellt von einer generativen KI-Lösung

50 % Reduzierung

des Zeitbedarfs für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit Amazon Bedrock

Übersicht

DoorDash erhält über sein Kontakt-Center täglich Hunderttausende von Unterstützungsanfragen von Verbrauchern, Händlern und Dashern – unabhängigen Auftragnehmern, die über die Plattform liefern.

Um den Support zu optimieren, wollte DoorDash die Leistung von generativer künstlicher Intelligenz (KI) nutzen, um sein Self-Service-Angebot zu verbessern und das Erlebnis für die Benutzer zu steigern. Im Rahmen des Programms AWS-Innovationszentrum für generative KI (AWS Generative AI Innovation Center, GenAIIC), das Unternehmen mit AWS-Experten zusammenbringt, um generative KI-Lösungen zu implementieren, arbeitete DoorDash mit Amazon Web Services (AWS) zusammen, um eine vollständig sprachgesteuerte generative KI-Kontaktcenterlösung für den Self-Service zu entwickeln, die in nur 2 Monaten für den Live-Test bereit war.

DoorDash-Lieferfahrer auf dem Roller – Illustration

Gelegenheit | Aufbau einer Kontaktcenter-Lösung mit generativer KI zur Verbesserung des Benutzererlebnisses für Millionen von Dashern weltweit

DoorDash wurde 2013 mit dem Ziel gegründet, die lokale Wirtschaft zu fördern und zu stärken – den Erfolg lokaler Unternehmen zu unterstützen, die Verbraucher bequem mit dem Besten in ihrer Nachbarschaft zu verbinden und Dashern flexible Verdienstmöglichkeiten zu bieten. Bis Ende 2023 wuchs die Zahl der Benutzer auf mehr als 37 Millionen aktive Verbraucher, die DoorDash jeden Monat nutzen, und über 2 Millionen monatlich aktive Dasher.

Um die Bedürfnisse von Verbrauchern, Händlern und Dashern zu erfüllen, nutzt DoorDash Amazon Connect, ein KI-gestütztes Kontaktzentrum von AWS. Über Amazon Connect wickelt DoorDash ein kollektives Volumen von Hunderttausenden von Anrufen pro Tag ab, auch von Dashern, die Hilfe bei Routinethemen benötigen, die von der Fehlerbehebung in der App bis hin zu Anmeldungen und Zahlungsoptionen reichen.

Bei der Kontaktaufnahme mit dem Support werden die Benutzer durch ein interaktives Sprachdialogsystem (Interactive Voice Response, IVR) geführt, das von Amazon Connect und Amazon Lex unterstützt wird. Dadurch konnte DoorDash die Zahl der Weiterleitungen durch Kundendienstmitarbeiter um 49 Prozent reduzieren und die Zahl der Erstkontakte um 12 Prozent steigern. Das führte zu einem besseren Erlebnis für die DoorDash-Benutzer und zu Einsparungen bei den Betriebskosten in Höhe von 3 Millionen Dollar im Jahr.. Da die meisten Anrufe jedoch immer noch an echte Kundendienstmitarbeiter weitergeleitet werden, sah DoorDash eine Möglichkeit, sein Self-Service-Angebot weiter zu verbessern. „Wir wollten Dasher in die Lage versetzen, so schnell und effizient wie möglich Hilfe bei ihren häufigsten Fragen und Problemen zu erhalten, um ihnen Zeit und Mühe zu ersparen und ihr Vertrauen in die Self-Service-Funktionen von DoorDash zu stärken“, sagt Chaitanya Hari, Contact Center Product Lead bei DoorDash.

Die Kunden ziehen es im Allgemeinen vor, den Support aufzurufen, anstatt zu chatten, während sie unterwegs zu oder von einem Händler- oder Kundenstandort sind. Sie verlassen sich darauf, dass der Telefonsupport ihnen schnell und zuverlässig hilft. Daher ist die Reaktionszeit bei einer Self-Service-Lösung doppelt wichtig. DoorDash musste dafür sorgen, dass Dasher so wenig Zeit wie möglich am Telefon verbringen müssen, daher war eine niedrige Antwortlatenz ein Schlüsselfaktor für die Telefonlösung.

Um den Dasher-Support zu rationalisieren, wollte das Contact Center-Team von DoorDash generative KI für den Self-Service innerhalb von Amazon Connect einsetzen. Das Team suchte nach einer Lösung, die es schnell und skalierend einführen und gleichzeitig einen hohen Standard bei der Problemlösung und der Kundenzufriedenheit aufrechterhalten konnte. Das Team entschied sich für Amazon Bedrock, einen vollständig verwalteten Service, der über eine einzige API eine Auswahl an leistungsstarken Basismodellen führender KI-Unternehmen bietet und als Grundlage für seine Lösung dient.

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Mit AWS haben wir eine Lösung entwickelt, die Dashers einen zuverlässigen Zugriff auf die Informationen ermöglicht, die sie benötigen, wenn sie sie brauchen.“

Chaitanya Hari
Contact Center Product Lead, DoorDash

Lösung | Verbesserung des IVR-Erlebnisses von DoorDash durch generative KI Services

Das AWS GenAIIC hat in DoorDash investiert und mit dem Unternehmen zusammengearbeitet, um eine maßgeschneiderte generative KI-Lösung zu entwerfen, zu entwickeln und bereitzustellen, die den bestehenden Voice-KI-Assistenten des Unternehmens verbessert. Innerhalb von 8 Wochen iterierten die Teams von DoorDash und GenAIIC das Design und die Implementierung und entwickelten eine Referenzarchitektur, die für A/B-Tests in der Produktion geeignet war. Die auf Amazon Bedrock basierende Lösung reduzierte die Entwicklungszeit für generative KI-Anwendungen um 50 Prozent.

Für den Aufbau seiner Lösung entschied sich DoorDash für die Verwendung der Claude-Modelle von Anthropic in Amazon Bedrock. Mit Amazon Bedrock hatte DoorDash schnell Zugriff auf alle benötigten Modelle. Claude war für das Projekt von entscheidender Bedeutung, da es in der Lage ist, Halluzinationen und Promptinjektion-Ereignisse zu entschärfen und missbräuchliche Sprache zu erkennen. Mit der Veröffentlichung von Claude 3 Haiku erreichte DoorDash die Genauigkeit und Geschwindigkeit, die es für seine Sprachanwendung benötigte, und erreichte eine Antwortlatenz von 2,5 Sekunden oder weniger. DoorDash stellt keine persönlichen Daten zur Verfügung, auf die über diese generativen KI-Lösungen zugegriffen werden kann. Darüber hinaus ermöglicht Amazon Bedrock Datensicherheit durch Verschlüsselung und stellt sicher, dass Daten von DoorDash oder seinen Kunden nur in der DoorDash-Anwendung verwendet werden.

„Der Einsatz von KI-generierten Antworten für den Telefonsupport war mit einzigartigen Herausforderungen verbunden, die innovative Strategien zur Verbesserung der Reaktionszeiten und der Antwortqualität erforderten, um Dashern erstklassigen Support zu bieten. Amazon Bedrock erwies sich als perfekte Lösung für unsere Anforderungen, so dass wir uns auf die Verfeinerung der Lösung konzentrieren konnten“, sagt Vraj Shah, Lead Project Engineer bei DoorDash.  

Der Zugriff auf eine umfassende Wissensdatenbank war ein weiterer wichtiger Faktor für die Self-Service-Lösung. Je umfassender und vielfältiger die Wissensdatenbank ist, desto effektiver ist die Lösung. DoorDash fügte Daten aus seinem öffentlich zugänglichen Help Center hinzu, um Retrieval Augmented Generation (RAG) zu verwenden, eine Technik, die Daten aus Unternehmensquellen abruft und den Prompt anreichert, um den Dashern relevantere und genauere Antworten zu geben.

Für die Indizierung vorhandener Inhalte wurde Knowledge Bases for Amazon Bedrock verwendet, eine vollständig verwaltete Funktion, die Unternehmen bei der Implementierung des gesamten RAG-Workflows von der Datenerfassung bis zum Abruf und der Anreicherung von Prompts unterstützt, ohne dass benutzerdefinierte Integrationen zu Datenquellen erstellt und Datenflüsse verwaltet werden müssen. Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock hat die Backend-Arbeit für DoorDash übernommen.

Abbildung 1. RAG-Lösungsarchitektur für Kontaktzentren mit Konversationsanalysen

Abbildung 1. RAG-Lösungsarchitektur für Kontaktzentren mit Konversationsanalysen

Mit Hilfe von GenAIIC konnte DoorDash auch die Kapazität zum Testen seiner Lösung erhöhen. Zuvor musste das Team die Kundendienstmitarbeiter des Kontaktcenters von den Warteschlangen abziehen, um eine kleine Anzahl von manuellen Testfällen pro Stunde durchzuführen. Mit Hilfe von Amazon SageMaker, mit dem Entwickler Machine-Learning-Modelle erstellen, trainieren und bereitstellen können, hat DoorDash ein Test- und Evaluierungs-Framework entwickelt, das schnell Insights aus A/B-Tests gewinnen und wichtige Erfolgsmetriken in großem Umfang auswerten konnte. Mit diesem Framework kann DoorDash Tausende von automatisierten Tests pro Stunde durchführen - eine 50-fache Steigerung der Kapazität - und die Antworten semantisch anhand von Basisdaten auswerten.

Durch die automatische Bearbeitung gängiger Dasher-Anfragen hat DoorDash die Self-Service-Workflows verbessert und die Geschwindigkeit der Problemlösung erhöht, wodurch die Lieferzeiten verkürzt und die Produktivität und Zufriedenheit der Dasher gesteigert werden konnten. Durch die Bearbeitung von Routinefragen mit generativer KI konnten die echten Kundendienstmitarbeiter von DoorDash auch komplexere Probleme lösen, die von der Fehlerbehebung durch Menschen profitieren.

Abbildung 2. Automatisiertes Testen

Abbildung 2. Automatisiertes Testen

Ergebnis | Einführung der DoorDash-Lösung und Ausweitung auf neue Anwendungsfälle

Nach einem erfolgreichen Test der generativen KI-Lösung Anfang 2024 hat DoorDash inzwischen die Einführung der neuen Selbstbedienungsoptionen für alle Dasher abgeschlossen. Die Lösung bearbeitet derzeit täglich Hunderttausende von Dasher-Supportanfragen und hat zu einer erheblichen Verringerung des Anrufvolumens für Dasher-bezogene Supportanfragen geführt. Die Lösung hat auch die Anzahl der Eskalationen an echte Kundendienstmitarbeiter um Tausende pro Tag reduziert und die Anzahl der Aufgaben der Live-Agenten, die zur Lösung von Supportanfragen erforderlich sind, verringert.

Angesichts des frühen Erfolgs der Einführung arbeitet das Team derzeit daran, die Lösung mit weiteren Funktionen auszustatten, den Umfang der verfügbaren Wissensdatenbanken zu erweitern, aus denen die Lösung schöpfen kann, und den ereignisgesteuerten Logistik-Workflow-Service von DoorDash einzubinden, um nicht nur Fragen zu beantworten, sondern auch Maßnahmen im Namen des Benutzers zu ergreifen.

„Mit AWS und Anthropic's Claude haben wir eine Lösung entwickelt, die Dashern einen zuverlässigen und leicht verständlichen Zugang zu den Informationen bietet, die sie brauchen, wenn sie sie brauchen“, sagt Hari. „Das hat positive Auswirkungen auf unsere Benutzer und die Plattform als Ganzes, und wir freuen uns darauf, in Zukunft neue Anwendungsfälle zu erschließen.“

Über DoorDash

DoorDash ist eine lokale Handelsplattform, die es sich zur Aufgabe gemacht hat, Händlern zu helfen, in der Convenience Economy zu florieren, Verbrauchern Zugang zu mehr von ihren Gemeinschaften zu verschaffen und Arbeit zu leisten, die sie befähigt.

Chaitanya Hari

Chaitanya Hari

Voice/Contact Center Product Lead, DoorDash

In seiner Funktion leitet Chaitanya die strategische und technologische Weiterentwicklung der Sprachsysteme von DoorDash, die Anwendungen für den Vertrieb, den Support und mehr umfassen. Er ist bestrebt, die Grenzen der Contact Center-Technologie zum Nutzen von DoorDash immer weiter zu verschieben, indem er die neuesten Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz nutzt, um die betriebliche Effizienz zu steigern, die Gesamtwirtschaftlichkeit von DoorDash zu verbessern und letztendlich ein hervorragendes Kundenerlebnis zu schaffen.

Vraj Shah

Vraj Shah

Connect Developer, DoorDash

Vraj ist ein Entwickler im Voice-Team von DoorDash. Er verfügt über fundierte Kenntnisse in AWS-Technologien mit Schwerpunkt auf Amazon Connect und nutzt diese, um die Contact Center-Technologie für DoorDash voranzutreiben. Er hat Lösungen entworfen und implementiert, die den Schlüssel zur Steigerung der operativen Exzellenz, zur Erhöhung der Produktivität der Kundendienstmitarbeiter und zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit darstellen. Diese haben dazu beigetragen, den Kunden ein personalisiertes und nahtloses Erlebnis zu bieten, was zu größerer Zufriedenheit bei den Kunden und besseren Kosteneinsparungen für das Unternehmen führt.

Genutzte AWS-Services

Amazon Bedrock

Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Service, der eine Auswahl an leistungsstarken Basismodellen (Foundation Models, FMs) führender KI-Unternehmen und ein breites Spektrum an Funktionen bietet, die Sie für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen mit Sicherheit, Datenschutz und verantwortungsvoller KI benötigen.

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Amazon Lex ist ein vollständig verwalteter Service für künstliche Intelligenz (KI) mit fortschrittlichen natürlichen Sprachmodellen zum Entwickeln, Erstellen, Testen und Bereitstellen von Konversationsschnittstellen in Anwendungen.

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Service, der eine breite Palette von Tools vereint, um leistungsstarkes, kostengünstiges Machine Learning (ML) für jeden Anwendungsfall zu ermöglichen. 

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AWS-Innovationszentrum für generative KI

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