Helfer gegen die E-Mail-Flut

Die Nachrichten werden hierfür von zuvor definierten Postfächern abgeholt, im ERMS aufbereitet und bearbeitet und danach wieder an einen Mail-Server zum Versand zurückgereicht.

Solche Software läuft vor allem im Contact Center oder im Helpdesk, wo Agenten ausschliesslich mit der Kommunikation nach aussen beschäftigt sind. E-Mails sollen sich so weit wie möglich ohne Einbezug der Fachabteilungen fallabschliessend beantworten lassen. Der Düsseldorfer IT-Dienstleisterin Tedeg hat sich in der Studie «E-Mail Response Management Systeme - Einsatzbereiche, Funktionen und Optimierungs-ansätze im webbasierten Kundenservice» einige Produkte auf ihre Funktionen hin angeschaut und grundsätzliche Empfehlungen daraus abgeleitet. Diesen zufolge umfasst ein voll ausgebautes ERMS Module, die die Kommunikation mit den einzelnen Mail-Servern steuern, E-Mails abrufen und senden. Andere Standardbausteine analysieren und kategorisieren Inhalte, automatisieren Systemfunktionen, helfen bei der Benutzerverwaltung und der Einrichtung von Workflows oder erzeugen Berichte.
Alle Module laufen als Dienste auf einem Server, wobei alle Daten und E-Mails in -einer Datenbank liegen.

Um ein ERMS universell einsetzen zu können, ist ein Web-Client, eine gängige Datenbank sowie eine Standard-Berichtskomponente nötig. Ebenso sind Textanalyse- und Kategorisierungsfunktionen ein Muss. Durch sie lässt sich das Thema einer E-Mail anhand verschiedener Methoden erkennen, die von einem einfachen Schlagwortvergleich bis hin zur Nutzung von KI-Modulen (Künstliche Intelligenz) reichen. Unterhalten Unternehmen mehrere Kanäle zum Kunden, dann empfiehlt sich gemäss den Experten der Aufbau und die Integration eines konsistenten wissensbasierenden Systems.

Im Weiteren sollte ein ERMS vollständig mandantenfähig sein und sich an wichtige Datenbanken anbinden lassen. Auch sollte es mit gängigen Systemen zur automatischen Anrufverteilung (Automatic Call Distribution, ACD) und Computer-Telefonie-Integration (CTI) sowie Frontoffice-Anwendungen über vorkonfigurierte Schnittstellen kommunizieren können. Damit lässt sich der Integrationsaufwand so klein wie möglich halten.

Einige Systemanbieter bevorzugen zur Texterkennung Methoden der Künstlichen Intelligenz, wobei hier wieder zwischen selbstlernenden und manuell konfigurierbaren Lösungen zu unterscheiden ist. Anbieter mit hoher Projekterfahrung bevorzugen hingegen in ihren Produkten eine Auswahl nach Schlagworten, die sich bei Bedarf durch ein «intelligentes» Zusatzmodul unterstützen lässt. Welcher Ansatz der bessere ist, hängt letztlich von den Kundenanforderungen ab. Unternehmen sollten sich zudem stets über Referenzen und die finanzielle Lage des Anbieters informieren.