Autodesk nutzt AWS, um Benutzer-Communities zu entwickeln, die Community-Beteiligung zu erhöhen und Antworten für Community-Mitglieder schneller zu erhalten

Der Softwareanbieter Autodesk hostet seit dem Jahr 2000 ein Community-Forum namens Autodesk Forums für seine Kunden. Viele Kunden nutzten es als Ressource, aber nur wenige unternahmen den nächsten Schritt und engagierten sich in der Community. Tatsächlich waren die am stärksten engagierten Benutzer des Forums diejenigen, die sich am besten mit den Angeboten von Autodesk auskannten. Das Unternehmen wollte die Reichweite des Forums vergrößern, indem es den Kunden die Möglichkeit gab, nicht nur das Fachwissen der Gemeinschaft zu nutzen, sondern auch ihr eigenes anzubieten.

Autodesk entschied sich für Lösungen von Amazon Web Services (AWS), um ein Machine-Learning-Modell für eine neue Iteration eines Forums namens Community Match zu erstellen und schnell bereitzustellen. Das Modell gleicht das Fachwissen der Forumsmitglieder mit den im Forum gestellten Fragen ab – die Idee ist, die Community-Mitglieder, die Experten auf einem bestimmten Gebiet sind, zu ermutigen, ihr Insiderwissen über Autodesk-Lösungen zu teilen. Und während die Kunden früher den Autodesk-Support nur zur Behebung von Problemen aufsuchten, nutzen sie jetzt das Wissen innerhalb der gemeinsamen Community, um die Autodesk-Software effektiver zu nutzen.

Autodesk stellt Software her, mit der Menschen „alles herstellen“ können. Die Lösungen des Unternehmens, die aufstrebende Technologien wie 3D-Druck, künstliche Intelligenz, generatives Design und Robotik beinhalten, sind für Designer und Entwickler in den Bereichen Architektur, Ingenieurwesen, Bauwesen, Medien und Unterhaltung sowie für die Fertigungsindustrie bestimmt. Das Unternehmen verfolgt die Strategie, AWS grundsätzlich für seine gesamte Entwicklungspraxis zu nutzen: 2017 verlagerte es seine Entwicklungspraxis für Datenwissenschaft und Machine Learning von On-Premises-Rechnern in AWS und erstellte kürzlich ein Modell für Machine-Learning-Fähigkeiten, um Kunden besser an Support-Mitarbeiter weiterzuleiten. „Ähnlich wie wir über kompetenzbasiertes Routing nachdenken, können wir damit beginnen, unsere Kunden als Teil des digitalen Erlebnisses und auf intelligente Weise zu bedienen, lange bevor ein Mensch damit zu tun hat“, so James Bradley, Director of Data Science bei Autodesk. „Wir können unsere Support-Funktionen näher an die Kunden heranführen und viel früher automatisch mit ihnen in Kontakt treten.“

Ursprünglich wollte Autodesk mit Community Match einen Raum schaffen, in dem Kunden mit internen Autodesk-Experten in Kontakt treten können. Später, als Autodesk sich auf die Förderung des gemeinsamen Fachwissens und der Gemeinschaft zwischen seinen Kunden konzentrierte, versuchte das Unternehmen, das Kundenengagement zu erhöhen, um mehr Kunden schnellere Antworten und ein optimiertes Benutzererlebnis zu bieten. „Es bestand die Möglichkeit, Mitglieder der Community, die über spezifische Fachkenntnisse verfügen, mit Mitgliedern der Community zusammenzubringen, die Fragen haben, die beantwortet werden müssen“, erklärt Bradley. Um die Beteiligung zu erhöhen, wurde zunächst die Strategie der E-Mail-Benachrichtigung verfolgt. Dies schien jedoch nur Kunden anzusprechen, die bereits sehr aktiv auf der Plattform waren – Personen, die Autodesk als „Expert Elites“ bezeichnete und deren Produktkenntnisse sie de facto zu Botschaftern von Autodesk machen. Autodesk wollte stattdessen die Benachrichtigungen nutzen, um eine neue Gruppe von Kunden anzusprechen, die zwar nachweislich am Forum teilgenommen und Interesse gezeigt hatten, aber nicht regelmäßig daran teilnahmen.

Um herauszufinden, wie Kunden auf E-Mail-Benachrichtigungen reagieren würden, um das Engagement im Forum zu fördern, wandte sich Autodesk direkt an die Quelle und befragte Kunden auf einer Autodesk-Konferenz mit über 10.000 Teilnehmern. Eine wichtige Erkenntnis war, dass die Mitarbeiter einiger Kunden tatsächlich die Foren durchforsten oder Fragen stellen, um Inhalte für den internen Austausch mit ihren Teams zusammenzustellen, aber nicht immer selbst ihr Fachwissen weitergeben. „Viele von ihnen haben das Gefühl, nicht so viel zu wissen wie ein Autodesk-Mitarbeiter oder eine Expert Elite, also warten sie darauf, dass jemand anderes auf eine eingehende Frage antwortet, auch wenn sie möglicherweise Fachexperten auf diesem Gebiet sind“, so Yizel Vizcarra, Datenwissenschaftler im Team für digitale Hilfe und Erfahrung. „Wir wollten das Community-Gefühl in den Foren fördern und die Leute ermutigen, zu antworten, wenn ihr Fachwissen anderen helfen kann.“

Autodesk verwendete eine AWS-Serverless-Architektur, um einen Prototyp des Wissensmodells in nur einer Woche zu erstellen. „Es hat Spaß gemacht, in so kurzer Zeit aus einer bloßen Idee etwas zu schaffen, indem wir die verschiedenen Serverless-Funktionen von AWS zusammengefügt haben“, so Bradley. Ein Webhook liefert Echtzeitdaten an AWS von dem Drittanbieter, bei dem Community Match gehostet wird. „Er bietet uns eine flexible Architektur, da wir diese Inhalte auf viele verschiedene Arten übertragen können. So können wir nicht nur die Mitarbeiter auf dem Laufenden halten, indem wir Dinge an Slack senden, sondern auch unsere verschiedenen Benutzergruppen ansprechen“, erklärt Vizcarra. Autodesk teilte die Forumsnutzer in Gruppen ein: stark engagierte, halb engagierte und Beobachter.

Anschließend erstellte und trainierte Autodesk ein Wissensmodell, das in Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), einem vollständig verwalteten Container-Orchestrierungsdienst, gehostet wurde, und verwendete eine Transfer-Learning-Technik, um Einbettungen von Kundenfragen aus den Foren zu erstellen. Anschließend wurde mit Amazon SageMaker ein approximatives Nachbarschaftsmodell erstellt – ein gängiges Klassifizierungsmodell, das auf der Annahme basiert, dass nahe beieinander liegende Elemente in einem Datensatz typischerweise ähnlich sind. Das Wissensmodell und das Modell der nächstgelegenen Nachbarn helfen bei der Analyse eingehender Benutzerfragen und ermitteln 10 andere Benutzer, die über das entsprechende Fachwissen verfügen oder in der Vergangenheit eine Frage zu einem ähnlichen Thema beantwortet haben. Die Modelle und eine Reihe von Geschäftsregeln werden mit AWS Lambda verpackt, was Autodesk die Ausführung von Code ohne Bereitstellung oder Verwaltung von Servern ermöglicht, und von AWS Step Functions sequenziert. Diese als Empfehlungen bezeichneten Benachrichtigungen werden mithilfe des Amazon Simple Email Service (Amazon SES) an bis zu 10 Benutzer pro eingehender Frage mit einem Link zur Teilnahme gesendet. Autodesk hat die gesamte Lösung entwickelt, ohne seine bestehende Software-Infrastruktur zu verändern. „Wir waren in der Lage, Machine Learning für die Echtzeitüberwachung einzuführen, ohne eine umfangreiche Integration in die Forensoftware vornehmen zu müssen“, so Alex O'Connor, leitender Datenwissenschaftler des Digital Help Data Science Teams. „Damit haben wir unsere Server entlastet.“ Ohne Streaming wäre es notwendig gewesen, sehr große Exportabfragen für die Foren auszuführen, was enorme Ressourcenkosten mit sich bringt und die Benutzerfreundlichkeit der Forenplattform beeinträchtigen könnte. Mit dem Echtzeit-Webhook-Ansatz lässt sich die Skalierung der Ressourcen leicht steuern.

Im Juli 2020 wurde eine neue Version von Community Match eingeführt, die sich an Kunden richtet, die nicht regelmäßig teilnehmen. In den ersten sechs Wochen nach dem Start des Forums hat Autodesk 8.473 Empfehlungen über Amazon SES und Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) verschickt. Dabei handelt es sich um einen Publish-Subscribe-Messaging-Service (Pub/Sub), der zur Erstellung von Themen oder logischen Gruppen zu verschiedenen Produkttypen verwendet wird und Update-Benachrichtigungen liefert. Autodesk fand heraus, dass das Machine-Learning-Modell in 32 Prozent der Fälle eine qualitativ hochwertige Übereinstimmung herstellt, was Autodesk anhand der Öffnungsrate beurteilt. Die Klickrate der Benachrichtigungen lag bei 31 Prozent. Im Vergleich zu einer Antwortrate von 12 Prozent in der ersten Iteration von Community Match haben mindestens 16 Prozent der Personen, die in der neuen Version auf die Benachrichtigung geklickt haben – von denen die meisten zuvor keine besonders engagierten Nutzer waren – eine Antwort erhalten. „Eine Benachrichtigung, die ihr Fachwissen hervorhebt, ermutigt sie hoffentlich, sich voll auf ein Gespräch einzulassen“, so Bradley. „Und tatsächlich konnten wir feststellen, dass sie etwas mehr gepostet haben.“ Das Forum soll den Kunden – insbesondere denjenigen, die sich nicht an der Umfrage beteiligt haben – zeigen, wie sie mit ihrem Fachwissen anderen helfen können. Kunden haben bereits Antworten oder Umgehungslösungen angeboten, die sich von den fachkundigen Ratschlägen eines Autodesk-Mitarbeiters unterscheiden, aber nicht weniger hilfreich sind.

Autodesk kann das Forum auch nutzen, um sich besser mit seinen Kunden auszutauschen und ihnen zu helfen. „Wir können auf das Verhalten von Kunden in Echtzeit reagieren und dadurch positive Auswirkungen auf das Geschäft erzielen“, so Bradley. „Dies gibt uns die Gelegenheit, über unsere Geschäftsziele nachzudenken: Wir könnten auf diesem Echtzeit-Messaging-Framework aufbauen, um das Kundenverhalten zu steuern, das den Aufwand für die Kunden reduziert oder die Geschäftseffizienz erhöht.“ Das Forum hat Autodesk zum Beispiel die Flexibilität verschafft, schnell auf die Bedürfnisse der Kunden zu reagieren, wie es ein Kampagnenmanager oder eine E-Mail-Anwendung nicht könnte. Während der COVID-19-Pandemie wurden beispielsweise Teile der Forumsinfrastruktur zur Überwachung von Erwähnungen des Coronavirus umfunktioniert, um die geschäftlichen Anpassungen der Kunden zu erfassen und auf der Grundlage dieser Daten fundierte Antworten zu entwickeln. „Direkt am Puls des Geschehens zu sein, ist großartig, um in Echtzeit reagieren zu können“, erklärt O’Connor. „Vor allem in der Anfangszeit, als sich die Situation so schnell entwickelte, war es für uns wichtig zu verstehen, ob wir die Bedürfnisse unserer Kunden mit der gleichen Geschwindigkeit erfüllen.“

Ohne tiefgreifende Änderungen an seiner bestehenden Infrastruktur vornehmen zu müssen, nutzte Autodesk AWS-Services, um sein Community-Match-Forum neu aufzubauen, um das Kundenengagement zu fördern und Kunden die Möglichkeit zu geben, Fachwissen zu teilen, von dem andere profitieren können. Das auf Machine Learning basierende Forum ermöglicht es Autodesk nicht nur, seinen Kunden kreative Antworten zu liefern, sondern bietet dem Unternehmen auch wertvolle Kundeneinblicke und eine flexible Lösung, die sich schnell an die Bedürfnisse der Kunden anpassen kann. „Damit haben wir die Möglichkeit, das System anzupassen und sehr schnell aus den Ergebnissen zu lernen“, so Bradley. „Es geht darum, zu erfahren, wie wir helfen können, und unsere Reaktion darauf anzupassen.