Conversational AI: Revolution im Kundenservice 2024

Conversational AI verändert den Kundenservice grundlegend, indem sie automatisierte, menschenähnliche Interaktionen ermöglicht. Unternehmen können durch den Einsatz von Chatbots und virtuellen Assistenten Routineanfragen effizient bearbeiten, was zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und Kosteneinsparungen führt. Dieser Blogbeitrag beleuchtet die verschiedenen Aspekte, wie Conversational AI den Kundenservice revolutioniert.

Wichtige Erkenntnisse

• 24/7-Verfügbarkeit: Conversational AI ermöglicht kontinuierlichen Support, sodass Kunden jederzeit Hilfe erhalten können.
• Kosteneffizienz: Durch die Automatisierung von Routineaufgaben können Unternehmen Betriebskosten senken.
• Personalisierte Interaktionen: KI-Systeme analysieren Kundendaten, um maßgeschneiderte Antworten und Empfehlungen zu bieten.
• Skalierbarkeit: Conversational AI kann mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten, was besonders in Spitzenzeiten vorteilhaft ist.
• Datenanalyse: KI erfasst und analysiert Kundeninteraktionen, um wertvolle Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen.
• Verbesserte Kundenerfahrung: Durch schnelle und präzise Antworten steigt die Kundenzufriedenheit und -loyalität.

Was ist Conversational AI und wie funktioniert sie im Kundenservice?

Conversational AI bezeichnet den Einsatz von künstlicher Intelligenz, um menschenähnliche Dialoge zwischen Maschinen und Menschen zu ermöglichen. Im Kundenservice wird diese Technologie genutzt, um Anfragen effizient zu bearbeiten und die Kundenzufriedenheit zu steigern.

Kerntechnologien der Conversational AI

• Natural Language Processing (NLP): Ermöglicht das Verstehen und Interpretieren menschlicher Sprache, indem Texte analysiert und die Intentionen der Nutzer erkannt werden.
• Maschinelles Lernen (ML): Lässt Systeme aus vergangenen Interaktionen lernen und verbessert kontinuierlich die Qualität der Antworten.
• Automatische Spracherkennung (ASR): Wandelt gesprochene Sprache in Text um, was für sprachbasierte Interaktionen essenziell ist.
• Text-zu-Sprache (TTS): Konvertiert Text in natürliche Sprache, um verbale Antworten zu generieren.

Anwendung im Kundenservice

Durch die Integration von Conversational AI in den Kundenservice können Unternehmen:

• Routineanfragen automatisieren: Häufig gestellte Fragen werden von Chatbots oder Voicebots bearbeitet, wodurch Mitarbeiter entlastet werden.
• 24/7-Erreichbarkeit gewährleisten: Kunden erhalten jederzeit Unterstützung, unabhängig von Geschäftszeiten.
• Personalisierte Interaktionen bieten: Durch Zugriff auf Kundendaten können maßgeschneiderte Antworten und Empfehlungen gegeben werden.
• Wartezeiten reduzieren: Schnelle Bearbeitung von Anfragen führt zu höherer Kundenzufriedenheit.

Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von Conversational AI ist die DAK-Gesundheit, die durch die Implementierung von Chatbots die Interaktion auf ihrer Website erheblich verbessert hat. Dies führte zu einer Verdreifachung der Klicks und einer positiven Rückmeldung von 97,8 % der Kunden.

Durch den Einsatz von Conversational AI können Unternehmen ihren Kundenservice effizienter gestalten und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit erhöhen.

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Die Vorteile von Conversational AI für Unternehmen und Kunden

Conversational AI revolutioniert den Kundenservice, indem sie sowohl Unternehmen als auch Kunden zahlreiche Vorteile bietet. Durch den Einsatz von KI-gestützten Chatbots und virtuellen Assistenten können Unternehmen effizienter arbeiten und gleichzeitig die Kundenzufriedenheit steigern.

Vorteile für Unternehmen:

• Erhöhte betriebliche Effizienz: Automatisierung repetitiver Aufgaben ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf komplexere Anliegen zu konzentrieren, was die Produktivität steigert.

• Kosteneinsparungen: Durch den Einsatz von Conversational AI können Unternehmen Betriebskosten senken, indem sie weniger Personal für Routineanfragen benötigen.

• Skalierbarkeit: KI-gestützte Systeme können problemlos ein erhöhtes Anfragevolumen bewältigen, insbesondere während Spitzenzeiten, ohne dass zusätzliche Ressourcen erforderlich sind.

• Datenanalyse und Einblicke: Conversational AI sammelt und analysiert Kundendaten in Echtzeit, was Unternehmen hilft, Trends zu erkennen und ihre Dienstleistungen kontinuierlich zu verbessern.

Vorteile für Kunden:

• 24/7-Verfügbarkeit: Kunden erhalten jederzeit Unterstützung, unabhängig von Geschäftszeiten, was die Kundenzufriedenheit erhöht.

• Schnelle und präzise Antworten: KI-gestützte Systeme liefern umgehend genaue Informationen, wodurch Wartezeiten reduziert werden.

• Personalisierte Interaktionen: Durch die Analyse von Kundendaten können maßgeschneiderte Empfehlungen und Lösungen angeboten werden, die auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind.

• Barrierefreiheit: Conversational AI kann in mehreren Sprachen kommunizieren und ist somit für ein breites Publikum zugänglich.

Durch die Implementierung von Conversational AI profitieren Unternehmen von effizienteren Prozessen und Kosteneinsparungen, während Kunden von einem verbesserten, personalisierten Serviceerlebnis profitieren.

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Erfolgreiche Anwendungsbeispiele von Conversational AI im Kundenservice

Conversational AI hat den Kundenservice in verschiedenen Branchen revolutioniert, indem sie Prozesse automatisiert, die Effizienz steigert und die Kundenzufriedenheit erhöht. Im Folgenden werden einige erfolgreiche Anwendungsbeispiele vorgestellt:

Thüringer Energie AG (TEAG): Innerhalb von nur 14 Tagen implementierte TEAG einen KI-gestützten Chatbot als Soforthilfe während der COVID-19-Pandemie. Dieser Bot entlastete den Kundenservice erheblich und gewährleistete eine 24/7-Verfügbarkeit für Kundenanfragen.

Geberit: Der Sanitärtechnikhersteller Geberit nutzt einen KI-Chatbot, um wiederkehrende Kundenanfragen effizient zu beantworten. Mit über 24.000 Interaktionen pro Jahr konnte Geberit die manuell zu bearbeitenden Anfragen um 25 % reduzieren und eine KI-Genauigkeit von 81 % erreichen.

Helvetia Versicherung: Die schweizerische Versicherungsgesellschaft Helvetia ermöglicht es ihren Kunden, Schadensfälle mobil zu bearbeiten. Ein KI-gestützter Chatbot steht rund um die Uhr zur Verfügung, um Kundenanliegen zu bearbeiten und Reklamationen effizient abzuwickeln.

AXA: Die französische Versicherungsgesellschaft AXA setzt Chatbots im Kundenservice ein, die täglich zwischen 600 und 700 Anfragen bearbeiten. Ein Beispiel ist der Chatbot "Maxime", der in der Rechtsberatung eingesetzt wird und bereits etwa 5.000 Gespräche geführt hat.

Allianz: In Zusammenarbeit mit Inbenta Technologie Inc. hat die Allianz einen Chatbot für den Kundenservice entwickelt, der natürliche Sprachverarbeitung nutzt, um häufig gestellte Fragen zu bündeln und kontinuierlich an die Interessen der Kunden anzupassen.

Witt-Gruppe: Das Modeunternehmen hat einen Chatbot namens "Vera" eingeführt, der Kunden bei Fragen zu Bestellungen und Retouren unterstützt. Dies führte zu einer achtfachen Steigerung der Nutzung des Kommunikationskanals "Chat".

TUI Österreich: Der Reiseveranstalter TUI Österreich nutzt einen Chatbot, um die Erreichbarkeit zu verbessern und schnelle Antworten auf Kundenanfragen zu bieten. Durch kontinuierliches Training der Wissensdatenbank konnte der Bot zuverlässige Informationen bereitstellen.

PSD Bank Nürnberg: Die Bank setzt auf einen KI-Chatbot, der rund um die Uhr Kunden bei ihren Bankgeschäften unterstützt. Der Bot übernimmt 85-90 % der Kundenanfragen und trägt zur Conversion-Rate der Bank bei.

Lufthansa: Die Fluggesellschaft hat Chatbots wie "Elisa", "Nelly" und "Maria" eingeführt, die Passagieren bei Problemen mit Flugausfällen oder verpassten Anschlussflügen helfen. Diese Bots sind rund um die Uhr erreichbar und reduzieren den Zeitaufwand für die Beantwortung allgemeiner Anfragen erheblich.

Sephora: Die Kosmetikkette nutzt Chatbots auf Plattformen wie Kik, um Kunden bei der Produktauswahl zu unterstützen. Der Bot bietet Tutorials und Produktbewertungen und hilft so bei der Entscheidungsfindung.

Diese Beispiele verdeutlichen, wie Conversational AI den Kundenservice transformiert, indem sie Prozesse automatisiert, die Effizienz steigert und die Kundenzufriedenheit erhöht.

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Herausforderungen und Grenzen von Conversational AI im Kundenservice

Conversational AI hat den Kundenservice in vielerlei Hinsicht transformiert, indem sie schnelle und automatisierte Antworten auf Kundenanfragen ermöglicht. Dennoch gibt es spezifische Herausforderungen und Grenzen, die bei der Implementierung und Nutzung dieser Technologie berücksichtigt werden müssen.

Technologische Limitationen

• Verständnis komplexer Anfragen: Obwohl Conversational AI in der Lage ist, einfache Fragen effizient zu beantworten, stößt sie bei komplexen oder mehrdeutigen Anfragen an ihre Grenzen. Die Interpretation von Kontext oder emotionalen Nuancen kann problematisch sein, was zu ungenauen oder unpassenden Antworten führen kann.

• Spracherkennung: Die Erkennung von Akzenten, Dialekten und Hintergrundgeräuschen stellt weiterhin eine Herausforderung dar. Dies kann die Genauigkeit der Antworten beeinträchtigen und zu Missverständnissen führen.

Datenschutz und Sicherheit

• Umgang mit sensiblen Daten: Conversational AI-Systeme verarbeiten oft persönliche Kundendaten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sie den Datenschutzgesetzen entsprechen und robuste Sicherheitsmaßnahmen implementieren, um Datenmissbrauch oder -verlust zu verhindern.

Ethische Überlegungen

• Bias und Voreingenommenheit: KI-Systeme können unbeabsichtigte Voreingenommenheiten aufweisen, die aus den Trainingsdaten resultieren. Dies kann zu diskriminierenden oder unfairen Ergebnissen führen, insbesondere wenn die Daten historische Verzerrungen enthalten.

Integration in bestehende Systeme

• Technische Komplexität: Die nahtlose Integration von Conversational AI in bestehende Geschäftsprozesse erfordert umfangreiche technische Kenntnisse und sorgfältige Planung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Technologie mit ihrer aktuellen Infrastruktur kompatibel ist.

Kundenerwartungen und Akzeptanz

• Benutzerakzeptanz: Einige Kunden haben möglicherweise niedrige Erwartungen an Chatbots aufgrund früherer negativer Erfahrungen, während andere hohe Erwartungen haben, die nicht erfüllt werden. Unternehmen sollten klare Kommunikation über die Fähigkeiten und Grenzen der KI sicherstellen, um Enttäuschungen zu vermeiden.

Emotionale Intelligenz

• Mangel an Empathie: Conversational AI fehlt oft die Fähigkeit, emotionale Nuancen zu erkennen und angemessen darauf zu reagieren. In Situationen, die Einfühlungsvermögen erfordern, kann dies zu einer unbefriedigenden Kundenerfahrung führen.

Trotz dieser Herausforderungen bietet Conversational AI erhebliche Vorteile im Kundenservice. Durch kontinuierliche Weiterentwicklung und sorgfältige Implementierung können viele dieser Grenzen überwunden und die Kundenzufriedenheit gesteigert werden.

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** Erfahre, wie automatisiertes Kundenfeedback helfen kann, die Grenzen der Conversational AI im Kundenservice zu überwinden – hier weiterlesen. **

Zukunftsperspektiven: Wie wird Conversational AI den Kundenservice weiterentwickeln?

Conversational AI entwickelt sich stetig weiter und wird den Kundenservice in den kommenden Jahren maßgeblich transformieren. Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien wie Deep Learning und Reinforcement Learning werden Chatbots und virtuelle Assistenten zunehmend in der Lage sein, komplexere Anfragen zu bearbeiten und personalisierte, kontextbezogene Antworten zu liefern.

Ein zentraler Trend ist die Erweiterung der Einsatzgebiete von Conversational AI über den traditionellen Kundensupport hinaus. Unternehmen integrieren diese Technologie verstärkt in Bereiche wie Vertrieb, Marketing und interne Kommunikation, um Prozesse zu automatisieren und die Effizienz zu steigern.

Die zunehmende Verbreitung sprachbasierter Assistenten wie Amazon Alexa und Google Assistant fördert den Einsatz von Conversational AI im Kundenservice. Diese Systeme ermöglichen es Kunden, über natürliche Sprache mit Unternehmen zu interagieren, was die Benutzerfreundlichkeit erhöht und die Kundenbindung stärkt.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Personalisierung der Kundeninteraktionen. Durch die Analyse von Kundendaten können Conversational AI-Systeme maßgeschneiderte Empfehlungen und Lösungen anbieten, die auf die individuellen Bedürfnisse und Präferenzen der Kunden zugeschnitten sind. Dies führt zu einer verbesserten Kundenzufriedenheit und stärkt die Kundenbindung.

Zusammenfassend wird Conversational AI den Kundenservice durch fortschrittliche Technologien, erweiterte Einsatzmöglichkeiten, sprachbasierte Interaktionen und personalisierte Kundenansprache nachhaltig weiterentwickeln. Unternehmen, die diese Trends frühzeitig erkennen und implementieren, können ihre Servicequalität steigern und sich einen Wettbewerbsvorteil sichern.

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FAQ – Häufig gestellte Fragen

Wie verbessert Conversational AI die Kundenzufriedenheit?

Conversational AI verbessert die Kundenzufriedenheit durch mehrere Schlüsselfaktoren:

• Sofortige Unterstützung rund um die Uhr: Kunden erhalten jederzeit schnelle Antworten auf ihre Anfragen, was Wartezeiten eliminiert und den Service verbessert.

• Personalisierte Interaktionen: Durch die Analyse von Kundendaten können KI-gestützte Systeme maßgeschneiderte Empfehlungen und Lösungen bieten, die auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten sind.

• Effiziente Automatisierung: Wiederkehrende und einfache Anfragen werden automatisiert bearbeitet, sodass menschliche Mitarbeiter sich auf komplexere Anliegen konzentrieren können, was die Effizienz steigert.

• Konsistente Kommunikation: Conversational AI gewährleistet eine gleichbleibend hohe Qualität und Professionalität in der Kundenkommunikation, unabhängig von Tageszeit oder Mitarbeiterverfügbarkeit.

• Skalierbarkeit: Bei erhöhtem Anfrageaufkommen, beispielsweise während saisonaler Spitzen, ermöglicht Conversational AI eine flexible Anpassung des Kundenservices ohne zusätzliche Personalkosten.

Durch diese Vorteile trägt Conversational AI maßgeblich zur Steigerung der Kundenzufriedenheit bei.

Welche Unternehmen setzen bereits erfolgreich Conversational AI im Kundenservice ein?

Zahlreiche Unternehmen setzen erfolgreich Conversational AI im Kundenservice ein, um Effizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern. Hier sind einige Beispiele:

• Witt-Gruppe: Das Modeunternehmen implementierte die digitale Assistentin Vera, die Kunden bei Fragen zu Bestellungen und Retouren unterstützt.

• Hochschule Hamm-Lippstadt: Der Chatbot Charlie beantwortet häufige Fragen rund ums Studium und die Studienberatung.

• TUI Österreich: Ein Chatbot verbessert die Erreichbarkeit und bietet verlässlich schnelle Antworten auf Kundenanfragen.

• PSD Bank Nürnberg: Durch den Einsatz von Chatbots wurde die digitale Kundenkommunikation ausgebaut, einschließlich Website-Chat und WhatsApp-Support.

• HelloFresh: Der KI-basierte Chatbot "Freddy" unterstützt Abonnenten bei der Abo-Verwaltung und bei Lieferproblemen, was zu schnelleren Antwortzeiten und erhöhter Kundenzufriedenheit führt.

• Verizon: Durch den Einsatz generativer KI zur Vorhersage von Anrufgründen konnte das Unternehmen die Kundenabwanderung reduzieren und die Servicequalität verbessern.

• Comcast: Das KI-Tool "Ask Me Anything" unterstützt Servicemitarbeiter in Echtzeit, was die Produktivität steigert und die Gesprächsdauer verkürzt.

• Definity Insurance: Der Einsatz generativer KI im Kundenservice führte zu kürzeren Gesprächsdauern und verbesserten Kundenerfahrungen.

• Helvetia: Die schweizerische Versicherungsgesellschaft ermöglicht es Kunden, Schadensfälle mobil zu bearbeiten, unterstützt durch einen rund um die Uhr verfügbaren Chatbot.

• AXA: Chatbots übernehmen Beratungsfunktionen zu Gesundheitsthemen und beantworten täglich zahlreiche Anfragen.

• Allianz: In Zusammenarbeit mit Inbenta Technologie Inc. wurde ein Bot für den Kundenservice entwickelt, der häufig gestellte Fragen bündelt und die Bearbeitungszeit verkürzt.

• Lufthansa Group: Die Chatbots Elisa, Nelly und Maria unterstützen Passagiere bei Problemen wie Flugausfällen oder verpassten Anschlussflügen und bieten rund um die Uhr Hilfe.

• GEICO: Die virtuelle Assistentin Gabby fungiert als persönliche Versicherungsberaterin und hilft Kunden bei verschiedenen Anliegen.

• Sephora: Ein Chatbot auf Plattformen wie Facebook Messenger stellt Kunden Fragen und bietet basierend auf den Antworten passende Produkt- und Service-Empfehlungen.

• Thüringer Energie AG (TEAG): Implementierte innerhalb von 14 Tagen einen KI-Chatbot als COVID-19-Soforthilfe, um den Kundenservice zu entlasten und eine 24/7-Verfügbarkeit zu garantieren.

• Geberit: Beantwortet wiederkehrende Kundenanfragen mittels KI-Chatbot und automatisiert diese fallabschließend.

• Capital One: Der AI-Assistent "Eno" versorgt Kunden in Echtzeit mit Kontoinformationen und -einblicken, was zu einer verbesserten Kundenerfahrung führt.

• KLM Royal Dutch Airlines: Der AI-Chatbot "BB" beantwortet Kundenanfragen auf Social-Media-Plattformen und hat zu einem Anstieg der Kundeninteraktionen geführt.

• Deutsche Telekom: Setzt Conversational AI ein, um den Kundensupport zu verbessern und die Kundenzufriedenheit zu erhöhen, mit einem Multi-Channel-Ansatz, der Chatbots und virtuelle Assistenten umfasst.

• Alibaba-Gruppe: Integriert Conversational AI in verschiedene Geschäftsbereiche, einschließlich virtueller Einkaufsassistenten und KI-gestütztem Kundenservice, um die Effizienz zu steigern und die Kundenzufriedenheit zu verbessern.

Diese Beispiele verdeutlichen, wie vielfältig Conversational AI im Kundenservice eingesetzt wird, um Prozesse zu optimieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung von Conversational AI?

Die Implementierung von Conversational AI bringt mehrere Herausforderungen mit sich:

• Technologische Limitationen: Schwierigkeiten bei der Spracherkennung, insbesondere bei Akzenten, Dialekten und Hintergrundgeräuschen, sowie beim Verständnis des Kontexts über längere Dialoge hinweg.

• Datenschutz und Sicherheit: Die Verarbeitung sensibler Kundendaten erfordert strenge Datenschutzmaßnahmen und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben.

• Ethische Bedenken: Vermeidung von Voreingenommenheit und unangemessener Sprache in KI-gestützten Systemen ist essenziell.

• Integration in bestehende Systeme: Die nahtlose Einbindung von Conversational AI in vorhandene IT-Infrastrukturen kann komplex und ressourcenintensiv sein.

• Benutzerakzeptanz: Die Akzeptanz der Nutzer hängt von der Qualität der Interaktion und dem wahrgenommenen Mehrwert ab.

• Kosten und Ressourcen: Hohe Implementierungskosten sowie der Bedarf an spezialisierten Fachkräften und kontinuierlicher Wartung können eine Herausforderung darstellen.

• Sprachliche Komplexität: Die natürliche Sprache ist vielschichtig, was die Entwicklung effektiver Conversational AI-Systeme erschwert.

• Qualitätskontrolle: Die Sicherstellung der Qualität und Konsistenz der Antworten von Chatbots ist eine weitere Herausforderung.

Die Berücksichtigung dieser Faktoren ist entscheidend für eine erfolgreiche Implementierung von Conversational AI.

Kann Conversational AI menschliche Kundenservice-Mitarbeiter vollständig ersetzen?

Obwohl Conversational AI erhebliche Fortschritte gemacht hat und in der Lage ist, viele Routineaufgaben im Kundenservice zu automatisieren, kann sie menschliche Mitarbeiter nicht vollständig ersetzen. KI-gestützte Systeme sind besonders effektiv bei der Bearbeitung wiederkehrender und einfacher Anfragen, was zu einer Entlastung der Mitarbeiter und einer Steigerung der Effizienz führt.

Allerdings stoßen diese Systeme bei komplexen, emotionalen oder individuell zugeschnittenen Anliegen an ihre Grenzen. Menschliche Interaktion bleibt in solchen Fällen unverzichtbar, da sie Empathie, kreatives Denken und ein tiefes Verständnis für den Kunden erfordert.

Einige Unternehmen haben zwar einen Großteil ihrer Kundenservice-Mitarbeiter durch KI ersetzt, doch die allgemeine Tendenz geht dahin, KI als unterstützendes Werkzeug einzusetzen, das menschliche Mitarbeiter entlastet und ihnen ermöglicht, sich auf anspruchsvollere Aufgaben zu konzentrieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Conversational AI den Kundenservice erheblich verbessern und effizienter gestalten kann, aber die vollständige Ersetzung menschlicher Mitarbeiter derzeit nicht realistisch ist.

Wie sicher sind die Daten bei der Nutzung von Conversational AI im Kundenservice?

Die Sicherheit von Daten bei der Nutzung von Conversational AI im Kundenservice hängt maßgeblich von der Implementierung robuster Datenschutz- und Sicherheitsmaßnahmen ab. Da diese Systeme häufig sensible Kundendaten verarbeiten, ist es entscheidend, geeignete Schutzmechanismen zu etablieren.

Wichtige Sicherheitsmaßnahmen umfassen:

• Datenverschlüsselung: Sowohl bei der Speicherung als auch während der Übertragung sollten Daten mit starken Verschlüsselungsalgorithmen geschützt werden, um unbefugten Zugriff zu verhindern.

• Zugriffskontrollen: Durch die Implementierung strenger Zugriffskontrollen, wie Multi-Faktor-Authentifizierung und rollenbasierter Zugriff, wird sichergestellt, dass nur autorisiertes Personal auf sensible Daten zugreifen kann.

• Einhaltung von Datenschutzvorschriften: Die Konformität mit gesetzlichen Vorgaben wie der DSGVO ist essenziell, um den Schutz personenbezogener Daten zu gewährleisten.

• Anonymisierungstechniken: Die Anwendung von Anonymisierungsmethoden kann dazu beitragen, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen, indem personenbezogene Daten unkenntlich gemacht werden.

Trotz dieser Maßnahmen bestehen weiterhin Risiken, insbesondere wenn KI-Modelle mit großen Datenmengen trainiert werden, die personenbezogene Informationen enthalten können. Unternehmen müssen daher kontinuierlich ihre Sicherheitsstrategien überprüfen und anpassen, um den Schutz der Kundendaten zu gewährleisten.