Eine Zeit lang waren Chatbots einer der größten neuen Trends im Bereich des Kund:innenservice. Doch während der "Hype" um die Technologie abflaut, wächst ihr Einfluss über einzelne Business Cases hinaus.
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Wenn wir über Chatbots reden, denken die meisten an ein Chat-Fenster und lineare Unterhaltung für Vertriebs- oder Service-Zwecke. Doch Chatbots sind und können noch viel mehr. Bereits jetzt spielen sie eine große Rolle in unserem Leben (ob bewusst oder unbewusst). Mit der steigenden Entwicklungsgeschwindigkeit von KI-Technologien können sie zukünftig die Art und Weise revolutionieren, in der wir Maschinen und Geräte handhaben, Informationen erhalten und Prozesse durchlaufen.
Ein "Chatbot" beschreibt Software, die für digitale Konversationen mit Technologie verwendet wird. Obwohl die meisten Menschen sofort an Chatfenster denken, kann ein Chatbot auch via Telefon oder als Teil einer anderen Software wie einem GPS- oder Mediensystem implementiert werden.
Im Allgemeinen ersetzt oder begleitet ein Chatbot menschliche Agent:innen oder bereichert ein Erlebnis, das normalerweise keine "geführten" Serviceoptionen beinhaltet.
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Chatbots zu gestalten. Einige sind mit sehr spezifischen Konversationsanweisungen programmiert, was bedeutet, dass die Benutzer:innen normalerweise bestimmte Schlüsselwörter sagen/schreiben muss, um die richtige Antwort zu erhalten. Diese Art von Chatbot wird in der Regel als "transaktional" bezeichnet, da sie eine ganz klare Aufgabe hat.
Anspruchsvollere Chatbots wie Siri oder Alexa lernen jedoch bei jeder Interaktion durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen dazu. Sie sind das, was wir als "Unterhaltungs-Chatbots" bezeichnen, da sie in der Lage sind, ein Gespräch mit den Benutzer:innen zu führen.
Es gibt Möglichkeiten, einfache Chatbots zu erstellen, indem man mit Entscheidungsbäumen und vordefinierten Antwort-Fragen-Dialogen arbeitet. Nicht jeder Chatbot muss eine selbstlernende Alexa sein, die mit jeder einzelnen Interaktion intelligenter wird.
Diese einfachen Chatbot-Versionen haben ihre Funktionen und Vorteile insbesondere als erster Einstiegspunkt, um häufig gestellte Fragen zu beantworten (z. B. zu Öffnungszeiten, Adressen, Kontaktinformationen, Verfügbarkeit). Als solche werden sie häufig auf Social-Media-Kanälen und Homepages eingesetzt und helfen dabei, die Arbeitsbelastung der Live-Agent:innen zu verringern, indem sie einfach zu lösende Probleme aus Anfragen herausfiltern, so dass die Service-Agent:innen mehr Zeit für komplexere Probleme haben.
Diese Chatbots sind auch perfekt geeignet, um Informationen zu sammeln, bevor Mitarbeitende aus Marketing, Sales und Service die Arbeit übernehmen, z. B. Name, Kund:innen-ID, Problem usw. Auf diese Weise werden die Daten gesammelt und die Live-Agent:innen können mit einer klaren Sicht auf das Problem in das Gespräch einsteigen, was wiederum das Gesamterlebnis optimiert.
KI-basierte Chatbots können heute komplexere Kund:innenerlebnisse und vieles mehr bieten. Sowohl Chat- als auch Sprachassistenten haben zunehmend unser tägliches Leben übernommen. Ob Sie Siri bitten, einen Termin zu vereinbaren, von Ihrem GPS-System erfahren, wie Sie den dichten Verkehr vermeiden können, oder sich durch einen intelligenten Banken-Chatbot eine neue Kreditkarte organisieren - Interaktionen mit Chatbots gehören mittlerweile für fast alle zum Alltag.
Mit der Weiterentwicklung des maschinellen Lernens und schnelleren Möglichkeiten der Datenanalyse haben Chatbots ihre Fähigkeiten und Anwendungsfälle rasant erweitert.
Unsere DIGITALL-Expert:innen unterstützen Sie gerne bei der Schaffung von KI-Grundlagen und der Entwicklung von Chatbots. Zusätzlich helfen wir Ihnen bei der Evaluierung von Lösungen zur Erstellung einfacher Chatbot-Workflows, zum Beispiel mit Microsoft Power Platform.
Einer der wichtigsten Treiber der Chatbot-Technologie liegt im Bereich NLP, kurz für Natural Language Processing. NLP beschreibt KI-Technologien, die das Verständnis und die Verarbeitung geschriebener und gesprochener Sprache abdecken. Das Feld ist riesig, denn es umfasst Dinge wie:
NLP ist eines der vielversprechendsten und zugleich komplexesten Gebiete der künstlichen Intelligenz im Allgemeinen, da es selbst für einen Menschen schwierig ist, eine Nachricht immer vollständig zu verstehen, zu verarbeiten und darauf zu reagieren.
Diese Komplexität muss berücksichtigt werden, wenn man intelligente Chatbots in das Nutzer:innen-/Kund:innenerlebnis einbinden will. Andernfalls werden die Ziele für die Chatbots potenziell zu hoch angesetzt, um sie realistisch erfüllen zu können.
Unabhängig davon, wie intelligent der Bot ist, sind präzise Anwendungsfälle mit klaren Zielen immer noch der beste Weg für Chatbot-Projekte. Eine "eierlegende Wollmilchsau" wie beispielsweise Alexa ist insbesondere als Pilot, aber auch insgesamt nur realistisch für Unternehmen, die sowohl die Datenmenge, die Expertise im Unternehmen, die Zeit zur Entwicklung und die Ressourcen zur Datenverarbeitung haben.
Und selbst scheinbar allwissende intelligente Assistenten wie Alexa haben klare Grundfunktionen:
Als solche arbeiten diese Assistenten hauptsächlich mit
Wenn Sie Chatbots intern oder extern entwickeln und/oder implementieren möchten, sollten Sie sicherstellen, dass Sie geeignete Anwendungsfälle definieren, die eine klare Funktion und ein klares Ziel haben (z. B. eine erste Informationsstelle für Homepage-Besucher oder das Sammeln von Kontaktdaten für Marketing, Vertrieb oder Service).
Versuchen Sie, Bereiche Ihrer Kund:innen-/Benutzer:inneninteraktionen zu identifizieren, die leicht durch Chatbots optimiert werden können, indem sie beispielsweise Abkürzungen schaffen, Informationen geben oder einfache Arbeitsabläufe automatisieren.
Überlegen Sie, welchen Chatbot-Typen sie wollen und brauchen, ob Sie also mit einem Chatbot arbeiten können, der vordefinierte Entscheidungsbäume verwendet, oder ob Sie künstliche Intelligenz einsetzen wollen, damit der Chatbot lernen und sich anpassen kann.
Stellen Sie sicher, dass Sie die richtigen Ressourcen für Ihr Chatbot-Projekt bereitstellen. Verfügen Sie über genügend Fachwissen in Ihrem Unternehmen oder benötigen Sie externe Hilfe? Verfügen Sie über die Basis (z. B. Rechenleistung und Datenbank) für die KI-Technologie?
Definieren Sie Ziele und wichtige Leistungsindikatoren, die Sie messen können, um zu sehen, wie der Chatbot funktioniert und genutzt wird. Analysieren Sie die Ergebnisse regelmäßig, um zu sehen, wie die Nutzer:innen die neue Technologie annehmen und wie zufrieden sie mit den Diensten sind.
Optimieren und ändern Sie, wenn nötig. Einer der Gründe, warum intelligente Chatbots so komplex und sogar umstritten sind, ist die Tatsache, dass die Entwickler:innen möglicherweise einen bestimmten Verwendungszweck im Sinn haben, dem die tatsächlichen Nutzer:innen nicht unbedingt zustimmen.
Eines meiner Lieblingsbeispiele für Absicht und Ergebnis von intelligenten Assistenten ist der Chatbot Timmy der Fluggesellschaft Condor (Quelle: horizont.net). Ursprünglich wurde Timmy entwickelt, um Up- und Cross-Selling-Dienste anzubieten, indem den Nutzer:innen zusätzliche Angebote der Fluggesellschaft verkauft werden sollten. Die User:innen nutzten Timmy jedoch vor allem, um nach Fluginformationen zu fragen. Anstatt Timmy als Misserfolg zu betrachten, tat Condor das einzig Logische und passte den Chatbot an die Bedürfnisse der Kund:innen an.
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