Chatbots

Einsatz von Chatbots zur Automatisierung der Kundenkommunikation

Chatbots sind Dialogsysteme, mit denen man per Texteingabe oder Sprache kommunizieren kann. Sie werden oft mit Avataren kombiniert und ermöglichen es auf Websites oder Instant-Messaging-Systemen automatisiert Anfragen von (potentiellen) Kund*innen zu bearbeiten. Langfristig gesehen, kann so die Kundenkommunikation vollständig automatisiert werden.

Prototypen und Demonstratoren vorhanden

Branchenübergreifender Einsatz

KMU geeignet?

Zum aktuellen Stand

Bis ca. 2016 waren Chatbots vor allem den großen Firmen vorbehalten, inzwischen findet man sie aber auch in kleinen und mittleren Unternehmen wieder.

Die Herausforderung, der sich Chatbots im Moment stellen ist die Nutzerakzeptanz. Vielen Kund*innen ist es nach wie vor lieber von einem echten Menschen beraten zu werden. Mit zunehmender Verbreitung und Zuverlässigkeit der Technologie befindet sich dies jedoch im Wandel. Anfang 2017 konnte sich laut einer Umfrage des Bitkom (Bundesverband Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien e. V.) bereits jeder vierte Deutsche vorstellen Chatbots zu nutzen.

Technologie und Einsatz

Technologiebeschreibung

Mögliche Einsatzszenarios

Chatbots übernehmen Service-Leistungen verschiedener Bereiche im Unternehmen. Zum einen im direkten Kontakt mit den Kund*innen, also im Vertrieb oder E-Commerce (smarte & persönliche Suchfunktion, Assistenzdienste wie Beratung zur Verkaufsförderung, Sofort-Service zur Beantwortung von Fragen, personalisierte Kundenbetreuung).

Ein weiteres Anwendungsfeld ist die Personalbeschaffung: beim Kontakt mit Bewerber*innen erleichtern Chatbots die Kommunikation und entlasten die Mitarbeiter*innen. Neben den Kommunikationsaufgaben, ist die Anwendung von Chatbots auch für Organisationsaufgaben, wie der Terminplanung oder andere Routineaufgaben üblich.

Schrittweise Einführung

Schritt 1: Wissen strukturiert erfassen

Analog zu anderen Self-Service Tools ist das strukturierte Erfassen und Kategorisieren des Wissens von großer Bedeutung. Dabei muss insbesondere folgende Unterscheidung getroffen werden:

– sollen die möglichen Fragen zum Abruf des Wissens direkt vom Chatbot beantwortet werden können?

– ist eine Präzisierung durch Nachfragen notwendig?

– ist ein direkter Kontakt zu einem:r menschlichen Berater:in unabdingbar?

Schritt 2: Wissen regelbasiert einarbeiten

Initiales Training des Chatbots

Grundlage für jeden Informationsbot stellt die Wissensdatenbank dar. In dieser werden die eigentlichen Informationen strukturiert gespeichert. Häufig geschieht dies noch in Form von einfachen Tabellen, welche zeilenweise Frage-Antwortpaare enthalten.

Dank künstlicher Intelligenz muss dies jedoch nicht unbedingt manuell erledigt werden, sondern kann auch auf Basis von vorhandenen Dateien oder gar bestehenden strukturierten Webseiten automatisiert erfolgen.

Schritt 3: Mechanismen zur Verfeinerung bei Detailanfragen

Kontinuierliches Training des Chatbots

Innerhalb der Wissensdatenbank ist die künstliche Intelligenz in der Lage, weitere Formulierungsvarianten auf Basis bereits gestellter Fragen zu erkennen. Der Sprachassistent betrachtet dabei stets, wie sehr sich die Fragen ähneln und berechnet für jede Nutzereingabe einen Übereinstimmungsgrad. Falls eine automatische Zuordnung, aufgrund eines zu niedriger Übereinstimmung nicht möglich ist, verschafft sich der Chatbot mit einer Rückfrage Klarheit.

Schritt 4: Selbstlernende Verbesserung der Antwortoptionen durch KI

Durch den Umgang mit Kund:innen werden der Wissensdatenbank neue Wortkombinationen hinzugefügt, dadurch erhöht sich die Präzision bei der Beantwortung der Fragen. Bei komplett neuen Fragestellungen kann zudem durch die Übergabe einzelner Fragen an Mitarbeiter*innen gezielt neues Wissen für den Chat-Bot generiert werden. Wichtig ist während des gesamten Lernprozesses, dass den Betreibern zur Unterbindung eines falschen Lernfortschritts stets die Möglichkeit zur Überwachung der neuen Inhalte geboten wird.

Chancen für KMU

Erleichterung der Kundenkommunikation

Effizientere Gestaltung von Service-Prozessen

Entlastung von Routineaufgaben

Kosteneinsparung

Kontakt

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Chatbots

Use of chatbots to automate customer communication

Chatbots are dialog systems with which you can communicate via text input or voice. They are often combined with avatars and enable websites or instant messaging systems to automatically process inquiries from (potential) customers. In the long term, customer communication can be fully automated.

Prototypen und Demonstratoren vorhanden

Branchenübergreifender Einsatz

KMU geeignet?

The current status

Until around 2016, chatbots were mainly reserved for large companies, but they can now also be found in small and medium-sized enterprises.

The challenge that chatbots are currently facing is user acceptance. Many customers still prefer to be advised by a real person. However, this is changing as the technology becomes more widespread and reliable. According to a survey conducted by Bitkom (German Association for Information Technology, Telecommunications and New Media) at the beginning of 2017, one in four Germans could already imagine using chatbots.

Technology and use

Technology description

Possible application scenarios

Chatbots provide services in various areas of the company. On the one hand, in direct contact with customers, i.e. in sales or e-commerce (smart & personal search function, assistance services such as sales promotion advice, instant service to answer questions, personalized customer care).

Another field of application is recruitment: chatbots facilitate communication with applicants and take the pressure off employees. In addition to communication tasks, the use of chatbots is also common for organizational tasks such as scheduling or other routine tasks.

Step-by-step introduction

Step 1: Capture knowledge in a structured way

Similar to other self-service tools, the structured recording and categorization of knowledge is of great importance. In particular, the following distinction must be made:

– Should it be possible for the chatbot to answer questions about knowledge retrieval directly?

– Is it necessary to clarify by asking questions?

– is direct contact with a human consultant indispensable?

Step 2: Incorporate knowledge based on rules

Initial training of the chatbot

The knowledge database forms the basis for every information bot. This is where the actual information is stored in a structured manner. This is often done in the form of simple tables that contain question-answer pairs line by line.

Thanks to artificial intelligence, however, this does not necessarily have to be done manually, but can also be automated on the basis of existing files or even existing structured websites.

Step 3: Mechanisms for refining detailed requests

Continuous training of the chatbot

Within the knowledge database, the artificial intelligence is able to recognize further formulation variants based on questions that have already been asked. The voice assistant always looks at how similar the questions are and calculates a degree of similarity for each user input. If an automatic assignment is not possible because the match is too low, the chatbot will ask for clarification.

Step 4: Self-learning improvement of answer options through AI

By dealing with customers, new word combinations are added to the knowledge database, which increases the precision with which questions are answered. In the case of completely new questions, new knowledge can also be generated for the chat bot by transferring individual questions to employees. During the entire learning process, it is important that the operators are always given the opportunity to monitor the new content in order to prevent incorrect learning progress.

Opportunities for SMEs

Facilitating customer communication

More efficient design of service processes

Relief from routine tasks

Cost savings

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