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Technisches Dialogsystem für den Kunden-Erstkontakt
Automatisierung ist das Stichwort in allen Bereichen der Industrie. Doch auch im Verkauf & Marketing hält dieser Begriff Einzug. Bestes Beispiel dafür sind „Chatbots“ – unser Begriff des Monats Juli.

Mit der Digitalisierung und den Sozialen Medien verlagern sich auch die Kommunikationskontakte in das Internet. Wo man früher noch minutenlang seine Geduld in der telefonischen Warteschleife beweisen musste, kann man heute den Kundensupport online abrufen – nicht in einem Forum, sondern per Chat. Diese Dialoge haben sich mittlerweile bewährt.

Über die digitalen Endgeräte fallen aber auch zeitliche Beschränkungen weg – jeder kann (oder muss) immer und überall erreichbar sein. Die digitale Transformation lässt uns ungeduldiger werden. Die Telefonsprechstunde ist auf bestimmte Zeiten begrenzt, den digitalen Dialog kann man jederzeit und überall eröffnen – sei es über die Firmenwebsite oder auf der Facebook-Seite mittels Kommentarfunktion. Warum also nicht einen Chatbot einsetzen, der die häufigsten Fragen – FAQs – automatisch, schnell und rund um die Uhr beantworten kann? Der Nutzer muss nicht selbst nach einer passenden Antwort suchen und der eigentliche Support kann sich auf komplexere Anfragen konzentrieren. Eine Win-Win-Situation, oder?

Definition und Funktionsweise
Hauptaufgabe des Chatbots sind die Analyse der eingegebenen Daten/Fragen und die Suche nach passenden Antworten. Ein Chatbot als textbasiertes Dialogsystem greift meist auf eine vorgefertigte Wissensdatenbank zurück. Der Wortteil „Bot“ (abgeleitet von Robot) steht hierbei aber nicht für künstliche Intelligenz in Form eines Roboters, sondern eher für eine Volltextsuchmaschine im Sinne einer Software. Chatbots greifen auf Datenbestände zurück, die auch verschiedene Antworten und Erkennungsmuster enthalten.

Zunächst wird die Frage in einzelne Teile aufgesplittet und nach programmierten Regeln analysiert. Dabei werden auch eventuelle Syntaxfehler (z.B. fehlerhafte Schreibweisen) erkannt und korrigiert. Im Anschluss daran wird über unterschiedliche Erkennungsmuster und Algorithmen die eigentliche Frage extrahiert. Diese verwendet der Chatbot dann für die Recherche in der Wissensdatenbank. Wurde eine passende Antwort gefunden, wird sie für die Ausgabe vorbereitet und bei Bedarf mit weiteren Elementen kombiniert, um die Relevanz zu steigern. Zuletzt folgt die grammatikalische Synthese und die Ausgabe. Diese Ausspielung erfolgt ohne direkten menschlichen Eingriff. Mit zunehmender Weiterentwicklung der Spracherkennung kann die Kommunikation mit Chatbots auch mit einem Mix aus Text und Sprache, oder nur über die Sprache, stattfinden.

Bei dieser Form können Chatbots aber nur auf im Vorfeld definierte Datensätze, Keywords, Satzfragmente, etc. zurückgreifen. Über maschinelles Lernen ist es aber mittlerweile möglich, selbstlernende Chatbots zu realisieren. Basis ist das kontinuierliche Training und die Analyse des Anwender-Feedbacks. Der Chatbot findet selbstständig Lücken in der Erkennung, kann unterschiedlichen Kontext verstehen und dann komplex darauf regieren und fehlende Fragen und Antworten erkennen. Dadurch kann er immer bessere und relevantere Antworten liefern und optimiert sich kontinuierlich selbst. Wichtig dabei: der Datenschutz. Denn der Chatbot kann letztendlich nur Nutzerdaten sammeln und auswerten, wenn auch das Einverständnis des Nutzers vorliegt.

Einsatzmöglichkeiten
Wie bereits erwähnt, bieten sich im Kundendienst, sowohl im B2C als auch im B2B, enorme Chancen für den Einsatz von Chatbots. Stand man dem System vor einigen Jahren noch eher skeptisch gegenüber, lassen sich die Vorteile und Akzeptanz durch Weiterentwicklungen mittlerweile nicht mehr von der Hand weisen.

Handelt es sich um einfache Anliegen, die normalerweise im FAQ-(Frequently Asked Questions) Bereich aufgeführt sind, kann ein Chatbot dies unkompliziert, schnell und eigenständig beantworten. Und das rund um die Uhr.

Aber auch als Verkaufsunterstützung kann ein Chatbot echten Mehrwert bieten. Verknüpft mit einer Product-Information-Management-Datenbank kann er zusätzlich auf umfangreiche Produktinformationen zurückgreifen. Der Kunde kann sich damit die manchmal umständliche Navigation auf einer Webseite und die Auswahl über Suchfilter ersparen und sich einfach per Spracheingabe das passende/bestimmte Produkt ausspielen lassen. Lernt der Chatbot dann noch die bevorzugten Produkteigenschaften für diesen Kunden dazu, werden die Ausgaben immer präziser und damit relevanter. Das macht gerade dann Sinn, wenn das Produktportfolio sehr breit und differenziert ist.

Im Erstkontakt macht der Einsatz von Chatbots also durchaus Sinn – gerade auch bei standardisierten Prozessen. Für die Zukunft sollte man die Entwicklung sicherlich verfolgen, weil sich durch die Kombination mit künstlicher Intelligenz durchaus weitere Chancen für die B2B-Branche ergeben werden.