Chatbots – Einsatz im Unternehmen (Analyse)

Richtig eingesetzt, steigern Chatbots den Absatz, senken die Kosten in Beratung und Kundenservice, und generieren wertvolle Informationen über Kundenbedürfnisse. Was aber sind Chatbots? Wie kompliziert ist die Technologie? Wo fängt man an? Mit dieser umfangreichen Analyse helfen wir Ihnen beim Einstieg in das Thema Chatbot.

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Kai Hebenstreit

Kai Hebenstreit ist Chefredakteur und Gründer des digitalen Magazins manymize magazin®. Kai ist Experte für digitale Geschäftsmodelle und Start-ups, digitale Produktstrategien und UX-Design und -Management. Er ist Diplom-Designer mit einem zusätzlichen Abschluss in Verhaltenspsychologie. Auf Agenturseite zählen zu seinen Kunden GetIt (heute KPS Digital), OgilvyOne und BBDO - auf Unternehmensseite unter anderem die METRO AG, Dr. Oetker, Unitymedia, Porsche und Volkswagen.

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Die Nutzerakzeptanz von Chatbots steigt stetig an. Mittlerweile sind Chatbots eine geduldete Alternative zu klassischen Kontaktformaten. Für Unternehmen bedeutet das: Richtig eingesetzt, steigern Chatbots den Absatz, senken die Kosten in Beratung und Kundenservice und generieren wertvolle Informationen über Kundenbedürfnisse. Was aber sind Chatbots? Wie kompliziert ist die Technologie? Wo fängt man an? Mit dieser Analyse helfen wir Ihnen beim Einstieg in das Thema Chatbot.

Die Definition: Was sind Chatbots?

Chatbots sind Anwendungen, die den automatischen Dialog mit Nutzern ermöglichen. Die im Hintergrund arbeitenden technischen Systeme ermöglichen die Kommunikation in natürlicher Sprache. Sie arbeiten mit Textein- und Ausgabe. Ein entfernter Verwandter dieser Systeme sind die Sprachassistenten, wie beispielsweise Alexa, Siri und Cortana. Sie übersetzen Sprache in Textdaten und Textdaten zurück in Sprache. Diese Systeme sind technisch jedoch wesentlich anspruchsvoller und komplexer. Chatbots werden in der Regel auf Webseiten, in Onlineshops, Blogs und in Instant-Messenger-Apps (Facebook Messenger, WhatsApp) eingesetzt. Die meisten Apps nutzen in der Regel die im Betriebssystem des Smartphones eingebetteten Sprachassistenten. Werden Chatbots in sozialen Medien (beispielsweise Twitter) eingesetzt, bezeichnet man sie als Social Bots. Sie agieren dann als vermeintlich menschliche Nutzer in den Netzwerken. Die Social Bots stimulieren in der Regel Interaktionen und sammeln Informationen. In der Vergangenheit haben sich zwei Haupteinsatzzwecke von Chatbots entwickelt.

Erstens als helfender Chatbot („Helper Chatbot“). Zweitens als Erzeuger von Daten und Informationen („Collector Chatbot“). Als helfender Chatbot treten sie in den Dialog mit dem Nutzer. Die Ausgabe kann an einen Avatar geknüpft sein, um den Eindruck eines menschlichen Gegenübers zu erwecken. Der Chatbot hilft dem Nutzer, benötigte Informationen (Content, Produkte usw.) schneller zu finden. Der Chatbot bildet in dieser Funktion eine menschliche Beratung ab. Diese Chatbots ähneln in der Arbeitsweise meistens Volltextsuchmaschinen. Als Daten sammelnde Chatbots generieren sie mithilfe von Dialogen Daten und Informationen über das Verhalten von Menschen. Diese Daten werden geordnet und ausgewertet. Mit zunehmendem Alter werden diese Systeme schlauer. Durch die zunehmende Leistungsfähigkeit der technischen Systeme (Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Natural Language Processing) sowie größere Datenbestände zum Lernen, sind zunehmend intelligente Dialoge mit dem Nutzer möglich. Meistens werden Daten sammelnde Chatbots mithilfe komplexer Technologie umgesetzt (Künstliche Intelligenz / AI, Natural-Language-Processing und Machine-Learning).

Unser Tipp: Kurzes Video über Chatbots vom Unternehmen Oracle.

Es stellt sich automatisch die Frage, wie sich Chatbots in die Unternehmensstrategie einfügen. Die Frage beantworten wir im nächsten Abschnitt.

Was bedeuten Chatbots für die Unternehmensstrategie?

Wir – die Analysten und Redakteure auf manymize.com – bewerten die Auswirkungen von Trends und Technologien auf das Unternehmen, indem wir bewusst die Geschäftsidee (Nutzen für den Kunden) von dem/den Geschäftsmodell(en) (wirtschaftliche Profitabilität) trennen. Obwohl eine Unternehmung immer aus beiden Bausteinen besteht, ermöglicht die bewusste Trennung fokussiertes Denken. Im ersten Schritt liegt die Kunst darin, einen möglichst hohen Nutzen zu erzeugen. Erst danach stellt sich die Frage nach dem oder den passenden Geschäftsmodellen. Dieses Vorgehen beobachtet man bei Start-ups – sie kompensieren in der Frühphase fehlende Profitabilität (Geschäftsmodell) durch Wagniskapital. Chatbots sind immer zielgebunden und können sich auf unterschiedliche Bausteine des Geschäftsmodells beziehen. Sie können ebenfalls Teil einer innovativen Geschäftsidee sein. Je nach Aufgabengebiet sind sie technologisch einfach oder sehr komplex aufgebaut.

Mit dieser Perspektive betrachten wir in den nächsten beiden Abschnitten die Auswirkung von Chatbots auf die Geschäftsidee und die Bausteine des Geschäftsmodells

Bedeutung von Chatbots für die Geschäftsidee (Nutzen)

Geschäftsideen erzeugen Nutzen für den Kunden. Sie sind deshalb immer eng mit den Wünschen und Bedürfnissen der Menschen verbunden. Die folgenden Ideen und Ansätze sind deshalb nur Ausgangspunkt für detaillierte Anwendungsfälle. Diese müssen von Fall zu Fall konzipiert und entwickelt werden. Detaillierte Anwendungsbeispiele finden Sie weiter unten in diesem Dokument.

  • Chatbots erleichtern dem Nutzer den Zugang zu Produkten und Dienstleistungen. Die intuitive Bedienung ersetzt komplizierte Suchvorgänge und übernimmt die Funktion eines Entscheidungsbaums. Der Nutzer coacht sich selbst zu den passenden Produkten und Dienstleistungen – er spart auf diesem Weg Zeit. Der Chatbot zahlt damit auf die Bequemlichkeit der Nutzer ein.
  • Chatbots – vor allem im Facebook Messenger – ermöglichen den direkten Kontakt und damit auch transaktionsorientierte Aktionen aus einer App. Die Applikation des Anbieters oder die Webseite muss nicht mehr geöffnet werden. Für den Kunden erhöht sich die Bedienqualität.
  • Die Antwortzeit in der Kaufberatung und im Kundenservice erhöht sich durch Chatbots. Chatbots stehen „Gewehr bei Fuß“ und liefern unmittelbar Antworten auf Nutzeranfragen. Es gibt keine Verzögerung mehr.
  • Chatbots bieten zudem ein Höchstmaß an sozialer Sicherheit. Der Nutzer kann sich hinter einem Alias verstecken und anonym bleiben. Viele Nutzer bevorzugen die anonyme Kommunikation mit Unternehmen im Kaufentscheidungsprozess.
  • Chatbots liefern Kommunikation in einer durchgängigen Tonalität. Der Kunde hat jederzeit das Gefühl, mit ein und derselben Person zu sprechen. Abweichende Beratungsinhalte und persönliche Vorlieben menschlicher Berater lenken den Nutzer nicht mehr ab. Dadurch erhöht sich die Qualität der Beratung und die User-Experience der Plattform (bspw. Onlineshop).
  • Chatbots erinnern alle vorherigen Konversationen mit einem Nutzer. Sie richten sich kontinuierlich auf die Bedürfnisse des Nutzers aus. Menschliche Berater können sich in der Regel nur wenig bis gar nicht an Kunden und vorherige Gespräche erinnern.
  • Die hohe Verfügbarkeit und Nutzungsfrequenz von Messenger-Apps auf Smartphones führt zu einem routinierten Umgang mit Chatbots. Die Nutzungshürde ist dementsprechend niedrig, die Chatbots fügen sich perfekt in die Alltagsroutinen der Nutzer ein (kognitive Einfachheit und dadurch hohe Usability).
  • Chatbots können bisher noch nicht bekannte Informationen über die Wünsche und Bedürfnisse der Nutzer bzw. Kunden generieren. Sie sind damit ein Baustein der Business-Intelligence. Die gewonnenen Daten lassen sich zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen heranziehen.

Als nächstes beleuchten wir die positiven Auswirkungen von Chatbots auf die Bausteine eines Geschäftsmodells.

Bedeutung von Chatbots für das Geschäftsmodell (Wertschöpfung)

Chatbots und das Geschäftsmodell
Das Geschäftsmodell beschreibt die einzelnen Bausteine, die zur Umsetzung einer Geschäftsidee benötigt werden. Aus dem Geschäftsmodell ergibt sich eine Systematik, die bestenfalls auf Profit ausgelegt ist. Die Bausteine eines Geschäftsmodells lassen sich dem Umsatz- und der Kostenseite zuordnen. Wir von manymize.com benutzen ein modifiziertes, erweitertes Business-Model-Canvas als Werkzeug. Lassen Sie uns einen Blick auf die Anwendungsmöglichkeiten von Chatbots im Geschäftsmodellkontext werfen.

  • Kommunikations- und Vertriebsaufgaben (Customer-Channel): Mit Chatbots kann eine neuer, weitestgehend automatisierter Kanal zu den Kunden aufgebaut werden. Dieser Kommunikationskanal kann auf Beratung und/oder Service ausgerichtet werden. In der beratenden Anwendung kann der Chatbot Kunden durch ein Produkt- und Dienstleistungsangebot leiten und so die Kaufwahrscheinlichkeit deutlich erhöhen. Der Zugang zu dem Chatbot erfolgt in der Regel über Messaging Apps. Diese weisen eine hohe Akzeptanz seitens der Kunden auf. Chatbots nutzen aktuell Webseiten, Apps und Messaging Plattformen als Kanäle zum Kunden.
  • Interne Arbeitsprozesse (Key Activities): Wissen, Daten und Informationen können im Unternehmen über einen Chatbot organisiert und verfügbar gemacht werden. Mitarbeiter konsultieren den Chatbot, Abläufe werden beschleunigt. Denkbar wären auch Chatbots, die Daten aus Analyse-Werkzeugen auf Anfrage aufbereitet ausgeben und so helfen, Fragen schnell zu beantworten. Die Entscheidungsfindung wird beschleunigt.
  • Kundenberatung und Service (Key Activities): Kundenberatung bindet in der Regel viel Arbeitskraft. Chatbots helfen, die Mitarbeiter im Kundenservice zu entlasten, indem sie Anfragen automatisch bearbeiten und nur in Ausnahmefällen an Menschen weiterleiten. Dadurch erhöht sich die Effizienz und Effektivität der Kundenberatung, Kosten werden eingespart. Durch die Chatbots generierte Informationen erzeugen konkrete Informationen über Handlungsbedarf im Bereich der Mitarbeiterschulung. Wissen in Themen und Informationsschwerpunkten können gezielt aufgebaut werden und verbessern die Betreuungsqualität.
  • Einstellung neuer Mitarbeiter (Key Activities): Chatbots entlasten die Human-Ressource-Abteilung. Sie führen automatisch Gespräche mit potenziellen Kandidaten durch. Die HR-Mitarbeiter werden von der Kandidatenvorauswahl befreit und können sich auf die Kandidaten konzentrieren, die durch die Chatbots ausgesiebt wurden.
  • 24h-Beratung (Customer-Relationship): Chatbots ermöglichen eine direkte und zeitunabhängige Kommunikation mit dem Kunden. Die Zufriedenheit von Neu- und Bestandskunden kann gesteigert werden, weil Kunden nicht auf Antworten warten müssen. Die Wahrscheinlichkeit für eine Umsatzsteigerung erhöht sich, weil Kunden zum Zeitpunkt des Beratungsbedarfs automatisiert beraten werden können.
  • Implementierung und Betrieb als Investition (Costs & Key Activities): Den Kosteneinsparungen und durch Beratung gesteigerten Umsätzen stehen die Kosten für den Aufbau und den Betrieb von Chatbots gegenüber. Wir zeigen Ihnen im folgenden Abschnitt die wirtschaftliche Bedeutung von Chatbots.

Weitere Einflüsse von Chatbots auf das Geschäftsmodell lassen sich nur durch eine individuelle Analyse ermitteln. Diese zielt darauf ab, den Chatbot als Technologie konzeptionell und damit wirtschaftlich passend im Unternehmen zu implementieren. Die wirtschaftliche Bedeutung von Chatbots beleuchten wir im folgenden Abschnitt.

Was ist die wirtschaftliche Bedeutung von Chatbots?

Der Einsatz von Chatbots wirkt sich positiv auf unterschiedliche Unternehmensfunktionen und Unternehmensbereiche aus. Ausschlaggebend für den Erfolg ist das zugrundeliegende Konzept und der daraus resultierende Einsatzzweck. Obwohl Chatbots zur Steigerung des Umsatzes einsetzbar sind, konzentrieren sich die meisten Anwendungsfälle auf die Senkung von Kosten in Service, Marketing und Vertrieb. Die Telefonkosten im Kundenservice lassen sich – Studien zufolge – um bis zu 43% senken. Bei gleichbleibender oder steigender Kundenzufriedenheit. Aber auch im eCommerce lassen sich spannende neue Konzepte entwickeln. Diese werden unter dem Begriff „Conversational Commerce“ vermarktet.


Conversational Commerce: Chatbots als Baustein im eCommerce. Whitepaper von Statista.

Chatbots filtern Kundenanfragen und leiten 80% der direkt über Inhalte beantwortbaren Anfragen weiter. Nur 20% müssen durch einen Menschen im Service beantwortet werden. Die Einsetzbarkeit des Chatbots im Kontakt zu Nutzern und Kunden ist ein gängiger Anwendungsfall. Auch im Unternehmen selbst können Chatbots Kosten senken und die Arbeit beschleunigen. Chatbots können helfen, Informationen schneller zu finden. Sie helfen, Meetings effizienter zu planen oder wiederkehrende Aufgaben automatisch abzuarbeiten. Die durch Chatbots generierten Informationen über die Kundenbedürfnisse und über Fragen im Kaufprozess können in der Produktentwicklung, im Vertrieb und im Marketing angewendet werden. Sie senken die Kosten durch falsche Annahmen und erhöhen dadurch die Effizienz und Effektivität.

Wie lässt sich der Chatbot in einen Gesamtkontext einordnen? Schauen wir uns dazu Daten und Fakten zu Chatbots an.

Daten und Fakten zu Chatbots

Alle verfügbaren Daten und Fakten zeigen: Die Bedeutung von Chatbots in der Unternehmensstrategie nimmt zu. Das ist vor allem einer zentralen Entwicklung geschuldet. Immer mehr Menschen nutzen Messaging-Apps auf ihren Smartphones. Tatsächlich übersteigt deren Nutzung mittlerweile die Nutzungsdauer bekannter sozialer Netzwerke. Damit ergibt sich ein neuer Kanal zum Kunden, der durch Chatbots optimal abgedeckt wird. Dazu ein paar ausgewählte Fakten:

  • Chatbots kommunizieren hauptsächlich über Messaging-Apps mit Nutzern. Die Verbreitung von Instant-Messenger-Apps nimmt stetig zu. Mehr als 60% der beliebtesten Apps sind Messenger-Anwendungen. Weltweit nutzen aktuell 4,1 Milliarden Menschen Messaging-Apps. Zu den bekanntesten Messaging-Apps gehören WhatsApp und der Facebook Messenger. In China kommt noch WeChat hinzu. Auf den Plattformen von Facebook sind aktuell knapp 30.000 Chatbots aktiv – Tendenz steigend. WeChats weltweite Nutzerzahlen (exklusive China) stieg in 2013 innerhalb von zwei Quartalen um spektakuläre 379 Prozent. Damit befindet sich WeChat international auf Platz fünf der mobilen Kommunikations-Apps (Facebook, WhatsApp, Twitter, Instagram, WeChat). Plattformunabhängig ist die Anzahl der Chatbots noch höher. Der Anbieter Pandorabots hat beispielsweise bisher 280.000 Chatbots erstellt.
  • Die Akzeptanz von Messaging-Diensten steigt: Mehr als 66% der Konsumenten bevorzugen mittlerweile den direkten Kontakt mit einem Unternehmen über eine Messenger-App. Und insgesamt 50% der Konsumenten würden direkt aus einem Chatbot heraus Produkte und Dienstleistungen konsumieren. Der chinesische Anbieter Tencent hat mit WeChat hier bereits vorgemacht wie es geht – 20,42 Milliarden Euro Umsatz in 2016 sind eine Hausnummer. WeChat wird in China im Alltag benutzt, um bequem Produkte und Dienstleistungen aus den Chats heraus zu bestellen. Tatsächlich steigt die Kommunikationsbereitschaft um das Fünffache, wenn ein Chatbot zur Kommunikation bereitsteht.
  • Chatbots senken die Abbruchquote: Mehr als 72% der Kunden hat den Kontakt zu einem Unternehmen abgebrochen, weil die Kundenberatung oder der Service schlecht waren. Die Erwartungen an die Verfügbarkeit von Beratung und Service online steigt. Fragen zu Produkten und Dienstleistungen sollten im bestenfalls rund um die Uhr bereitstehen. Chatbots bieten die Möglichkeit, Kunden außerhalb der Geschäftszeiten zu beraten und im Zweifelsfall an einen Berater zu verweisen. Die Abbruchquote wird nachweislich sinken.
  • Direkte Rückmeldungen: Statistiken zeigen, dass Anfragen an Unternehmen in der Regel erst nach zehn Stunden beantwortet werden. Hier driften Erwartungen und Service-Angebot auseinander. Über Chatbots kann die Lücke geschlossen werden. Ein klarer Wettbewerbsvorteil für First-Mover, die Chatbots im Einsatz haben.


Präsentation zu Chatbots des Unternehmens Trendone auf Slideshare. Einsatzzwecke und Bedeutung.

Die wirtschaftlichen Chancen durch den Einsatz von Chatbots sind groß. Wie aber berechnet man den ROI von Chatbots? Immerhin muss man ja einschätzen können, ob sich der Einsatz lohnt. Deshalb betrachten wir den Chatbot ROI im nächsten Schritt.

Return-on-Invest von Chatbots

Mehr als 56% der Unternehmen, die Chatbots einsetzen, sehen einen positiven Effekt auf den ROI. Die Hälfte dieser Unternehmen realisiert Umsatzsteigerungen, während die andere Hälfte immerhin die Kosten für Kundenberatung und Kundensupport reduzieren kann.

Wir wollen anhand eines Beispiels den ROI durch Kosteneinsparungen berechnen. Nehmen wir an, ein Unternehmen betreibt einen Callcenter für Kundenberatung und Kundensupport. Das Callcenter hat insgesamt 50 Agenten und arbeitet pro Tag acht Stunden. Jeder Kundenkontakt ist fünf Minuten lang, und jeder Agent nimmt in der Stunde zehn Telefonanfragen entgegen. Das sind insgesamt 4.000 Telefonate am Tag. Nehmen wir an, dass die Kosten pro Anruf für das Unternehmen insgesamt 5 EUR betragen (inkl. aller Kosten für Telefonanlage, Löhne, Schulungen usw.).

Damit ergeben sich pro Tag Kosten in Höhe von 20.000 EUR. Wir setzen nun einen Chatbot ein, mit dem die Kunden vorab ihren Bedarf klären können. Wir nehmen an, dass der Chatbot etwa 50% der Kunden direkt betreuen und Probleme klären kann. Die Kosten pro Tag für das Callcenter würden auf 10.000 EUR halbiert. Das bedeutet bei 220 Arbeitstagen in Deutschland eine Ersparnis von 2,2 Millionen EUR pro Jahr. Dem gegenüber stehen die Kosten für die Implementierung und den Betrieb eines Chatbots. Aber auch hier können wir eine Beispielrechnung anstreben. Ein amerikanischer Anbieter berechnet beispielsweise 0,025 EUR pro Call – nehmen wir an, dass pro betreutem Kunden 50 Anfragen an den Server geschickt werden (Wert ist tendenziell eher zu hoch).

Die Chatbots beantworten während der Geschäftszeit 50% aller Anfragen, also insgesamt 2.000 Anfragen pro Tag. Im Arbeitsjahr (220 Tage) beantworten sie demnach insgesamt 440.000 Anfragen. Jede Anfrage verursacht Kosten in Höhe von 1,25 EUR (0,025 EUR pro Call / 50 Calls). Damit liegen die Betriebskosten bei etwa 912.500 EUR.

Die Implementierungskosten sind nur schwer einzuschätzen und werden erstmal ausgeblendet. Den Betriebskosten von 550.000 EUR stehen Einsparungen im Callcenter von 2,2 Millionen gegenüber. Der Einsatz von Chatbots – bei gleichbleibender Anfragehäufigkeit – würde sich demnach bereits nach ca. drei Monaten Einsatz rentiert haben. Weiche Faktoren sind nicht in die Rechnung einkalkuliert. Denn tatsächlich wird sich durch die zeitlich unbegrenzte Verfügbarkeit des Kundensupports die Kundenzufriedenheit erhöhen. Beratung unmittelbar zum Zeitpunkt einer Kaufentscheidung wird sich positiv auf die Umsätze auswirken.

Der tatsächliche Mehrwert von Chatbot-Anwendungen im Unternehmen hängt stark vom Anwendungszweck ab. Im nächsten Abschnitt skizzieren wir einige mögliche Anwendungsfälle. Diese zeigen allerdings nur einen kleinen konzeptionellen Ausschnitt aller Möglichkeiten, dienen aber als Inspiration.

Welche Anwendungsbeispiele für Chatbots gibt es?

Die Anwendung von Chatbots beeinflusst in der Regel die Geschäftsidee oder das Geschäftsmodell. Manchmal auch beides. Die wirtschaftlich wirksame Anwendung ist immer Endpunkt einer strategischen Beratung und konzeptionellen Ausarbeitung. Die hier gezeigten Beispiele für die Anwendung von Chatbots können – und sollen – nur als Ausgangspunkt und Inspiration dienen.

  • Allgemein: Für Chatbots existieren viele valide Anwendungsszenarien. Im Kontext des Kunden- und Nutzererlebnisses (Customer- und User-Experience) verbessern Chatbots durch unterschiedliche Anwendungsfälle das Gesamterlebnis. Beispielsweise können Chatbots Kunden im Kaufprozess begleiten und beraten. Sie können Kunden bei Problemen mit bereits erworbenen Produkten unterstützen. Sie können als Beratungstool wiederkehrend dem Kunden Produkte und Dienstleistungen empfehlen, die auf der bisherigen Chat-Historie basieren. Chatbots lassen sich wertschöpfend mit CRM-Systemen verknüpfen. Unternehmen, deren Stärke im Aufbau starker Marken liegt, können über Chatbots das Markenerlebnis nachhaltig steigern – und damit den Umsatz und Gewinn.
  • Finanzindustrie: Nutzer können Informationen über die Entwicklung an den Aktienmärkten in Echtzeit abfragen. Über automatisierte Chatbot-Beratungsprozesse werden Kunden zu passenden Finanzprodukten geführt. Chatbots unterstützen den Nutzer in der Bedienung von Payment-Apps und erinnern bei wichtigen Zahlungszielen.
  • Gesundheitsindustrie: Beratung bezüglich Produkten und Tipps und Tricks rund um die Anwendung von Produkten. Abfrage von Patienteninformationen im Krankenhaus anstelle eines Laufzettels mithilfe eines Chatbots. Zugriff für Ärzte und Pfleger auf Informationen rund um Krankheiten, Medikamente, Behandlungsmethoden und anderen wichtigen Informationen über einen Chatbot. Vorqualifizierung von Patienten im Sinne eines Anamnese-Fragebogens – anschließende Empfehlung von passenden Spezialisten.
  • Nahrungsmittelindustrie: Empfehlungen für Kunden im Restaurant über Chatbots auf digitalen Speisekarten. Auswahl und Empfehlung von Nahrungsmitteln zum Kochen in Abhängigkeit von Vorlieben, Einschränkungen und anderen Kriterien. Zugang zu Rezepten und Kochempfehlungen für Küchenpersonal über die Interaktion mit einem Chatbot. Auswahl von Rezepten auf Basis von diversen Kriterien, beispielsweise Preis, Zubereitungsdauer, Beliebtheit und anderen wirtschaftlichen Kriterien für Gastronomen.
  • Handel und eCommerce: Direkte und unmittelbare Beratung von mehrsprachigen Kunden rund um die Uhr während des Kaufprozesses. Abbildung von Beratungsgesprächen am physischen POS auf digitalen Plattformen (beispielsweise Webseite oder Onlineshop) durch den Einsatz von Chatbots. Erhöhung der Kaufwahrscheinlichkeit und der Kundenzufriedenheit. Stärkung der Kundenbindung durch passgenaue Empfehlungen und Beratung. Empfehlung alternativer Produkte, falls ein gewünschtes Produkt bereits ausverkauft ist. Empfehlung alternativer Produkte auf Basis bereits gekaufter Produkte in Abhängigkeit von Größe, Passgenauigkeit usw.
  • Chatbots im Unternehmensalltag: Leichterer Zugang zu relevantem Wissen. Übernehmen von typischen administrativen Jobs, beispielsweise der Suche nach Kontaktdaten – Insgesamt können mit Chatbots Information für Kunden und Partner besser zugänglich gemacht werden.
  • Chatbots als Suchfunktion: Unternehmen erstellen Chatbots auf Messaging-Plattformen für unterschiedliche Geschäftsbereiche und Produkte. Damit erhöhen sie die Reichweite und bieten Kunden über deren bevorzugte Plattform den geführten Einstieg in die Produktpalette an. Der Dialog zwischen Kunde und Unternehmen wird in der Orientierungs- und Kaufentscheidungsphase verstärkt. Beispiele für solche Anwendungen finden sich als „Personal-Shopper“-Bot, der Kunden bezüglich der richtigen Kleidungsstile und Marken berät. Aus den gewonnenen Daten entstehen Käuferprofile, die auf anderen Plattformen – beispielsweise im Onlineshop – zur Personalisierung eingesetzt werden. In dem hier skizzierten Nutzungskontext entwickeln sich Chatbots zu individuellen persönlichen Assistenten. Vorausgesetzt der Nutzer kann über ein Kundenkonto oder andere Logins (bspw. Telefonnummer) eindeutig identifiziert werden.
  • Chatbots als Customer Intelligence-Tools: Chatbots können über Dialoge mit den Kunden oder Nutzern Informationen über deren Wünsche und Bedürfnisse generieren. Auf diese Weise ergänzen die Chatbots klassische User- und Customer-Research-Maßnahmen wie Umfragen oder Interviews.

Auf der Webseite https://www.chatbots.org/ können Sie unterschiedliche Chatbots testen. Die Seite zeigt eine Übersicht von Chatbots nach Ländern und Branchen. Hier einmal reinzuschauen lohnt sich definitiv.

Wir wissen jetzt, wie Chatbots im Unternehmen wertstiftend eingesetzt werden. Wir haben mehrere Anwendungsfälle detaillierter skizziert. Es stellt sich jetzt automatisch die Frage nach der technischen Umsetzung sowie nach der – im Hintergrund arbeitenden – Funktionalität. Das wollen wir uns als Nächstes ansehen.

Was ist die Technologie & Funktionsweise der Chatbot AI?

Ein Chatbot-System arbeitet mit drei Komponenten. Erstens aus dem Bot-Framework, welches die Prozesse und Intelligenz zur Verarbeitung von Daten beinhaltet. Es ist in der Regel in der Cloud spezialisierter Anbieter verortet (z.B. IBM Watson). Zweitens der Bot-Applikation. Sie definiert, welche Aufgaben ein Chatbot erledigen kann – die Bot-Applikation beinhaltet den Funktionsumfang. Für die Verarbeitung von Daten ist die Bot-Applikation an das Bot-Framework über Schnittstellen (APIs) angedockt. Und drittens werden die Ein- und Ausgaben dem Nutzer über das Bot-Interface angezeigt (Text, Sprache, Bild). Alle drei Komponenten bilden zusammen den Chatbot.

Technisch anspruchsvoll kann vor allem das Bot-Framework werden. Je nach Aufgabenzweck variiert die Komplexität. Je natürlicher der Dialog mit einem Chatbot sein soll, desto höher sind die Ansprüche an die dahinterliegende Technologie des Bot-Frameworks. Am Markt sind zwei grundsätzliche unterschiedliche Ansätze verbreitet. Die erste Version ist einfacher und arbeitet nach vorgefertigten, fest definierten Regeln. Diese Version eines Chatbots (Rule-Based) kann nur auf spezifische Kommandos reagieren. Jedes Kommando muss manuell hinzugefügt werden. Das dahinterliegende Bot-Framework ist nicht selbstlernend. Die zweite fortgeschrittenere Version ist in der Lage, mithilfe von AI den Kontext und Inhalt von Dialogen zu erkennen (AI-Based). Diese Versionen begegnen uns in Form von Sprachassistenten. Mit jeder durchgeführten Interaktion erweitern diese Systeme ihre Fähigkeiten. Im Folgenden konzentrieren wir uns in der Beschreibung auf diese Chatbots.

Dementsprechend gibt es unterschiedlich ausgestattete Bot-Frameworks am Markt. Die Frameworks beinhalten Technologien wie beispielsweise Natural-Language-Processing (Natürliches Sprachverständnis) und Machine-Learning. Diese Technologien ermöglichen einen als natürlich empfundenen Dialog zwischen Chatbot und Mensch. Aufgrund der hohen Rechneranforderungen werden leistungsfähige Bot-Frameworks oft in der Cloud ausgeführt. Die Bot-Frameworks bestehen aus KI-Bausteinen.

Diese übersetzen Eingaben (Text, Sprache) in strukturierte Daten. Diese Daten werden dann durch die Framework-Komponenten nach festgelegten Regeln verarbeitet. Dafür werden die externen Eingaben sogenannten Absichten zugeordnet. Die Eingaben nennt man „Utterances“, die Absichten „Intents“. Auf Basis dieser Zuordnung können Antworten generiert werden. Aus den Eingaben werden zusätzlich sogenannte Entitäten gefiltert. Entitäten sind für die Generierung von Antworten wichtig. Entitäten sind beispielsweise Daten, Zahlen oder Eigennamen oder eindeutige Bezeichnungen. Die meisten Natural-Language-Processing-Einheiten in Bot-Frameworks laufen bereits mit vorinstallierten – und kontinuierlich erweiterten – Entitäten („Built-In-Entitäten“). Sie besitzen die Option, diese Default-Sätze durch zusätzliche Entitäten zu erweitern. Das ist der Fall, wenn der Chatbot auf spezifische Fachbegriffe reagieren soll.

Wenn Sie mit einem Chatbot interagieren, werden dessen Antworten aus dem Kontext des gesamten Gesprächsverlaufs gebildet. Mit fortschreitendem Dialog wird die Antwort präzisiert. AI-Komponenten (beispielsweise Artificial Intelligence, Strong Artificial Intelligence, Machine-Learning, Natural-Language-Processing) helfen, wiederkehrende Muster und Datensätze automatisch zu identifizieren. So können aus einem Text beispielsweise Orte, Datumsangaben, Bilddateien und andere Informationen extrahiert werden. Im Bot-Framework hinterlegte Funktionen („Handler“) übernehmen die Daten und spielen diese formatiert zurück. Sprachbasierte Systeme wie Alexa, Siri oder Cortana übersetzen die Antworten in natürliche Sprache und geben diese dann über Lautsprecher aus. Chatbots verzichten auf diese zusätzliche Stufe und erzeugen Antworttexte. Diese werden dem Nutzer dann im Chatbot angezeigt („Sprachsynthese“).

Techniken wie Machine-Learning und Natural-Language-Processing (Erkennung, Verarbeitung und Ausgabe menschlicher Sprache über Anbieter wie WIT, API, and LUIS) sind Bausteine künstlicher Intelligenz (oder auch Artificial Intelligence / AI).

Unterhaltsames Video aus dem FUTUREMAG auf Arte zur Funktionsweise von Chatbots

Im Kern geht es um das Erkennen, Speichern und Anwenden von Mustern. Zusätzlich zu der Fähigkeit, selbstständig zu lernen, werden die Bot-Frameworks durch Spezialisten unterrichtet. Selbstständiges Lernen unter Aufsicht von Experten erzeugt fortschrittliche Systeme. In diesem Bereich werden derzeit große Fortschritte gemacht. Machine-Learning – als zentrale Technologie – orientiert sich dafür am Aufbau des menschlichen Gehirns. Neuronal spezialisierte Netzwerke verarbeiten eingegebene Daten, bilden Muster und neue Vernetzungen. Über Wahrscheinlichkeitsvoraussagen (Predicitive Analytics), Statistiken, Data Mining und die proaktive Generierung zusätzlicher Informationen kann der fortschrittliche Chatbot heute bereits Dialoge führen, die von dem Dialog mit einem Menschen kaum noch zu unterscheiden sind. Aktuell sind Emotionen in menschlichen Konversationen noch eine Herausforderung für Chatbot-Frameworks.

Welche Anbieter von Chatbot-Frameworks gibt es?

Bevor Sie einen Anbieter zur Umsetzung eines Chatbots suchen, müssen die Kriterien geklärt werden. Nur mit einem ordentlichen Konzept ist es sinnvoll, in die Auswahl zu gehen. Einige der relevanten Kriterien stellen wir hier vor. Mit Sicherheit werden diese nicht vollständig sein.

Kriterien für Chatbot-Anbieter nach Technologien und Anwendungszweck

  • Intent-Identifizierung: Kann der Chatbot die Absichten eines Nutzers identifizieren? Um diese Fähigkeit zu besitzen, muss der Chatbot Interaktionen analysieren, auswerten und mithilfe personalisierter Daten interpretieren können. Erst dann wird der Chatbot in der Lage sein, auf Kunden individuell reagieren zu können.
  • Machine-Learning: Der Chatbot soll im alltäglichen Einsatz lernen und schlauer werden? Dann sollte der Chatbot-Anbieter in sein Bot-Framework Machine-Learning-Technologie integriert haben. Außerdem sollte er das Training der Maschine anbieten. Nur so kann der Chatbot ein möglichst natürliches Verhalten erlernen.
  • Natural-Language-Processing: Chatbots müssen die Vielfalt menschlicher Ausdrucksformen verstehen, interpretieren und auswerten können. Außerdem müssen sie verschiedene Sprachen verstehen, interpretieren und auswerten können.
  • Kanalfähigkeit des Chatbots: Vielleicht möchten Sie mit Ihrem Chatbot nicht nur einen Dialog auf der Webseite ermöglichen, sondern ebenfalls am POS sprachgesteuert Beratung liefern? In diesem Fall sollte ihr Chatbot-Anbieter seine Chatbot-Applikation auf unterschiedlichsten Interfaces ausspielen können (z.B. via Sprache, Chat auf Webseite, Tablet, Smartphone, TV mit Gestensteuerung und Spracherkennung). Der Chatbot sollte sich problemlos in unterschiedliche Kanäle integrieren lassen (Kundenservice, Vertrieb, Kundenberatung).
  • Reporting- und Analytics-Komponenten: Letztendlich geht es um den wirtschaftlichen Betrieb des Chatbots. Dazu muss man wissen, ob und wie der Chatbot sich entwickelt. Ein guter Anbieter liefert Schnittstellen, mit denen sie die richtigen KPIs abrufen und auswerten können.
  • Sprachen und Dialoge: Welche Sprachen muss Ihr Chatbot unterstützen. Eine häufig benutzte Sprache kann in der Regel unproblematischer über einen Chatbot abgebildet werden. Wie gut ist der Chatbot darin, Gespräche zu analysieren? Können Sie auf Basis der durchgeführten Dialoge neue Entscheidungsprozesse identifizieren und im Chatbot implementieren?
  • Zukünftige Entwicklung des Chatbots und Anbieters: Wie wird der Chatbot in Zukunft technologisch weiterentwickelt? Kann das Unternehmen die Weiterentwicklung stemmen? Ist die dahinterliegende Technologie ausgereift? Welche Pläne verfolgt das Unternehmen? Passen diese Pläne zu den eigenen Aufgaben und Entwicklungszielen? Wie ist die wirtschaftliche Stärke des Unternehmens?

Auswahl Chatbot-Anbieter & Chatbot-Development

Alle Informationen stammen aus einer Forrester-Studie. Als Chatbot-Anbieter sind Unternehmen gelistet, die Chatbot-Technologie – also Chatbot-Software – anbieten. Daneben gibt es eine Vielzahl an Dienstleistern, die im Bereich Chatbots beraten, konzipieren und mit Partnerunternehmen Lösungen für Unternehmen realisieren. In Zukunft werden wir Anbieter aus diesem Bereich hier vorschlagen. Im Folgenden wollen wir Ihnen die Technologie-Anbieter vorstellen, die Chatbot-Plattformen anbieten. Einige der hier präsentierten Chatbot-Anbieter ermöglichen auch das Testen von Chatbots. Die Auswahl hier wird mit Sicherheit nicht vollständig sein. Deshalb meine Bitte: Empfehlen Sie uns Anbieter über das Kommentarfeld. Für die Entwicklung von Chatbots gilt dieselbe Regel wie für alle digitalen Projekte: Erster Schritt ist immer das Konzept hinter dem Chatbot. Was soll der Chatbot tatsächlich können? Welchen Nutzen soll er stiften? Wie fügt er sich wirtschaftlich ins Unternehmen ein? Welche Plattformen sollen genutzt werden, um die Zielgruppe zu erreichen? Wo wird der Bot betrieben? Erst danach Auswahl der Dienstleister oder Technologie-Anbieter. Je nach Anwendungszweck ist es einfach bis sehr komplex, einen Chatbot zu programmieren. Ein auf Regeln basierendes System kann schnell aufgebaut und betrieben werden. Selbstlernende Systeme auf Basis von Technologien mit künstlicher Intelligenz bedeuten langfristige, investitionsintensive Projekte. Diese sind nur für Unternehmen mit langem Atem wirklich geeignet. Weitere Anbieter und einen Vergleich der Anbieter finden Sie unter: https://chatbotsjournal.com/25-chatbot-platforms-a-comparative-table-aeefc932eaff .

  • IBM Watson – IBM Watson ist eine der wichtigsten Plattformen für die Entwicklung und den Betrieb von Chatbots. Mehr als die Hälfte aller Unternehmen würden sich für die Systeme von IBM entscheiden. Die Entwicklung von IBM Watson wurde vor mehr als zehn Jahren gestartet, sodass das System mittlerweile ausgereift, erprobt und durch die Daten auch leistungsfähig ist. Im Kern arbeitet der sogenannte „Conversational Service“, der auf ein neuronales Netzwerk zugreift. In diesem sind mehr als eine Milliarde Wikipedia Begriffe verortet. Zusammen mit leistungsstarken Natural-Language-Processing- und Machine-Learning-Komponenten entsteht eine solide Basis für anpassungsfähige Chatbots. Developer können in die Technologien relativ schnell einsteigen, weil mit bekannten Frameworks gearbeitet wird. IBM bietet unterschiedliche Einstiegsverträge an. Zum Zeitpunkt des Schreibens auch das Einrichten eines kostenlosen Chatbots. IBM-Chatbots werden beispielsweise eingesetzt, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten bzw. Kundengespräche mit Beratern optimal vorzubereiten. Mehr zu IBM Watson erfahren Sie auf der Webseite unter https://www.ibm.com/watson/.
  • Microsoft-Bot-Framework – Das Microsoft-Bot-Framework ist für etwas weniger als die Hälfte der Unternehmen eine optimale Lösung für den Aufbau von Chatbots. Das Framework ist über GitHub öffentlich zugänglich und besteht aus drei Teilen. Es werden mehr als 30 Sprachen unterstützt. Das Microsoft-Bot-Framework versteht Nutzerintentionen und kann bei Bedarf über eine API erweitert werden. Als Technologie für Natural-Language-Processing steht LUIS (Microsoft Language Understanding Intelligent Service) zur Verfügung. Chatbots mit dem Microsoft-Bot-Framework werden immer auf spezifische Einsatzzwecke oder Themen entwickelt. Das System greift auf Komponenten von Bing und Cortana zurück. Microsoft bietet kostenpflichtige, aber auch kostenlose Chatbots an. Mehr Informationen erhalten Sie auf der Webseite unter https://dev.botframework.com/ und https://azure.microsoft.com/de-de/services/cognitive-services/language-understanding-intelligent-service/.
  • Wit.ai – Eine weitere bekannte und etablierte Bot-Plattform ist WIT.ai. Mehr als 100.000 Entwickler haben – bis April 2017 – die Plattform bereits als Ausgangspunkt für die Entwicklung von Chatbots genutzt. Die Plattform benutzt Machine-Learning und Natural-Language-Processing zur Verarbeitung und Auswertung von Eingaben. Die Chatbots können auf unterschiedlichen Endgeräten installiert werden. Außerdem unterstützt die Anwendung mehr als 50 Sprachen und ist kostenlos erhältlich. Durch den Betrieb eines Chatbots – in der kostenlosen Version – wird das System beim Lernen unterstützt. Damit ist diese Plattform vor allem für Unternehmen geeignet, die erste Erfahrungen und ggf. einen MVP im Bereich Chatbots bauen wollen. Mehr erfahren Sie unter https://wit.ai/.
  • Api.ai (jetzt Dialogflow) – API.ai (Dialogflow) identifiziert das Anliegen einer Anfrage und wertet diese über das angeschlossene Machine-Learning-System aus. Die Daten werden dann an unterschiedliche Plattformen zurückgegeben. Solche Plattformen können beispielsweise Webseiten, Apps, Messaging-Apps oder Ähnliches sein. Die nötige technologische Infrastruktur wird bereits seit Jahren auf- und ausgebaut. In 2016 wurde API.ai von Google aufgekauft. Seitdem sind alle Google-Home-Produkte über die Plattform ansteuerbar. API.ai ist kostenlos nutzbar. Weitere Informationen finden Sie unter https://dialogflow.com.
  • Semantic Machines – SemanticMachines bietet im weiteren Sinne keine Chatbots an, sondern konzentriert sich auf Technologien, mit deren Hilfe Konversationen verstanden werden. Dazu wird eine Vielzahl an Technologien miteinander verknüpft. Zu diesen Technologien gehören Conversation Engines, Speech Synthesis, Semantic Intent Extraction und Natural-Language-Processing. Die Plattform von SemanticMachines funktioniert unabhängig von der Ausgangssprache. Mehr zu diesem Anbieter finden Sie unter http://www.semanticmachines.com/.
  • DigitalGenius – DigitalGenius entwickelt eine AI-Plattform für den Ausbau und die Verbesserung bereits vorhandener Kundenservice-Lösungen. Tatsächlich handelt es sich dabei weniger um eine Chatbot-Plattform, als vielmehr um die technologische Basis, um Kunden noch direkter und präziser zu verstehen. Die angeschlossenen Chatbots lernen aus jeder Kundeninteraktion und werden schrittweise besser. Die Dienste können in bereits existierende digitale Plattformen integriert werden (z.B. Salesforce, Zendisk). Mehr erfahren Sie unter https://www.digitalgenius.com/.
  • Pandorabots – Mit Pandorabots können Chatbots in vorhandene Applikationen über eine API integriert werden. Pandorabots nutzt Technologien wie Artificial Intelligence Markup Language und das Artificial Linguistic Internet Computer Entity, eine Plattform zur Erfassung natürlicher Sprachen. Pandorabots ist mehrsprachig und kann in unterschiedlichen Anwendungsszenarien Mehrwert generieren. Beispielsweise als virtueller Assistent, Einkaufsberater im eCommerce oder als Zugang zu Wissen und Informationen. Mit Pandorabots können Sie künstliche Intelligenz auf Abruf anfordern. Mehr erfahren Sie auf der Webseite unter https://www.pandorabots.com/.
  • Nuance – Das Unternehmen Nuance arbeitet bereits lange im Bereich der Spracherkennung (Natural-Language-Processing). Der Fokus liegt auf Chatbots, die in mehreren Kanälen ausgespielt werden können (Webseite, Shop, Apps). Das Unternehmen baut auf lange Geschäftsbeziehungen mithilfe eines guten Kundenservices. Positive Cases von Kunden sind ein Indiz für den Erfolg des Unternehmens. Schwächen liegen aktuell noch in der Einbindung der Chatbots in Messaging-Plattformen wie beispielsweise WhatsApp oder den Facebook Messenger. Inwieweit diese Herausforderungen gelöst wurden, lässt sich am besten auf der Webseite verfolgen. Das Unternehmen gehört zu den Marktführern. Mehr auf der Webseite unter https://www.nuance.com/.
  • IPsoft – IPSoft bietet eine Lösung mit Stärken in allen Bereichen an. Schwerpunktmäßig ist das Unternehmen vor allem in der End-to-End-Automatisierung von Kundenkontakten stark und ein ausgewiesener Experte in der Verarbeitung natürlicher Sprache – das System dadurch extrem lernfähig. Zudem wird konsequent an der Erkennung von Emotionen gearbeitet („Sentinent Analysen“), sodass die Qualität der Konversation in Zukunft noch mehr steigen wird. Als Unternehmenskunde wird man von einem guten Kundenservice bei der Umsetzung seines Chatbots begleitet. Im Unternehmen angestellte Agenten (Lehrer) betreuen den Chatbot in der Entwicklung neuer Fähigkeiten. Durch die solide Basis kann der Fokus schnell auf die Entwicklung komplexerer Aufgaben verschoben werden. IPSoft setzt auf animierte Avatare, die dem Chatbot Leben einhauchen. Dadurch wird der Aufwand in die Höhe getrieben. Zusammen mit der leistungsfähigen Technologie eignet sich IPSoft eher für Unternehmen mit einem größeren Budget. Weitere Informationen erhalten Sie auf der Webseite: http://www.ipsoft.com/amelia/.
  • 247-Inc – 247-Inc arbeitet auf Basis einer starken und leistungsfähigen Intent-Engine. Damit sind sie in der Lage, schnell und zuverlässig Themen in Gesprächen zu identifizieren, zu verarbeiten und im Dialog zu bedienen. Die Lösungen sind sehr robust, der Weg zum Chatbot ist aber mit viel Abstimmungsaufwand verbunden. Für den Anbieter spricht die Tatsache, dass die Chatbots relativ schnell in unterschiedliche Kanäle integriert werden können. Dafür arbeitet 247-Inc mit einem zentralen Chatbot-System. Dieses wird kontinuierlich weiterentwickelt. Für spezifische Anwendungsfälle wird dieses System dann auf die Kundenbedürfnisse ausgebaut. Problematisch wird es dadurch nur dann, wenn das System mit anderen KI-Systemen kombiniert werden soll. Hier fehlen dann geeignete Schnittstellen. Mehr Informationen finden Sie unter https://www.247.ai/.
  • Creative Virtual – Die Lösungen von Creative Virtual sind besonders im Einsatz auf mobilen Geräten stark – beispielsweise in Apps oder Messaging-Diensten. Die Implementierung ist besonders für Unternehmenskunden unkompliziert. Die vorhandene Technologie – beispielsweise die Erkennung und Verarbeitung von Sprache ist ausgereift. Das System ist insgesamt sehr sicher und damit vor allem für große Unternehmen mit speziellen Anforderungen in diesem Bereich geeignet. Mehr erfahren Sie auf der Webseite unter http://www.creativevirtual.com/.

Wo findet man Infos, Konferenzen und Magazine über Chatbots?

Sie werden im Internet weitere Informationsquellen rund um das Thema Chatbots finden. Unsere Leseempfehlungen sind das https://chatbotsmagazine.com und das https://chatbotsjournal.com – beide Magazine sind englischsprachig. In deutscher Sprache gibt es keine auf das Thema Chatbots spezialisierten Magazine. Hier wird das Thema quasi zwischen den Zeilen behandelt. Das mag auch daran liegen, dass das volle Potenzial der Chatbots bisher noch nicht durchschlägt. Nur wenige Unternehmen haben tragfähige Konzepte zur Nutzung von Chatbots innerhalb einer digitalen Unternehmensstrategie entwickelt. Das Potenzial jedenfalls ist riesig.

Ausgewählte Bücher zu Chatbots

Wir haben Ihnen einige Bücher über das Thema Chatbots zusammengesucht. Die Chatbot-Bücher können Sie bequem über Amazon einkaufen. Wir würden uns freuen, wenn Sie dazu die hier aufgeführten Links benutzen. Wir erhalten dann eine kleine zusätzliche Provision für die Arbeit an diesem Artikel.

Über das Buch

Das Buch „Chatbots in der Kundenkommunikation“ zeigt, wie Chatbots zur Verbesserung des Kundenservices eingesetzt werden. Das Buch liefert konkrete Anwendungsbeispiele aus der Praxis. Es ist leicht verständlich geschrieben und gut strukturiert. Es vermeidet typische Buzzwords, die man leider oft in solchen Ratgebern findet. Mithilfe umfangreicher Leseempfehlungen zu den einzelnen Kapiteln kann der Leser tiefer in den jeweiligen Themenschwerpunkt eintauchen. Das Buch wird durch eine Webseite begleitet, auf der weitere Informationen zur Verfügung gestellt werden. Wir empfehlen dieses Buch Managern und Unternehmern, die über den Einsatz von Chatbots in der webbasierten Beratung und dem Kundenservice nachdenken.

Über das Buch

Das englischsprachige Buch „Build Better Chatbots“ betrachtet die Entwicklung von Chatbots aus User-Experience-Sicht (Nutzererlebnis) sowie aus technischer Sicht. Im Fokus steht dabei die Entwicklung des Chatbots zum Einsatz auf mehreren Zielplattformen. Das ist beispielsweise dann der Fall, wenn Ihr Unternehmen über Skype, WhatsApp, Facebook Messenger und andere Kanäle Kontakt zum Kunden aufbauen und halten will. Ein weiterer Punkt ist die Anbindung externer Dienste zur automatisierten Bearbeitung von Anfragen. Wir empfehlen das Buch Managern, die mit der Umsetzung und Implementierung von Chatbots beauftragt wurden, um sich technisch und konzeptionell in das Thema einzuarbeiten.

Über das Buch

Das englischsprachige Buch mit dem gigantischen Titel „Artificial Intelligence and Machine Learning for Business: A No-Nonsense Guide to Data Driven Technologies“ richtet sich an Entscheider. Diesen liefert das Buch eine Querschnittsbetrachtung der angewendeten Technologien. Außerdem wird aufgezeigt, wie man mit Fachpersonal (z.B. Data Science, Data Analysten) interagiert, um bestmögliche Ergebnisse im Training der künstlichen Intelligenz zu erreichen. Das Buch richtet sich explizit an Manager und Unternehmer. Entsprechend wird auf technisches Tiefenwissen und Exkursionen in die Materie weitestgehend verzichtet. Dafür glänzt das Chatbots-Buch mit Beispielen aus der Wirtschaftspraxis.

Über das Buch

Dieses Buch beschreibt den Einsatz der Chatbot-Technologie im Unternehmen. Dabei zeigt das Buch industrieübergreifend – mit Praxisbeispielen – den erfolgreichen Einsatz der Technologie auf. Das Buch beleuchtet den technologischen Hintergrund, geht aber auch auf den wirtschaftlichen Einsatz von Chatbots ein. Themenbereiche wie Marketing, Vertrieb und Kundenservice, aber auch die interne Kommunikation werden angeschnitten. Dieses Buch wurde in einem wissenschaftlichen Fachverlag publiziert. Deshalb geht es sehr tief in die Materie. Erfahrungen aus der Praxis liefern bekannte und deutschlandweit anerkannte Experten aus Kommunikation und Marketing.

Wie ist unsere Experten-Meinung zu Chatbots?

Chatbots sind nur dann sinnvoll einzusetzen, wenn das dahinterliegende unternehmerische Konzept stimmig ist und Nutzen für Kunden oder Interessenten entsteht. Chatbots werden in den nächsten Jahren menschliche Beratung und Betreuung nicht ersetzen können. Vielmehr sind Chatbots eine Chance, Kunden systematisch vorzuqualifizieren, die Kundenberatung zu entlasten und die wahrgenommene Beratungsqualität zu steigern. Sie dienen damit der Erhöhung der User-Experience, unterstützen den Kaufvorbereitungsprozess und liefern dem Kunden im Kundensupport schnellen Zugang zu Lösungen. Vor allem den Einsatz in der Bedarfsweckung und Bedarfsermittlung sehen wir als riesige Chance für Unternehmen mit erklärungsbedürftigen Produkten und Dienstleistungen. In diesem Kontext helfen Chatbots bei der Orientierung und der Bedarfsermittlung. Sie sind Assistenten für den Nutzer und für das Unternehmen. Sie erhöhen die Chance, dass ein potenzieller Kunde mit einem konkret ausformulierten Bedarf in den Kontakt mit menschlichen Mitarbeitern treten kann. Chatbots sind damit ein 24/7-Beratungs- und Vorqualifizierungswerkzeug, das in vielen Branchen einen klaren Wettbewerbsvorteil generieren kann. Chatbots nur aus der Perspektive von Kosteneinsparungen einzusetzen, wird den Möglichkeiten dieser Technologie nicht gerecht. Wenn Sie sich für das Thema Chatbots interessieren, helfen wir Ihnen gerne mit unseren Coaching- und Beratungsangeboten, bei der Erarbeitung unternehmerisch und wirtschaftlich sinnvoller Anwendungsszenarien.

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Kai Hebenstreit ist Chefredakteur und Gründer des digitalen Magazins manymize magazin®. Kai ist Experte für digitale Geschäftsmodelle und Start-ups, digitale Produktstrategien und UX-Design und -Management. Er ist Diplom-Designer mit einem zusätzlichen Abschluss in Verhaltenspsychologie. Auf Agenturseite zählen zu seinen Kunden GetIt (heute KPS Digital), OgilvyOne und BBDO - auf Unternehmensseite unter anderem die METRO AG, Dr. Oetker, Unitymedia, Porsche und Volkswagen.

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