Der ultimative
Chatbot-Leitfaden

Alles was Sie für Ihr Unternehmen über Chatbot-Lösungen wissen müssen!

  • Chatbot Grundlagen & die Technologie dahinter
  • Conversational AI Chatbots für Ihr Unternehmen & Implementierungstipps
  • Aktuelle Statistiken & Trends

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Chatbot Grundlagen & Technologie

Ein Chatbot ist eine Form von automatisiertem Service.

was ist ein chatbot?

Quasi ein Roboter mit dem Kunden über einen Chat kommunizieren können.

 

Man kann einen Chatbot auf unterschiedliche Art und Weise über Text und Sprache einsetzen. So zum Beispiel auf einer Website, über Facebook Messenger oder über einen Sprachassistenten wie Amazon Alexa, Siri oder Google Assistant.

 

Im Grunde führen Sie eine virtuelle Konversation mit einem Roboter, der bestimmte Aufgaben für Sie ausführen bzw. auf Ihre Fragen antworten kann.

 

Es gibt zwei Typen an Chatbots – durch Fragen/Antworten strukturierte und durch maschinelles Lernen lernfähige Chatbots.

 

Die ersten verfügen über eine kleinere Wissensbasis und beschränkte Fähigkeiten. Sie können korrekten Output nur zu spezifischen Instruktionen geben. D.h. die gestellten Fragen müssen der festgelegten Programmierung entsprechen.

 

Ein lernfähiger Chatbot versteht natürliche Sprache und benötigt daher keine ganz so spezifischen Kommandos. Das bedeutet, ein Chatbot der auf maschinellem Lernen basiert wird mit jeder Interaktion klüger. Der Aufwand hinter diesen automatisierten Helferlein ist natürlich viel größer.

 

 

Mehr zum Thema regelbasierter vs. KI-basierter Chatbot finden Sie im nächsten Abschnitt.

Es gibt zwei unterschiedliche Arten von Chatbots:

 

Regelbasierte und KI-basierte Chatbots.

 

Bei einem regelbasierten Chatbot werden im Vorfeld mögliche Nutzereingaben und die entsprechenden Antwortmöglichkeiten definiert. Wird eine Frage gestellt, die nicht im Vorfeld definiert wurde, so kann der Chatbot bei der Beantwortung dieser Frage nicht behilflich sein.

 

Im Gegensatz zu regelbasierten Bots sind Chatbots die auf künstlicher Intelligenz basieren in der Lage, natürliche Sprache zu verarbeiten. Dies erfolgt mit Hilfe von Natural Language Understanding (NLU). Zudem ist ein KI-basierter Chatbot fähig semi-automatisiert zu lernen.

 

 

Welche Art Chatbot für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, hängt vor allem von den folgenden zwei Faktoren ab.

 

Wenn Sie zum Beispiel einen Bot benötigen, der nur eine sehr begrenzte Anzahl an klar definierten Aufgaben erfüllen soll ist es ausreichend, einen regelbasierten Chatbot zu nutzen. Eine KI-basierter Bot macht eher Sinn, wenn der Bot für unterschiedliche Aufgaben genutzt wird bzw. komplexere Probleme lösen soll. Regelbasierte Bots werden oft für Marketingzwecke, wie das Verteilen von Informationen oder Angeboten eingesetzt, während KI-basierte Chatbots eher im Customer Service Einsatz finden.

 

Ein weiterer entscheidender Faktor, der zu berücksichtigen ist, ist das verfügbare Budget bzw. die verfügbare Arbeitszeit, um einen Chatbot zu implementieren. Generell lässt sich ein regelbasierter Bot deutlich günstiger und mit weniger Arbeitsaufwand umsetzen.

Zwei ganz wesentliche Faktoren für die Performance eines Chatbots sind die Struktur und Qualität der Daten, die für die Beantwortung von Fragen zur Verfügung stehen. Genau hier kommen Knowledge Graphen ins Spiel.

 

Knowledge Graphen stehen als Synonym für eine spezielle Art der Wissensrepräsentation. Dabei werden Fakten in Form von Kanten zwischen Knoten in einem Graphen/Netzwerk gespeichert. Zusätzlich wird auch das Schema der Daten im Graphen gespeichert (z.B.Klassenhierarchien). Knowledge Graphen entfalten ihr volles Potential insbesondere bei großen und komplexen Datenstrukturen.

 

 

 

 

 

 

Beim Einsatz für Chatbots, bietet ein Knowledge Graph zwei direkte Vorteile – Verbesserte Datenintegration und gleichzeitige Verbesserung der Konversationen.

 

Neue Datenquellen können einfacher integriert werden, da diese nur mehr auf ein einziges bestimmtes Format und Schema gebracht werden müssen. Außerdem bieten Knowledge Graphen eine erhöhte Flexibilität für die Erweiterung des vorhanden Wissens. So werden neue Fakten direkt als neue Knoten und Kanten in den Graphen gespeichert.

 

Auch die Verknüpfung von mehreren Knowledge Graphen ist generell problemlos möglich, entweder werden schon gleiche Knoten verwendet oder aber neue Kanten hinzugefügt. So kann unter anderem eine moderne Verwaltung des Unternehmenswissens, das via API und Sprach-Interfaces über natürliche Sprache abgefragt werden kann, aufgebaut werden.

Chatbot-Lösung für Ihr Unternehmen & Implementierung

Chatbots eignen sich für zahlreiche Branchen und Use Cases.was ist ein chatbot

 

Der wohl Bekannteste ist der Einsatz im Kundenservice, jedoch finden Chatbot-Lösungen auch im Marketing & Vertrieb vermehrt Anwendung.

 

 

Durch Chatbot-Lösungen profitieren Unternehmen von:

  • Automatisiertem 24/7 Support, der wenn benötigt jederzeit von einem Mitarbeiter übernommen werden kann
  • Kommunikation und Erreichbarkeit auf den von Kunden bevorzugten Kanälen
  • Erhöhter Interaktion und Öffnungsraten
  • Automatisierter Leadgenerierung
  • Effizientem Ressourceneinsatz
  • Innovativem Wettbewerbsvorteil

 

Diese Punkte sollten vor der Implementierung eines Chatbots beachtet werden:

  • Wie häufig hat Ihr Unternehmen direkten Kundenkontakt?
  • Erhält Ihr Kundenservice häufig wiederkehrende Anfragen?
  • Wie betreuungsintensiv sind die Anfragen Ihrer Kunden?
  • Welchen Kommunikationskanäle bevorzugen Ihre Kunden?
  • Welchen zusätzlichen Wert kann ein Chatbot in Ihrem Unternehmen schaffen?
  1. Der Use Case

Wichtig ist es den konkreten Anwendungsfall so genau wie möglich zu verstehen. Viele Unternehmen lassen den Nutzen für den Anwender oft völlig außer Acht und betrachten den Use Case rein aus Unternehmenssicht. Fragen Sie sich, wo kann ein Chatbot die Nutzer Experience verbessern und zugleich eine bestmögliche Unterstützung für Mitarbeiter bieten?

 

  1. Die Implementierung

Drei der wichtigsten Faktoren bei der Implementierung sind das Projektteam, der Umfang des Anwendungsfalls sowie die Anbindung an verschiedene Datenquellen. Ziehen Sie die richtigen internen wie auch externen Leute und Chatbot Anbieter für das Projekt heran, definieren Sie einen klar abgrenzbaren Use Case und unterschätzen Sie die Wichtigkeit von unternehmensinternen/-externen Datenquellen für die allgemeine Performance des Chatbots nicht.

 

  1. Multikanalfähigkeit

Ein Grund für den Erfolg von Chatbots, ist der Faktor, dass Kommunikationsgewohnheiten von Kunden berücksichtigt werden. Beachten Sie, welche Kanäle für Ihre Zielgruppe Sinn machen und ob z.B. auch Sprachassistenten in Frage kommen um optimal für die Kundenkommunikation der Zukunft gerüstet zu sein.

 

  1. Testen & Optimieren

Lernende Systeme „leben“ von einer Vielzahl von Interaktionen. Nur so kann ein Chatbot rasch optimiert werden. Daher müssen vor allem auch nach dem Launch Ressourcen für die ständige Verbesserung zur Verfügung gestellt werden.

Statistiken & Trends

Chatbots und Sprachassistenten aus Nutzersicht:chatbot statistiken

  • Konsumenten sehen folgende Vorteile durch einen Chatbot: 24-Stunden-Service (64%), umgehende Antworten (55%), Antworten auf einfache Fragen (55%). (Drift, 2018)
  • 60% der Deutschen haben bereits einen Sprachassistenten benutzt, darunter sind 30% Intensiv-Nutzer. (Splendid Research, 2019)
  • Konsumenten würden einen Sprachassistenten gegenüber einer Website oder App bevorzugen, weil es praktischer ist (52%).(Conversational Commerce von Capgemini Report –  2018)

 

 

 

Chatbots und Sprachassistenten in Unternehmen:

  • 58% der Befragten sagten aus, dass Technologien wie Chatbots oder Sprachassistenten ihre Erwartungen an Unternehmen verändert haben und dies auch in Zukunft weiter tun werden (77%). (Salesforce, 2019)
  • Diese Unternehmensbereiche werden am meisten von Chatbots profitieren: Customer Service (ca. 95%), Sales/Marketing (55%), Auftragsabwicklung (48%). (Mindbrowser, 2017)
  • Unternehmen, die KI, Chatbots und Automatisierung nutzen, erleben einen Anstieg der allgemeinen Kundenzufriedenheit. (LivePerson, 2019)
  1. KI wird “intelligenter”

Knowledge Graphen werden eine bedeutende Rolle bei der weiteren Entwicklung von Conversational AI Chatbots spielen. Viele Chatbots werden auf öffentlich zugängliche Knowledge Graphen zugreifen und so eine Fülle von Inhalten abrufen und dementsprechend Daten, Aufgaben und Interaktionen besser verstehen können.

 

  1. Stärkerer Fokus auf die Zielerreichung

Durch die Fähigkeit, Daten besser zu verstehen, kann ein Chatbot Expertenwissen in bestimmten Themenfeldern aufbauen und dadurch beim Lösen eines konkreten Problems besser helfen, indem sie präzise Antworten zu komplexen Fragen geben oder sogar komplexe automatisierte Prozesse durchführen.

 

  1. Chatbots werden menschlicher

Chatbot-Software Anbieter wie Onlim werden weiterhin daran arbeiten, den menschlichen Aspekt ihrer Chatbots zu verbessern – die Fehlinterpretation von Anfragen zu verringern und die Nuancen des menschlichen Dialogs, die Akzente oder kulturellen Dialekte sowie die Absichten der Kunden zu verstehen.

 

  1. „Voice assistants are booming and blooming“

Die Nutzung von Sprachassistenten nimmt stetig zu und soll sich bis 2023 sogar verdreifachen. Voice Commerce und Sprachsuche gewinnen ebenfalls an Bedeutung. In diesem Jahr müssen sich Unternehmen über eine sprachbasierte Strategie Gedanken machen um für Kunden relevant zu bleiben.

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