The Ultimative Chatbot Guide

Everything you need to know about chatbots for your business!

You’ll learn more about the most frequently asked questions on:

  • Chatbot basics & technology
  • Chatbots for your company & implementation tips
  • Statistics & trends
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The Ultimative Chatbot Guide

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The Ultimative Chatbot Guide

 

Everything you need to know about chatbots for your business!

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You’ll learn more about the most frequently asked questions on:

  • Chatbot basics

  • Chatbots for your company

  • Statistics & trends

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Basics & Technology

Chatbots are a form of automated service – like a robot that customers can communicate with via chat.

 

You can use a chatbot in different ways via text and voice. For example on a website, via Facebook Messenger or via a voice assistant such as Amazon Alexa, Siri or Google Assistant.

 

Essentially, it’s a virtual conversation in which one party is an online talking robot that can carry out a defined task or give automated replies to users’ questions.

 

There are two types of chatbots – the ones structured by hard coded questions/answers and the ones that are able to learn through Machine Learning.

 

The first have a smaller knowledge base and limited skills. They can only give correct output based on specific instructions, meaning the questions asked must correspond to their set programming.

 

Chatbots that are able to learn can understand understand natural language and therefore do not need as specific commands. That means bots based on Machine Learning get smarter with every interaction. The effort behind these automated systems is of course much greater.

 

More about rule-based vs. AI-based chatbots can be found in the next section.

There are two main chatbot types:

 

Rule-based and AI-based chatbots.

 

With a rule-based chatbot, possible user queries and potential answers are defined in advance. If a question is asked that has not been previously defined, the chatbot will not be able to assist in answering the question.

 

In contrast to rule-based bots, chatbots based on Artificial Intelligence are able to process natural language. This is done with the help of Natural Language Understanding (NLU). AI-based chatbots are able to learn semi-automatically.

 

Which type of chatbot is best suited for your company mainly depends on the following two factors.

 

For example, if you need a chatbot that should only perform a very limited number of clearly defined tasks, it is sufficient to use a rule-based bot. An AI-based bot makes more sense if the chatbot is used for different tasks or to solve more complex problems. Rule-based bots are often used for marketing purposes, such as distributing information or offers, while AI-based chatbots are more common in customer service.

 

Another crucial factor to consider is the budget and time available to implement the chatbot bot. In general, a rule-based bot can be implemented much cheaper and with less work.

Two very important factors for the overall performance of a chatbot are the structure and quality of the data that are available for answering questions. This is where Knowledge Graphs come in.

 

Knowledge graph is a synonym for a special kind of knowledge representation. It stores facts in the form of edges between nodes in a graph/network. In addition, most knowledge graphs also store the schema of the data (e.g., class hierarchies). Knowledge Graphs develop their full potential especially with large and complex data structures.

 

When used for chatbots, a Knowledge Graph offers two direct advantages – improved data integration and simultaneous improvement of conversations.

 

New data sources can be integrated more easily, since they only have to be brought to a single specific format and scheme. Knowledge Graphs also offer increased flexibility for expanding existing knowledge. That way, new facts are saved directly as new nodes and edges in the graph.

 

It is also possible to link several Knowledge Graphs without any problems, either using the same nodes or adding new edges. This allows to build up a modernly managed corporate knowledge base, which can be retrieved via API and voice interfaces using natural language.

Chatbots for your business & implementation

Chatbots are suitable for many industries and use cases.

 

They are well-known to be able to provide excellent customer service, but there are also some great examples of chatbots in marketing & sales.

 

With chatbots, companies benefit from:

  •  Automated 24/7 support that can be taken over by an employee at any time if required
  • Communication and accessibility on the channels preferred by customers
  • Increased interaction and opening rates
  • Automated lead generation
  • Efficient use of resources
  • Innovative competitive advantage

These points should be considered before implementing a chatbot:

  • How often does your company have direct customer contact?
  • Does your customer service receive recurring requests frequently?
  • How intensive are your customer requests?
  • Which communication channels do your customers prefer?
  • What added value can a chatbot create for your business?
  1. The use case

It is important to understand the specific use case as detailed as possible. Many companies often ignore the benefits for the user and only consider the use case from a company perspective. Ask yourself, where can a chatbot improve the user experience and at the same time offer the best possible support for employees?

  1. The implementation

Three of the most important factors during the implementation are the project team, the scope of the use case and the connection to various data sources. Engage the right internal/external people for the project, define a clear use case and do not underestimate the importance of internal/external data sources for the general performance of the chatbot.

  1. Multichannel capability

One reason for the success of chatbots is the fact that customer communication habits are taken into account. Note which channels make sense for your target group and whether e.g. voice assistants are also a possibility in order to be perfectly prepared for future customer communication.

  1. Test & optimize

Semi-automatic learning systems “live” from a large number of interactions. This is the only way to quickly optimize the chatbot. Therefore, it is essential to provide the necessary resources for the optimization of the chatbot, especially after the launch.

Statistics & Trends

Chatbots and voice assistants from a user perspective:

  • Consumers see the following advantages of chatbots: 24h service (64%), immediate answers (55%), answers to simple questions (55%). (Drift, 2018)
  • 60% of Germans have already used a voice assistant, among them 30% are intensive users. (Splendid Research, 2019)
  • Consumers would prefer a voice assistant over a website or app because it is more practical (52%). (Conversational Commerce by Capgemini Report – 2018)

Chatbots and voice assistants in companies:

  • 58% of those questioned said that technologies such as chatbots or voice assistants have changed their expectations towards companies and will continue to do so in the future (77%). (Salesforce, 2019)
  • These departments will benefit most from chatbots: customer service (95%), sales/marketing (55%), order processing (48%). (Mindbrowser, 2017)
  • Companies that use AI, chatbots and automation are experiencing an increase in overall customer satisfaction. (LivePerson, 2019)
  1. AI becomes “smarter”

Knowledge Graphs will play an important role in the future development of AI-systems. Many chatbots will access Knowledge Graphs that are publicly available and thus, have access to plenty of content and can therefore better understand data, tasks and interactions.

  1. Stronger focus on goal achievement

With the ability to understand data better, chatbots can build expert knowledge in specific domains and become better at solving specific problems by providing precise answers to complex questions or even perform complex automated processes themselves.

  1. Chatbots become more human

Technology providers will continue to work on improving the human aspect of their chatbots – reducing misinterpretation of queries, understanding the nuances of human dialogue, the accents or cultural dialects, and the intentions of customers.

  1. „Voice assistants are booming and blooming“

The use of voice assistants is steadily increasing and is expected to triple by 2023. Voice commerce and voice search are also gaining in importance. This year, companies need to think about a voice-based strategy to stay relevant to customers.

Grundlagen & Technologie

Chatbots sind eine Form von automatisiertem Service. 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.

 

Lernfähige Chatbots verstehen natürliche Sprache und benötigen daher keine ganz so spezifischen Kommandos. Das bedeutet, Bots die auf maschinellem Lernen basieren werden mit jeder Interaktion klüger. Der Aufwand hinter diesen automatisierten Helferlein ist natürlich viel größer.

 

Mehr zum Thema regelbasierte vs. KI-basierte Chatbots 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 sind KI-basierte Chatbots 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 Bot 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  Bot 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.

Chatbots für Ihr Unternehmen & Implementierung

Chatbots eignen sich für zahlreiche Branchen und Use Cases.

 

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

 

 

Durch Chatbots 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/externen Leute 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 können die Chatbots 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:

  • Konsumenten sehen folgende Vorteile durch Chatbots: 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 KI-Systemen 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, können Chatbots 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

Technologieanbieter 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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