Die digitale Kommunikationstechnologie ist ein zentraler Bestandteil von aktuellen Unternehmensstrategien. Denn textbasierte Chats sind eine besonders kostengünstige Lösung für den Kundenservice und zusätzlich besonders von jüngeren Kundengruppen bevorzugt. Insbesondere Chatbots tun sich hier als praktische Option für beide Seiten hervor.

 

Damit diese gut funktionieren, müssen Chatbots verstehen können was genau ein Kunde erreichen möchte. Neben dem Verständnis über die Textbausteine ist es vor allem auch notwendig die Stimmung des Kunden zu analysieren, denn die emotionale Ebene ist ein wichtiger Aspekt der menschlichen Sprache und Kommunikation.

 

 

 

Laden Sie den ultimativen, gratis Chatbot-Leitfaden für Ihr Unternehmen herunter.

 

 

 

Um dies zu bewerkstelligen und möglichst frustrationsfreie Interaktionen zwischen Menschen und Chatbots zu erreichen wird die „Sentiment Analyse“ verwendet. Diese steht mittlerweile stark im Fokus bei der Entwicklung von Chatbots und soll dabei helfen die Stimmung von Kunden besser zu verstehen.

 

 

Was genau ist eine Sentiment Analyse?

 

Eine Sentiment Analyse ist eine erweiterte Ebene des Natural Language Processings (NLP) eines Chatbots. Es ist eine Funktionsebene, die es dem Chatbot ermöglicht die Stimmung eines Nutzers zu verstehen, indem er sprachliche Muster und Satzstrukturen analysiert.

 

 

 

 

 

 

Hierbei kann der Chatbot eingehende Textdaten sammeln und zur weiteren Verarbeitung speichern. Die darauffolgende Sentiment Analyse ist ein komplexer Vorgang, der die Effektivität von Nachrichten zwischen Chatbots und seinen Nutzern, mit Fokus auf die Kundenzufriedenheit, auswertet.

 

So können die Meinungen, die in einem Satz ausgedrückt werden, äußerst unterschiedlich gefärbt sein: Binär (positiv, negativ) oder abgestuft (positiv, negativ, sehr positiv, sehr negativ, neutral oder gemischt). Fortschrittliche Analysemethoden werden deshalb angewendet, um über diese simpleren Polaritäten hinauszugehen und sogar Emotionen wie ärgerlich, traurig oder glücklich zu erfassen.

 

Mit diesen Einblicken kann um einiges besser auf Kundenbedürfnisse eingegangen und Leistungen an diese angepasst werden.

 

 

 

Derzeitiger Einsatz von Sentiment Analyse bei Chatbots

 

 

Chatbots sind ein Mittel zur direkten Kommunikation mit Kunden. Der Erfolg einer solchen Interaktion hängt maßgeblich davon ab wie gut sich die automatisierten Kundenbetreuer und die Kunden verstehen können.

 

Wenn ein Chatbot schon vom Anfang der Konversation an die Sprache, den emotionalen Kontext und den Ton eines Kunden erfassen kann, dann ist er in der Lage automatisch die besten Handlungsoptionen zu wählen. Beruhend auf der Sentiment Analyse kann er somit sein Vorgehen an den jeweiligen Nutzer anpassen und unterschiedliche Kommunikationswege wählen, die zum gleichen Ziel führen.

 

Auf diese Weise können Unternehmen einen besseren Kundenservice anbieten, auch wenn das fallweise nur heißen mag einen frustrierten Kunden an einen Live-Agenten weiterzuleiten.

 

 

 

 

1. Anpassbare Kundenkommunikation

Mittels einer Sentiment Analyse kann ein Chatbot seine Antworten an die Emotionen der Kunden anpassen. Auf diese Weise ergeben sich angenehmere und bessere Interaktionen für die Kunden.

 

2. An Live Agenten weiterleiten

Eine Servicemaßnahme muss sich stets an der Kundenzufriedenheit messen lassen. Kunden, die ganz offensichtlich schon zu Beginn einer Konversation genervt sind, können so direkt an einen menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet werden.

 

3. Kundenkategorisierung

Die mittels Chatbots gewonnenen Daten sind äußerst nützlich, denn sie geben Einblicke in vollständige Kundeninteraktionen. Mit einer Sentiment Analyse können Chatbots die einfachsten und schwierigsten Kunden identifizieren und in Gruppen segmentieren. Basierend auf dieser Einordnung der Kundenzufriedenheit können schwierige Kunden im Service vorgezogen werden und somit weiteren Frustrationen vorgebeugt werden.

 

4. Die Allgemeine Kundenzufriedenheit analysieren

Zusätzlich zur Kundenkategorisierung kann die Sentiment Analyse dazu eingesetzt werden, um die generelle Wahrnehmung von Kunden den eigenen Leistungen, Produkten und Marken gegenüber zu untersuchen. Denn Chatbots erhalten wichtige Informationen über die generelle Stimmungslage der Kunden, wenn sie mit dem jeweiligen Unternehmen kommunizieren.

 

 

 

Sprachassistenten, Chatbots und künstliche Intelligenz,

mit dem kostenlosen Onlim-Newsletter bleiben Sie informiert.

 

 

 

Herausforderungen und Potentiale der Sentiment Analyse

 

Selbst mit den vielfältigen Möglichkeiten, die durch die Sentiment Analyse gegeben sind, bleiben Chatbots häufig noch limitiert in ihren Antwortoptionen und dem Eingehen auf differenzierte Kundenbedürfnisse. Häufig sind die Gründe im Bereich des NLP zu finden, d.h. die Satzstellung mag zu kompliziert sein oder durch Sarkasmus bzw. mehrdeutige Worte wird es schwer für den Chatbot zu verstehen um was es genau geht. Deswegen ist es wichtig Chatbots so aufzustellen, dass sie sich ihrer Limitierungen bewusst sind und im Zweifelsfall an einen menschlichen Servicemitarbeiter weiterleiten.

 

Ein weiteres Problem ist es, wenn der Algorithmus für das Erkennen von Emotionen nicht gut genug funktioniert und somit Frustrationen übersehen werden. Deshalb ist es besonders wichtig für solche Problemfälle vorbereitet zu sein, denn sonst könnte eine unbefriedigende Interaktion mit dem Chatbot die Markenwahrnehmung beeinträchtigen.

 

Eine Sentiment Analyse kann vor allem auch daran scheitern Worte, die bestimmte Gefühle beschreiben richtig zu klassifizieren. Denn jeder Mensch verwendet andere Worte, um sich auszudrücken und seine Ideen und Konzepte zu beschreiben. Deshalb kann es zu Problemen bei der emotionalen Einordnung von bestimmten Begriffen und Ausdrucksformen für den Chatbot kommen.

 

Bei allen Herausforderungen sind die Entwicklungsschritte der Sentiment Analyse dennoch mehr als beachtlich. Insbesondere mit dem Voranschreiten der Syntax Analyse werden KI-Systeme besser dabei zu lernen, wie menschliche Sprache funktioniert. In diesem Rahmen werden sich Chatbots immer mehr ihren menschlichen Vorbildern annähern und in der Lage sein durch Sprache ausgedrückte Gefühle zu erfassen und somit besser auf Kunden einzugehen.

 

 

 

 

Mehr zum Thema Chatbots & Sprachassistenten erfahren: