Conversational UI: So verändern Chatbots die Kundenkommunikation

Erinnern Sie sich noch an „Herr Kaiser“? Die Kult-Werbefigur der Hamburg Mannheimer Versicherung verkörpert bis heute das Ideal eines seriösen Vertreters: fachkundig, smart und immer ein Ohr für die Ängste und Sorgen der Kunden. Zuhören, verstehen und kompetent beraten – bezogen auf die Kundenkommunikation war Herr Kaiser ein echtes Vorbild. Heute sollen virtuelle Helfer wie Chatbots oder Sprachassistenten in diese Fußstapfen treten. Ein Gastbeitrag von Patrick Zimmermann.

Es betrifft nicht nur das Versicherungswesen, sondern nahezu jede Branche: Im Zuge der Digitalisierung wächst kundenseitig der Wunsch, schnell und einfach mit Unternehmen ins Gespräch zu kommen. Das steigende Interesse an „sprechenden Systemen“ ist eine logische Folge dieser Entwicklung. Chatbots lassen sich in die Kategorie “Conversational User Interface (Coversational UI)” einordnen. Dazu zählen auch Dienste wie WhatsApp oder Facebook Messenger sowie Sprachassistenten wie Alexa oder Google Home. Chatbots lassen sich aber auch als Plugin auf Websites implementieren.

Kundenkommunikation via Chatbot: Die Vorteile liegen auf der Hand

Mit Chatbots können Unternehmen auf die Erwartungen der Kunden reagieren und einen digitalen Dialog anbieten. Die virtuellen Assistenten ermöglichen eine private und direkte Kommunikation in Echtzeit. Nutzer erhalten so automatisiert eine Beratung zu dringenden Fragen oder werden zu Informationen auf der Website weitergeleitet. Nebenbei wird damit die tägliche Email-Flut in einer Firma reduziert.

Chatbots spielen vor allem in diesen Bereichen ihre Vorteile aus:

• Kundenservice: Ein Chatbot gewährleistet, dass das Unternehmen 24/7 erreichbar ist. Stellen Kunden Fragen, reagiert das System sofort und liefert entweder eine passende Antwort oder informiert darüber, dass sich ein Kundenberater in Kürze der Sache annehmen wird.
• Marketing: Chatbots stellen durch die direkte Ansprache eine ideale Umgebung dar, um Gewinnspiele durchzuführen oder für bestimmte Produkte zu werben.
• Sales: Mit Chatbots lassen sich E-Commerce-Strategien realisieren, etwa um Produkte und Services zu verkaufen. Über die modernen Interfaces der Bots bilden Unternehmen ihre Waren ab und starten einen Kaufvorgang.

Im Versicherungsbereich bietet es sich beispielsweise an, Angebote für ausgewählte Versicherungen via Bot zu kommunizieren oder eine Schadenmeldung digital zu übermitteln.

Technische Grundlagen. So funktioniert ein Chatbot

Mittlerweile gibt es zahlreiche Unternehmen, die Tools zur Erstellung eines Chatbots anbieten – häufig sogar kostenlos. Typischerweise kommt dabei ein Baukastensystem zum Einsatz, in dem die Bot-Funktionen schrittweise hinzugefügt werden. Neben der Gestaltung einer funktionalen Benutzeroberfläche liegt die größte Herausforderung bei der Entwicklung eines Bots in der Integration in bestehende Systeme. Oftmals fehlen entsprechende Prozesse wie etwa die Schnittstellen (APIs) zu Bezahlsystemen oder Datenbanken mit Preisen.

Zu unterscheiden ist zwischen einem Regel-basierten Bot und einem von Künstlicher Intelligenz (KI) gesteuerten System. Bei Regel-basierten Chatbots handelt es sich um relativ einfach zu programmierende Applikationen, die den Nutzer durch ein vorgegebenes, beliebig erweiterbares Set an Fragen führen. Die Unterhaltung besteht dann aus bereits definierten Fragen des Nutzers und Antworten des Bots. Stellt der Anwender eine Frage, die im Fragenbaum nicht erfasst ist, erhält er nur eine Standardreplik.

KI-gesteuerte Chatbots zeichnen sich dagegen durch ihre Fähigkeit zum Lernen aus. Sie sollen schließlich die Intention des Nutzers erkennen und situationsgerecht dessen Fragen beantworten. Das technische Gerüst ist komplex, da ein Entwickler Algorithmen verwenden muss, die wiederum auf maschinellem Lernen basieren.

Vom Oneliner zum Dialog

Damit ein Chatbot Unterhaltungen so natürlich wie möglich führt, muss er also erst das Sprechen lernen. Das geschieht mittels der erwähnten Frage-Antwort-Regeln und der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache, in Englisch „Natural Language Processing“ (NLP). Hinter NLP steckt die Leitidee, dass jede Form von Sprache – ob gesprochen oder geschrieben – zunächst erkannt werden muss. Dabei kommt es nicht nur auf das einzelne Wort an, sondern auf den Zusammenhang mit anderen Wörtern, ganzen Sätzen oder Sachverhalten. Der Begriff NLP vereint daher verschiedene Techniken, die alle das gleiche Ziel haben: einen Text nach Hinweisen zu scannen, um die Absichten des Verfassers zu erkennen und entsprechend darauf zu reagieren. Das umfasst die Identifikation bestimmter Schlüsselwörter und Beispielsätze sowie semantische und kontextsensitive Analysen.

Zu den populärsten Anbietern für Tools zur Natürlichen Sprachverarbeitung zählen:

• Amazon („Lex“),
• Google („Natural Language“),
• IBM („Watson“) und
• Microsoft („LUIS“).

Diese Dienste liefern Sprachmodelle, durch die ein Chatbot immer zuverlässiger die Absichten des Nutzers korrekt erkennt. Anhand der allgemeinen Gesprächsmuster erschließt der Bot Antworten auf individuelle Fragestellungen. Je mehr Daten im System eingespeichert werden, desto zielsicherer fallen die Antworten aus, da die KI mit menschlicher Hilfe ständig dazulernt. Dadurch wird der Bot immer „redseliger“, sprich er ist immer mehr dazu fähig, eine natürliche Konservation mit passenden Antworten zu führen. So wird aus einem Oneliner á la „Ich Tarzan, Du Jane“ Schritt für Schritt eine „richtige“ Unterhaltung zwischen Bot und Nutzer.

Ein Beispiel: Der Nutzer fragt, wie morgen das Wetter in Leipzig sein wird. Der Bot versucht durch NLP die Absicht zu erkennen („Intent“ = Wetter). Ist dies erfolgreich, überprüft das System die Eingabe auf „Entities“, sprich bedeutsame Zusatzinformationen (Leipzig = Stadt in Deutschland, Wetter = Wetter API aktivieren, Datum = morgen). Daraus schließt der Bot, dass der Anwender eine Wettervorhersage abhängig von den genannten Parametern wünscht. Er überträgt die Informationen an eine passende Schnittstelle – in diesem Fall die Wetter API. Diese ruft die gewünschten Daten ab und schickt sie an den Bot zurück, der sie in den Chat einspeist. Schon erhält der Nutzer die Antwort auf seine Frage.

So verarbeitet ein Chatbot eine Kundenanfrage

Auch Chatbots haben eine Persönlichkeit

Ein Conversational Interface dient dazu, die Interaktionen zwischen Mensch und Maschine zu verbessern. Im Business-Kontext bezieht sich das vor allem auf die Kommunikation zwischen dem Kunden und dem Chatbot als Unternehmensvertreter. Abhängig vom Einsatzgebiet empfiehlt es sich, dem Chatbot eine Persönlichkeit „einzuverleiben“, die in der Interaktion mit dem Nutzer zum Tragen kommt. So kann ein Chatbot zum Beispiel durch entsprechende Konversationsmodelle lernen, in der Jugendsprache zu kommunizieren. Das macht ein Gespräch unterhaltsamer und der Bot wirkt authentisch. Der Kunde fühlt sich ernst genommen und verstanden – das erzeugt positive Emotionen. In diesem Kontext spielt auch die Kundenansprache via „Du“ oder „Sie“ eine große Rolle.

Welche Persönlichkeit passend ist, hängt vom Selbstverständnis des Unternehmens, seinen Produkten/Services und der Zielgruppe ab. Bei einer Bank oder Versicherung, in der Seriosität zum Markenzeichen gehört, entspricht ein zu lockerer Umgangston eher nicht den Kundenerwartungen. Gerade die Geschäftsbereiche, in denen ein enger Kundenaustausch stattfindet, können von einem Chatbot mit Persönlichkeit profitieren.

Chatbot implementieren: Wichtige Learnings

Die Erfahrung aus zahlreichen Kundenprojekten lehrt für den Bau von Bots:

1. Ein etablierter Chat-Kanal sollte vorhanden sein

Es ist vorteilhaft, wenn bereits eine geeignete Infrastruktur existiert, sprich der Kunde kann schon mit dem Unternehmen chatten. Im Idealfall handelt es sich bei den Chatbots um die Applikation eines bekannten Anbieters. Das erleichtert die Integration eines neuen Bots.

2. API-Schnittstellen zur Datenverarbeitung sollten verfügbar sein

API first! Die Fragen, woher der Chatbot die richtigen Daten passend zum Anliegen des Nutzers findet, ist essentiell. Erst, wenn eine Schnittstelle für die Datenabfrage existiert, ist der Bau eines Chatbots sinnvoll.

3. Geeignetes Team und passende Use Cases erleichtern den Start

Zum Team sollte schon in der Konzeptphase ein UX-Designer für Konversationen und ein erfahrener Chatbot Entwickler gehören. Die Gefahr, die technische Machbarkeit falsch einzuschätzen, ist hoch. Zum Start sollte der Fokus auf einfache Use Cases liegen – etwa im Bereich Helpdesk und Service. Das können Abfragen von Statusmeldungen oder Fehlerberichten sein. Zudem macht es Sinn, zu Beginn die häufigsten Kundenfragen zu automatisieren und Spezialfälle später zu ergänzen. Regelmäßige Feedbackschleifen mit dem Auftraggeber helfen, Fehler zu umgehen oder diese frühzeitig auszumerzen.

Fazit: Chatbots gehört die Zukunft

Die Ansprüche der Kunden an Unternehmen hinsichtlich ständiger Erreichbarkeit und hohem Service werden nicht geringer. Die Menschen erwarten eine zeitnahe und persönliche Antwort auf ihr Anliegen. Daher wird sich die Kundenkommunikation künftig noch viel stärker digital abspielen. Chatbots und virtuelle Sprachassistenten stellen Lösungen dar, den Erwartungen gerecht zu werden. Conversational Interfaces bilden das technische Rückgrat dieser Systeme.

2020 werden >75% aller Unternehmen mit einem Chatbot in Messenger-Anwendungen präsent sein. (Patrick Zimmermann)

Wichtig ist, dass der Chatbot nicht die einzige Verbindung zum Unternehmen bleibt, sondern dass weiterhin ein Service-Mitarbeiter für Kundenanfragen erreichbar ist. So steht dem Kunden immer auch ein menschlicher Ansprechpartner zur Verfügung, der weiterhilft, falls der Chatbot keine Antwort geben kann. Hinzu kommt das Potenzial dieser Applikationen als E-Commerce-Kanal. Chatbots können daher künftig direkt zur Wertschöpfung des Unternehmens beitragen. Diese Entwicklungen zeichnen sich ab:

1. Die Tools und Plattformen zum Designen und Erstellen von Chatbots werden ausgereifter.
2. Die Kommunikation zwischen Kunden und Unternehmen via Chat wird alltäglich.
3. Künftig bieten Chatbots die Möglichkeit, Produkte direkt in der Applikation zu kaufen.

Über den Autor:

Patrick Zimmermann, CEO & Gründer Knowhere GmbH

Patrick Zimmermann ist Gründer und Geschäftsführer von Moin AI, einer Spezialagentur für Messenger Marketing und die Entwicklung von Chatbots. Patrick beschäftigt sich beruflich seit mehr als zehn Jahren mit den Themen Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen.

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