Nicht jeder Chatbot ist ein Chatbot

Chatbot ist nicht gleich Chatbot

Was zeichnet einen intelligenten Chatbot aus?

Moderne Endgeräte können immer mehr. Mit ihnen wird aber auch die Benutzererfahrung auf die Probe gestellt. Kunden erwarten von Unternehmen eine moderne Form der Interaktion über verschiedene Kanäle hinweg. Hier kommen zunehmend Chatbots ins Spiel. Aber nicht alles, was sich Chatbot nennt, ist auch einer. Und nicht jeder ist intelligent.

Lesen Sie, warum viele Chatbots ihrem Namen nicht gerecht werden und was einen vollwertigen intelligenten Chatbot auszeichnet. Wir zeigen einige Beispiele auf.

Hier können Sie nur klicken statt chatten

Sie haben den Namen „Chatbot“ eigentlich nicht verdient, werden allerdings sehr oft so bezeichnet: Die Menü-Chatbots. Sie sind die einfachsten Lösungen, sind aber weder Bots noch führen sie einen Dialog. Menü-Chatbots verstehen die Eingaben eines Nutzers nicht, das können sie auch gar nicht. Sie rufen lediglich über eine einfache ja/nein Abfrage (Button geklickt?) die entsprechend hinterlegten Informationen aus ihrer internen Datenbank ab.

Ein Klick auf den Button löst eine vorgegebene Antwort aus. Es handelt sich also um nicht mehr als ein FAQ, das auch in einfacher Textform hätte dargestellt werden können.

Für die inhaltliche Bearbeitung von Anfragen sind solche Anwendungen eher ungeeignet, da sie zwei wichtige Vorteile, die mit dem Einsatz von Chabots erzielt werden sollen, gar nicht bieten. Sie sorgen weder für Entlastung der Mitarbeiter noch bieten sie mehr Service für Kunden und Anwender:

  • In der Kundenbetreuung haben solche Chatbots für die Mitarbeiter kaum eine entlastende Wirkung. Sie decken nur einen eingeschränkten Themenkreis ab und können die Anfrage nicht für die weitere Bearbeitung durch die Kundenbetreuung sortieren.
  • Auch die Nutzererfahrung leidet: Im besten Fall findet der Kunde eine Antwort etwas schneller als mit einer Suche auf der Hilfeseite oder im FAQ. Allerdings wird er bei jeder weiterführenden Frage eher enttäuscht sein, weil er statt eines Chats nur eine interaktive Hilfeseite erhält.

Regelbasierte Lösungen benötigen durchgehend viel Programmierpower

Einen Schritt weiter gehen regelbasierte linguistische Chatbots. Sie erzeugen einen Gesprächsverlauf, indem sie nach einer einfachen Wenn/Dann-Logik Antworten zurückgeben. Viele Anfragen im Kundenservice ähneln sich:

  • Wie kann ich das Produkt zurücksenden?
  • Wann kommt meine Sendung?
  • Wie kann ich bezahlen?

Wenn ein Unternehmen diese Fragen vorhersagt, lassen sich Standardanfragen von Kunden lösen. Der Ausgangspunkt eines regelbasierten Chatbots ist die Definition der erwarteten Eingaben. Sie sorgt dafür, dass er unterschiedliche Eingaben demselben Thema zuordnen kann – zum Beispiel durch Synonyme oder bestimmte Wortfolgen.

Ein regelbasierter Chatbot kann also so eingestellt werden, dass er hinter den Fragen

  • “Wann haben sie geöffnet?
  • “Offen?
  • “Wie sind die Öffnungszeiten?”

ein und dieselbe Frage erkennt und entsprechend beantwortet. Der Nachteil ist, dass wirklich jede Eingabe zuvor wortwörtlich erfasst und der entsprechenden Antwort zugeordnet werden muss.

Betrachten wir die Anfragebeispiele, so würde schon eine leichte Abwandlung der dritten Eingabe in „Wie sind Ihre Öffnungszeiten“ nicht mehr beantwortet werden können. Das ist allerdings auch der zentrale Nachteil dieser Art von Chatbots. Im Prinzip handelt es sich bei regelbasierten Chatbots um interaktive Entscheidungsbäume mit einer grafischen Oberfläche.

Anfragen, die vom Entwickler nicht im Vorfeld berücksicht werden, können nicht beantwortet werden. Bis ein regelbasierter Chatbot reale Vorteile bietet, ist deshalb viel Optimierungsarbeit notwendig.

Mehr Flexibilität bei Keyword-basierten Chatbots

Sowohl regelbasierter als auch Menü-Chatbots funktionieren ohne eine künstliche Intelligenz. Der Output wird streng deterministisch durch die Nutzereingaben bestimmt. Es können keine Fragen beantwortet werden, die der Entwickler nicht vorgesehen hat.

Vorteile von Keyword-basierten Chatbots:

  • Der Nutzer kann seine Frage frei eingeben.
  • Der Chatbot durchsucht die Frage nach Keywords
  • Der Chatbot gibt die Antwort an den Nutzer aus und wartet auf Feedback

Keyword-basierte Chatbots schaffen eine Erfahrung, die näher am echten Kundenservice ist als streng regelbasierte Varianten. Allerdings haben sie klare Schwächen in der Beantwortung von Fragen aus demselben Themenfeld. Wiederholen sich Keywords über unterschiedliche Fragen, wird der Chatbot Fehler in der Beantwortung machen.

Beispielfragen für einen keyword-basierten Chatbot

In einem Keyword-basierten Chatbot wird für die Suchwörter “offen”, “geöffnet” und “Öffnungszeiten”, die Öffnungszeiten als Antwort hinterlegt. Folgende Fragen führen nun immer zur selben allgemeinen Antwort:

  • “Wann haben Sie offen?”
  • “Haben Sie an Heiligabend offen?”
  • “Mein Paket war bei der Lieferung bereits geöffnet?”

Keyword-basierte Chatbots bieten also die Möglichkeit, vollständige Fragen zu stellen – aber diese Freiheit ist reine Kosmetik. Der Nutzer bekommt lediglich die Illusion von Dialog.

KI Chatbots optimieren sich selbst

Weder Menü-, noch regelbasierte oder Keyword-basierte Chatbots verbessern sich mit der Zeit. Sie sind immer auf vorausschauende Optimierungen angewiesen, in denen zum Beispiel neue Regeln und Keywords hinzugefügt werden. Dadurch ist der Verwaltungsaufwand und Optimierungsaufwand hoch.

Moderne, vollwertige Chatbots setzen daher auf künstliche Intelligenz (KI, AI, Machine-Learning). Mithilfe dieser Technologie erhält die Lösung die Fähigkeit zum Selbstlernen.

KI Chatbots vergleichen Anfragen mit vergangenen Unterhaltungen. Hier kommt nun der überragende Vorteil zum Tragen: Die KI-Komponente kann „unscharfe“ Ähnlichkeiten in den Anfragen erkennen und ermittelt die wahrscheinlichste Absicht (Intent) einer Anfrage. Es muss also nicht jede Frage/Eingabe vorab erdacht werden, um dem Nutzereingaben beantworten zu können.

Damit der Chatbot die freien Eingaben in natürlicher Sprache versteht, setzen Lösungen wie  Cobuddy auf Natural Language Processing (NLP). Dadurch erkennt Cobuddy Muster in Anfragen und erschließt daraus die wahrscheinlichste Bedeutung.

Ein Assistant Chatbot benötigt am Anfang einen Basisdatensatz von Beispiel-Eingaben („Intent“) und entsprechenden Zuordnungen von Antworten. Dann jedoch verbessert er sich selbständig. Wo die Keyword-basierte Lösung am Kontext von Schlüsselwörtern scheitert, bezieht ein KI Chatbot diesen Kontext in seine Berechnungen ein.

So lernen KI Chatbots

Ein Kunde fragt den Chatbot: “Wann haben Sie offen”

  • Der Chatbot ist noch jung – er kann der Frage noch keine eindeutige Absicht zuordnen  und fragt nach.
  • Deshalb spezifiziert der Nutzer auf Nachfrage seine Angabe: “Öffnungszeiten”.
  • Diese Eingabe versteht der KI Chatbot. Mit der Zeit lernt der er, dass “Wann haben Sie offen” ein Synonym zu “Öffnungszeiten” ist, ohne dass ein Entwickler etwas programmieren hätte müssen.

 

Fazit: Chatbot ist nicht gleich Chatbot

Chatbots bieten Unternehmen vielfältige Möglichkeiten, Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten, den Kundenservice zu verbessern und Mitarbeiter zu entlasten.

Es gibt jedoch deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Lösungen (siehe auch den Blogpost „Chatbots: Standardlösung oder Spezialanfertigung? Welche ist für wen geeignet„) . Viele, ganz einfache Anwendungen tragen – genau genommen – den Namen Chatbot zu Unrecht. Sie erweisen sich als wenig bis gar nicht hilfreich, wenn es um die Verbesserung des Kundenservices oder der Entlastung von Mitarbeitern geht.

Einfache Chatbots können weder den Kontext verstehen, noch können sie sich eigenständig verbessern. Sie benötigen ein permanentes, vorausschauendes Eingreifen von Fachabteilungen und Programmieren. Zusammengefasst verursachen sie einen permanent hohen menschlichen Arbeitsaufwand, der auch mit zunehmender Laufzeit nicht ab nimmt.

Nicht jeder Chatbot ist also wirklich der KI-gestützte, selbstlernende Helfer, der den die Unternehmen die erhofften Vorteile bringt. Erst der Einsatz von künstlicher Intelligenz (Machine-Learning) macht den Chatbot zu einem selbstlernenden Assistenten, der Mitarbeiter entlastet, Prozesse entzerrt und zu einer herausragenden Kundenerfahrung beiträgt.

 

Steckt Intelligenz im Chatbot?