Chatbot: ein neuer Kommunikationskanal im Kundenservice

Es geht nicht nur um Technologie: Ein Chatbot ist ein neuer, kundenorientierter Kommunikationskanal, der auf Machine Learning Tools aufbaut.

Unter einem Chatbot versteht man eine Software, die einerseits in der Lage ist, mit dem Endnutzer in einer natürlichen Sprache zu kommunizieren, die andererseits aber auch mit den Informatiksystemen verbunden ist, um Unternehmen auf diese Weise in ihren verschiedenen Funktionen effizient und innovativ zu unterstützen. Aber es geht hier nicht nur um Technologie: Ein Chatbot ist ein neuer Kommunikationskanal im Kundenservice, der mithilfe von Machine-Learning-Instrumenten die Kommunikation zwischen Unternehmen und deren Stakeholdern ermöglicht.

Unter „natürlicher Sprache“ versteht man eine Sprache, die mehr oder weniger derjenigen Sprache entspricht, die von uns tagtäglich angewandt wird. Hierbei kann es sich sowohl um die Umgangssprache als auch um eine formellere Sprachverwendung handeln. Als Grundlage nutzt der Chatbot schriftliche Textnachrichten. In einigen Anwendungen ist es aber auch bereits möglich, Mechanismen zur akustischen Spracherkennung zu integrieren, so dass sowohl als Input als auch als Output Anweisungen in gesprochener Sprache erfolgen können.

In einem Unternehmen kann ein Chatbot dazu genutzt werden, die interne Kommunikation zu optimieren und spezielle Dienstleistungen anzubieten, um Verkaufs- oder Informationskanäle zu verwalten oder Produkte zu konfigurieren. Ein Chatbot kann in vielen verschiedenen Bereichen eingesetzt werden. Einzige Voraussetzung hierfür ist, dass bereits ein strukturierter Datenfluss existiert, innerhalb dessen der Chatbot agieren kann.

Die Chatbot-Technologie kann auch innerhalb eines Unternehmens vorteilhaft eingesetzt werden. Ein Mitarbeiter, der eine bestimmte Information benötigt, muss beispielsweise nur mit einem einzigen System interagieren, das rund um die Uhr zur Verfügung steht und mehrere Nutzer gleichzeitig mit Informationen versorgen kann.


Eine Technologie für der Anwender

Eine Technologie im Dienste der Anwender

Vom technologischen Gesichtspunkt aus gibt es innerhalb des Chatbots ein fundamentales Element, das Natural Language Understanding, auch als Natural Language Processing bezeichnet, eine Technik, die natürliche Sprache in eine strukturiertere und in verschiedenen IT-Bereichen nutzbare Information überträgt. Der Chatbot funktioniert fast so wie ein Dolmetscher, der die natürliche Sprache in eine IT-Sprache überträgt und umgekehrt. Der Chatbot ist in der Lage, eine zur Frage des Nutzers passende Antwort zu erkennen und diese als Rückmeldung auszugeben. Um die eingegebene Nachricht zu verstehen und diese in Informationen zur Nutzung im IT-Bereich umzuwandeln, bedient sich der Chatbot der neuesten Machine-Learning-Technologien.

Im Prinzip gibt es drei Kanäle, die ein Chatbot nutzen kann: Instant-Messaging-Plattformen, Geräte mit IoT-Schnittstellen sowie Personal Robots. Diesen entsprechen drei verschiedenen Stufen der Interaktion. Messaging-Anwendungen, wie beispielsweise Telegram, Messenger oder Skype, sind die gängigsten Vertreter und stellen die einfachste Stufe dar, da sie nur das Senden und Empfangen von Textnachrichten vorsehen. Geräte mit IoT-Schnittstellen, wie beispielsweise die von Amazon (Amazon Echo) und Google (Google Home) angebotenen Geräte, sind komplexer und bieten durch die Umwandlung von Textnachrichten zu Sprachnachrichten vielerlei Einsatzmöglichkeiten. Bei diesen Anwendungen werden vom Chatbot Sprachnachrichten in Text konvertiert und umgekehrt. Bei der höchsten Stufe erhält der Nutzer Rückmeldungen von einem physisch vorhandenen Roboter, der oftmals auch eine empathische Interaktion ermöglicht. Der Roboter führt die ihm erteilten Befehle aus und ermöglicht so eine Interaktion mit der realen Umgebung. Je einfacher die Bedienung für den Nutzer ist, desto komplexer wird der technologische Aufbau der Chatbot-Software.

Das Jahr 2016 war das Jahr der Conversational Technologies: Alles begann mit Telegram, der ersten Plattform, die einen Service über Chatbots anbot. Diese Chatbots wurden anschließend von Facebook weiterentwickelt, implementiert und den Nutzern zugänglich gemacht. Danach haben immer mehr Plattformen mit der Nutzung von Chatbots begonnen. Die enorme Entwicklung der Messaging-Anwendungen hat die Verbreitung dieser automatisierten Instrumente und dadurch auch die Weiterentwicklung der Bots auf Consumer-Ebene möglich gemacht.

Warum einen Chatbot einsetzen?

Warum einen Chatbot einsetzen?

Die Stärke des Chatbots liegt in seiner Einfachheit. Er bietet einen auf natürlicher Sprache basierenden interaktiven Dienst.

Seitens der Kunden stellen Zweifel an der effektiven Realisierbarkeit eines derart zukunftsorientierten Systems das Haupthindernis für die Einführung eines Chatbot-Instruments dar. Aus diesem Grunde führt Machine Learning Reply zusammen mit den Kunden gemeinsame und begleitende Maßnahmen durch, die von einer ersten Analysephase – um zu verstehen, ob der Chatbot die Dienstleistung erbringen kann – bis hin zur Realisierung des globalen Projekts reichen. Von diesem Punkt ausgehend kann sich das System dann weiter entfalten. Wenn es innerhalb des Unternehmens erfolgreich eingesetzt wird, lässt es sich auch in dessen weitere Systeme integrieren.

Die Chatbot-Technologie lässt sich in allen Marktbereichen anwenden, denn alle Unternehmen haben einen Kundenservice, machen Verkaufsangebote und haben eine Mitarbeiterverwaltung. Aus diesem Grunde kann man den Chatbot als neuen Kommunikationskanal betrachten, dessen einzige Voraussetzung eine innovative Mentalität des Kunden ist, so dass er sich ein digitales Ökosystem als Unterstützung für das Unternehmenswachstum vorstellen kann.

Möglichkeiten der Chatbot-Anwendungen im Unternehmen

Momentan bieten Chatbots folgende vier grundlegenden Anwendungsgebiete...

Product Configurator


Der Chatbot begleitet den Nutzer bei der Konfiguration eines Produkts. Diese Anwendung wurde beispielsweise erst kürzlich für die Erstellung eines Fahrzeug-Konfigurators für einen bekannten Automobilhersteller implementiert, so dass der Käufer die Ausstattung, den Motor sowie weitere individuelle Elemente auswählen kann, um ihm ein nach seinen Wünschen und Anforderungen konfiguriertes Fahrzeug zu liefern.

Smart Customer Support


Der Chatbot ermöglicht das Filtern der anfänglichen Anfragen der Nutzer, so dass diese einfach und schnell beantwortet werden können. Dabei werden typische Lösungen vorgeschlagen, indem zunächst der Bereich der Anfrage bestimmt und dann auf eine Datenbank mit den entsprechenden Informationen zugegriffen wird. Nur für den Fall, dass der Chatbot nicht in der Lage ist, das Problem eines Nutzers zu lösen, wird die Konversation an einen Operator weitergeleitet.

Smart Sales


Der Chatbot ermöglicht eine neue und interaktive Produktnavigation, da er die Angebotslinien aus einem Katalog präsentieren und dem Nutzer verschiedene personalisierte Vorschläge je nach dessen Feedback unterbreiten kann. Je nach den Anforderungen des Kunden können auch Zahlungen direkt über den Chatbot-Kanal erfolgen.

Business to Employee


Der Chatbot kann in Unternehmen auch für die interne Kommunikation genutzt werden, um Mitarbeitern beispielsweise Dienste wie die Anforderung von Formularen oder Terminen anzubieten. Ebenfalls für das Personalwesen lässt sich ein Chatbot entwickeln, der in der Lage ist, ein erstes Screening von Kandidaten für ausgeschriebene Stellen im Unternehmen durchzuführen, um Antworten auf Standardfragen wie Studium und Berufserfahrung zu erhalten, wobei dies nicht nur für das Unternehmen sehr effizient, sondern auch vom Standpunkt des Nutzers aus betrachtet sehr interessant sein kann. Über den Chatbot werden sämtliche Daten automatisch registriert, somit kann dieses System auch die Erfassung und Sammlung von Informationen leisten.

Der Mehrwert von Machine Learning Reply

In diesem Szenario bietet eine Studie an, die von der Analyse der Anwendung selbst ausgeht und dem Kunden aufzeigt, zu welchem Zweck der Chatbot erstellt wird, welche Plattform zur Nutzung empfohlen wird und für welche Art Nutzer der Chatbot sich eignet.


Der anschließende Step-by-Step-Prozess umfasst die Dialog- und Nutzerführung und führt schließlich dank der Rahmenelemente, die dem System zukunftsorientierte Funktionen verleihen, zu einer kompletten Integration mit den Unternehmenssystemen des Kunden. Denn Machine Learning Reply bietet zusätzliche Dienste, durch die sich die Effizienz der Chatbots erhöhen lässt, wie beispielsweise das Continuous Learning, wobei der Chatbot ständig vom Nutzer lernt und so seine Interaktionsfähigkeit verbessert, oder die Smart Analytics, die die Daten des Kunden erfassen und so dessen Geschmack und Vorlieben ableiten. Im Bereich des Marketing ermöglicht die bidirektionale Ausrichtung der Chatbots die Entwicklung neuer Produkte oder Dienste für Anfragen, die nicht beantwortet werden können. Der Chatbot ist auch in der Lage, die Kunden um ein Feedback bezüglich der Unternehmensangebote oder einer spezifischen Dienstleistung zu ersuchen.

Der Wettbewerbsvorteil von Machine Learning Reply liegt im Ökosystemansatz, der über den ausschließlich technologischen Kontext hinausgeht und dem Kunden einen Kanal anbietet, der die Markensprache gegenüber dem Verbraucher optimal repräsentiert. Die Möglichkeit, die Art der Interaktion und der Präsentation der Marke genau zu planen, ist ein großer Vorteil, den andere Marktplayer nicht bieten können. Die Zugehörigkeit zur Reply-Gruppe, der ersten digitalen Agentur in Italien, ermöglicht es Machine Learning Reply, ein Ökosystem anzubieten, das für die End-to-End-Entwicklung des gesamten Prozesses der Gestaltung und Implementierung von Chatbots ideal ist. Im Unternehmen sind spezifische Kompetenzen zu den Prozessen vorhanden, die Chatbots gewöhnlich analysieren, sowohl bezüglich Kundenbetreuung als auch Verkaufsmanagement. Dazu kommt die Fähigkeit, die Anforderungen nach einer Integration mit anderen Unternehmensplattformen der Kunden zu erfüllen, um so jeden Prozess zentral und unter Nutzung aller Synergien zu verwalten.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist das enorme Potenzial zur Personalisierung des von Machine Learning Reply angebotenen Dienstes, der als technologieunabhängiger Dienst nicht an ein spezifisches vertikales System gebunden ist. Daher ist es möglich, die beste Lösung bezüglich der spezifischen Anforderungen des Kunden auszuwählen und mit diesem gemeinsam die möglichen Chatbot-Anwendungen zu entwickeln.

Innerhalb des Workflows von Machine Learning Reply lässt sich der Chatbot gut mit anderen Funktionen, wie beispielsweise dem Recommendation System, verbinden: Da der Chatbot als Schnittstelle zum jeweiligen Nutzer dient, kann das Unternehmen diesen auf diese Weise kennenlernen, um ihn anschließend zu kontaktieren und ihm dank Machine-Learning-Systemen personalisierte Angebote zu unterbreiten. Zudem basiert der Chatbot auf einer bidirektionalen Kommunikation, die als Grundlage für weitere Aktivitäten dienen kann, wie beispielsweise bei der Suche nach Informationen oder der Nachfrage nach einem bestimmten Produkt. Die Aktionen selbst werden jedoch nicht vom Chatbot ausgeführt, sondern durch andere moderne Systeme, die zusammen mit dem Chatbot implementiert werden, wie beispielsweise Data Robotics. Derartige Vorgänge erfordern gewöhnlich ein menschliches Eingreifen, in einem IT-Ökosystem laufen diese Prozesse jedoch dank der Lernfähigkeit der Machine-Learning-Software automatisiert ab. Der Operator greift daher nur noch dann persönlich ein, wenn der Nutzer eine sehr komplexe oder spezifische Anfrage an den Bot eingegeben hat, auf die dieser keine Antwort finden kann. Auf diese Weise wird die Rolle des Operators qualifizierter.

So ermöglicht die Nutzung von Chatbots das Re-Insourcing von bisher wenig ertragreichen Prozessen, die aufgrund der hohen Kosten oftmals an Fremdfirmen ausgelagert werden. Dies bringt für das Unternehmen sowohl hinsichtlich der Effizienz als auch der Kosten große Vorteile.