Bots bieten eine neue Schnittstelle für eine bereits etablierte menschliche Interaktion

Dialogschnittstellen eröffnen ganz neue Möglichkeiten

Die Benutzerschnittstellen haben sich von der Stapelverarbeitung von Lochkarten über die Befehlszeileneingabe bis hin zu grafischen Oberflächen mit Elementen wie Desktop und Papierkorb entwickelt. Die Wiedergeburt der künstlichen Intelligenz, Fortschritte bei Sprachtechnologien und die Entstehung des semantischen Netzes bilden die Grundlagen für eine neue Art von Benutzerschnittstelle: die Dialogschnittstelle.

Dialogschnittstellen eröffnen völlig neue Wege, wie Benutzer mit einem System interagieren können. Statt mit einem Computer wie von diesem vorgegeben zu kommunizieren – also durch Anklicken von Symbolen und Eingabe syntax-spezifischer Befehle, können Benutzer nun in ihrer eigenen Sprache mit dem System interagieren und ihm einfach sagen, was es tun soll.

Reden Sie mit, prüfen Sie Ihre Daten und optimieren Sie Ihr Empfehlungssystem

Gartner prognostiziert, dass Bots sich durchsetzen und dass Verbraucher eine sprachbasierte und visuelle Suche bevorzugen. Das bedeutet, dass sich die Art und Weise verändert, wie Kunden auf Ihre Daten und Services zugreifen. Deshalb steht Ihr Unternehmen vor eine Reihe von Herausforderungen:

  1. 1. Die Interaktion verlagert sich vom Zusenden zum Abrufen
    Sie verschicken keine monatliche E-Mail mit den Durchschnittsausgaben für bestimmte Kategorien mehr, sondern der Kunde sagt einfach: „Was habe ich im Durchschnitt in den letzten sechs Monaten für Lebensmittel ausgegeben?“ und erhält die Antwort darauf.
  2. 2. Ihr Bot muss kontextfähig sein
    Beim Buchen eines Fluges müssen Sie die Frage zum Status eines bereits gebuchten Fluges beantworten können, ohne den Kontext zu verlieren und ohne dass der Kunde das Gespräch abbricht. Darüber hinaus müssen Sie alle Interaktionen berücksichtigen, die der Kunde mit Ihnen getätigt hat.
  3. 3. Sie müssen über die Daten zur Beantwortung der Fragen verfügen
    Bei der Nutzung von Sprachsystemen sind die Kunden meist präziser als bei der Eingabe von Suchbegriffen. Sie müssen die Daten zur Beantwortung dieser Fragen parat haben. Hier kann eine visuelle Suche hilfreich sein, zum Beispiel wenn ein Kunde nach einem „gelben Hemd mit einem schwarzen Logo auf der linken Brust sucht“ .
  4. 4. Kunden erwarten eine exakte Antwort
    Wenn Sie einen Chatbot zur Produktsuche anbieten, müssen Sie eine praktisch perfektes Suchergebnis in Ihrer Antwort liefern – vor allem in einem rein sprachbasierten Szenario. Sie können dem Kunden nicht mehr als drei Suchergebnisse vorlesen, sonst verlieren Sie ihn. Daher müssen Sie auch Ihr Empfehlungssystem optimieren.

Klein anfangen, aber unbedingt mitmischen

Große Internetunternehmen wie Google, Amazon und Microsoft arbeiten an der Demokratisierung künstlicher Intelligenz, indem sie Toolkits zum Erstellung von Chatbots anbieten, die Natural Language Processing (NLP) und Natural Language Understanding (NLU) verwenden. Diese Tools erleichtern den Einstieg mit einer Chatbot-Machbarkeitsstudie. Doch wenn dieser Nachweis erbracht ist, wie geht es dann weiter? Was müssen Sie tun, um eine produktionsreife Lösung zu erhalten?

Sie müssen die folgenden Fragen beantworten:

  • Wie werden die Kunden in den neuen Chatbot integriert?
  • Wie werden sie durch den Prozess geführt?
  • Wie können Kontextwechsel während des Gesprächs gehandhabt werden?
  • Wie kann eine langfristige Kundenbeziehung mithilfe des Chatbots geschaffen werden?
  • Woher kann ich die Daten beziehen?
  • Wie muss ich meine Services und Systeme einsetzen?
  • Wie sieht die Roadmap aus?

Das Reply Robotics for Customers Framework hilft Ihnen, alle diese Fragen zu beantworten, indem Sie alle relevanten Aspekte berücksichtigen. So können Sie nicht nur das Design aus Sicht des Kunden gestalten, sondern Sie können auch einen Chatbot mit Personality by Design erstellen.

Zusammen mit einem Empfehlungssystem können Chatbots eine enorme Verbesserung bewirken, indem sie bestehende Kontaktpunkte erweitern oder sogar neue schaffen. Das Reply Robotics for Customers Framework kombiniert beides, um so die beste Lösung für Sie und Ihre Kunden zu entwickeln.

Doch das Framework stellt für Sie nicht nur die geeigneten Designgrundlagen und die beste Technologie bereit, es bietet Ihnen auch einen Entwicklungsansatz, der auf unmittelbare Ergebnisse ausgerichtet ist.

Ausgehend von einem Workshop zur Designkonzeption, helfen wir Reply-Kunden bei der Identifizierung möglicher Bereiche und Szenarien für den Einsatz von Chatbots und Dialogsystemen. Dies kann ein Chatbot in einem Kühlschrank, eine Smartwatch oder ein IT-Helpdesk-Bot über die Slack-Channels Ihres Unternehmens sein.

Mit einem agilen Ansatz erstellen wir zunächst ein Chatbot mit Mindestfunktionen, damit unsere Kunden und die Verbraucher so schnell wie möglich erste praktische Erfahrungen damit sammeln können. Ausgehend von der bestehenden IT-Landschaft und dem Hintergrund des Kunden, wählen wir sorgfältig die Technologie und Tools für die Erstellung des Chatbots sowie die zur Erfüllung der Kundenanforderungen benötigten Services aus. Wir bewerten bestehenden Services und Daten und entwerfen einen Plan für die schrittweise Integration des Chatbots in die bestehende Landschaft.

Reply Robotics for Customers hat bereits gezeigt, wie Dialogsysteme und Empfehlungssysteme in verschiedenen Szenarien in unterschiedlichen Branchen eingeführt werden können.

Die entscheidende Botschaft lautet: Auch wenn alle von Chatbots reden, handelt es sich trotzdem noch immer um eine neue Technologie. Darum ist es für Sie als Unternehmen wichtig , gemeinsam mit Ihren Kunden deren Möglichkeiten und Grenzen kennenzulernen. Fangen Sie einfach an und beziehen Sie Ihre Verbraucher mit ein. Das Reply Robotics for Customers Framework begleitet Sie auf diesem Weg.