Chatbot Implementation in 8 Schritten – Hilfreiche Experten-Tipps für den Start

Diese Punkten sollten Sie bei der Entwicklung Ihres Chatbots beachten

Immer mehr Unternehmen setzten Chatbots zur Kommunikation mit ihren Kunden ein. Die Motivationstreiber zum Einsatz von Bots sind meist Effizienzsteigerung, Steigerung des Kundenerlebnisses und Kostensenkung. Viele Bot Projekte scheitern jedoch, weil sie die Kunden nicht zufrieden stellen oder technische Mängel aufweisen.

Immer mehr Unternehmen setzten Chatbots zur Kommunikation mit ihren Kunden ein. Die Motivationstreiber zum Einsatz von Bots sind meist Effizienzsteigerung, Steigerung des Kundenerlebnisses und Kostensenkung. Doch zuerst mal eine kurze Einführung zu Chatbots.

Was ist ein Chatbot?

Ein Chatbot ist eine Software, die es Usern ermöglicht in natürlicher Sprache, via Chat-Interface mit einem Computer zu kommunizieren. Kunden können so jederzeit mit einem Unternehmen kommunizieren, Informationen abfragen, ohne das seitens des Unternehmens ein menschlicher Kundenmitarbeiter verfügbar sein muss. Die Software übernimmt das Beantworten der Fragen des Kunden.

Bei einigen Unternehmen, wie zum Beispiel Telekom Austria oder PostFinance bringt der Einsatz der Bots die gewünschten Erfolge und führt zu Begeisterung auf Kunden- und auf Unternehmensseite.

Viele Bot Projekte scheitern jedoch, weil sie die Kunden nicht zufrieden stellen oder technische Mängel aufweisen. Beachten Sie daher die folgenden Punkte, bevor Sie Ihre Kunden mit einem Chatbot reden lassen:

8 Punkte einer Chatbot-Implementation

1. Nicht zu viel auf einmal wollen

Versuchen Sie auf keinen Fall von Anfang an, alle Prozesse und mögliche Gesprächsverläufe über den Chatbot abzuwickeln. Fangen Sie lieber klein an. Definieren Sie Ihren Use Case präzise und reduzieren Sie die Komplexität.

2. Vordefinierte Antworten vs. Offene Antworten

Seien Sie vorsichtig mit zu vielen offenen Antwortmöglichkeiten. Zum einen sind viele User überfordert, wenn Sie keine Antwortmöglichkeiten vorgegeben bekommen und zum anderen erfordern offene Antworten eine sehr detaillierte Programmierung und eine hohe Datenbasis von welcher der Chatbot lernen kann.

3. Artificial Intelligence richtig einsetzten

AI ist häufig nur ein Buzz-Word und es hört sich gut an, wenn man sagen kann „unser Chatbot besitzt künstliche Intelligenz“.  Wichtig ist jedoch, dass der Bot auf 2 Arten intelligent ist. Zum einen soll er die Anfragen des Users intelligent verstehen können. Er darf nicht auf direkt Eingaben trainiert sein, sondern muss immer versuchen den Content zu verstehen.

Beispiel: „Ich möchte eine Tageskarte für meinen Hund.“ oder „Welches Ticket brauche ich, wenn mein Hund den ganzen Tag mitfährt“. Beide Male sollte der Bot Informationen zur Hundetageskarte geben.

Der zweite wichtige Faktor ist, dass ein Bot nicht einfach regelbasiert antwortet, sondern anhand von Beispiel Konversationen lernt. In dem obrigen Fall, hätte man dem Bot vorher 3-4 mögliche Gesprächsverläufe zum Thema Hundetageskarte gezeigt und er hätte die Antwort daraus selbst abgeleitet.

4. Kostentreiber von Anfang an identifizieren

Wie schade ist es, wenn Ihnen mitten im Projekt das Budget fehlt, um weiterzuentwickeln. Prüfen Sie also rechtzeitig die wichtigen Kostentreiber. Generell gilt: Je mehr Anbindungen an interne Systeme, desto komplexer wird der Bot. In vielen Fällen lohnt es sich, zunächst ohne viele Anbindungen zu arbeiten, stattdessen beispielsweise einfach in den jeweiligen Shop zu verlinken.

5. Besser Eigenentwicklung, anstatt Bot-Framework

Natürlich verspricht jedes Bot-Framework nur das beste und besitzt angeblich auch keine Grenzen, doch Sie werden schnell die ersten Grenzen finden. In den meisten Fällen lohnt es sich daher, den Chatbot von Grund auf selbst zu programmieren (oder mit einem Partner). Besonders geeignet ist hier zum Beispiel die Open-Source-Software rasa. Mit rasa bleiben Sie immer komplett unabhängig von Tool oder Entwicklungspartner und können Ihren Bot jederzeit beliebig erweitern

6. Persönlichkeit des Bots genau definieren

Eins ist klar, es muss von Anfang an klar sein, dass die User gerade mit einem Chatbot kommunizieren. Dennoch stellen sich viele Unternehmen immer wieder die Frage, inwieweit der Bot menschliche Züge annehmen soll oder wirklich wie eine Software emotionslos antworten soll. Die Frage lässt sich nicht eindeutig beantworten, es ist immer abhängig vom Use Case. Soll der Bot eher unterhalten und seine User auch mal zum Lachen bringen oder dient der Bot lediglich zur Informationsweitergabe und dies soll möglichst schnell und schlank geschehen? Überlegen Sie sich von Anfang an, welche Rolle Ihr Chatbot übernehmen soll.

7. Testing nicht vergessen

Sobald der Bot fertig ist, sollten Sie ihn mit einer ausgewählten Gruppe von Usern testen und sicherstellen, dass er die gewünschte Performance und User-Zufriedenheit bringt. Starten Sie mit einem kleinen Userkreis, testen Sie den Bot intern oder führen Sie Fokusgruppen durch. Nach einer erfolgreichen Testphase und ein paar möglichen Anpassungen, können Sie den Chatbot dann für die breite Masse live tun.

8. Wartung, Optimierung und Überwachung bleiben nicht aus

Der Bot ist online und das Testing war erfolgreich? Doch vergessen Sie nicht, die Performance des Bots weiterhin im Auge zu behalten. Nutzen Sie die erste Version Ihres Bots, um für die Zukunft draus zu lernen und fügen Sie dem Bot nach und nach immer mehr Kompetenzen hinzu. So erhöhen Sie die Komplexität Schritt für Schritt.

Fazit: Es gibt 2 Sachen, die Sie falsch machen können:

  1. Schnell, schnell – Ohne zu überlegen einen einfachen Bot launchen, der die Kunden nur verärgert.
  2. Ewig lange warten – Von Anfang an die gesamte Komplexität der Kundenkommunikation abdecken zu wollen und damit unendlich viel Zeit für die Entwicklung verbrauchen, ohne zwischendurch User-Feedback zu bekommen.
Nach Stationen in der Industrie und in Agenturen gehörte Sophie Hundertmark zu den ersten Masterstudentinnen in der Schweiz, die zu Chatbots forschen. Seit 2021 promoviert sie an der Universität Fribourg zum Einsatz von Chatbots im Banking und Insurance-Bereich. Dazu arbeitet sie als wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Finanzdienstleistungen Zug der Hochschule Luzern (IFZ). Sophie Hundertmark verfügt über langjährige Erfahrungen als selbstständige Beraterin für die strategische Begleitung sowie Umsetzung von Chatbot-Projekten. In diesem Zusammenhang sorgt sie für einen regelmässigen Austausch zwischen Akademie und Praxis zu allen Themen der AI getriebenen Conversational Automation. Anfang 2022 hat Sophie zudem den Verein Greenwishing Schweiz gegründet und engagiert sich seitdem aktiv gegen Greenwashing.

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