Welche Chancen bieten Chatbots in Zeiten von Corona?

 In Chatbots, Corona

Die Corona-Krise umfasst alle Bereiche des gesellschaftlichen Lebens. Wie können Unternehmen jetzt zeitgemäß und effizient kommunizieren, wenn viele Geschäfte geschlossen und Telefon-Hotlines überlastet sind?

Wir haben uns mit Sophie Hundertmark, der Chatbot Expertin im DACH-Raum, Gründerin von ai-zurich – Die AI for Business Community und Consultant für den Einsatz von Chatbots, während der Whats Up – Messenger Marketing Masterclass unterhalten. Sophie spricht darüber, wie sie an die Konzeption von Chatbots herangeht, welche Unterschiede es zwischen Chatbots mit künstlicher Intelligenz und regelbasierten Chatbots gibt und welche schnellen Use Cases sie sieht.


Wie schätzt du den Hype um Chatbots ein? Der Gartner Hype-Cycle sagt ja, dass Thema weniger Beachtung findet…

Das sehe ich nicht so. Das Thema Chatbots geht wieder bergauf. Sonst hätte ich ja mehr Freizeit, was definitiv nicht der Fall ist.

Die Leute haben inzwischen verstanden, was Chatbots können oder eben nicht.

Was sind falsche Erwartungen an Chatbots, die dir häufig begegnen?

Eine beliebte falsche Erwartung ist, dass man dem Bot so einen Datensalat geben kann und dann packt man ihn auf die Webseite und dann beantwortet er alle Fragen. Die Leute vergessen völlig, dass es für einen Bot strukturierte Daten braucht. Chatbots, die auf künstlicher Intelligenz basieren, benötigen viele Trainingsdaten. Und wenn wir von regelbasierten Bots sprechen, benötigt es einen vordefinierten Dialog dahinter.

Selbstlernende Bots sind noch sehr selten. Es sind wir Menschen, die Bots trainieren und richtig einsetzen müssen.

Was wäre dein erster Schritt bei der Integration eines Chatbots?

Für mich ist entscheidend: gibt es einen passenden Usecase für einen Chatbot? Gibt es wiederholende Frage oder Prozesse, wo gibt es Herausforderungen, es benötigt eine Kampagne im Marketing? Es muss einfach den Bedarf geben. Dann kann man den Use Case für einen Chatbot definieren, ihn konzipieren und umsetzen.

Für mich ist entscheidend: gibt es einen passenden Usecase für einen Chatbot?

Im Zeichen der Corona Krise: Welche Use Cases und schnelle Einsatzgebiete gibt es?

Neulich wollte ich mich zum Thema Kurzarbeit bei meinem Stuerberater erkundigen, weil ich wissen wollte wie es funktioniert, nicht, weil ich es brauchte. Im Gespräch meinte er: Sophie, ich bekomme dazu so viele Fragen, das ich die gar nicht beantworten kann. Es stellte sich heraus, dass er einen Bot benötigt, der ihn entlastet. Wir haben ihn in zwei Tagen gebaut.

Ein anderes Beispiel wäre: ich habe Husten. Jetzt könnte mir ein ein Chatbot helfen, der automatische Fragen zu Corona stellt und ich mich selbst einschätzen kann, ob ich Covid-19 Symptome aufweise oder nicht.

(Tipp: ein weiteres Einsatzgebiet ist die Krisenkommunikation von Regierungen, Ämtern und Behörden. Schnelle und glaubwürdige Bürgerinformation und -kommunikation per Messenger.)

Kannst du kurz die Schritte beim Bau des Steuerberater Bots skizzieren?

  1. Wir trafen die Entscheidung für einen regelbasierten Bot
  2. Dann haben wir Fragen geclustered und die Antworten eingebaut
  3. Wichtig ist, das die Themen gruppiert wurden
  4. Danach habe ich die Dialoge noch einmal überarbeitet und eingepflegt
  5. Eine Persönlichkeit für den Chatbot haben wir aus Zeitgründen vernachlässigt

Was ist der Unterschied zwischen einem Bot mit künstlicher Intelligenz und einem regelbasierten Bot?

Der regelbasierte Bot verfügt im Hintergrund über ein „Baumdiagramm“, welches vordefinierte Fragen und Antworten beinhaltet und den Nutzer führt.

Ein Bot mit künstlicher Intelligenz erkennt anhand der Stichworte Ticket und Konferenz zum Beispiel, das du ein Ticket suchst, wenn vorher Trainingsdaten eingegeben wurden, etwa Schlagwörter wie „ich möchte“ etc.

Artificial Intelligence (AI) bzw. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Buzzword

Wie viele AI-Bots gibt es deiner Meinung nach? 

Ein Viertel der Bots setzen schon auf künstliche Intelligenz. Die meisten Chatbots sind immer noch regelbasierte Bots. Ein gutes Beispiel für einen Bot mit künstlicher Intelligenz ist Post Finance in der Schweiz. Die haben den Bot schon seit drei oder vier Jahren und trainieren ihn seitdem, das heißt er kann auch immer mehr.

1/4 der Bots setzen schon auf künstliche Intelligenz. Die meisten Chatbots sind immer noch regelbasierte Bots.

Ich vergleiche das immer mit dem Bild, wie Kinder sich anziehen. Kinder sind es gewohnt, Schuhe auszuziehen. Gibt es zum Beispiel im Bus einen Teppich zieht das Kind die Schuhe aus. Auf Chatbots übertragen bedeutet das: sind die Daten unstrukturiert, dann hat der AI-Bot ein Problem.

Meinst du nicht, dass ein Chatbot auf alles eine Antwort haben sollte?

Ich finde es immer gut, wenn der Chatbot ehrlich anfängt und dir sagt, was er kann und was nicht. Für den Nutzer ist dann von Anfang an klar, was ihn erwartet.

Fazit:

Unternehmen sollten, bevor sie einen Chatbot bauen den Bedarf dafür überprüfen. Ist das geschehen, reicht in den meisten Fällen ein regelbasierter Bot, um schnell und effizient zum Beispiel sich wiederholende Kundenanfragen zu bearbeiten und damit den Kundenservice effektiv zu entlasten. Mit dem Chatbot Builder von MessengerPeople kann ein solcher Chatbot schnell und einfach umgesetzt werden. Den ausführlichen Talk mit Sophie Hundertmark haben wir für euch aufgezeichnet:

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