Chatbots: Was ist das und warum ist es wichtig?

Eine schnell wachsende Zahl von B2C- und B2B-Unternehmen verwendet Chatbots , um einfache Aufgaben in ihren Geschäftsprozessen auszuführen. Chatbot-Assistenten haben den zusätzlichen Vorteil, dass sie die Zeit des Support-Personals freigeben und es Unternehmen auch ermöglichen, außerhalb der Geschäftszeiten ein gewisses Maß an Kundenservice zu bieten.

• Chatbot-Definition
• Die Evolution
• Was macht ein Chatbot?
• Typen zu wissen
• Typische Anwendungsfälle für Chatbots
• Wie Chatbots das Kundenerlebnis verändern
• Vorteile
• Nachteile
• Die Zukunft

Was ist ein Chatbot?

Chatbots sind Computer, die so programmiert sind, dass sie menschliche Gespräche durch Sprach- oder Textinteraktionen nachahmen. Damit ein Chatbot in die Service- oder Vertriebsabteilung eines Unternehmens integriert werden kann, ist keine oder nur geringe Programmierung erforderlich. Dieses Tool hilft nicht nur bei der Kommunikation, sondern ist auch hilfreich für den reibungslosen Geschäftsbetrieb.

Die Entwicklung von Chatbots

Während Chatbots in den letzten Jahren an Aufmerksamkeit gewonnen haben, gibt es das Konzept selbst schon seit geraumer Zeit. Noch vor der Einführung von Personal Computern wurde Eliza, der erste Chatbot, 1966 vom MIT Artificial Intelligence Laboratory unter der Leitung von Joseph Weizenbaum entwickelt und nach Eliza Doolittle im Musical My Fair Lady benannt.

Danach erschuf ein Arzt an der Stanford University – Kenneth Colby – Parry – den nächsten Chatbot – um eine Person mit paranoider Schizophrenie nachzuahmen. Später wurde die ALICE im Jahr 1995 eingeführt. Sie wurde von Richard Wallace erstellt.

Danach erschienen mehrere virtuelle Assistenten. Der erste, der Gesprächshilfen einführte, war Siri von Apple. Kurz nachdem Google den Google Assistant für Android vorgestellt hatte, gewannen die Konzepte an Popularität. Microsoft emulierte zunächst seinen Konkurrenten und erweckte Cortana zum Leben.

Was macht ein Chatbot?

Um einen Chatbot erfolgreich zu entwickeln, sollte die Natural Language Processing (NLP)-Engine sorgfältig ausgewählt werden. Es benötigt eine Spracherkennungs-Engine, wenn der Benutzer mit ihm spricht, zum Beispiel per Sprache. Es muss entschieden werden, ob strukturierte oder unstrukturierte Diskussionen erwünscht sind. Ein gut programmiertes ist normalerweise einfacher zu entwerfen und zu bauen als eines, das sich ohne Skript unterhält, da das Skript selbst reduziert ist.

Aufgrund der Art und Weise, wie sie im Allgemeinen in B2B-Situationen geschrieben sind, werden sie normalerweise eingesetzt, um regelmäßige Fragen zu beantworten oder einfache, sich wiederholende Handlungsaufforderungen durchzuführen. Sie können für Vertriebsprofis mit wenig Zeit nützlich sein, da sie Telefonnummern schneller erhalten können.

Seitdem haben Chatbots wirklich einen langen Weg zurückgelegt. Sie sind KI-gestützte Plattformen, die Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning und maschinelles Lernen (ML) beinhalten, und sie erfordern umfangreiche Dateneingaben. Je mehr eine Person mit dem Bot interagiert, desto besser kann die Spracherkennung eine passende Antwort ermitteln.

Die verschiedenen Arten von Chatbots

• Schnellantwort- oder Skript-Bots: Diese Bots antworten aus dem Stegreif oder verwenden Skripte. Sie sind die einfachsten, die als Baumhierarchie von Entscheidungen funktionieren. Diese Bots reagieren auf Benutzer, indem sie auf vorhersehbare Weise auf vordefinierte Anfragen antworten, bis die Frage des Benutzers beantwortet wurde.
• Auf Schlüsselworterkennung basierend: Diese Chatbots verwenden Schlüsselwörter, die in früheren Interaktionen erkannt wurden, um zu verstehen, was der Benutzer eingibt, und entsprechend zu antworten. In diesem Bot wird eine personalisierte Nachricht mit benutzerspezifischen Schlüsselwörtern und KI verwendet, um auf die Anfrage des Benutzers zu antworten.
• Hybrid: Hier werden menübasierte und auf Schlüsselworterkennung basierende Chatbots hybridisiert. Benutzer können entscheiden, dass ihre Anfragen inline beantwortet werden, aber wenn der Schlüsselworterkennungsprozess fehlschlägt, können sie das Menü des Chatbots besuchen, um eine Auswahl zu treffen.
• Datenzentriert: Diese Chatbots scheinen weitaus komplexer zu sein als die anderen oben aufgeführten. Sie verwenden maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Gespräche und Interaktionen mit Kunden aufzuzeichnen, und verwenden diese gespeicherten Gespräche und Interaktionen dann, um sie im Laufe der Zeit zu entwickeln und zu erweitern. Diese Bots verwenden Schlüsselwörter, aber anstatt sich nur auf Schlüsselwörter zu verlassen, konzentrieren sie sich darauf, wonach Kunden suchen und wie sie um eine Antwort bitten.
• Sprachaktivierte Chatbots: Die Zukunft der Chatbot-Technologie beinhaltet sprachaktivierte Chatbots. Sprachgesteuerte Chatbots bestehen aus einer Kombination aus gesprochenem Dialog von Benutzern und Eingabeaufforderungen, die dabei helfen, Antworten oder Aufgaben für den Benutzer bereitzustellen. Text-zu-Sprache (TTS) und Spracherkennungs-Anwendungsprogrammschnittstellen (APIs) können verwendet werden, um sie zu konstruieren. Apples Siri und Amazons Alexa sind heute gute Beispiele für solche intelligenten Assistenten.

Typische Anwendungsfälle für Chatbots

Verschiedene Arten von Chatbots werden seit geraumer Zeit in interaktiven Online-Spielen und Instant-Messaging-Apps eingesetzt, sind aber kürzlich in Business-to-Consumer- und Business-to-Business-Dienste und -Verkäufe eingezogen.

Sie werden verwendet, um Online-Käufern zu helfen, Produktinformationen zu finden, wie z. B. die Versand- und Lieferkosten. Serviceabteilungen haben auch Chatbots eingeführt, die dem Servicepersonal helfen, häufige Fragen zu beantworten. Es kann nur ein gewisses Maß an Komplexität in einem Gespräch bewältigen, bevor es zu einem menschlichen Servicemitarbeiter übergeht.

Darüber hinaus gibt es mehrere Beispiele für Chatbots , die häufig als virtuelle Assistenten eingesetzt werden. Es gibt virtuelle Assistenten von Apple, Amazon, Google und Microsoft. Produkte wie Amazon Echo mit Alexa und Google Home sowie andere Dienste wie Siri verwenden einen persönlichen Chatbot.

Wie Chatbots das Kundenerlebnis verändern

Chatbots erleichtern Kunden positive Kundenerlebnisse. In der schnell wachsenden digitalen Welt ändern und steigen die Erwartungen der Kunden. Kunden erwarten von Unternehmen eine 24/7-Verfügbarkeit und betrachten den Kundenservice als ebenso entscheidend wie die Qualität der angebotenen Produkte oder Dienstleistungen. Das Folgende zeigt das Potenzial bei der Transformation von Kundenerlebnissen:

• Reduzierung der Warteschleifenzeiten für Kunden und sofortige Antworten,
• Bereitstellung von Kundenbetreuung rund um die Uhr.
• Eliminierung der Bedrohung durch grobe Mensch-zu-Mensch-Interaktionen, die durch die Emotionen und Stimmungen sowohl des Vertriebs- oder Servicemitarbeiters als auch des Kunden verursacht werden
• Optimieren von Gesprächen und Verkürzen von Wartezeiten, wodurch die Frustration und der Stress, denen einige Kunden ausgesetzt sind, minimiert werden
• Förderung der Persönlichkeit einer Marke durch die Einbeziehung personalisierter Aspekte.
• Personalisierung jedes Kundenerlebnisses durch Nutzung künstlicher Intelligenz.

Vorteile von Chatbots

• Kosteneffizienz – Es ist schneller und billiger, in einen Chatbot zu investieren, als eine spezifische, plattformübergreifende App zu entwickeln oder mehr Mitarbeiter einzustellen.
• Eliminiert unnötige Arbeit – Es kann Aufgaben erledigen, die regelmäßig und zu bestimmten Zeiten erledigt werden müssen. Dadurch können menschliche Mitarbeiter mehr Zeit für ihre wichtigeren Aufgaben aufwenden.
• Proaktives Kundenengagement – ​​Anstatt auf Kunden zu reagieren, haben Unternehmen früher darauf gewartet, dass Kunden sie kontaktieren. Organisationen können jetzt proaktiv mit Kunden in Kontakt treten, indem sie Chatbots verwenden, die dabei helfen, die Nutzung der Website zu überwachen und zu verwalten.
• Überwachung und Analyse von Verbraucherdaten – Sie können Ihre Dienstleistungen und Produkte verbessern oder Ihre Website optimieren, indem Sie das Feedback aus jeder Interaktion nutzen, die Sie durch die Nutzung erhalten. Zusätzlich zum Sammeln von Benutzeraktionen können sie auch das Kundenverhalten und Kaufmuster überwachen, indem sie Benutzerdaten verfolgen.
• Verbessert die Kundenbindung – Die Nutzung sozialer Medien verbessert die Kundenbindung. Unternehmen können diese Beteiligung erhöhen, indem sie Chatbots als Teil des Prozesses integrieren.

Herausforderungen bei der Verwendung von Chatbots

Obwohl die Vorteile des Kundendienstes einer der Hauptvorteile sind, sind sie jedoch mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden. Die Hauptschwierigkeit besteht darin, dass die Technologie jung ist und noch nicht genug Zeit hatte, sich am Markt zu etablieren. KI-fähige Bots können jedoch ihr eigenes Verhalten mit jeder Interaktion verbessern, da sie aus ihren Fehlern lernen können. Leider können die ersten Begegnungen, die dazu führen, dass Kunden sich abwenden und abwenden, Unternehmen viel Geld kosten.

Die Sicherheit von Chatbots ist ein weiteres Problem, das überwunden werden muss. Damit Benutzer ihre persönlichen Daten teilen können, müssen sie vertrauen. Das Design sollte sicher und hacksicher sein, um zu verhindern, dass Hacker auf die Benutzeroberfläche zugreifen.

Aufgrund der Vielfalt der verwendeten Methoden kann es für einen Chatbot schwierig sein, zu verstehen, wie Menschen kommunizieren. Verschiedene Benutzer können Wörter abkürzen und Umgangssprache und Akronyme missbrauchen.

Die Zukunft von Chatbots

In naher Zukunft werden Chatbots voraussichtlich an Popularität gewinnen. Laut einer von Oracle durchgeführten Umfrage planen 80 % der Marken, es bis 2021 einzusetzen.

Mit dem Wachstum von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen werden neue Funktionen und verbesserte text- und sprachgesteuerte Benutzererlebnisse eingeführt, die das Verbrauchererlebnis weiterhin revolutionieren.

Abschließende Gedanken

Im Laufe der Jahre haben die besten Chatbots wirklich einen langen Weg zurückgelegt. KI-Technologien, einschließlich Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Algorithmen für maschinelles Lernen (ML), werden eingesetzt, um die aktuellen Iterationen von Chatbot-Lernsystemen zu erstellen. Je mehr ein Endbenutzer mit dem Bot interagiert, desto besser wird die Spracherkennung bei der Vorhersage einer angemessenen Antwort.

Die wachsende Abhängigkeit von Sprachtechnologie wird voraussichtlich ein allgemeiner und erforderlicher Aspekt des IT-Ökosystems sein. Neben der Notwendigkeit, einen Konversationsagenten zu bauen, der mehrere Sprachen versteht, wurde der Entwicklung eines sprachbasierten Chatbots, der als Allround-Konversationsagent dienen kann, zunehmend Aufmerksamkeit geschenkt.

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