Mit Black Friday Chatbots die Conversion Rate erhöhen

Mit Black Friday Chatbots die Conversion Rate erhöhen

Es ist kein Geheimnis mehr: Der Black Friday ist eine Freude für alle.

Stell dir vor: Es ist bewölkt, AnnenMayKantereit spielt im Hintergrund, mit Spätsommerregen, wir haben die Jacken aus dem Schrank geholt und das Meer ist nun nur noch eine Erinnerung. Ein weiterer schöner Sommer ist zu Ende. Aber die Antwort liegt nicht in der Traurigkeit.

Nachdenken, nachdenken … was gibt’s noch schönes dieses Jahr?

Weihnachten? Nein, vor Weihnachten …
Halloween? Nein, nach Halloween …
Ja, ich hab’s … den Black Friday!

Der Black Friday ist eine fantastische Gelegenheit für diejenigen, die zu Schnäppchenpreisen kaufen, und für diejenigen, die ihre Gewinne dadurch maximieren.

Wir wissen auch, dass der E-Commerce kontinuierlich und unhaltbar ansteigt. Und dabei können Chatbots revolutionär sein. Jedoch weisen verschiedene Studien auf die von Kund:innen verlangte menschliche Interaktion hin. Die Fakten sprechen aber für sich: An einem der größten Verkaufstage des Jahres findet der Großteil der Verkaufsaktivitäten online statt.

Das wirft die Frage auf: Kann man beide Dinge in Einklang bringen? In simplen Worten: Wie kann man ein persönliches Erlebnis mit der Verwaltung von Kosten und der Skalierung von Verkäufen über Online-Kanäle ausbalancieren?

Automatisierung ist einer der größten Verbündeten des Online-Handels auf dem Schlachtfeld des Black Friday. Und konversationelle KI-Chatbots sind ihre Geheimwaffe. Sie nutzen Natural Language Processing (NLP), um menschlich zu verstehen und zu sprechen. Gleichzeitig bieten sie einen skalierbaren, mehrsprachigen Kundenservice und -support, der die Reaktionszeiten verkürzt und den Umsatz erhöht.

Schauen wir uns jetzt an, was man so alles mit einem Sales-Chatbot am Black Friday machen kann.

 

Black Friday Chatbots 🤝 Kund:innen

In dem Moment, in dem Kund:innen auf einer Webseite erscheinen, ist es eine Frage von Sekunden, ob sie erfasst werden oder nicht. Proaktive Chatbots nutzen visuelle Funktionen und aussagekräftige Nachrichten, um die Aufmerksamkeit der Kund:innen zu erregen und sie in diesem winzigen Zeitfenster in ein Gespräch zu verwickeln.

Mit einem Chatbot erspart man den Besucher:innen die mühsame und frustrierende Suche durch seitenweise Angebote. Durch die intelligente Suche – und gezielte Fragen – schlägt der Chatbot automatisch die besten Angebote vor und erhöht so die Click-Through-Rate.

✅ Erhöhtes Engagement
✅ Übergang von neugierig zu möglichem Käufer

 

Black Friday Chatbots 🤝 mehr Verkäufe

Gezielte Vorschläge des Chatbots, die auf dem Interesse der Kund:innen und/oder auf ihrer Kaufhistorie basieren, geben den Kund:innen das Gefühl, im Geschäft zu sein. In dieser Situation können auch Up-Selling und Cross-Selling in Gang gesetzt werden.

Der Black Friday ist – psychologisch gesehen – auf dem Gefühl der Dringlichkeit aufgebaut, sowie auf dem Gefühl, eine Chance zu verpassen. Ein Chatbot kann melden, welche Produkte sich schnell verkaufen und welche zur Neige gehen. Dies schafft ein Gefühl der Dringlichkeit und beschleunigt das Kaufbedürfnis.

Ein Chatbot kann Rabattcodes und zeitlich begrenzte Angebote weitergeben, samt Kund:innen daran erinnern, dass ein Angebot bald abläuft. Weiterhin können Countdown-Timer gestartet oder Warnmeldungen bei niedrigem Vorrat geschickt werden.

Der Erfolg wird auch durch die Personalisierung von Gutscheinen oder Benachrichtigungen gewährleistet.

Und dann wiederum … wer hat noch nie einen Artikel im Einkaufswagen liegen lassen, mit dem Gedanken, ihn zu kaufen, wenn der Preis gesunken ist? Der Black Friday ist genau einer der Momente, in denen Kund:innen Rabatte erwarten. Ein Black Friday Chatbot kann sich an diese Kund:innen wenden und zusätzliche Anreize bieten, oder einfach den Check-out vorschlagen.

Check-out Operationen dürfen nicht aus den Augen verloren werden – auch am Black Friday. Es ist wichtig, dass es keine Hindernisse in dem gesamten Kaufprozess gibt. Und dies muss auch das Angebot von Rabatten, das Hinzufügen von Artikeln zum Warenkorb, die Zusammenfassung von Bestellungen und die Entgegennahme von Zahlungen beinhalten. Ziel ist es, die Kaufabbrüche zu verringern.

✅ Persönliches Erlebnis
✅ Intelligente Geschäftsaktionen

 

Sales Chatbots 🚀 Kundensupport

Sales Chatbots sind nicht nur an besonderen Tagen wie Black Friday nützlich. Vielmehr wird ihr Nutzen bei bestimmten Gelegenheiten noch deutlicher.

Wenn ein Chatbot gut gemacht ist, funktioniert er genauso gut wie die Mitarbeiter:innen im Customer Center. Sie befassen sich mit einfachen Fragen, wodurch die Aufgaben des Teams reduziert werden. Noch wichtiger ist, dass sie, anders als die menschliche Agent:innen, ohne Pause arbeiten und mehrere Fragen gleichzeitig bearbeiten können. Chatbots werden also zur Lösung, wenn das Personal nicht ausgelastet ist oder es Vakanzen gibt, aber auch, wenn das Personal mit Anfragen überfordert ist, um es zu entlasten.

Chatbots automatisieren viele Vorgänge, wie Umtausch, Rückgabe und FAQs. Dies vereinfacht das Ganze sowohl für die Kund:innen als auch für das Support-Team. Der Chatbot sammelt die benötigten Informationen, damit Kund:innen ihr Problem selbst lösen können, oder damit es zu den Mitarbeiter:innen weitergeleitet werden kann.

Kosten werden gesenkt. Außerdem ersparen Chatbots Frustration auf zwei Seiten. Einerseits müssen Agent:innen nicht immer wieder die gleichen Fragen beantworten, andererseits müssen Kund:innen nicht stundenlang warten, bis sie an die Reihe kommen.

✅ Auslastung des Kundenservice
✅ Vorgangsautomatisierung
✅ Kostensenkung

 

melibos Waffen zur Eroberung des Black Friday ⚔️

Unter den verschiedenen Integrationen, die melibo anbietet (eine vollständige Liste findest du hier), gibt es vorwiegend zwei, die sich perfekt zu der Beschreibung eines idealen Anwendungsfalls eignen.

Diese sind die Integrationen zu Shopify und Shopware, die meistgenutzten Shop-Systeme.

Nehmen wir also an, dass du einen Shop bei Shopify oder Shopware hast. Um die Verbindung zwischen deinem Shop und deinem melibo Account herzustellen, musst du bei melibo nur deine Shop-URL und dein PW angeben.

Für dich haben wir dann drei Chat Flows parat: Bestellstatus prüfen, Produktverfügbarkeit prüfen und Retoure.

Nehmen wir abermals an, einer deiner Kund:innen hat in deinem Shop einige Möbelstücke gekauft, darunter ein Sofa, einen Sessel und ein Pouf. Da der Sessel nicht vorrätig war, wurden das Sofa und das Pouf geliefert, während der Sessel zu einem späteren Zeitpunkt geliefert wird.

Heute will er prüfen, wo seine Bestellung sich befindet. Da du in deinem Chatbot den Chat Flow Bestellstatus aktiviert hast, muss dein Kunde jetzt nur seine Bestellnummer oder E-Mail-Adresse und Postleitzahl zur Überprüfung angeben. Das System sucht dann in deinem Shop nach den Informationen, bzw. nach der Bestellung und kann die dann über den Chatbot ausgeben. Falls die Bestellnummer, E-Mail-Adresse oder PLZ nicht im Shop System gefunden werden, ermöglicht der Chatbot dann immer, die Anfrage an den Support weiterzuleiten.

Easy, oder?

Und genau dasselbe ist mit dem Chat Flow Retoure möglich – falls dein Kunde das Pouf zurückgeben möchte.

So sieht die Ausgabe zum Bestellstatus aus:

Die Integration dieser Funktionen in deinem Black Friday Chatbot würde deinen Chatbot zum E-Commerce Rockstar machen. Abgesehen von ihrer objektiven Attraktivität sind sie eine großartige Unterstützung für den Kundendienst deines Geschäfts und äußerst hilfreich für deine derzeitigen und künftigen Kund:innen.

 

Sales Chatbots zu besonderen Anlässen (und nicht nur) – Fazit 

In diesem Artikel haben wir die Vorteile eines Sales Chatbots hervorgehoben. Diese merkt man besonders an einem der größten Verkaufstage des Jahres: Black Friday.

Zu diesem Anlass findet der Großteil der Verkaufsaktivitäten online statt. Dementsprechend steigt der Internetverkehr, die Möglichkeit auf mehr Conversions und die Customer Support Center werden oft überlastet.

Ein KI-basierter Chatbot versichert:

✅ Engagement
✅ Übergang von neugierig zu möglichem Käufer
✅ Persönliches Erlebnis
✅ Intelligente Geschäftsaktionen
✅ Auslastung des Kundenservice
✅ Vorgangsautomatisierung
✅ Kostensenkung

Um den Black Friday zu rocken, werden gezielte und präzise Marketingaktionen benötigt. Ein guter Chatbot kann dabei ein hervorragender Verbündeter sein!

Conversational AI – wie menschlich können Maschinen sein?

Conversational AI – wie menschlich können Maschinen sein?

Ob es dir bewusst war oder nicht, wahrscheinlich hast du schon mit Conversational Artificial Intelligence zu tun gehabt. Sowie beinahe jeder Internetnutzer. Weißt du, wovon ich rede? In diesem Artikel werden wir zusammen auf das Konzept von Conversational AI näher eingehen: wir werden sehen, was es überhaupt ist, welchen Zweck und welche Anwendungen es hat.

Was ist Artificial Intelligence?

In einem unserer früheren Artikel haben wir schon versucht, das Konzept der künstlichen Intelligenz zu verdeutlichen. Es ist kein einfaches Konzept, weshalb sich Begriffe im Laufe der Jahre überschnitten haben. Die heute am weitesten akzeptierte Definition ist die von John McCarthy (2004):

Sie ist die Wissenschaft und Technik der Entwicklung intelligenter Maschinen, insbesondere intelligenter Computerprogramme. Sie ist verwandt mit der ähnlichen Aufgabe, Computer zu nutzen, um die menschliche Intelligenz zu verstehen, aber KI muss sich nicht auf Methoden beschränken, die biologisch beobachtbar sind.

Die künstliche Intelligenz ist nun von der menschlichen Intelligenz inspiriert und ahmt sie nach. Sie hat aber den Vorteil, dass sie nicht an die vom Körper gesetzten Grenzen gebunden ist. In ihrer einfachsten Form kombiniert KI Informatik und robuste Datensätze, um Problem Solving zu ermöglichen. Darin sind auch Machine Learning und Deep Learning involviert. Die Funktionen der künstlichen Intelligenz sind heute so vielfältig, dass sie in den unterschiedlichsten Bereichen eingesetzt werden kann: KI ist in der Lage, Autos zu fahren, Krankheiten zu diagnostizieren und Objekte und Personen auf Fotos zu erkennen. In diesem Szenario kommt auch Conversational Artificial Intelligence ins Spiel.

Conversational Artificial Intelligence: der neue Interaktionsstandard

In Anlehnung an das Computerlexikon können wir sagen, dass wir auf die Welt kommen, programmiert zu sprechen, programmiert für Kommunikation. Und das ist eines der ersten Dinge, die uns beigebracht werden. Vor allem ist Sprache die anerkannteste Art und Weise, Informationen weiterzugeben. Genau: die Sprache! Insbesondere die dialogische Kommunikation steht im Mittelpunkt der dialogfähigen künstlichen Intelligenz.

Chatbots, Virtual Assistants und Voice Assistants sind nur einige Beispiele für Conversational AI-Tools, die inzwischen im Alltag von Unternehmen und Nutzer:innen Einzug gehalten haben. Diese kamen schon vor einiger Zeit zu Hilfe, vorwiegend mit dem Wandel des Handels, der sich immer mehr ins Internet verlagert hat. Die Unternehmen waren mit Tausenden von Anfragen einzelner Kunden konfrontiert, die sie beantworten mussten. Doch wie du dir vorstellen kannst, ist es undenkbar, all diese Konversationen manuell zu führen, da dies zu teuer und zeitaufwendig ist. Chatbots waren in diesem Sinne eine wahre Revolution.

Aber wie wir wissen, entwickelt sich die Kommunikation ständig weiter. In diesem besonderen Fall kommunizieren die User:innen heute auf eine andere Art als früher, und deshalb mussten auch Dienstanbieter ihre Tools an die neue Art der Kommunikation mit Kunden anpassen. Zum Beginn ihrer Zeit – wenn du dich daran erinnern kannst – hatten Chatbots eine gewisse Grenze. Tatsächlich konnten sie sich nur einige Antworten merken und konnten somit weniger Fragen beantworten.

Mehr und mehr spezifisch …

Die Conversational AI nutzt Machine Learning, um mit den Nutzer:innen auf natürliche und personalisierte Weise zu kommunizieren. In diesem System kommen drei Technologien zusammen, und zwar die uns bekannte KI, Messaging-Apps und Spracherkennungssoftware. Alle drei sind schon seit Jahrzehnten bekannt und benutzt, aber ihr Zusammenschluss hat die Branche völlig verändert. Natural Language Processing – d. h. die Fähigkeit von Computern, menschliche Sprache zu analysieren, zu verstehen und zu erzeugen – ist dabei äußert wichtig. Und somit ist Conversational AI in der Lage, die menschliche Interaktion nachzuahmen.

Wie erstellt man eine Conversational AI?

An der Entwicklung einer solchen Software arbeiten typischerweise eine Reihe von Fachleuten aus den Bereichen Design, Linguistik und sogar Psychologie. Wer sich für den Einsatz dieser Art von künstlicher Intelligenz entscheidet, verfolgt das Ziel, eine virtuelle Person zu erschaffen, die sich bestmöglich um ihre Kunden kümmert. Deshalb ist nicht mehr nur das Verstehen wichtig, sondern auch die Verarbeitung und Interpretation. Diese Prozesse konditionieren und personalisieren die Antwort. Hier kommen Linguisten, Psychologen und Soziologen ins Spiel – neben Software-Entwicklern, natürlich! – die der KI die Grundlagen der natürlichen menschlichen Konversation beibringen.

Zu den höflichen und zuvorkommenden Antworten trägt auch die Programmierung der Software selbst bei, die den Codes auch einen gewissen Charakter und eine Persönlichkeit verleiht. Die besten virtuellen Assistenten sind so programmiert, dass sie die Werte und den Tonfall des Unternehmens in ihre Arbeitsweise einbeziehen, um perfekte Testimonials für das Unternehmen zu sein. Mehr zu dem Thema kannst du in unserem Artikel zum Chatbot Outing lesen.

Anwendungen von Conversational AI Tools

Die Bereiche, in denen Conversational AI am erfolgreichsten ist, sind Customer Support Services. Im Vergleich zu ihren menschlichen Pendants, sind sie:

  • schneller;
  • in der Lage, zahlreiche Gespräche gleichzeitig zu führen;
  • genauer.

Natürlich ist das menschliche Element nicht zu vernachlässigen – ganz im Gegenteil. Der Einsatz von Chatbots und Voicebots im Kundenservice ist gerade deshalb notwendig, damit Menschen kritische und heikle Situationen bewältigen können, während künstliche Intelligenz einfachere Probleme in kürzerer Zeit lösen kann. Dies schafft eine deutliche höhere Nutzerzufriedenheit, ebenso wie eine Steigerung der Produktivität von den Unternehmensmitarbeitern. Alles in allem ist es ein Gewinn für alle Parteien. Mehr zur Zusammenarbeit zwischen KI und Mensch kannst du hier nachlesen.

Der Kundenservice ist jedoch nicht der einzige Bereich, in dem der Erfolg der KI zu beobachten ist. Internes Management, Logistik, Datenanalyse und Personalwesen haben ihrerseits auch davon profitiert.

Ein bemerkenswertes Beispiel ist die Verwendung dieser KI-Tools in IoT-Geräten. Um es in simplen Worten auszudrücken: Google Home, Alexa, Siri und zahlreiche andere. Damit können wir unsere Haushaltsgeräte steuern – das Licht ausschalten, die Klimaanlage einschalten – sowie unsere Freunde anrufen, Nachrichten verschicken, Essen oder Lebensmittel bestellen, während die KI gleichzeitig unsere Vorlieben lernt und uns andere Produkte vorschlägt, die uns interessieren könnten.

Ein weiteres Gebiet, in dem sie sehr erfolgreich sind, ist das Personalwesen. In der Recruiting-Phase können sie zum Beispiel, wenn sie darauf trainiert sind, qualifizierte von unqualifizierten Bewerbern unterscheiden, indem sie bestimmte Informationen in Lebensläufen erkennen. In der Onboarding-Phase können sie wichtige Informationen über erforderliche Unterlagen oder Orientierungshilfen geben und den neuen Mitarbeiter:innen mitteilen, wo sich der Kopierer oder die Kaffeemaschine befindet.

Conversational AI – Fazit

Ein Wandel in der Art und Weise, wie wir mit unseren Geräten umgehen, hat in den letzten Jahren stattgefunden. Wir haben uns daran gewöhnt, uns an eine Art der Interaktion anzupassen, die für uns nicht natürlich ist. Wir mussten unsere Sprache vereinfachen und an einen Code anpassen, der zwar umfangreich, aber im Vergleich zu unserem eigenen Code begrenzt ist, um verstanden und unterstützt zu werden. Doch heute ist der Trend genau umgekehrt. Künstliche Intelligenz lernt nicht nur von uns, sie passt sich uns an.

In diesem Artikel haben wir gelernt, dass Conversational AI uns im Alltag unterstützen und helfen kann, und zwar jeden Tag auf eine immer spezifischere und detailliertere Weise. Sie geht immer mehr auf unsere persönlichen Bedürfnisse ein. Konkrete Beispiele dessen Erfolg sind Customer Service Support, IoT-Geräte, HR, Marketing und Sales.

Die Liste wird mit der Zeit immer länger. Wer weiß, wie lang! Wir sind sehr gespannt auf das, was kommt und wir wollen auf jeden Fall unseren Beitrag leisten!

Chatbot Markttrends

Chatbot Markttrends

„Chatbots können alles!“ Diese Aussage klingt vielleicht etwas übertrieben, aber so fernab der Realität ist sie gar nicht mehr. Warum das so ist, was du daraus lernen kannst und welche Chatbot Markttrends es deshalb gibt erfährst du in diesem Blogbeitrag.

Die Geburt des Chatbots

Der erste richtige Chatbot trug den Namen ELIZA und konnte über das Webportal MSN (The Microsoft Network) „angechattet“ werden. Es war das erste Mal, dass ein Chatbot Informationen zu Spielfilmzeiten, Nachrichten und Aktienkursen aus einer Datenbank abrufen konnte und diese dem Nutzer innerhalb von einfachen Dialogen zur Verfügung stellte [1].

Innerhalb der nächsten Jahrzehnte hat sich die Intelligenz und Komplexität der Chatbots dann stark verbessert. Dabei wurden Chatbots entwickelt, die über eine Sprachfunktion angesprochen werden können und die jeder kennt. Dazu gehören unter anderem Siri von Apple, Cortana von Microsoft, Alexa von Amazon und der Google Assistant. Diese Chatbots sind vor allem durch ihre Nutzung auf unseren Smartphones so beliebt. Die Voice-Assistenten verstehen Sprachbefehle, stellen für dich einen Timer und behalten den Durchblick über deine Termine und E-Mails.

Chatbots als Unterstützung im Kundensupport

Seit einigen Jahren werden Chatbots auch verstärkt von Unternehmen im Kundensupport genutzt. Dabei können die Chatbots einen Sitz im Restaurant oder Flugzeug reservieren, Fragen zu den Öffnungszeiten beantworten oder bei Problemen mit der Bestellung helfen. Der größte Vorteil ist dabei, dass ein Chatbot unendlich viele Anfragen gleichzeitig beantworten kann und immer erreichbar ist. Und wenn der Chatbot mal bei komplexeren Fällen nicht weiter weiß, kann er den Kunden an einen menschlichen Mitarbeiter weiterleiten. Diese Übergabe nennt man auch  Human Handover. So kann der Support-Mitarbeiter dem Kunden bei Bedarf über einen Live Chat weiterhelfen [4]. Diese essenzielle Funktion gibt es natürlich auch hier bei melibo.

Chatbot Markttrend: Marketing

Doch sind Chatbots nicht nur effiziente Problemlöser. Auch im Marketing und bei der Unternehmenskommunikation werden Chatbots seit einigen Jahren immer häufiger genutzt. Über die Zeit haben die Chatbots gelernt das Verhalten von Menschen zu imitieren. Das bedeutet, dass sie sich auf natürliche Weise ausdrücken können und die Intention des Nutzers auch bei komplizierten Formulierungen immer besser verstehen. Weiterhin lernen Chatbots mit jedem Gespräch automatisch weiter und so kann sich mit der Zeit kein menschlicher Mitarbeiter mehr mit dem Chatbot messen, wenn es um die Menge an abgespeichertem Wissen geht.

Somit ist es kein Wunder, dass ein sehr großer Teil der Interaktionen zwischen Kunden und einer Marke nicht mit Menschen, sondern mit Chatbots geführt werden. Dabei wird geschätzt, dass bis 2025 mehr als 50% der mittelgroßen bis großen Unternehmen Chatbot-basierte Lösungen anwenden werden. Chatbots eignen sich nämlich hervorragend, um sie in die eigene Marketing-Strategie einzubinden. Ein Chatbot kann dem Kunden beim Besuch der eigenen Website bestimmte Inhalte vorschlagen oder für Produkte werben. Ein gut vorbereiteter Chatbot mit einer charmanten Persönlichkeit kann den Kunden beratend zur Seite stehen und durch den gesamten Kaufprozess führen. Das erspart dem Kunden eine zeitaufwendige und nervige Suche und stellt zeitgleich eine einmalige Gelegenheit dar, um sich von der Konkurrenz abzuheben [2].

Und für alle die Angst haben, dass Chatbots zu unbeliebt sind und die Kunden lieber mit Menschen reden wollen: Umfragen ergeben, dass es mehr als 67% der Kunden weltweit egal ist, ob sie mit einem Menschen oder mit einem Chatbot sprechen – die Hauptsache ist, dass ihnen geholfen wird [3]. Dabei solltest du auch darauf achten, dass dem Kunden direkt klar wird mit wem er es zu tun hat. Mehr dazu erklären wir dir in dem Beitrag „Chatbot Outing“.

Aktuelle Chatbot Markttrends

COVID-19 ist zu einem Katalysator für die IT-Branche geworden. Dabei haben sich die Anwendungsbereiche für Chatbots in alle Richtungen ausgebreitet. Sowohl im Gesundheitswesen, im Bankensystem oder auch im E-Commerce können ein Großteil der Kundenanfragen durch Chatbots automatisiert und somit Kosten im Milliardenbereich global eingespart werden. In der Vergangenheit haben Chatbots aufgrund von erfolglosen Gesprächen viel Misstrauen und Frust erweckt. Doch das ist heutzutage zum Glück nicht mehr so. Chatbots werden von 74% der Konsumenten bevorzugt, wenn eine schnelle Antwort gewünscht ist und von vielen als effizient, innovativ und hilfreich angesehen [4].

Die Zukunft von Chatbots

Die explosionsartige Verbreitung von Chatbots ist aber auch noch durch etwas anderes angetrieben worden. Früher war die Entwicklung eines Chatbots mit einem hohen Kosten- und Zeitaufwand verbunden, sodass sich nur die großen Unternehmen einen solchen Helfer leisten konnten. Doch heutzutage ist es dank Plattformen wie melibo für jeden auch ohne Vorerfahrung möglich schnell, unkompliziert und kostengünstig einen eigenen Chatbot zu erstellen. Probiere es doch gleich mal aus:

Referenzen

[1] Eleni Adamopoulou; Lefteris Moussiades. (2020). Chatbots: History, technology, and applications. Machine Learning with Applications. 2. https://doi.org/10.1016/j.mlwa.2020.100006.

[2] Kaczorowska-Spychalska, Dominika. (2019). How chatbots influence marketing. Management. 23. 251-270. 10.2478/manment-2019-0015.

[3] https://www.invespcro.com/blog/chatbots-customer-service/

[4] https://chatbotsjournal.com/chatbot-trends-report-2021-b15479c404e4

Chatbots verstehen nichts

Chatbots verstehen nichts

Chatbots unterstützen mittlerweile immer mehr die Kommunikation von Unternehmen, um aktuelle und relevante Informationen bereitzustellen. Meistens finden sich die digitalen Assistenten auf Websites, im Messenger oder sogar in Apps. Das scheint intuitiv logisch, weil wir in einer digitalisierten Welt leben, in der wir einer extremen Flut von Informationen ausgesetzt sind. Websites sind oftmals überlagert und die richtigen Informationen zu finden kann zu einer echten Herausforderung werden. Wir suchen am Ende alle eine Möglichkeit, um unsere individuellen Anfragen loszuwerden und eine schnelle Antwort zu erhalten. Aufgrund dieser Tatsache werden Chatbots von Unternehmen immer häufiger und gezielt eingesetzt, um eine Effizienzsteigerung zu erreichen. Dennoch verstehen Chatbots Menschen nicht immer.

Chatbots verstehen Menschen nicht.

Soweit so gut. Chatbots sind ein sinnvolles Tool, um gezielt Kundenanfragen zu beantworten und somit den Kunden-Support zu entlasten. Dennoch gibt es in der Kommunikation mit Chatbots einige Hürden. Als wir mit Usern über ihre Erfahrungen mit Chatbots redeten, bekamen wir teilweise negatives und mit Frust verbundenes Feedback zurück. Zum Beispiel, wenn der Chatbot mit „Ich habe dich nicht verstanden“ oder dem falschen Hinweis antwortete. Die User berichten uns dann oftmals, dass der Chatbot die Frage falsch verstanden hat und das Anliegen nach mehrfachen Umformulierungen immer noch nicht erkannt hat. Ein weiteres Feedback war, dass Chatbots sowieso keine komplexen Anfragen beantworten können. Dazu später mehr. Dementsprechend sind die User zu Recht frustriert, weil ihr Anliegen nicht beantwortet wurde und sie es erneut per E-Mail oder Telefon schildern müssen.
Am Ende des Tages ist der Grundbaustein der Kommunikation, dass man sich verstanden fühlt. Dementsprechend müssen Chatbots sich auch diesem Anspruch stellen und möglichst viele Anfragen beantworten, sowie in der Lage sein einen echten Dialog zu führen.

Weshalb verstehen Chatbots Menschen nicht?

Um diese Frage zu beantworten, müssen wir erstmal eine Definition einführen, welche uns das Phänomen erklärt. KI-Chatbots arbeiten mit sogenannten Confidence-Scores. Die Confidence-Scores liegen zwischen 0 und 1 und geben an, zu wie viel Prozent der Chatbot eine Absicht erkannt hat. Zu jeder gestellten Frage eines Users berechnet der Chatbot also einen Confidence-Score und versucht auf dieser Grundlage, durch Wahrscheinlichkeiten, die richtige Antwort an den User auszugeben. Die Confidence-Scores sind meistens voreingestellt und liegen zwischen 0,6-0,7. Das heißt, dass der Chatbot Antworten nur dann ausgibt, wenn die Erkennungswahrscheinlichkeit bei mindestens 60 % liegt. Nehmen wir nun als Beispiel an, dass ein User eine Frage stellt, die der Chatbot zu 59 % Prozent erkennt. Der Chatbot würde in diesem Fall mit seiner Standardantwort, dass er die Aussage nicht verstanden hat, antworten. Eventuell fragt der Chatbot noch nach, ob der User sein Anliegen nochmal formulieren kann. Bei der neuen Formulierung wird dem Chatbot die Möglichkeit eröffnet, dass er bei knapp nicht verstandenen Nachrichten die Anfrage beim zweiten Mal richtig erkennt.

Wieso gibt der Chatbot dann nicht bei einem niedrigen Confidence-Score Antworten aus? Wenn die Erkennungsrate bei einem Chatbot zu niedrig gesetzt wird, z.B. auf 40 %, kommt es dazu, dass der Chatbot eine falsche Antwort ausgibt. Das erkennst du daran, dass die Antwort des Chatbots nichts mit deiner ursprünglichen Frage zu tun hat. Das führt natürlich ebenfalls zu einem großen Frust, weil man sich nicht verstanden fühlt.

melibo Chatbots verstehen Menschen!

Bei melibo arbeiten wir täglich daran, dass die Chatbots deine Kundenanfragen verstehen. Für uns ist es die oberste Priorität, dass KI-Chatbots die Anfragen deiner Kunden richtig erkennen. Falls der Chatbot aber mal nicht eine Frage versteht, haben wir den Anspruch, dass er die Anfrage aufnimmt und weiterleitet, damit deine Kunden nicht alleine gelassen werden. Wie schaffen wir es, dass unsere Chatbots mehr verstehen und zu weniger Frust führen?

Dafür haben wir einige Features entwickelt, welche im folgenden kurz vorgestellt werden.

Unsere Templates kennen die wichtigsten Anfragen deiner Kunden

Einer der größten Probleme, weshalb Chatbots Menschen nicht verstehen, sind fehlende Trainingsdaten. Je mehr Wissen und Beispielfragen ein Chatbot kennt, desto besser auch seine Erkennung. Aus diesem Grund haben wir individuelle Template Lösungen für E-Commerce Unternehmen erstellt, welche zu Beginn heruntergeladen werden können. Dadurch ist dein Chatbot von Beginn an smarter und erkennt mehr Kundenanfragen. Du interessierst dich, wie solche Kundenanfragen aussehen könnten? Dann ließ dir unseren Blogartikel zu 100 Standardanfragen im E-Commerce reduzieren durch. Für den Aufbau deines Chatbots empfehlen wir dir außerdem auf unserem YouTube-Channel vorbeizuschauen.

Unsere Hot-Topics führen deine Kunden zum gewünschten Erfolg

Die Hot-Topics sind ein weiteres Feature von melibo. Durch die Hot-Topics kannst du bereits die meist gestellten Fragen deiner Kunden zu Beginn des Chats abfragen. Durch die vorgegebenen Themen in der Einleitung werden deine Kunden geführt und sehen auf einen Blick, ob ihr Problem schnell über den Chat gelöst werden kann. Um die meist gestellten Fragen zu erkennen, haben wir einen eigenen Insights Bereich auf unserer Plattform entwickelt. Durch die Insights bekommst du alle Informationen über deine User und kannst auf Trends reagieren. Wir zeigen dir dort alle geführten Chats, Statistiken und meist gestellten Fragen an. Mithilfe deines Insights Bereich kannst du deine Hot-Topics gestalten und fängst einen Großteil deiner Kundenanfragen zu Beginn des Chats ab. Dadurch sinkt die Gefahr, dass Kunden eine offene Frage stellen, welche nicht erkannt wird.

Human Handover – Übergabe komplexer Anfragen an einen Menschen

Natürlich ist der Anspruch, dass ein Chatbot möglichst alle Anfragen deiner Kunden beantwortet und somit für Entlastung sorgt. Dennoch ist ein wichtiger Baustein, dass komplexe oder nicht verstandenen Anfragen an einen Menschen übergeben werden. Dadurch kannst du sicherstellen, dass deine Kunden nicht allein gelassen werden und sofort Unterstützung bekommen. Der große Vorteil ist, dass eine Vorqualifizierung der Kundenanfragen stattfindet. Bei der Übergabe an einen Menschen via Ticket oder Live-Chat schicken wir immer die Chat-Historie mit. Dadurch kannst du besser nachvollziehen, welche Antworten der Chatbot schon gegeben hat, um das Problem zu lösen. Zum anderen müssen deine Kunden ihre Anfragen nicht erneut stellen und sich somit wiederholen. Das führt zu weniger Frust und einer besseren Customer-Journey im Support. Über unser Ticket-Center kannst du deinen Kunden dann direkt per E-Mail antworten und das Problem lösen.

 

Das Chatbot-Outing für ein besseres Erwartungsmanagement

Als letzten Tipp empfehlen wir eine klare Kommunikation, dass es sich bei dem Chat um einen KI-Chatbot handelt. Durch die Kommunikation zu Beginn des Chats wird ein Rahmen gesetzt, welcher keine falsche Erwartungshaltung weckt. Lies dir mehr zu den Vorteilen des Chatbot-Outings durch.

Wir hoffen dir konnte dieser Blog-Artikel weiterhelfen und dass du besser verstehst, weshalb Chatbots Menschen teilweise nicht verstehen und welche Lösungen es gibt. Bis zum nächsten mal 👋🏼

Chatbot Outing

Chatbot Outing

Es wird Zeit! Dein Chatbot sollte sich als digitaler Assistent outen. Was das genau bedeutet und warum das Chatbot Outing wichtig ist, erklären wir dir in diesem Artikel. Zudem geben wir dir Tipps, wie du deinem Chatbot eine persönliche Identität einhauchen kannst. Finde jetzt heraus was der Chatbot Name, die Willkommensnachricht und die Hot Topics damit zu tun haben.

Warum sollte dein Chatbot sich outen?

Erstmal möchten wir klären, was wir mit dem Chatbot Outing überhaupt meinen. Wir reden hier davon, dass dein Chatbot bekannt gibt, dass er ein digitaler Assistent ist und kein realer Mensch. Das Outing sollte möglichst früh im Gespräch mit den Usern erfolgen. Es senkt in der Regel zwar das Vertrauen der User, jedoch kann es auch positive Effekte haben, wenn es richtig durchgeführt wird [5]. In erster Linie senkt das Outing das Vertrauen der User, da Chatbots ein schlechtes Image haben. Viele User assoziieren Chatbots mit Frust, da sie vornehmlich mit solchen digitalen Assistenten in Kontakt waren, die auf jeder ihrer Fragen mit „Ich habe Sie nicht verstanden“ antworten. Dieses Bild entspricht jedoch nicht mehr ganz der Wahrheit. Vor allem mit dem Einsatz von melibo’s Ticket-Center kann man dem Frust der User entgegenwirken. Hier kannst du mehr dazu lesen.

Tatsächlich kann der Trust der User durch ein Outing sogar erhöht werden. Dazu muss es für die User nur von Anfang an ersichtlich sein, dass es sich um einen Chatbot handelt. Zudem sollten die Stärken und Schwächen des Bots hervorgehoben werden [5]. Andernfalls fühlen sich die User betrogen, wenn sie erst im Verlauf des Gesprächs feststellen, dass es sich bei ihrem/ihrer Gesprächspartner*in nicht um eine reale Person, sondern um einen Chatbot handelt. Dies führt zu einem höherem Frustlevel und verringert dementsprechend das Vertrauen in die Brand. Daher ist ein Chatbot Outing in der Willkommensnachricht äußerst wichtig. Hier ein Beispiel, wie so eine Nachricht aussehen könnte:

„Hey, ich bin Jack, dein Chatbot. Ich helfe dir bei allen Fragen rund um unser Unternehmen und unsere Produkte. Am besten kann ich kurz formulierte Fragen beantworten. Ich lerne mit jeder Frage von dir dazu. Hier sind Themen, die dich interessieren könnten.“

Chatbot Widget

So kannst du deinen Chatbot auch nach dem Outing personifizieren

Wie bereits beschrieben, kann das Outing deines Chatbots negative Auswirkungen haben. Es kann zu einer schlechteren Evaluierung und einer Reduktion des Kaufverhaltens führen [4, 6]. Das zeigt uns, dass Chatbots trotz ihres Outings ihre Persönlichkeit nicht verlieren dürfen. Im Folgenden geben wir dir ein paar Tipps, wie du deinem Bot eine Persönlichkeit einhauchen kannst.

Ein valider Ansatz ist es deinem Chatbot einen Namen, wie z.B. „Chatbot Jack“ oder „Chatbot Lisa“, zu geben. So wissen die User, dass es sich um einen Chatbot handelt, aber sie verbinden aufgrund des Namens auch eine persönliche Komponente mit ihm oder ihr. Auch das Geschlecht, das dem Chatbot zugeordnet wird, kann eine Auswirkung auf die User haben [1].

Ein personifizierter Dialog führt dazu, dass die User mit dem Chatbot, wie mit einem Menschen kommunizieren [7]. Daher sollten die Antworten deines Bots möglichst natürlich bzw. menschlich wirken. Hierfür ist melibo’s Funktion der zufälligen Antwortausgabe sehr hilfreich. Mit ihr kannst du nämlich mehrere Antwortvarianten auf eine Frage definieren und dein Chatbot wird eine dieser Varianten zufällig auswählen.

Anwtortvarianten

Menschliche Persönlichkeit kann anhand des OCEAN Modells in übergeordnete Kategorien aufgeteilt werden. Diese Kategorien sind Offenheit (Aufgeschlossenheit), Gewissenhaftigkeit (Perfektionismus), Extraversion (Geselligkeit), Verträglichkeit (Empathie) und Neurotizismus (Verletzlichkeit) [3]. Beachte jedoch, dass dies ein sehr vereinfachtes Modell ist. Trotzdem kannst du deinem Chatbot versuchen Eigenschaften anhand der oben genannten Kategorien zuzuordnen und ihm somit eine Persönlichkeit einhauchen. Diese Persönlichkeit sollte sich in allen Antworten widerspiegeln. Er kann formal und höflich sein oder auch mit ein wenig Witz und Gebrauch von Umgangssprache antworten. Hier kannst du dich austoben und überlegen was am besten zu deinem Unternehmen und deiner Marke passt.

Viel wichtiger noch als für deinen Chatbot ist das OCEAN Modell für deine Kunden. Wenn du versuchst deren persönlichen Eigenschaften festzuhalten (z.B. mit der Hilfe einer Customer Persona), kannst du deinen Chatbot entsprechend anpassen. In der Regel gilt, dass ein höflicher und emphatischer Bot immer am besten bei Kunden ankommt [2, 8].

OCEAN Modell

Unsere Empfehlungen zum korrekten Chatbot Outing

Hier sind unsere Empfehlungen, um den Trust deines Chatbots hochzuhalten:

  • Mache schon oben im Chatbot Widget klar, dass es sich um einen Chatbot handelt.
  • Hebe in der Willkommensnachricht die Stärken und Schwächen des Bots hervor.
  • Gebe deinem Chatbot eine Persönlichkeit, die gut zu deiner Marke und deinen Kunden passt.
  • Füge Hot Topics hinzu, um die meistgestellten Fragen deiner Kunden bereits zu Beginn abzufangen.

Befolgst du all diese Empfehlungen, steht einem erfolgreichen Chatbot Outing nichts mehr im Weg. Über diese Punkte hinaus ist es jedoch auch wichtig, dass du regelmäßig den Umgang deiner Kunden mit deinem Chatbot überprüfst und ihn dementsprechend anpasst. Mit den Insights und dem Bot-Gym von melibo wird das zum Kinderspiel. Mehr zu diesen Features kannst du hier erfahren.

Referenzen

(1) Araujo, T. 2018. “Living up to the chatbot hype: The influence of anthropomorphic design cues and communicative agency framing on conversational agent and company perceptions,” Computers in Human Behavior (85), pp. 183-189

(2) Diederich, S., Janßen-Müller, M., Brendel, A.B., and Morana, S. 2019. “Emulating Empathetic Behavior in Online Service Encounters with Sentiment-Adaptive Responses: Insights from an Experiment with a Conversational Agent,” Proceedings of International Conference on Information Systems (ICIS), pp. 1-17.

(3) Firoj, A., and Riccardi, G. 2013. “Comparative Study of Speaker Personality Traits Recognition in Conversational and Broadcast News Speech,” Proceedings of INTERSPEECH, pp. 1-5.

(4) Moon, Y., and Nass, C. 1998. “Are computers scapegoats? Attributions of responsibility in human-computer interaction,” International Journal of Human-Computer Interaction (49:1), pp. 79–94

(5) Mozafari, N., Weiger, W. H., and Hammerschmidt, M. 2021. „Resolving the Chatbot Disclosure Dilemma: Leveraging Selective Self-Presentation to Mitigate the Negative Effect of Chatbot Disclosure,“ Proceedings of the 54th Hawaii International Conference on System Sciences

(6) Nass, C., and Lee, K. M. 2000. “Does computer-generated speech manifest personality? An experimental test of similarity-attraction,” Proceeding of the CHI 2000 conference on human factors in computing systems, pp. 329–336

(7) Pinhanez, C. S. 2017. “Design Methods for Personified Interfaces,” Proceedings of the International Conference on Computer-Human Interaction Research and Applications (CHIRA), pp. 27–38

(8) Wang, N., Johnson, W. L., Mayer, R. E., Rizzo, P., Shaw, E., and Collins, H. 2008. “The politeness effect: Pedagogical agents and learning outcomes,” International Journal of HumanComputer Studies (66:2), pp. 98–112.

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