Rund 27 % aller Unternehmen nutzen bereits Chatbots. Auch um Marketingziele besser zu erreichen. Funktioniert das? Und welche Bedeutung haben KI-Chatbots in der Zukunft?
80 % aller Kundenanfragen wiederholen sich ständig. Ein klarer Fall für Chatbots. Aber was ist, wenn der Kunde kompliziertere Fragen stellt? Ist die Interaktion mit so einem Dialogsystem tatsächlich hilfreich oder eine frustrierend? Worauf kommt es an, damit ein Chatbot dem Marketing nützt?
Was ist ein Chatbot?
Ein Chatbot ist eine Software, mit der ein User chatten kann. Die Kommunikation erfolgt über ein Textfeld oder Spracherkennung.
Der Begriff Chatbot setzt sich aus den zwei Wörtern „Chat“ im Englischen plaudern; und „Bot“ die Kurzform von Robot zusammen. Chatbots gehören zur Familie der Software-Agenten. Es sind virtuelle Berater, die eine Interaktion zwischen Mensch und Computer führen. Es handelt sich also um ein Online-Dialogsystem, ein “automatisierter Textassistent”, der in Echtzeit agiert.
Ein Bot unterstützt User bei der Suche nach Informationen. Das kann bei der Abfrage des Wetters, aktueller Nachrichten, dem Lieferstatus eines Paketes oder beim Einkaufen im Internet sein. Chatbots liefern dass, was auch Apps schon lange können, nur dass sie alles auf Zuruf erledigen.
Ein Sonderform sind KI-Chatbots. Dabei handelt es sich um Dialogsysteme auf Basis Generativer KI. Anstelle vordefinierter Antworten aus einem Wissensmodell generieren sie Inhalte auf Basis eines Sprachmodells.
Wie funktionieren Chatbots?
Bei einem Chatbot handelt es sich um ein technisches Dialogsystem, mit dem per Texteingabe oder Sprache kommuniziert werden kann. Zu unterscheiden sind regelbasierte Chatbots und KI-Chatbots.
Regelbasierte Bots durchsuchen Anfragen nach bestimmten Keywords. Werden sie in einem Katalog gefunden, werden vordefinierte Antworten zurückgegeben. Ein Gedächtnis haben sie meistens nicht. Eine beliebte Variante ist der FAQ-Chatbot, bei dem der User eine von mehreren vorgeschlagenen Fragen auswählen kann und sich so durch einen Dialogbaum navigiert.
Mit der zunehmenden Weiterentwicklung der Sprachsynthese und Spracherkennung kann die Kommunikation mit einem Mix aus Text und Sprache oder rein sprachbasiert stattfinden. Chatbots werden direkt in den Messenger eingebunden – Anbieter wie der Facebook Messenger oder WhatsApp bieten längst passende Schnittstellen.
Quelle: Der Bank Blog
Die Zukunft: KI-Chatbots
KI-Chatbots betrachten Anfragen ganzheitlich und versuchen, die Intention des Users zu verstehen. Dabei kommen Large Language Models (LLMs) zum Einsatz. Man spricht deshalb auch von LLM-Chatbots.
Antworten stammen nicht aus einem Katalog, sondern werden dynamisch auf Basis eines Sprachmodells generiert. Diese Systeme verfügen über ein Kontextgedächtnis und lernen aus vergangen Interaktionen mit dem Menschen.
Im Vergleich zu regelbasierten Chatbots haben LLM-Chatbots ein paar gravierende Nachteile:
- Die Interaktion mit Chatbots kann sensible persönliche Informationen betreffen, was Fragen zum Datenschutz und zur Datensicherheit aufwirft.
- Wenn Chatbots nicht richtig abgesichert sind, können sie anfällig für Datenlecks oder Missbrauch sein.
- KI-Modelle können unabsichtlich Vorurteile oder Diskriminierung widerspiegeln, die in den Daten, mit denen sie trainiert wurden, vorhanden sind.
- Es besteht das Risiko, dass Chatbots unethische oder unangemessene Antworten geben, wenn sie nicht ordnungsgemäß überwacht werden.
Die Lösung kann ein in Eigenregie entwickeltes und hehostetes Sprachmodell sein, welches Lösungen für die genannten Probleme liefert.
Welche Arten von Chatbots gibt es?
Bot ist nicht gleich Bot. Sie tauchen in unterschiedlichen Formen auf. Obwohl es keine neue Erfindung ist, hat die Nutzung von automatisierten Textassistenten in den letzten Jahren an Dynamik gewonnen. Der aktuelle Hype in Bezug auf textbasierte Chatbots, mit denen der Benutzer über einen Messenger interagiert, wurde von Mark Zuckerberg mit der Eröffnung der neuen Chatbot Plattform für Facebook im April 2016 ausgelöst.
In Zeiten von Messenger-Diensten wie Facebook Messenger oder WhatsApp etablieren sich Chatbots nach und nach als interaktive Form der Informationsvermittlung. In sozialen Netzwerken wie Twitter oder Facebook werden sie auch Social Bots genannt. Weiter findet man Chatbots auf Webseiten oder in digitalen Assistenten wie die Spracherkennungssoftware Alexa oder Siri. Sie basieren aus technologischer Sicht ebenfalls auf Chatbots.
Einige sind als Chatfenster sichtbar, andere funktionieren mit nahezu menschlichen Stimmen. Teilweise müssen sie manuell aufgerufen werden, andere wiederum poppen automatisch als Chatfenster auf, sobald eine bestimmte Seite besucht wird.
Vorteile von Chatbots
Chatbot Marketing kann dabei helfen, die Customer Journey reibungsloser zu gestalten:
- Erweiterung der Kundenansprache auf weitere Kanäle wie z. B. Messaging- und Social-Network-Apps.
- Support Service auch außerhalb der üblichen Öffnungszeiten.
- Permanente Begleitung des Kunden auf seiner gesamten Customer Journey.
- Generierung umfassender Customer Insights.
- Erweiterung der CRM-Datenbasis: Die geführten Unterhaltungen werden automatisch dokumentiert und aufgezeichnet.
- Up- und Cross-Selling: Eingreifen der Chatbots während Verkaufsvorgang, um zusätzliche Verkaufsanreize zu schaffen.
- Chatbots arbeiten zuverlässig und bleiben mit jedem Kunden geduldig.
Welche Rolle spielt Natural Language Processing (NLP)?
Menschliche Sprachen sind deutlich komplexer als Computersprachen. So haben viele Wörter abhängig vom Kontext eine unterschiedliche Bedeutung. Auch spielt in Sätzen oft die Reihenfolge von Wörtern eine entscheidende Rolle.
NLP liefert Funktionalitäten, menschliche Sprache zu verarbeiten. Nachfolgend ist NLU (Natural Language Understanding) für die Interpretation der generierten Daten zuständig. Umgekehrt menschliche Sprache zu erzeugen, ist weniger komplex und Teil des NLG (Natural Language Generation).
Die in der Praxis anzutreffenden Chatbots erkennen Texteingaben an vordefinierten Keywords. Sie unterstützen uns bei der Suche nach Informationen, bei der Abfrage des Wetters, aktueller Nachrichten, beim Online-Shopping und dem Lieferstatus Ihrer Pizza:
Der Einsatz von Natural Language Processing macht Chatbots intelligenter. NLP ist deshalb eine Basistechnologie für Spracherkennung und für KI Chatbots.
Anwendungsbereiche von Chatbot Marketing
Service Bot
Häufig suchen Website-Besucher nach Informationen zu Produkten oder Dienstleistungen. Kann der Besucher diese Informationen nicht finden, ist er schnell wieder weg und kommt eventuell niemals wieder. Was mit einem kleinen Support Team schnell zur Herausforderung wird, ist mit einem Chatbot im Kundenservice (auch Service Bot) im Handumdrehen gelöst. Der Service Bot hilft Deinem potenziellen Kunden, sich zurechtzufinden und liefert somit einen Beitrag zur Kundenbindung.
Vor allem, wenn es um das Durchsuchen großer Datenmengen geht, ist der Bot schneller als ein herkömmlicher Mitarbeiter und kann Prozesse innerhalb des Unternehmens optimieren.
Ein gutes Beispiel für einen Service Bot ist Fiete, der digitale Kundenberater der Hamburger Hochbahn (HHA). Fiete hilft Kunden weiter, die Fragen zu Verbindungen, Preisen, Fundsachen etc. haben.
Ein anderes Beispiel ist der Service Bot von Mediamarkt. Als kürzlich meine neue Waschmaschine defekt war, konnte ich über diesen Bot auch außerhalb der Geschäftszeiten mein Anliegen äußern. Die Antwort erhielt ich dann am Montag darauf per E-Mail.
Q&A / FAQ Bot
Q&A bzw. FAQ Bots dienen der Beantwortung häufig gestellter Fragen. Sie stellen eine unkomplizierte Möglichkeit dar, umfangreiche Informationen wie FAQ-Bereiche oder Bedienungsanleitungen für den Kunden per Self-Service automatisiert per Chat beantworten zu lassen. Question & Answer Bots erhöhen die Kundenzufriedenheit, senken die Kosten für den Support und liefern gleichzeitig Anregungen bzw. Informationen für weitere Produktentwicklungen.
Gaming Bots
Hier geht es um Entertainment und Brand Awareness. Diese Chatbots haben das Ziel, uns nach und nach „süchtig“ nach dem Unternehmen zu machen. Im Marketing wird diese Form des Chatbots genutzt, um die Zielgruppe nicht nur auf ein Produkt aufmerksam zu machen, sondern eine emotionale Bindung zu erschaffen.
Ein Beispiel für einen Gaming Bot ist der Jäm Bot: Eine Hamburger Digitalagentur hat 2017 einen Facebook-Bot für Jägermeister entwickelt. Jägermeister-Fans konnten auf Facebook persönliche Nachrichten an Freunde verschicken. Der Witz dahinter? Die Nachricht wurde nicht geschrieben, sondern persönlich von den Rappern Eko Fresh und Ali As ins Mikrofon gerappt.
News / Information Bot
Informationen im Stil einer Chat-Nachricht. Mit einem News Bot werden wir regelmäßig mit den neuesten Nachrichten via Facebook Messenger versorgt. Im Prinzip sind sie nichts anderes als Newsletter. Zu bestimmten Zeiten werden News an interessierte Nutzer gepusht. Diese Bots funktionieren ohne Probleme und erfüllen ihren Zweck. Sie sind aber definitiv nicht die Vorreiter, was die Kundenkommunikation im Sinne eines beidseitigen Austauschs betrifft.
Seit Juni 2018 versorgen die Tagesschau und der NDR ihr Publikum zweimal täglich mit einer Zusammenfassung des aktuellen Weltgeschehens im Chat-Format. Der Nutzer kann dann entscheiden, ob er nähere Details zu einem bestimmten Thema haben möchte oder lieber zur nächsten Nachricht springen will.
Fazit
Stand heute ist das Einsatzpotenzial von Chatbots nicht mal ansatzweise ausgeschöpft. Zumal sich ihre Leistungsfähigkeit dank KI und Sprachmodellen vergrößert hat. Deshalb spielen Chatbots auch für das Marketing eine immer wichtigere Rolle.
Ergänzende Artikel
Moin aus Hamburg!
Mein Name ist Frank und ich bin bereits seit Mitte der 1990er in der Digitalbranche unterwegs. Meine Schwerpunkte sind Content-Marketing, CRM und E-Mail-Marketing mit Brevo.