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Chatbot-Typen Nr.3 – Service Usecases

Zur Erinnerung, ich veröffentliche gerade eine Artikel-Serie zu den unterschiedlichen Chatbot Typen. Dazu habe ich zunächst alle Bot in die folgenden 3 Usecases unterteilt:

  1. Marketing
  2. Vertrieb
  3. Service

In den letzten Artikeln ging es ausschliesslich um die Marketing- und Vertriebs Bots. Nun folgende die Service-Chatbots:

 

1. CONNECTING BOT

Der Connecting Bot verbindet Nutzer mit einem echten Service-Mitarbeiter, der am besten bei der entsprechenden Service-Anfrage weiterhelfen kann. Das Ziel ist es, eine freundlichere und hilfreichere Alternative zur Interactive Voice Response (IVR) zu bieten. Der Vorteil des Bots gegenüber einer IVR liegt insbesondere in der möglichen Personalisierung der Inhalte.

NerdWallet: Dieser Bot unterstützt dabei den besten Kreditkarten-Anbieter zu finden. Der Bot erfragt einige Informationen und leitet dann an einen echten Mitarbeiter weiter

 

2. FAQ BOT

Der FAQ Bot beantwortet einfache Fragen über das Unternehmen und Produkte. Diese Gespräche folgen einem einfachen Frage-Antwort Muster (die Fragen werden für gewöhnlich oft wiederholt und sind dem Bot leicht anzutrainieren). Es reicht allerdings oftmals nicht aus, den FAQ Content einer Website allein in einen Bot zu übertragen – dies scheitert unter anderem an den hohen Erwartungen der Nutzer an die Chatinteraktion mit einem Bot, der auf die eigenen Fragen antworten können soll im Gegensatz zu den Erwartungen an eine Website ohne Interaktionsmöglichkeit. Da der FAQ Bot nur in wenigen Fällen dem Self Service oder Customer Support Bot überlegen ist und ohne Weiterleitung an einen Customer Service Mitarbeiter zu Frustration führen kann, haben die meisten Unternehmen bereits auf die zwei genannten fortgeschrittenen Varianten gewechselt.

 

3. SELF SERVICE BOT

Der Self Service Bot ersetzt oder ergänzt das klassische Kundenportal, in dem Kunden-Informationen verwaltet werden können. Der Bot kann ggf. auf persönliche Daten, Rechnungen, Formulare, Bestellungen und vieles mehr zugreifen, Informationen anpassen oder Auskunft geben. In manchen Self Service Bots können im Chat auch Rechnungen bezahlt werden. Wichtig ist hier, dass die Datenschutzgesetze eingehalten werden und sich die User zunächst authentifizieren müssen, bevor sie Zugriff auf persönliche Daten haben.

UPS: „Casey“ von UPS findet nahegelegene UPS-Stellen, kann ein Paket tracken und Preise anzeigen.

 

 

4. EMPLOYEE SUPPORT BOT

Der Employee Support Bot unterstützt Mitarbeiter dabei, die Service-Anfragen der Kunden schneller und einfacher zu beantworten. Manche Bots ergänzen oder ersetzen außerdem Software-Lösungen zur Verwaltung von Dokumenten.

Royal Bank of Scotland: Hier werden die Customer Service Mitarbeiter bei der Beantwortung von Kundenanfragen vom Bot unterstützt. Der Dollar Shave Club hat ein ähnliches System.

 

5. CUSTOMER SUPPORT BOT

Der Customer Support Bot mit Weiterleitung antwortet auf Kunden Anfragen und leitet an einen menschlichen Mitarbeiter weiter, sobald diese zu komplex werden. Der Customer Support Bot ohne Weiterleitung ersetzt hingegen den Live Chat Agent durch einem Bot. Der Bot kann automatisch im passenden Kontext antworten, wofür er auf Vorlagen zurückgreift und die Nutzer mit CTAs zum nächsten Schritt auffordert.

 

 

Ich hoffe, meine Artikelreihe hat euch gefallen und freue mich auf euer Feedback.

Chatbot-Typen Nr.2 – Vertrieb Usecases

Zur Erinnerung, ich veröffentliche gerade eine Artikel-Serie zu den unterschiedlichen Chatbot Typen. Dazu habe ich zunächst alle Bot in die folgenden 3 Usecases unterteilt:

  1. Marketing
  2. Vertrieb
  3. Service

Im letzten Artikel ging es ausschliesslich im Marketing Bots. Nun folgende die Vertriebs-Chatbots:

 

1. INFO BOT

Der Info Bot hilft Kunden, indem er über Produkte und Dienstleistungen informiert. Im Anschluss wird der Kauf angeregt, der aber außerhalb des Bots (zum Beispiel im Online-Shop, im stationären POS etc.) durchgeführt wird. Der Info Bot ähnelt dem Guidance Bot aus dem Marketing, unterscheidet sich aber insofern von ihm, da es sich nicht um inhaltliche Tipps und Vorschläge wie Rezepte handelt, sondern vielmehr um Informationen die direkt auf das Produkt bezogen sind. Der Kunde befindet sich zu diesem Zeitpunkt bereits an einem anderen Punkt der Customer Journey: Er hat sich für eine Marke oder ein Produkt entschieden und möchte nun zum Beispiel den Preis, Eigenschaften oder den genauen Standort erfahren. Der Bot soll schnell und kompetent Antworten liefern, damit die Kunden kurz vor dem Kauf nicht zu einem Konkurrenzprodukt oder einer anderen Marke wechseln.

 

2. ORDERING BOT

Der Ordering Bot führt hauptsächlich durch den Kaufprozess und fragt dabei alle notwendigen Daten der Kunden ab. Am Ende verschickt er ein Ticket, einen Code oder eine Bestellbestätigung. Im Nachgang können zum Beispiel Updates zum Lieferzeitpunkt ebenfalls via Bot empfangen werden.

Beispiele sind: Burger King, Domino’s , PizzaHut

 

3. SUGGESTION BOT

Der Suggestion Bot kann zum Beispiel als Geschenk-Assistent oder Mode-Berater dienen: Er hilft aus den Produkten das passende Geschenke oder Kleidungsstück für den jeweiligen Anlass und die jeweilige Person zu identifizieren. Im Anschluss wird der Kauf im Bot abgeschlossen –nicht ohne erhebliche Up- und Cross-Selling-Chancen zu realisieren. Es gibt einige Überschneidungen mit dem Guidance Bot aus der Kategorie Marketing. Der Suggestion Bot fokussiert jedoch den Kauf. Besonders im Bereich Make-up & Fashion nutzen Anbieter diesen Ansatz. H&M zum Beispiel hat einen Bot erstellt, der anhand eines Kleidungsstücks ein ganzes Outfit zusammenstellen kann und das persönliche Umstyling begleitet. In der Schweiz ist der Chatbot von Geschenkidee.ch sehr bekannt.

 

4. VERGLEICHSPORTAL BOT

Der Vergleichsportal Bot vergleicht die Online-Angebote auf Vergleichsportalen (zum Beispiel für Flüge, Hotelübernachtungen, Bars, Filme, Games, Wohnungen, Kreditkarten-Anbieter bis hin zu Events), liefert zusätzliche Informationen und zeigt das beste oder günstigste Ergebnis der Recherche. Auch ein Preis-Alarm kann eingestellt werden, um kein Angebot zu verpassen. Je nach Channel sind auch Gruppen-Chats möglich, in denen zum Beispiel die Reiseplanung und Buchung gemeinsam erfolgen kann. Am Ende des Vergleichs wird der Kauf angeregt oder gar abgeschlossen. Skyscanner hilft dabei günstige Flüge zu identifizieren – für Nutzer, die nicht wissen wo es hingehen soll, schlägt der Bot Ziele anhand des nächstgelegenen Flughafens und den günstigsten Angeboten vor.

 

 

Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen eine Übersicht über Chatbots für den Vertrieb gegeben.

Falls Sie meinen 1. Artikel zu den Marketing Chatbots noch nicht kennen, können Sie ihn hier nochmal lesen.

Im nächsten Artikel folgen dann die unterschiedlichen Typen von Sales-Bots.

Chatbot-Typen Nr.1 – Marketing Usecases

In meinen nächsten 3 Artikeln zu Chatbot-Typen, starte ich den Versuch die unterschiedlichen Arten von Bots in Gruppen zu clustern.

Ich clustere Chatbots dazu in 3 Usecase Gruppen:

  1. Marketing
  2. Vertrieb
  3. Service

In diesem Artikel nenne ich ausschliesslich die Chatbot-Typen, die sich für Marketing Usecases eignen.

 

1. PUBLISHER BOT

Der Publisher Bot übermittelt vor allem informierenden Content von Unternehmen an Kunden – ähnlich wie ein digitaler Newsletter. Dabei handelt es sich meist um aktuelle Nachrichten über das Unternehmen, die Branche, Angebote oder neue Produkte. Medienunternehmen nutzen diese Bots als zusätzliches Service-Angebot für ihre aktuellen und potenziellen Kunden.

Viele Medienunternehmen (TV- und Radiosender, sowie Zeitungen) haben sogenannte News Bots – eine spezielle Form der Publisher Bots, die regelmäßig personalisierte Breaking News oder Stories senden. Ein Beispiel ist hier der CNN Bot.

 

2. GUIDANCE BOT

Der Guidance Bot liefert Kunden beratenden Content. Dabei handelt es sich meist um Tipps und Vorschläge, wie Produkte ideal eingesetzt werden können. Beliebt ist auch eine allgemeine Beratung (zum Beispiel in Form von Rezeptvorschlägen), die Produkte des Unternehmens beinhaltet oder empfiehlt.

Als Beispiel dient hier der Maggi Chatbot, welchen ich hier bereits beschrieben habe.

 

3. FUN BOT

Der Fun Bot liefert unterhaltenden Content, hauptsächlich um aktuelle Angebote und neue Produkte eines Unternehmens zu bewerben und die Reichweite zu erhöhen. Der Bot definiert sich durch den intensiven Einsatz von Medien und hat tendenziell einen eher informellen Charakter. Dabei muss er keine spezifische, oder sinnvolle Aufgabe für den Nutzer erfüllen – er kann einfach nur unterhalten und Spass machen. Für die Bewerbung und Ergänzung von Filmen und Serien eignen sich Fun Bots besonders. So wurden für die Filme „Zootopia“ (Disney) und „Unfriend“ (Universial Studios) sowie zur National Geographic Serie „Genius“ Chatbots programmiert, durch die die Nutzer mit einem der Charaktere sprechen und teilweise mit dem Film oder der Serie inhaltlich abgestimmte Rätsel lösen konnten. Unilever entwickelte einen Bot, der Kinder mit virtuellen Spielen, Bildern und Abzeichen für das regelmäßige, ausführliche Zähne putzen (und „Im-Bot-vorbeischauen“) belohnt.

 

4. LOYALTY BOT

Kunden können im Loyalty Bot Coins oder Treuepunkte sammeln, indem Sie beispielsweise einen Code von der Produktverpackung eintippen oder einscannen. Mit diesen Punkten können Prämien erworben oder andere Vorteile erzielt werden. So werden durch den Loyalty Bot Leads generiert und die Brand Loyalty gestärkt. Diese Form des Bots setzt bereits ein höheres Interaktions-Niveau voraus, als zum Beispiel der Publisher Bot: Der Kunde muss Produkte erwerben und im Anschluss im Bot reagieren.

 

Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen eine Übersicht über Chatbots für das Marketing gegeben. Im nächsten Artikel folgen dann die unterschiedlichen Typen von Vertriebs-Bots.

Chatbots mit oder ohne KI

Die Frage, ob ein Chatbot künstliche Intelligenz (KI) besitzen sollte oder nicht, wird immer wieder gestellt. Und es gibt meiner Meinung nach keine Pauschalantwort.
Bei den meisten Usecases empfehle ich, die Fortschritte der Artificial Intelligence (AI) zu nutzen.

Im folgenden Artikel gebe ich Ihnen eine Einführung, was es bedeutet einen Chatbot mit oder ohne KI zu entwickeln und worin die einzelnen Vor- und Nachteile liegen.

Nochmal zur Wiederholung: Was macht ein Chatbot eigentlich im sichtbaren Bereich?

Ein Chatbot funktioniert ähnlich, wie ein Mensch: Startet der User einen Chat mit dem Bot, geginnt er eine natürlich Konversation. Dies könnte beispielsweise so aussehen: „Wann hat Ihr Geschäft Morgen geäffnet?” Daraufhin antwortet der Chatbot, basierend auf den Informationen, die ihm dabei zur Verfügung stehen: „Unser Geschäft öffnet morgen um 9 Uhr und schließt um 17 Uhr“. Der User ist happy und beendet das Gespräch oder stellt weitere Fragen.

 

Was passiert nun aber im Hintergrund des Chatbots, also in dem Teil, den wir nicht sehen können? 

 

Und nun müssen Sie sich entscheiden, ob Sie einen Bot mit Künstlicher Intelligenz haben möchten oder einen Bot, der auf strukturierten Fragen und Antworten basiert.

Generell gilt, Chatbots, die aus strukturierten Fragen bestehen, sind weniger komplex. Für einen sehr einfachen Usecase können sie sogar ausreichen.
Sobald Ihr Bot aber mehr Fragen beantworten soll und der User auch die Freitexteingabe nutzen möchte, empfehle ich einen AI basierten Bot zu wählen.

 

Wie sieht ein einfacher, strukturierter Bot aus?

Ein solcher Bot verfügt über eine kleine Wissensbasis mit beschränkten Fähigkeiten. Diese Wissensdatenbank muss im Voraus von uns Menschen erstellt wurden sein. Das heisst wir definieren Fragen, die der User stellen könnte und schreiben die passenden Antworten dazu.
Der Bot kann dann den korrekten Output nur zu spezifischen Instruktionen geben. Mit anderen Worten die gestellten Fragen müssen im Voraus von uns Menschen programmiert sein. Nehmen wir den Wetter-Bot als Beispiel. Die Frage „Wird es morgen regnen?“ kann er leicht beantworten. Ist der Chatbot jedoch nicht darauf programmiert kann die Frage „Werde ich morgen einen Schirm brauchen?“ zu Verwirrung führen. Der Chatbot würde wahrscheinlich mit einem „Tut mir leid, ich habe die Frage leider nicht verstanden“ antworten. Der Bot kann nur so viel wissen, wie wir ihm vorher gesagt haben.
In diesem Fall empfehle ich meist den Chatbot mit Buttons oder einem vorgegebenen Menü zu gestalten, sodass der User nur Sachen fragen kann, die der Bot schon kennt.

Diese Art von Chatbots werden oft auf Messenger Plattformen, wie Facebook implementiert, wenn User nicht unbedingt viel mit dem Bot interagieren müssen. Zum Beispiel um Newsletter Anmeldungen zu generieren.

 

Und wie sieht nun ein KI gesteuerter Bot aus?

Die Art von Chatbots versteht menschliche Sprache und benötigt daher keine ganz so spezifischen Usereingaben. Nehmen wir das Beispiel mit dem Regen von oben, dann hätte ein KI basierter Bot sofort Schirm mit Regen und Regen mit Wetter verknüpft und hätte dem User gesagt, ob es regnen wird oder nicht. Mit anderen Worten eine Abweichung der Standardfrage bringt sie nicht unbedingt durcheinander.
Chatbots die auf maschinellem Lernen basieren werden mit jeder Interaktion klüger. Der Aufwand hinter diesen Chatbots ist grösser als bei strukturierten Bots, aber der Vorteil ist, dass sie für komplexere Themen genutzt werden können.

Hinter dem besseren Verständnis des Chatbots für natürliche Sprache steckt „NLP“ (Natural Language Processing). NLP ist ein Teilgebiet von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz.
Natural Language Processing hilft den Bots dabei, den Wunsch des Users zu analysieren und nach einer Semantik zu suchen.
NLP setzt sich aus drei Komponenten zusammen. Natural bezieht sich auf etwas Natürliches, also eigentlich das Gegenteil von künstlich geschaffenen Helfern wie den Chatbots. Language bezieht sich auf die Sprache. Processing bezieht sich darauf, wie diese natürliche Sprache von der künstlichen Intelligenz verarbeitet wird. Wir können NLP daher als eine Bedienungsanleitung für das Verstehen und das Kommunizieren ansehen.
Durch eine Kombination von NLP und maschinellem Lernen werden Chatbots zu besseren Assistenten und können weit mehr als strukturierte Bots. Das Kommunizieren geht weit über einen einfachen Dialogbaum des strukturierten Bots hinaus.
Die intelligenten Chatbots können die menschliche natürliche Sprache erkennen und entsprechend reagieren. Dadurch sind sie zum Beispiel auch in der Lage, Mehrdeutigkeiten zu erkennen oder die emotionale Komponente eines Themas zu erkennen, über das der Mensch spricht.
NLP-Algorithmen basieren auf maschinellen Lernalgorithmen und hier gilt: Je mehr Daten analysiert werden, desto exakter kann der Bot reagieren.
Der erste Schritt bei einem AI Bot, besteht darin, unsere menschlichen Eingaben in einen verständlichen Kontext für den Chatbot umzuwandeln. Dazu braucht es eine Art Dolmetscher, der Menschensprache in Botsprache übersetzt. Man nennt dies auch den Dekodierer. Der Dekodierer sorgt dafür, dass die Sprache bzw. der Text analysiert werden können. Nachdem der Bot verstanden hat, was der User von ihm will, kann er auf Basis von seinem Gelernten, also auf Basis von vorherigen Gesprächen, eine Antwort geben.

 

Sie werden schnell merken, die Möglichkeiten solcher Bots sind unendlich. Aber starten sie erst Mal mit einem kleinen Usecase, dann können Sie diesen beliebig weit ausbreiten (Hierzu ist auch mein Artikel zu Chatbot-Erwartungen hilfreich)

Ein Date mit einem Chatbot…

… Ja das ist jetzt möglich.
und zwar mit dem Lovebot

Im folgenden Artikel zeige ich Ihnen ein paar Chatbots, die Sie vielleicht noch nicht kennen oder die Ihnen Inspiration für den eigenen Chatbot geben.

 

1. Der Lovebot

Der Bot verspricht mir für mich den richtigen Date-Partner zu finden. Was mich dabei aber sehr abgeschreckt hat, dass er mich direkt zu Beginn der Konversation nach meine E-Mail Adresse fragt. Eigentlich wollte ich doch via Facebook Messenger kommunizieren und ihm nicht gleich meine persönlichen Kontaktdaten geben.
Aber Sie können es gern mal selbst testen 😉

 

2. Kim der Maggibot

Die Kim hat mir echt gut gefallen. Die Einleitung ist sehr angenehm und die Tatsache, dass der Bot aus einer Kombination von fixen Antwortmöglichkeiten und Freitexteingabe gestaltet ist, macht ihn sehr userfreundlich.
Auf die Frage, wie ich Eier koche, bekomme ich sogar Erklärvideos angezeigt und anschliessend fragt mich Kim ob ich noch passende Rezepte dazu möchte. Nachdem ich die ersten Rezepte angezeigt bekommen habe, werde ich gefragt, ob die Art der Rezepte mir gefallen hat oder ob ich andere Eier-Rezepte suche.

Hier gehts zum Bot.

 

 

 

3. Faceyou – Chatbot nur mit Video

Dieser Chatbot hat zwar noch viel Verbesserungspotential. Aber was ich extrem cool finde, ist die Tatsache, dass der Bot nur via Video kommuniziert und nicht mit Textnachrichten. Hier gibt’s sicher noch viele weitere spannende Usecases.
Tipp: Nutzen sie unbedingt unten die Funktion “Beispiele anzeigen”. Hier.

 

4. Alexa – Starte “Einschlafgeräusche”

Auch die Skills der Voice Assistenten, wie Alexa, gelten als Chatbot.
Ich habe letztens den Skill “Einschlafgeräusche” getestet und dann die halbe Nacht mit dem Ton “Regen auf einem Zelt” geschlafen. Spannend ist die riesen Auswahl an Einschlafgeräuschen. Habe mich dann gefragt wer gern bei dem Geräusch eines Haartrockners einschläft oder wie “brauner Lärm” klingt.
Weiter war es natürlich schade, dass das Geräusch nur aus einer Ecke kam, was für Regen auf dem Zelt eher ungewöhnlich ist.

Gute Nacht.

 

 

Welche Chatbots nutzen Sie? Oder welchen Chatbot hätten Sie gern? Schreibt mir gern. (sophie@hundertmark.ch)

Chatbots – Erwartungen klar definieren, Enttäuschungen vermeiden!

Leider gibt es immer wieder Leute, die mir sagen wie enttäuscht sie von dem einen oder anderen Chatbot sind. Daraufhin folgt immer die Frage “Wann kommt endlich ein perfekter Chatbot?”.

Die Frage nach dem PERFEKTEN Chatbot ist schwer zu beantworten. Aber ich bin der Meinung die Enttäuschung der User können wir als Chatbot- Designer bzw. Chatbot-Entwickler mit einfachen Mitteln reduzieren.

Wenn wir mal überlegen, wann Enttäuschungen entstehen, dann merken wir schnell, das diese unguten Gefühle nur die Folge einer falschen Erwartungshaltung sind.

Für uns als Chatbot-Designer bedeutet dies, dass wir bei der Konzeption von digitalen Assistenten (Chatbots) von Anfang an die Erwartungen der User klar einschränken müssen.

Die User müssen von Anfang an wissen, dass sie mit einer Software kommunizieren und sie müssen wissen für welche Themen und Anfragen die Software entwickelt ist.

Möglich ist zum Beispiel, dass sich der Bot direkt bei Gesprächsbeginn vorstellt und seinem User erklärt wozu er gebraucht werden kann.

Ich zeige Ihnen hier ein Beispiel des neusten Chatbots der Raiffeisen Bank. Der Bot namens Casalino sagt seinen Usern von Anfang an, dass er noch sehr “neu” ist und eigentlich zunächst ein Experiment ist. Er gesteht den Usern, dass er lediglich einen Raiffeisen-Berater oder eine -Beraterin finden kann sowie eine Hypothek berechnen kann.

Es ist legitim, wenn die erste Version Ihres Chatbots nur über sehr begrenzte Fähigkeiten verfügt. Wichtig ist, dass Sie dies von Anfang an kommunizieren.

Worin liegen nun die Vorteile, eines so begrenzten Chatbots?
– Sie als Unternehmen starten mit einem kleinen Budget und tasten sich langsam an das Thema “Chatbot” heran
– Schon bei der Entwicklung des ersten Chatbots machen Sie wichtige Learnings und sammeln viele Daten, die Ihnen bei Weiterentwicklungen hilfreich sein werden
– Ihre User gewöhnen sich schrittweise an die Kommunikation mit einem Computer vs. einem Menschen.

Wessen Aufgabe ist es, die Erwartungen in die richtige Weise zu lenken?
Meiner Meinung nach sind hier vor allen Usability- und Design- Experten gefragt und weniger die Software-Entwickler. Ich empfehle immer zunächst ein Konzept und eine Strategie für den Chatbot zu entwicklen, bevor es dann in die Umsetzungsphase geht.
Bei der Umsetzung sind dann natürlich gute Entwickler gefragt, die die definierten Features fehlerfrei umsetzen.

Haben Sie Fragen oder Feedback zu diesem Thema. Dann schreiben Sie mir: sophie@hundertmark.ch
Ich freu mich auf Sie!