Chatbots entmystifiziert: Erstellen, bereitstellen, Fallstricke vermeiden

Es gab viel Geplapper über Chatbots, aber jetzt ist es Zeit, zu einigen harten Fakten zu kommen.

Chatbots können eine Reihe von Funktionen ausführen, sowohl intern als auch kundenorientiert. Von der Modernisierung von HR bis zur Verbesserung der Customer Experience – die Software-Roboter beginnen, zu disrupten, wie Mitarbeiter und Kunden mit ihren Organisationen und Marken interagieren. Da KI weiterhin in den Frame eintritt, wird dies ihre Intelligenz und Capabilities beschleunigen.

Chatbots' aktuelle und potenzielle Funktionen sind gut dokumentiert, aber wir wollen die Technologie über drei Hauptfragen dissectieren: Was ist ein Chatbot? Wie macht man einen Chatbot? Warum scheitern Chatbots?

Was ist ein Chatbot?

Ein Chatbot beschreibt ein konversationelles Interface zwischen einer Person und einem automatisierten Service.

Zunehmend, und so evolviert die Technologie, kombinieren Bot-Plattformen mit KI, um intelligente Assistenten zu schaffen – sei es durch Voice oder Text.

Wie macht man einen Chatbot?

Trotz der ersten Chatbot-Erstellung 1966 gab es nur in den letzten fünf Jahren einen signifikanten Shift in der Art, wie Chatbots gemacht werden.

Früher mussten Entwickler viel Custom Code erstellen.

„Jetzt ist viel davon Out-of-the-Box verfügbar und wir sind von Wochen für die Erstellung eines Bots [einer ersten Iteration] zu Tagen und manchmal sogar Stunden übergegangen“, erklärt Howard Pull, Strategic Development Director bei MullenLowe Profero.

Wie bei jeder Technologie verbessert Zeit Effizienz und Erstellungsoptionen. Plattformen wie Amazon Blueprint sind verfügbar, wenn Sie etwas sehr Simples erstellen wollen, während Chatfuel sogar von den Unerfahrensten genutzt werden kann, um einen Messenger für Bot-Marketing zu erstellen.

Der Shift zu KI hat auch die Dynamik des Bot-Building-Games verändert. Unternehmen wie Amazon und Microsoft, mit ihren Cognitive Services, erlauben Clients oder Nutzern, KI in ihre Bots zu pluggen – sehr einfach. Und die Ergebnisse sind transformativ.

Beispielsweise, wenn Sie einen englischsprachigen Chatbot für Kundenservice haben, können Sie ihn jetzt ganz einfach in Microsofts Cognitive Services oder Amazons pluggen und instant Multilingual Capabilities zu diesem Bot hinzufügen. Wichtig: Marken können dies als Pay-as-you-go-Modell zugreifen, anstatt schwer upfront zu investieren.

Der KI-Faktor

Okay, eine leichte Abweichung von den drei Hauptfragen, aber es lohnt sich, den Impact der Einführung von KI in die Chatbot-Arena zu erkunden.

KI wird Chatbots in drei Arten beeinflussen, laut Pull: Sensing, Thinking und Acting.

• Sensing

KI und Sensing in Chatbots umgibt, wie Sie Ihren Service auf verschiedene Wege entdecken und nutzen können. Das ist wirklich um Image Recognition, Erkennen von Menschen, Erkennen von Objekten, Erkennen von Voice, Ton und Emotion. Das hat sich dramatisch in den letzten 12 Monaten verbessert.

• Thinking

KI und Thinking in Chatbots umgibt, wie ein Chatbot und die Daten, die er erstellt, Patterns detektieren, sich diesen anpassen und sehr schnell neue Services bereitstellen können.

• Acting

KI und Acting mit Chatbots umgibt die Customer Journey oder Experience. Es gibt eine sehr greifbare Gelegenheit für Bots, das Customer Service Game zu ändern: Smartere Produktempfehlungen, Linking zu Store, Connecting zum richtigen Menschen, Ihnen einen smarteren Next Step geben statt einer Sackgasse.

Tipp: Big Tech Smarts nehmen und auf Ihren Chatbot anwenden.

Warum scheitern Chatbots?

Das ist die Schlüsselfrage, weil es viel Failure in der Industrie gibt.

Der Nummer-eins-Grund für Failure ist, dass im Design-Stage einige Bots gebaut werden ohne Customer Experience im Blick (ironischerweise). Sie werden so gebaut basierend auf dem Missverständnis, dass Bots konversationell sein sollten, über alles andere. Aber das ist nicht der Punkt. Der Punkt von Chatbots ist, Customer Experience zu verbessern, seine konversationelle Capability sollte nicht die Priorität sein.

„Leute wollen nicht ihre Zeit damit verschwenden, mit einem Bot zu reden, sie wollen, dass der Bot ihre Zeit effizienter macht. Also machen viele Brands den Fehler, es um das Gespräch zu machen, nicht um das Ziel des Users darin“, sagt Pull.

Bots scheitern auch oft, weil sie am falschen Ort oder zur falschen Zeit deployed wurden – sie müssen in Line platziert sein, oder komplementär zur Customer Journey. Wenn sie das nicht sind, werden sie scheitern.

Overcomplicating ist ein weiterer Grund für Failure. Wie bei jeder Technologie ist Simpel besser. Pull nutzt das Beispiel von Pret-a-Manger. Vor ein paar Jahren haben sie ihre gesamte Speisekarte in einen Bot gesteckt. Es wurde offensichtlich, dass es für den Kunden einfacher war, das physische Menü anzusehen.

Daten sind auch ein wichtiger Faktor. Wenn Organisationen keinen Zugriff auf die Daten haben, oder wenn sie die Rolle von Training und Testing des Bots übersehen, sind Chances of Failure hoch.

„Der Erfolg eines Bots hängt davon ab, wie Nutzer inspiriert werden, mit diesem Bot zu engagieren und wie er sie mit ihren Zielen verbindet. Es geht wirklich um Brand Experience“, schließt Pull.