Die besten Chatbots: Auf diese Funktionen sollten Unternehmen Wert legen

die besten Chatbots

07.05.2022
Florian Deuring

Chatbots können die Kundenerfahrung deutlich verbessern, den Service beschleunigen und durch Automatisierung gleichzeitig zur Ressourcenoptimierung beitragen. Allerdings lassen sich die Potenziale nur erschließen, wenn geeignete, leistungsstarke Lösungen zum Einsatz kommen. Doch welche Eigenschaften sind charakteristisch für die besten Chatbots? Dieser Artikel zeigt auf, was bei der Software-Auswahl wichtig ist.

Gute Chatbots bieten ein großes Potenzial

Grundsätzlich gibt es zwei Arten von Chatbots: regelbasierte und KI-basierte Chatbots. Regelbasierte Chatbots sind Programme mit festen Informationen. Sie sind nur zur Beantwortung sich häufig wiederholender Fragen geeignet, nicht aber in der Lage, menschliches Verhalten zu verstehen. Fragen, die über die festgelegten Inhalte hinausgehen, können sie nicht beantworten.

Chatbots, die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren, lernen durch die Interaktion mit Kunden hingegen ständig hinzu. Sie werden im Lauf der Zeit somit immer besser darin, Kundenanliegen zu verstehen und eigenständig zu bearbeiten. Daraus ergibt sich eine sehr positive Benutzererfahrung. Die erste wichtige Erkenntnis lautet also: Die besten Chatbots sind stets KI-basiert. Und die Vorteile, die sie bieten, sind vielfältig.

So minimieren Chatbots den Arbeitsaufwand in der Kundeninteraktion signifikant. Gerade Unternehmen, die eine Vielzahl von Anfragen gleichzeitig erhalten, können in dieser Hinsicht profitieren. Sie entlasten ihre Mitarbeiter und senken ihre Servicekosten. Weiterhin haben Chatbots gegenüber menschlichem Personal einige spezifische Vorzüge:

- Sie sind 24/7 verfügbar, werden nicht krank und benötigen keinen Urlaub.
- Ihre Leistungsfähigkeit hängt nicht von einer Tagesform ab.
- Sie bilden sich anhand von Interaktionen selbstständig weiter und benötigen keine Schulungen.
- Sie können unzählige Dialoge zur selben Zeit führen.

Damit sich Nutzer gut beraten fühlen und einen greifbaren Nutzen aus den Bot-Dialogen ziehen können, muss die zugrunde liegende Software jedoch zahlreiche Anforderungen erfüllen.

So finden Unternehmen die besten Chatbots

Die besten Chatbots auf dem Markt zeichnen sich durch mehrere Eigenschaften aus. So müssen sie in der Lage sein, innerhalb von Konversationen Inhalte zu verstehen und eigenständig zu interagieren. Herausragende Tools verfügen daher über eine NLU-Funktion (Natural Language Understanding) und NLP-Funktion (Natural Language Processing), um die Nuancen menschlicher Sprache zu verstehen und lebensechte Interaktionen in natürlicher Sprache zu führen. Führende Lösungen können die Absicht einer Frage identifizieren und darüber hinaus klärende Fragen stellen, proaktiv nach Informationen suchen und bereits im ersten Anlauf genaue Antworten liefern.

Ein guter Chatbot ist außerdem mehrkanalfähig. Das heißt, er kommuniziert neben eigenen Applikationen auch über Kanäle wie den Facebook Messenger, Instagram, Sprachassistenten oder Telefon.

Auch wenn die besten Chatbots auf komplexer Technologie basieren, sollten sie dennoch einfach und schnell zu implementieren sein. Führende Lösungen folgen dem Prinzip "Plug & Talk" und sind bereits innerhalb von zwei bis vier Wochen einsatzbereit. Ebenso wichtig ist es, dass sich die Chat-Software einfach bedienen lässt - und zwar auf Kunden- und auf Unternehmensseite. Zudem ist der Datenschutz nicht zu vernachlässigen. DSGVO-Konformität sollte in jedem Fall gegeben sein.

Bedeutsam ist darüber hinaus, dass sich die künstliche Intelligenz fortlaufend selbst optimiert. Realisiert wird diese kontinuierliche Erweiterung der Wissensbasis durch die Auswertung vorheriger Konversationen und Verknüpfung relevanter Daten. Die besten Lösungen nutzen an dieser Stelle sogenannte Knowledge-Graphen, um Daten strukturiert aufzubereiten, zu modellieren und zu erweitern.

Knowledge-Graph als wichtiges Element

Die besten Chatbots nutzen nicht nur eine Wissensdatenbank, sondern einen Knowledge-Graphen. Um dessen Funktionsweise besser zu verstehen, stellt man sich am besten eine Excel-Tabelle vor. Diese hat verschiedene Spalten mit Überschriften wie Datum und Adresse. In die darauffolgenden Zeilen werden die entsprechenden Datensätze eingegeben. Wer die einzelnen Spalten miteinander verknüpft, um Abfragen aufzubauen, hat bereits eine einfache Datenbank realisiert.

Ein Knowledge-Graph ist eine Weiterentwicklung einfacher Datenbanken. Er bereitet Informationen strukturiert auf, sodass aus den vorhandenen Informationen Wissen entsteht. Anstelle von Spalten und Verknüpfungen nutzt er sogenannte Knoten und Kanten. Knoten steht für Entitäten, Kanten für die Beziehungen zwischen den Entitäten. Gemeinsam können Knoten und Kanten in einen thematischen Kontext gesetzt werden. Durch einheitliche Schemata und Strukturen sind Daten in Knowledge-Graphen zudem maschinenlesbar.

Die weltweit führende Suchmaschine Google setzt bereits seit 2012 einen Knowledge-Graphen ein. Alle indizierten Suchergebnisse bildet das Unternehmen seither in einem einzigen, riesigen Knowledge-Graphen ab. Die schnelle Bereitstellung passender Suchergebnisse ist nur aufgrund dieser ausgezeichneten Strukturierung von Daten möglich.

Knowledge-Graphen sind mit ihren Eigenschaften auch eine optimale Basis für künstliche Intelligenz und Conversational AI. Letzteres steht für eine Form von künstlicher Intelligenz, die Abfragen von Wissen in natürlicher Sprache - wahlweise über Sprachassistenten oder Telefonbots oder in Textform über Chatbots -, ermöglicht. Die Chatbots erhalten durch Knowledge-Graphen völlig neue Möglichkeiten zur Konversationsoptimierung. Beispielsweise können sie folgende Fragen mithilfe der Technologie plötzlich direkt beantworten oder durch gezielte Nachfragen konkretisieren:

- Das Produkt XY zeigt mir eine Fehlermeldung. Gibt es eine Bedienungsanleitung dafür?
- Ich suche nach einem roten Mountainbike aus Carbon für Damen, das nicht mehr als 2.000 Euro kosten soll.
- Ich brauche einen Skipass. Wo bekomme ich ihn?

Um beim Skipass zu bleiben: Hier würde die Chat-Software dank der im Knowledge-Graph verknüpften Daten bemerken, dass für die Beantwortung der Frage weitere Informationen notwendig sind. Sie würde sich dann beispielsweise nach der Region, der Reisedauer (Anzahl der Tage) oder der Personenanzahl erkundigen. Im zweiten Schritt wäre es dann möglich, die Eingangsfrage zu klären. Klassische Systeme, die auf Dialogbäumen basieren, bieten diese flexible Möglichkeit nicht.

Weiterhin wird es mit einem Knowledge-Graph deutlich einfacher, Chatbot-Systeme und die hinterlegten Daten zu verwalten. Dadurch können Chatbots mittlerweile bereits innerhalb weniger Wochen in Betrieb genommen werden.

Der einzige Chatbot-Anbieter, der alle oben skizzierten Anforderungen erfüllt und darüber hinaus Knowledge-Graph-Technologie anbietet, ist Onlim. Als führender Conversational-AI-Anbieter im deutschsprachigen Raum hat Onlim bereits über 100 Enterprise-Chatbot-Lösungen bei Großunternehmen unterschiedlicher Branchen erfolgreich implementiert. Dank Knowledge-Graph macht die Plattform Daten, Inhalte und Wissen der Anwenderunternehmen in natürlicher Sprache verfügbar. Abrufbar sind diese über unterschiedliche Kanäle wie Chatbots, Telefon-Bots, Alexa, Google Assistant und API. Weiterhin ist die Onlim-Plattform eine sehr gut skalierbare No-Code-SaaS-Lösung, die sich einfach in bestehende IT-Umgebungen einbinden und flexibel erweitern lässt.