KI-unterstützte Text-Chatbots haben ihren Weg in die Landschaft des E-Commerce und der Online-Dienste gefunden. Sie bieten Hilfe auf Bank- und Auktionsseiten, beantworten Fragen zu Restaurantmenüs auf Messenger, bieten Unterhaltung und kümmern sich sogar um unsere Gesundheit. Wie haben sich Chatbots mit der Verbreitung von KI verändert?
Chatbots ohne KI-Unterstützung basieren auf Regeln, die manuell von Programmierern eingegeben werden. Sie zeigen geeignete Texte als Antwort auf Schlüsselwörter an. Das Problem tritt jedoch auf, wenn der Kunde nicht das richtige Wort verwendet oder wenn der Chatbot keinen Algorithmus enthält, um die kontextuelle Frage zu verstehen, zum Beispiel: “Hat der Schreibwarenladen übermorgen geöffnet?”. In einer solchen Situation wiederholt der Chatbot die Aufforderung, die Anfrage immer wieder zu ändern, oder leitet den Kunden nach mehreren Versuchen an einen Berater weiter. Solche Probleme in neuen Chatbot-Typen werden durch die Implementierung künstlicher Intelligenz gelöst.
KI-unterstützte Text-Chatbots arbeiten nach völlig anderen Prinzipien als ihre Vorgänger. Die neuen Chatbots lernen durch die Interaktion mit Kunden unter Verwendung neuer Technologien:
Deshalb fühlen sich die Interaktionen mit ihnen für die Kunden natürlicher an, während die Chatbots selbst mit ihrer Anwendung perfekter werden. Im Laufe der Zeit lernen sie die von den Kunden verwendete Sprache, zum Beispiel, indem sie Abkürzungen oder umgangssprachliche Produktnamen erkennen und verstehen. KI-basierte Chatbots interpretieren auch korrekt Wörter, die Tippfehler enthalten.
Ein neuer Chatbot, der künstliche Intelligenz verwendet, kann auch mit einem Protokoll von Gesprächen, die von einem älteren Bot geführt wurden, trainiert werden. Dies ist sehr wichtig für die Kontinuität und Konsistenz der Geschäfts- und Kundenkommunikation. Andererseits liefern die Interaktionen des Chatbots mit Kunden von Anfang an wertvolles Material für die Forschung zur Benutzererfahrung dank seiner Fähigkeit, die emotionalen Nuancen des Gesprächs zu analysieren (Sentiment-Analyse).
Eine solche Lösung, obwohl sehr modern, muss überhaupt nicht schwer auf dem Budget eines Unternehmens lasten. Das ist möglich, weil man keine separate technologische Lösung für jedes Unternehmen erstellen muss. Man kann KI-unterstützte Chatbots im AIaaS-Modell nutzen und sie darauf trainieren, mit Ihrer Datenbank zu arbeiten.
Natürlich erfordert die Implementierung eines KI-basierten Chatbots auch Zeit und Arbeit von einem Spezialisten. Dennoch kann sein Betrieb sehr greifbare Geschäftsergebnisse liefern, die schwer mit denen von regelbasierten Bots zu vergleichen sind. Ein Beispiel für den Unterschied zwischen der Funktionsweise eines regelbasierten Chatbots und eines Chatbots, der KI verwendet, wird durch den folgenden Auszug aus einem Dialog veranschaulicht:
Der zitierte Dialog zeigt die Flexibilität eines Chatbots, der KI verwendet – aus der kurzen Frage “Wann schließen Sie?” schließt er aus dem Kontext, dass die Frage die Öffnungszeiten des Geschäfts und den heutigen Tag betrifft. Ein solcher Chatbot kann auch darauf trainiert werden, in einem bestimmten Stil zu antworten, der den Eindruck eines Gesprächs mit einer bestimmten Person aufrechterhält.
Die Rolle von Chatbots im Geschäftskontext wächst. Am häufigsten fungieren sie als virtuelle Verkäufer, die Kunden begrüßen, sobald sie eine E-Commerce-Seite betreten. Sie verbessern auch die Erfahrung von Kunden, die große Websites nutzen, deren Reichweite es zu teuer machen würde, von Assistenten bedient zu werden. Eine noch fortschrittlichere Anwendung von Text-Chatbots besteht darin, sie für detaillierte, personalisierte Produktpräsentationen zu verwenden.
KI-unterstützte Chatbots werden auch verwendet, um Gespräche mit Kunden auf WhatsApp, Messenger und anderen beliebten Messengern zu führen, sowie als eigenständige Anwendungen. Besonders bemerkenswert ist die Verwendung von Chatbots für:
Chatbots, die mit künstlicher Intelligenz arbeiten, unterscheiden sich erheblich von ihren regelbasierten Vorgängern. Sie können Fragen kontextuell beantworten, Schlussfolgerungen auf der Grundlage unvollständiger Daten ziehen und Expertenpflege und -beratung für Kunden bereitstellen, zum Beispiel bei der Nutzung von E-Commerce. Ihr Anwendungspotenzial ist jedoch viel breiter – sie können Kundenbedürfnisse erfassen, Schulungen anbieten oder als Assistenten fungieren.
Wenn Ihnen unsere Inhalte gefallen, treten Sie unserer aktiven Community auf Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.
JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen schult. Sein Hauptziel ist es, die Produktivität des Teams zu steigern, indem er anderen beibringt, wie man effektiv beim Programmieren zusammenarbeitet.
Startups sind in letzter Zeit ein führendes Geschäftsmodell, und jedes Jahr werden immer mehr Produkte…
Was sind die Vorteile von sozialen Medien? Kann es gezielten Traffic auf Ihre Unternehmenswebsite bringen?…
Wenn Sie auf dem weltweit beliebtesten Marktplatz verkaufen, sind Sie sicherlich besorgt über die Ergebnisse,…
Die Maßnahme der Effektivität eines Marketers ist die Anzahl der Konversionen, d.h. der gewünschten Aktionen,…
Wenn es um KI in der Musikproduktion geht, ist sie am besten in der Co-Kreation…
In dem heutigen Artikel werden wir das Thema der Zusammenarbeit zwischen Product Owner und Scrum…