6 Arten von Chatbots und wie Sie die richtige Wahl für Ihr Unternehmen treffen

Verschiedene Arten von Chatbot-Technologien spielen eine immer größere Rolle in unserem Leben – von der Art und Weise, wie wir Kundensupport erhalten oder uns für den Kauf eines Produkts entscheiden, bis hin zur Erledigung unserer Routineaufgaben. Viele von uns haben bereits mit diesen Chatbots oder virtuellen Assistenten auf ihren Smartphones, Messaging-Apps oder über Heimgeräte wie Apples Siri, Amazons Alexa und Google Assistant interagiert. Vielleicht begegnen Sie ihnen auch über SMS, soziale Medien oder Messenger-Anwendungen am Arbeitsplatz.

Chatbots erleichtern uns das Leben, indem sie zeitnah Antworten auf unsere Fragen liefern, ohne dass wir erst mühsam auf einen menschlichen Ansprechpartner warten müssen. In diesem Blog gehen wir auf verschiedene Arten von Chatbots mit unterschiedlichem technologischem Entwicklungsstand ein und erörtern, welche für Ihr Unternehmen und Ihre Chatbot-Lösungen am sinnvollsten sind. Bevor wir uns diesen Fragen zuwenden, lassen Sie uns mit den Grundlagen der Funktionsweise von Chatbots beginnen.

Ein Chatbot ist ein Kommunikationstools, das Kundenanfragen optimieren und automatisch beantworten soll, indem es schriftliche oder mündliche menschliche Gespräche simuliert. Einige Chatbots sind rudimentär und bieten einfache Menüoptionen, auf die Benutzer klicken können. Fortgeschrittenere Chatbots können jedoch künstliche Intelligenz (KI) und Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzen, um die Eingaben eines Benutzers zu verstehen und komplexe menschliche Gespräche mühelos zu führen. 

Menü- oder schaltflächenbasierte Chatbots sind die einfachste Version ihrer Art. Benutzer interagieren mit ihnen, indem sie auf die Schaltflächenoption aus einem geskripteten Menü klicken, das ihren Bedürfnissen am besten entspricht. Je nachdem, worauf der Benutzer klickt, kann der einfache Chatbot den Benutzer auf eine weitere Auswahl von Optionen hinweisen, bis die am besten geeignete, spezifische Option erreicht ist. Im Wesentlichen funktionieren diese Chatbots wie ein Decision Tree und eignen sich für Transaktionsaufgaben.

Diese Chatbots bieten einfache Funktionen und sind nützlich für die Beantwortung sich wiederholender, einfacher Fragen, aber sie haben aufgrund ihrer begrenzten vordefinierten Antwortoptionen Schwierigkeiten mit differenzierteren Anfragen. Es kann länger dauern, bis sie die Bedürfnisse der Kunden verstehen, insbesondere wenn Benutzer mehrere Iterationen von Menüschaltflächen durchlaufen müssen, bevor sie die endgültige Option erreichen. Wenn der Bedarf eines Benutzers nicht als Menüoption aufgeführt ist, ist der Chatbot nutzlos, da er kein Freitext-Eingabefeld hat.

Der regelbasierte Chatbot baut auf der Funktion eines einfachen Decision Tree des menübasierten Chatbots auf und verwendet eine bedingte „wenn, dann“-Logik, um Abläufe für die Konversationsautomatisierung zu entwickeln. Die regelbasierten Bots fungieren im Wesentlichen als interaktive häufig gestellte Fragen (FAQs), bei denen ein Gesprächsdesigner vordefinierte Kombinationen von Frage-Antwort-Optionen programmiert, damit der Chatbot die Eingaben des Benutzers verstehen und präzise darauf reagieren kann.

Diese Art von Chatbots, die auf der Erkennung grundlegender Keywords basieren, lassen sich relativ einfach trainieren und funktionieren gut, wenn sie mit vordefinierten allgemeinen Fragen, z. B. zu Preisen oder Funktionen, konfrontiert werden. Wie die starren, menübasierten Chatbots sind diese Chatbots jedoch bei komplexen Anfragen überfordert. Sie haben Schwierigkeiten, Fragen zu beantworten, die nicht vom Konversationsdesigner vorhergesagt wurden, da ihre Ausgabe von den vorab geschriebenen Inhalten abhängt, die von den Entwicklern des Chatbots programmiert wurden.

Da die Konversationsdesigner nicht für jede mögliche Anfrage Chatbots vorprogrammieren können, kommen die eingeschränkten regelbasierten Chatbots oft nicht weiter, wenn sie die Anfrage des Benutzers nicht verstehen können. Dann fehlen wichtige Details und der Benutzer wird aufgefordert, zuvor übermittelte Informationen zu wiederholen, was zu einer frustrierenden Benutzererfahrung führt. Oftmals leitet der Chatbot den Benutzer an einen Live-Support-Mitarbeiter weiter. Wenn diese Weiterleitung jedoch nicht aktiviert ist, fungiert der Chatbot als Gatekeeper, was den Benutzer noch mehr frustriert.

Während der Gesprächsfluss des regelbasierten Chatbots nur vordefinierte Fragen-Antwort-Optionen unterstützt, können intelligente Chatbots die Fragen der Benutzer verstehen – unabhängig davon, wie sie formuliert sind. Mit KI und Natural Language Understanding (NLU) Funktionen kann der KI-Bot schnell alle relevanten Kontextinformationen erkennen, die der Benutzer teilt, sodass das Gespräch reibungsloser und fließender verläuft.

Wenn der KI-gestützte Chatbot nicht sicher ist, was eine Person fragt, und mehr als eine Aktion findet, die eine Anfrage erfüllen könnte, kann er klärende Fragen stellen. Darüber hinaus kann er eine Liste möglicher Maßnahmen anzeigen, aus der der Benutzer die Option auswählen kann, die seinen Bedürfnissen entspricht. 

Die Algorithmen des maschinellen Lernens, die intelligenten Chatbots zugrunde liegen, ermöglichen es ihnen, selbstständig zu lernen und eine immer intelligenter werdende Wissensbasis aus Fragen und Antworten zu entwickeln, die auf Benutzerinteraktionen basieren. Mit Deep Learning verhält es sich so: Je länger ein intelligenter Chatbot läuft, desto besser versteht er die Ziele der Benutzer und kann präzisere, detailliertere Antworten liefern als ein Chatbot mit kürzlich integriertem algorithmusbasiertem Wissen.

Dialogorientierte intelligente Chatbots können sich an Gespräche mit Benutzern erinnern und diesen Kontext in ihre Interaktionen einbeziehen. Kombiniert mit Automatisierungsfunktionen wie der Robotic Process Automation (RPA) können Benutzer Aufgaben über das Chatbot-Erlebnis erledigen.

Wenn zum Beispiel eine Pizza bestellt wird, kann der Chatbot des Restaurants erkennen, dass ein Stammkunde eine Bestellung aufgibt. Der Chatbot begrüßt ihn mit Namen, erinnert sich an seine „sonstige“ Bestellung und verwendet die gespeicherte Lieferadresse und Kreditkarte, um die Bestellung abzuschließen. Da der intelligente Chatbot tief in die Geschäftssysteme integriert ist, kann er Informationen aus verschiedenen Quellen abrufen, die den Bestellverlauf der Kunden enthalten, und so für einen optimierten Bestellprozess sorgen. 

Wenn ein Benutzer unzufrieden ist und mit einem menschlichen Mitarbeiter sprechen möchte, ist eine nahtlose Weiterleitung möglich. Bei der Weiterleitung kann der Live-Support-Mitarbeiter den Chatbot-Gesprächsverlauf abrufen und den Anruf informiert entgegennehmen.

Die für die Erstellung eines intelligenten Chatbots benötigte Zeit hängt von verschiedenen Faktoren ab. Diese Faktoren umfassen Ihren Technologie-Stack und Ihre Entwicklungstools, die Komplexität des Chatbots, die gewünschten Funktionen, die Datenverfügbarkeit und die Notwendigkeit der Integration in andere Systeme, Datenbanken oder Plattformen. Mit einer benutzerfreundlichen No-Code- oder Low-Code-Plattform können Sie KI-Chatbots schneller erstellen. 

Mit IBM watsonx Assistant™ können Chatbots anhand weniger Daten trainiert werden, um den Benutzer richtig zu verstehen. Sie können mit Suchfunktionen erweitert werden, um vorhandene Inhalte zu durchsuchen und Antworten bereitzustellen, die Fragen beantworten, die über das hinausgehen, was ursprünglich vom Konversationsdesigner des Chatbots programmiert wurde. 

IBM Watsonx Assistant beschleunigt die Bereitstellung virtueller Agenten durch:

• Verbesserte Absichtserkennung durch die Verwendung großer Sprachmodelle (LLMs) und fortgeschrittener NLP und NLU.
• Integrierte Suchfunktionen.
• Startersets oder eingebaute Integrationen mit Kanälen, Drittanbieter-Apps, Geschäftssystemen oder Contact-Center-as-a-Service-Plattformen wie Nice CXone.

Laut einer Forrester-Studie aus dem Jahr 2023, The Total Economic Impact™ Of IBM Watson Assistant, ermöglicht die Low-Code- oder No-Code-Schnittstelle von IBM einer neuen Gruppe nicht-technischer Mitarbeiter, dialogorientierte KI-Fähigkeiten zu erstellen und zu verbessern. Das Modellunternehmen konnte seine Produktivität steigern, indem es Kompetenzen 20 % schneller aufbaute, als wenn es bei null anfangen müsste.

Ein Sprach-Chatbot ist ein weiteres Kommunikationstool, das es Benutzern ermöglicht, mit dem Bot zu interagieren, indem sie mit ihm sprechen, anstatt zu tippen. Einige Sprach-Chatbots können rudimentärer sein. Einige Benutzer könnten die Technologie der interaktiven Sprachausgabe (IVR) frustrierend finden, vor allem wenn sie die angeforderten Informationen nicht aus den vorprogrammierten Menüoptionen abruft und den Benutzer in die Warteschleife versetzt. Dieses System entwickelt sich jedoch mit künstlicher Intelligenz weiter und verbessert die Kundenzufriedenheit.

KI-gestützte Sprach-Chatbots können die gleichen fortschrittlichen Funktionen bieten wie intelligente Chatbots, aber sie werden auf Sprachkanälen bereitgestellt und verwenden eine Text to Speech oder Speech to Text Technologie. Mit Hilfe von NLP und durch die Integration von Computer- und Telefonietechnologien können Sprach-Chatbots nun gesprochene Fragen verstehen, die geschäftlichen Anforderungen der Benutzer analysieren und relevante Antworten in einem unterhaltenden Tonfall geben. Diese Elemente können die Kundenbindung und die Zufriedenheit der menschlichen Agenten erhöhen, die Anruflösungsraten verbessern und die Wartezeiten verkürzen.

Chat- und Sprachbots haben beide das Ziel, die Bedürfnisse der Benutzer zu ermitteln und hilfreiche Antworten zu geben. Sprach-Chatbots können jedoch eine schnellere und bequemere Kommunikationsmethode bieten, da es einfacher ist, eine Antwort in Echtzeit zu erhalten, ohne tippen oder sich durch Dropdown-Menüoptionen klicken zu müssen.

Die nächste Generation von Chatbots mit generativen KI-Funktionen kann noch mehr erweiterte Möglichkeiten bieten. Sie verstehen fließend die gemeinsame Sprache, können sich an den Gesprächsstil eines Benutzers anpassen und zeigen Empathie beim Beantworten der Benutzerfragen. Während dialogorientierte intelligente Chatbots die Fragen oder Kommentare eines Benutzers verarbeiten und eine menschenähnliche Antwort generieren, können generative intelligente Chatbots noch einen Schritt weiter gehen, indem sie als Ergebnis neue Inhalte als Ausgabe generieren.

Diese neuen Inhalte könnten wie hochwertige Texte, Bilder und Töne aussehen, die auf den LLMs basieren, mit denen sie trainiert wurden. Neue Chatbot-Software kann Benutzern personalisierte Erfahrungen bieten und Support-Teams helfen, mehr Kunden schnell zu erreichen. Chatbot-Schnittstellen mit generativer KI können Inhalte erkennen, zusammenfassen, übersetzen, vorhersagen und erstellen als Antwort auf die Anfrage eines Benutzers, ohne dass ein Mensch eingreifen muss.

Ein hybrider Chatbot ist ein dialogorientiertes KI-System, das regelbasierte Logik mit maschinellen Lernfunktionen kombiniert. Die Kombination aus beidem kann eine vielseitige Benutzererfahrung bieten, die aufgrund der Integration von KI-Technologie eine Reihe von Aufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeiten bewältigt.

Regelbasierte Chatbots funktionieren auf Grundlage einer Reihe vordefinierter Regeln und Skripte und sorgen so für Struktur, während KI über Lernpotenzial für komplexere Interaktionen verfügt. Der Hybrid-Chatbot vereint das Beste aus beiden Systemen und bietet eine umfassende Erfahrung, die unkompliziert und personalisiert ist.

Wenn Sie die verschiedenen Arten von Chatbots bewerten und herausfinden, welcher für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, sollten Sie daran denken, den Endbenutzer in den Mittelpunkt dieser Entscheidung zu stellen. Was sind die Ziele Ihrer Benutzer und ihre Erwartungen an Ihr Unternehmen. Welche Präferenzen haben sie in Bezug auf die Benutzererfahrung mit einem Chatbot? Würden sie es vorziehen, aus einem einfachen Menü mit Schaltflächen auszuwählen, oder würden sie die Möglichkeit benötigen, in einem offenen Dialog für nuancierte Fragen zu korrespondieren? 

Berücksichtigen Sie den Zustand Ihres Unternehmens und die Anwendungsfälle, in denen Sie einen Chatbot einsetzen würden – sei es zur Lead-Generierung, im E-Commerce oder im Kunden- oder Mitarbeitersupport. Wenn Sie für ein kleineres Unternehmen oder ein Start-up mit einer begrenzten Anzahl aktiver Benutzer und wenigen FAQs arbeiten, kann ein einfacherer Chatbot ausreichen. In diesem Fall erfüllt ein regelbasierter oder schlüsselwortbasierter Chatbot wahrscheinlich Ihre geschäftlichen Bedürfnisse und stellt die Kunden ohne großen Aufwand zufrieden.

Für mittlere bis große Unternehmen mit umfangreichen Benutzerdaten, aus denen ein Chatbot selbstständig lernen kann, kann ein KI-Chatbot jedoch detaillierte und genaue Antworten für Benutzer bereitstellen und die Customer Experience verbessern. Ein Beispiel ist der Einsatz in der Gesundheits- und Pharmaindustrie, wo sie Patienten bei der Terminplanung und der Verwaltung von Rezeptabholungen helfen kann.

Wenn Sie über die Auswirkungen generativer KI auf Chatbots nachdenken, überlegen Sie, wie Ihr Unternehmen von kreativen, dialogorientierten Antworten profitieren kann. Überlegen Sie auch, wann diese Technologie für Ihre Geschäftsziele und die Bedürfnisse Ihrer Kunden am sinnvollsten ist.