Link-Tipp: Chatbot Canvas

Chatbots gibt es mit und ohne künstliche Intelligenz.

Egal für welche Variante ihr euch entscheidet – ein gut-durchdachtes Konzept ist immer das A und O.

Damit ihr bei eurem Bot-Konzept nichts wichtiges vergisst, habe ich das Chatbot-Canvas entwickelt.

Wenn ihr das Template vollständig ausfüllt, dann stellt ihr sicher, dass ihr keinen wichtigen Schritt vergesst. Das Template dient euch als Wegweiser auf dem Weg zum erfolgreichen Chatbot.

Mehr Tipps zum Arbeiten mit dem Chatbot-Canvas und das Template zum Herunterladen gibt es hier.

 

Viel Spass beim Umsetzen eure Sophie Hundertmark

 

 

Und zur Wiederholung – hier nochmal eine Erläuterung für Chatbots ohne AI und Chatbots mit Künstlicher Intelligenz

 

Regelbasierte Chatbots

Regelbasierte Chatbots, arbeiten, wie es der Name schon sagt, mit vordefinierten Regeln. Dies können Sie sich wie ein Baumdiagramm vorstellen, welches im Voraus definiert wird.
Je nachdem welchen Pfad der User auswählt, antwortet der Bot, wie vordefiniert.
Wenn der Chatbot für einen sehr spezifischen Case erstellt wird, bei dem der Prozess und die Fragen des User immer in der gleichen Reihenfolge kommen, empfiehlt es sich für diese einfach Variante zu entscheiden. Will man beispielsweise das Feedback seiner Kunden erfragen, kann es sinnvoll sein, anstelle eines Formulars ein Conversational Interface, also einen Chatbot einzusetzen. Der Chatbot stellt seinen Usern der Reihe nach Fragen und gibt ihnen immer gewisse Antwortmöglichkeiten in Form von Button vor.

 

AI-basierte Chatbots

In vielen Fällen ist es nicht damit getan, die User durch einen vordefinierten Dialog zu führen, denn User stellen ihre Fragen in unkoordnierbarer Reihenfolge und die Fragen und Antworten sind wesentlich breiter gefächert. In diesem Fall braucht der Chatbot eine Natural Language Komponente. Das bedeutet, der Chatbot nutzt zum Verständnis des Users eine Art der künstlichen Intelligenz.
User stellen alle Ihre Fragen dem Chatbot und der Chatbot versucht die Absicht (Intent) des Users zu verstehen, um ihm dann eine passende Antwort geben zu können.
Zur Vereinfachung des Prozesses der Intenterkennung werden Beispielsätze verwendet. Während der Entwicklungsphase werden eine Vielzahl von Fragen definiert, die der User stellen könnte. Passend dazu werden die Fragen in die verschiedenen Intentkategorien eingeteilt und zu jedem Intent gibt es eine Antwort bzw. eine Lösung in der Datenbank.
Es empfiehlt sich pro Intent mindestens 15 mögliche Fragen zu definieren. Diese Fragenkataloge werden dann in weiteren Entwicklungsphasen unendlich erweitert. Je mehr User den Chatbot nutzen, desto höher wird die Variation der Fragen. Entwickler tracken alle Fragen, die User dem Chatbot stellen und können diese dann in der Datenbank nach pflegen.

 

Chatbot mit NLP werden immer verbreiteter. Immer mehr User nutzen den Chatbot als Assistent und die Aufgaben bzw. Usecases für die der Chatbot entwickelt wird nehmen an Komplexität zu.
Möglich ist auch eine Mischform. Hier nutzt der Chatbot zwar NLP und User können mittels Freitext ihre Fragen eingeben, gleichzeitig haben User aber auch immer die Chance zwischen vordefinierten Antworten auszuwählen.
Wenn Nutzer die vordefinierten Antworten, meist in Form von Button nutzen, agiert der Chatbot eher, wie oben beim Baumdiagramm beschrieben. Der Vorteil hier, es kann nicht zu Missverständnissen kommen, der Chatbot weiß zu jeder vordefinierten Frage eine Antwort.
Wenn User statt der Button, selbst einen Text eingeben, wird der Chatbot dies via NLP versuchen zu verstehen und passend zu antworten. Sofern der Bot den Freitext des Users nicht versteht, hat der User die Möglichkeit doch eine der vordefinierten Antworten auszuwählen.