Mensch-Maschine-Kommunikation

Chatbots mit Charakter im Kundenservice

| Autor / Redakteur: Tom Greenwood / Lena Höhn

Wenn Empathie in einen Chatbot eingebaut wird, kann das die Art und Weise der Antwort ändern.
Wenn Empathie in einen Chatbot eingebaut wird, kann das die Art und Weise der Antwort ändern. (Bild: gemeinfrei / CC0)

Manchmal wollen wir einfach nicht mit Menschen kommunizieren. Dann sind wir froh, wenn unsere Fragen mit einem einfachen Ja/Nein oder Lösungsvorschlägen beantwortet werden. Modernen Chatbots sei Dank ist das im Kundenservice immer häufiger möglich.

Mit den frühen Sprach-Interfaces („Wenn Sie Hilfe brauchen, drücken Sie bitte die 1” – „Ich habe Sie nicht verstanden...”) haben moderne Chatbot-Systeme ungefähr so viel gemeinsam wie ein Tesla mit einem Ford T-Modell, vor allem da sie immer weiter entwickelt werden: Zurzeit stehen Chatbots mit Persönlichkeit hoch im Kurs. Wenn man Empathie in einen Chatbot einbaut, ändert dies die Art und Weise, wie er mit Menschen agiert. Durch das Erkennen von Emotionen kann er sein Verhalten anpassen und entsprechend reagieren.

Menschen einfach ersetzen ist keine Lösung

Chatbots sind gut darin, einfache und übersichtliche Anfragen zu lösen. Jedoch wollen die meisten Menschen, wenn sie eine Frage haben oder sich in einer Situation befinden, in der sie auf fremde Hilfe angewiesen sind, mit jemandem kommunizieren, der in der Lage ist, Empathie zu zeigen. Aus diesem Grund funktionieren Chatbots bzw. künstliche Intelligenzen (KI) am besten, wenn sie nicht-menschlichen Aufgaben, etwa die Sammlung personenbezogener Daten oder die Verknüpfung einzelner Schnittstellen, übernehmen. Ein guter Chatbot weiß auch, wann es an der Zeit ist, diese Daten mit hilfreichen Vorschlägen an die menschlichen Mitarbeiter im Kundenservice weiterzuleiten, um diese zu unterstützen oder wann es besser ist, eine Konversation abzubrechen und einen Menschen ins Spiel zu bringen.

Es gibt kaum Zweifel daran, dass KI die Kundenerfahrung verändert. Besonders am Frontend erweitern Spracherkennung, Chatbots und biometrische Verfahren die Benutzerschnittstelle. Eine komplette KI-Strategie muss aber auch das Backend berücksichtigen, wo Predictive Analytics und Prozessautomatisierung die Abläufe effizienter machen. Für den schnellen Erfolg der KI im Unternehmenskontext haperte es jedoch in der Vergangenheit an zwei wichtigen Schnittstellen: Zum einen an schlecht gestalteten, bedienungsunfreundlichen Lösungen aufgrund der rudimentären Technologie. Und zum anderen daran, dass die KI meist nicht aus der Anwenderperspektive entwickelt wurde. Hier hörte man immer wieder die Aussage „Hey, wir haben diese Chatbot-Technologie. Nutzen wir sie und sparen Geld”. Eine Technologie sollte aber nicht vorrangig eingesetzt werden, um Geld zu sparen, sondern vor allem, um menschliche Bedürfnisse zu befriedigen. Wenn der Fokus auf den Menschen und nicht zuerst auf Umsatz gerichtet ist, wird sich der finanzielle Vorteil zwar erst später einstellen – aber umso größer sein.

Persönlichkeit passend zum Unternehmen

Die technologie-zentrierte Sicht ändert sich jedoch. So beginnen Entwickler mittlerweile eng mit Data Scientists zusammenzuarbeiten. Hackathons sind gerade schwer in Mode und propagieren einen stärker kollaborativen Ansatz. Aber Entwickler können keine KI designen, ohne Experten zu konsultieren, die Algorithmen schreiben können. Genauso wenig können KI-Ingenieure ohne Entwickler auskommen, die Usability, Ethik und emotionales Design verstehen. Aktuell wird in der Praxis im Wesentlichen am Kundenservice gearbeitet. Eine Bank, als Beispiel, benötigt keine Superintelligenz, sondern lediglich einen ganzheitlichen Ansatz beim Service-Design, wenn Chatbots für den Kundenservice entwickelt werden. Diese Chatbots sollten zum einen in der Lage sein, Daten zu sammeln um Vorhersagen zu treffen oder Handlungsvorschläge zu machen. Weiter sollten sie einen gewissen Grad an „Charakter” haben, um den Kundenservice zu personalisieren.

Die Persönlichkeit eines Chatbots sollte zum Unternehmen und zum Anwendungsfall passen. Wenn im Backend dieselbe Technologie zum Einsatz kommt, muss bei verschiedenen Produkten nicht für jeden Chatbot bei Null angefangen werden. Der Muster-Chatbot kann bei einer Plattform wie Wipro Holmes praktisch aus dem Regal genommen, an einer Stelle etwas optimiert, dort etwas weiterentwickelt werden und daraus entsteht letztlich ein Chatbot für Hypotheken und ein weiterer für Zahlungsvorgänge, einer für Rentner und einer für junge Leute. Jeder dieser Chatbots kann eine unterschiedliche Tonalität erhalten, zum Beispiel seriöser für ältere Zielkunden und etwas salopper für junge Leute. Zu einer Persönlichkeit gehört aber deutlich mehr. Wichtig ist vor allem das Timing, also sicherzustellen, dass der Chatbot weiß, wann er einen Menschen in die Konversation holt und wann er die Daten einbringt, die er sammelt. In einem einfachen Beispiel kann der Kunde gerade Geburtstag haben und der Chatbot gratuliert ihm. An diesem Punkt kommt das Design-Bit zum Tragen, um Datenpunkte zu verstehen und ihnen Bedeutung beizumessen.

Emotionen als Option

Vielen Menschen fällt es leichter, zu einer Maschine zu sprechen, weil diese sie nicht bewertet. So verändert sich beispielsweise das Verhalten der Menschen, wenn ein KI-basierter Therapeut Spracherkennung mit künstlicher Intelligenz nutzt. Trotzdem ist eine Therapie etwas anderes als Probleme mit einem mobilen Konto zu lösen. An dieser Stelle beginnt die Persönlichkeit. Je menschlicher eine KI-Maschine oder ein Produkt werden, umso natürlicher wird die Interaktion. Die Kehrseite ist, dass auch die Erwartungen in punkto Intelligenz deutlich größer werden. Was jetzt passiert ist, dass „Etwas” eine Konversation mit dem Menschen zu führen scheint. Aber die Technologie dahinter ist noch lange nicht soweit, wie es auf den ersten Blick scheint.

Wenn Empathie in einen Chatbot eingebaut wird, kann das die Art und Weise der Antworten ändern, indem beispielsweise Emotionen in einer Antwort erkannt werden und sich daraufhin sein Verhalten verändert. Eventuell setzt der Chatbot dann Humor ein, senkt seine Stimmlage oder erkennt, dass er jetzt am besten zu einem Menschen umschalten sollte und bietet diese Option an. Das richtige Verhalten zu erlernen ist der wichtige Teil beim Training einer KI. Wobei sich in diesem Fall die Frage stellt, ob ein Mensch immer weiß, welches das richtige Verhalten in einer Situation ist und er es auch umsetzen kann…

Tom Greenwood ist Lead Designer bei Designit in London.
Tom Greenwood ist Lead Designer bei Designit in London. (Bild: Designit)

Über den Autor

Tom Greenwood ist Lead Designer bei Designit in London. Zu seinen Schwerpunkten zählt die Human-Computer Interaction und Artificial Intelligence. Gemeinsam mit seinen Teams entwickelt er AI-basierte Produkte und Services, die verbessern, wie wir arbeiten und leben.

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