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Gebt dummen Bots keine Chance! So verhindern Sie enttäuschende Erlebnisse mit Chatbots

| Autor / Redakteur: Anthony Kunjbehari / Georgina Bott

Viele haben von den Horrorgeschichten gehört, die Artikel gelesen oder einen misslungenen Versuch live erlebt: Jeder weiß inzwischen, dass sich im Internet eine Menge dummer Chatbots herumtreiben. Wie A/B-Tests helfen können.

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Maßgeschneiderte Bots für jeden Anspruch? Mit einer gründlichen Planung ist das möglich.
Maßgeschneiderte Bots für jeden Anspruch? Mit einer gründlichen Planung ist das möglich.
(Bild: gemeinfrei / CC0 )

Schlechte Bots sind das Ergebnis von schlechter Planung und Ungeduld. Die Welt der Technik wird von dem Dogma „move fast, break things“ bestimmt und ist von Scrum-Projekten und blitzschnellen Pivot-Tabellen als Leitprinzipien geprägt. Es ist also kaum überraschend, dass wir in den letzten Jahren von doofen Bots regelrecht überschwemmt wurden. Dabei sind es nicht nur kleine Startups die diesen Fehler machen, auch Branchenriesen wie Microsoft und Facebook haben bereits solche Bots eingesetzt. Tatsache ist, dass es Raum für Prozesse und Fehler geben muss, damit Chatbots erfolgreich sein können. Idealerweise werden dafür immer und immer wieder A/B Tests durchgeführt, und zwar lange bevor ein Chatbot in die „Wildnis“ entlassen wird.

Der Einsatz von A/B Tests

Wenn der Ausdruck „A/B Test“ für Stirnrunzeln und Ratlosigkeit sorgt – keine Sorge. Die meisten haben schon einmal an einem teilgenommen, ohne dass sie es überhaupt gemerkt haben. Führt beispielsweise der Klick auf eine Überschrift in einem sozialen Netzwerk zu einem Artikel, der eine ähnliche, aber dennoch leicht veränderte Überschrift besitzt? Falls ja, war das bereits Teil eines A/B Testverfahrens. A/B Tests überprüfen zwei Varianten des gleichen Konzepts, um herauszufinden, welche Variante mehr Erfolg bei der Zielgruppe hat.

Es ist wahrscheinlich, dass A/B Tests bereits im Marketing, Vertrieb und anderen ähnlichen Bereichen der meisten Unternehmen durchgeführt werden, warum also sollte das Konzept nicht auch auf die Entwicklung von Chatbots übertragen werden? Im Fall von Microsofts Tay und Facebooks unsinniger Bot-Sprache hätten beide Misserfolge durch einen A/B Test vermieden werden können. Genauso wie Bots, perfektionieren und verfeinern Menschen ihre Sprachkenntnisse anhand von Echtzeit-Feedback, bedeutet: es reicht nicht aus, sie nur mit Daten zu füttern und dann sich selbst zu überlassen (vor allem sollte man definitiv nicht den Datensätzen von Twitter und Co vertrauen, um sie kostenlos mit Daten zu füttern). Um Bots zu verbessern, muss man bereit sein, Echtzeit-Feedback zu geben.

Maßgeschneiderte Bots für jeden Anspruch

A/B Tests sind eine ausgezeichnete Methode um ein Produkt zu bewerten. Wenn ein Unternehmen bereits in einen eigenen Chatbot investiert hat, ist es wahrscheinlich, dass die strategischen Anwendungsfälle des Bots bereits festgelegt sind – der Bot also bereits programmiert ist. A/B Tests können dabei helfen, herauszufinden, welche dieser Anwendungsgebiete tatsächlich am meisten von der Zielgruppe verwendet werden. Üblicherweise werden erfolgreiche Strategien dadurch bestimmt, indem zwei verschiedene Bots, ausgerüstet mit speziellen Fähigkeiten, die unterschiedlichen Optionen testen um herauszufinden, welche bei den Konsumenten mehr Anklang findet. So ist Bot A beispielsweise mit der Fähigkeit ausgestattet, alle FAQs zu beantworten und Passwörter zurückzusetzen, während Bot B Passwörter zurücksetzt und nur Versand-bezogene Anfragen beantwortet.

Ohne A/B-Tests klingt das erstere nach einer besseren Idee, da es eine umfassendere Wissensbasis bietet. Beim Testen aber könnte man z.B. merken, dass das Testpublikum von der großen Menge an Informationen abgeschreckt wird (Bot A) und den Bot eher nutzt, wenn das FAQ-Wissen begrenzt ist (Bot B). Dies könnte bedeuten, dass zunächst Bot B verwendet wird und dann nach und nach mit zusätzlichen FAQ-Themen ausgestattet wird.

Im nächsten Schritt können A/B Tests dabei helfen, die Sprache und den Bezug eines Bots zur eigenen Marke zu verfeinern. Schlechte Bots zeichnen sich nicht nur durch spektakuläres Versagen aus, sondern sie nerven auch die Kunden und setzen somit deren Vertrauen aufs Spiel. Eine Verfeinerung beinhaltet zum Beispiel: Welcher Dialekt ist angemessener für die Zielgruppe (z.B. British oder American English), welches Maß an Umgangssprache passt am besten zu meinen Kunden, schätzen die Klienten Emojis oder finden sie diese nervig und wie viel technisches Jargon ist angemessen?

Zusätzlich zu diesen sprachlichen Nuancen sollte das Gesamtbranding eines Bots Teil der Planung sein: ein Bot muss zu der Persönlichkeit des Unternehmens passen. Angenommen, ein auf Millennials fokussierter Online-Händler mit einer „hippen“ Präsenz nutzt für die Ansprache seiner Zielgruppe Emojis, Hashtags und Slang. So könnten A/B Tests aufzeigen, dass die Kunden in der Interaktion mit dem Bot einen etwas seriöseren und formaleren Umgangston dem humorvollen, freundlichen Ton vorziehen.

Always be Optimizing

Der beste Weg um am Ende nicht mit einem doofen Bot dazustehen, ist ein A/B Test auf einer Plattform, die über Kontrollen verfügt und auf der externe Einflüsse begrenzt sind. So können verschiedene Hypothesen getestet und mit aussagekräftigen Ergebnissen validiert werden. Für jeden A/B-Test sollten Bewertungskriterien festgelegt werden, die sich dabei an den ROI-Prioritäten der Marke orientieren. Hinsichtlich dieser Kriterien gilt der Grundsatz, dass Teams „nicht wissen, was sie nicht wissen“. Sie sollten daher offen für Verbesserungen oder Gedankengänge sein, die nicht Teil des ursprünglichen Entwurfs waren.

Um die Denkweise „always be optimizing” zu verinnerlichen, muss klar sein, dass es kein planmäßiges Ende der A/B-Tests gibt. In Anbetracht der Geschwindigkeit, mit der sich diese Technologie entwickelt und verändert, ist es ratsam, sich nie mit der Leistung eines Bots zufrieden zu geben. Es hat sich dabei als gängige Best Practice etabliert, bereits mit der Planung des nächsten Release-Kandidaten zu beginnen, wenn der aktuelle „Champion” gerade erst veröffentlicht wird.

Während Chatbots in der Vergangenheit häufig einen schlechten Ruf hatten, der vor allem eine Folge der enttäuschenden ersten Eindrücke war, so spielen sie heute eine zunehmend wichtige Rolle in der Kommunikation der Marken mit ihren Kunden. Ausgiebige Versuche und A/B-Tests in sicheren, kontrollierten Umgebungen werden unweigerlich zu erfolgreicheren Chatbots führen – und damit das Vertrauen in diese Technologie und ihre Popularität grundlegend verändern.

Anthony Kunjbehari is a Principal Solutions Consultant at LivePerson.
Anthony Kunjbehari is a Principal Solutions Consultant at LivePerson.
(Bild: LivePerson)

Über den Autor

Anthony Kunjbehari ist Principal Solutions Consultant bei LivePerson, einem Anbieter von Chatbot- und Messaging-Lösungen im Mobile- und Online-Bereich. Anthony Kunjbehari ist seit 2013 im Unternehmen und spezialisiert darauf, die strategischen Ziele der Kunden zu verstehen und dieses Wissen anzuwenden, um komplexe Probleme im Unternehmen zu lösen.

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