Es muss nicht zwingend KI sein

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Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

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Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

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Wann und wie geht’s auch ohne KI?

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Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

\n

Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

\n

Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

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Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

\n

Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

\n

Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

\n

Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

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Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

\n

Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

\n

Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

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Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

\n

Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

\n

Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

\n

Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

\n

Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

\n","rss_body":"

Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

\n

Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Was gibt es überhaupt für Chatbots?

\n

Grundsätzlich musst du zwischen zwei Typen von Chatbots unterscheiden: dem regelbasierten Chatbot und dem Chatbot, der auf Machine Learning Algorithmen aufgebaut ist und somit auf Künstlicher Intelligenz basiert.

\n

Der regelbasierte Bot hingegen besteht gewissermassen aus einer vorgegebenen, weil vorgängig so erstellten, Abfolge eines Dialogs. Der User kann aus verschiedenen Antwortmöglichkeiten auswählen und den Dialog so steuern. Der KI Bot dagegen ist auch fähig, auf eine freitextliche Eingabe des Users einzugehen.

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\n

Wo liegt der Unterschied zwischen regel- und KI-basierten Chatbots?

\n

Der Unterschied zwischen den beiden Chatbot-Typen liegt vor allem in der Texterkennung. Ein Chatbot mit Künstlicher Intelligenz kommt auch mit frei formulierten Texten zurecht. Auch wenn der Bot die Sätze nicht 1:1 kennt, versteht er aufgrund des textlichen Kontexts, was der Kunde ihm sagen will und er kann entsprechend antworten.

\n

Damit die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung des freitextlich eingegebenen Textes erfolgreich eingesetzt werden kann, musst du deinen Chatbot vorab natürlich mit genügend Daten füttern und ihn ausgiebig trainieren. Das erfordert jedoch, dass deinem Unternehmen genügend strukturierte Daten zur Verfügung stehen.

\n

 

\n

Auf was muss ich mich bei meinem KI-Chatbot achten?

\n

Wenn du deinen Chatbot nicht ausreichend oder zu wenig fokussiert auf definierte Themenbereiche trainierst, kann er dem User keine passende Antwort geben. Wenn der digitale Helfer das Kundenanliegen nicht oder nur teilweise versteht, führt dies zur Enttäuschung auf Seiten des Users und verschlechtert natürlich seine Customer Experience beträchtlich. Dies zeigten auch die Erkenntnisse aus der Chatbot-Studie 2018 von PIDAS und ZHAW sehr deutlich.

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New call-to-action

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Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

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Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

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Wann und wie geht’s auch ohne KI?

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Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

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Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

\n

Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

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Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

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Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

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Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

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Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

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Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

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Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

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Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

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Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

\n

Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

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Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

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Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

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Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

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Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Was gibt es überhaupt für Chatbots?

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Grundsätzlich musst du zwischen zwei Typen von Chatbots unterscheiden: dem regelbasierten Chatbot und dem Chatbot, der auf Machine Learning Algorithmen aufgebaut ist und somit auf Künstlicher Intelligenz basiert.

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Der regelbasierte Bot hingegen besteht gewissermassen aus einer vorgegebenen, weil vorgängig so erstellten, Abfolge eines Dialogs. Der User kann aus verschiedenen Antwortmöglichkeiten auswählen und den Dialog so steuern. Der KI Bot dagegen ist auch fähig, auf eine freitextliche Eingabe des Users einzugehen.

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Wo liegt der Unterschied zwischen regel- und KI-basierten Chatbots?

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Der Unterschied zwischen den beiden Chatbot-Typen liegt vor allem in der Texterkennung. Ein Chatbot mit Künstlicher Intelligenz kommt auch mit frei formulierten Texten zurecht. Auch wenn der Bot die Sätze nicht 1:1 kennt, versteht er aufgrund des textlichen Kontexts, was der Kunde ihm sagen will und er kann entsprechend antworten.

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Damit die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung des freitextlich eingegebenen Textes erfolgreich eingesetzt werden kann, musst du deinen Chatbot vorab natürlich mit genügend Daten füttern und ihn ausgiebig trainieren. Das erfordert jedoch, dass deinem Unternehmen genügend strukturierte Daten zur Verfügung stehen.

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Auf was muss ich mich bei meinem KI-Chatbot achten?

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Wenn du deinen Chatbot nicht ausreichend oder zu wenig fokussiert auf definierte Themenbereiche trainierst, kann er dem User keine passende Antwort geben. Wenn der digitale Helfer das Kundenanliegen nicht oder nur teilweise versteht, führt dies zur Enttäuschung auf Seiten des Users und verschlechtert natürlich seine Customer Experience beträchtlich. Dies zeigten auch die Erkenntnisse aus der Chatbot-Studie 2018 von PIDAS und ZHAW sehr deutlich.

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Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

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Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

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Wann und wie geht’s auch ohne KI?

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Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

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Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

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Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

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Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

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Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

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Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

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Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

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Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

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Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

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Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

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Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

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Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

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Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

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Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

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Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

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Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Was gibt es überhaupt für Chatbots?

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Grundsätzlich musst du zwischen zwei Typen von Chatbots unterscheiden: dem regelbasierten Chatbot und dem Chatbot, der auf Machine Learning Algorithmen aufgebaut ist und somit auf Künstlicher Intelligenz basiert.

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Der regelbasierte Bot hingegen besteht gewissermassen aus einer vorgegebenen, weil vorgängig so erstellten, Abfolge eines Dialogs. Der User kann aus verschiedenen Antwortmöglichkeiten auswählen und den Dialog so steuern. Der KI Bot dagegen ist auch fähig, auf eine freitextliche Eingabe des Users einzugehen.

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Wo liegt der Unterschied zwischen regel- und KI-basierten Chatbots?

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Der Unterschied zwischen den beiden Chatbot-Typen liegt vor allem in der Texterkennung. Ein Chatbot mit Künstlicher Intelligenz kommt auch mit frei formulierten Texten zurecht. Auch wenn der Bot die Sätze nicht 1:1 kennt, versteht er aufgrund des textlichen Kontexts, was der Kunde ihm sagen will und er kann entsprechend antworten.

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Damit die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung des freitextlich eingegebenen Textes erfolgreich eingesetzt werden kann, musst du deinen Chatbot vorab natürlich mit genügend Daten füttern und ihn ausgiebig trainieren. Das erfordert jedoch, dass deinem Unternehmen genügend strukturierte Daten zur Verfügung stehen.

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Auf was muss ich mich bei meinem KI-Chatbot achten?

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Wenn du deinen Chatbot nicht ausreichend oder zu wenig fokussiert auf definierte Themenbereiche trainierst, kann er dem User keine passende Antwort geben. Wenn der digitale Helfer das Kundenanliegen nicht oder nur teilweise versteht, führt dies zur Enttäuschung auf Seiten des Users und verschlechtert natürlich seine Customer Experience beträchtlich. Dies zeigten auch die Erkenntnisse aus der Chatbot-Studie 2018 von PIDAS und ZHAW sehr deutlich.

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New call-to-action

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Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

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Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

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Wann und wie geht’s auch ohne KI?

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Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

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Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

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Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

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Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

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Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

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Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

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Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

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Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

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Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

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Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

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Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

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Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

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Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

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Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

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Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

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Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Was gibt es überhaupt für Chatbots?

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Grundsätzlich musst du zwischen zwei Typen von Chatbots unterscheiden: dem regelbasierten Chatbot und dem Chatbot, der auf Machine Learning Algorithmen aufgebaut ist und somit auf Künstlicher Intelligenz basiert.

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Der regelbasierte Bot hingegen besteht gewissermassen aus einer vorgegebenen, weil vorgängig so erstellten, Abfolge eines Dialogs. Der User kann aus verschiedenen Antwortmöglichkeiten auswählen und den Dialog so steuern. Der KI Bot dagegen ist auch fähig, auf eine freitextliche Eingabe des Users einzugehen.

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Wo liegt der Unterschied zwischen regel- und KI-basierten Chatbots?

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Der Unterschied zwischen den beiden Chatbot-Typen liegt vor allem in der Texterkennung. Ein Chatbot mit Künstlicher Intelligenz kommt auch mit frei formulierten Texten zurecht. Auch wenn der Bot die Sätze nicht 1:1 kennt, versteht er aufgrund des textlichen Kontexts, was der Kunde ihm sagen will und er kann entsprechend antworten.

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Damit die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung des freitextlich eingegebenen Textes erfolgreich eingesetzt werden kann, musst du deinen Chatbot vorab natürlich mit genügend Daten füttern und ihn ausgiebig trainieren. Das erfordert jedoch, dass deinem Unternehmen genügend strukturierte Daten zur Verfügung stehen.

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Auf was muss ich mich bei meinem KI-Chatbot achten?

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Wenn du deinen Chatbot nicht ausreichend oder zu wenig fokussiert auf definierte Themenbereiche trainierst, kann er dem User keine passende Antwort geben. Wenn der digitale Helfer das Kundenanliegen nicht oder nur teilweise versteht, führt dies zur Enttäuschung auf Seiten des Users und verschlechtert natürlich seine Customer Experience beträchtlich. Dies zeigten auch die Erkenntnisse aus der Chatbot-Studie 2018 von PIDAS und ZHAW sehr deutlich.

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New call-to-action

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Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

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Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

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Wann und wie geht’s auch ohne KI?

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Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

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Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

\n

Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

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Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

\n

Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

\n

Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

\n

Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

\n

Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

\n

Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

\n

Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

\n

Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

\n

Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

\n

Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

\n

Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

\n

Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

\n","postFeaturedImageIfEnabled":"","postListContent":"\n\n\n\n

Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

\n

Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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\n\n

Was gibt es überhaupt für Chatbots?

\n

Grundsätzlich musst du zwischen zwei Typen von Chatbots unterscheiden: dem regelbasierten Chatbot und dem Chatbot, der auf Machine Learning Algorithmen aufgebaut ist und somit auf Künstlicher Intelligenz basiert.

\n

Der regelbasierte Bot hingegen besteht gewissermassen aus einer vorgegebenen, weil vorgängig so erstellten, Abfolge eines Dialogs. Der User kann aus verschiedenen Antwortmöglichkeiten auswählen und den Dialog so steuern. Der KI Bot dagegen ist auch fähig, auf eine freitextliche Eingabe des Users einzugehen.

\n

 

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Wo liegt der Unterschied zwischen regel- und KI-basierten Chatbots?

\n

Der Unterschied zwischen den beiden Chatbot-Typen liegt vor allem in der Texterkennung. Ein Chatbot mit Künstlicher Intelligenz kommt auch mit frei formulierten Texten zurecht. Auch wenn der Bot die Sätze nicht 1:1 kennt, versteht er aufgrund des textlichen Kontexts, was der Kunde ihm sagen will und er kann entsprechend antworten.

\n

Damit die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung des freitextlich eingegebenen Textes erfolgreich eingesetzt werden kann, musst du deinen Chatbot vorab natürlich mit genügend Daten füttern und ihn ausgiebig trainieren. Das erfordert jedoch, dass deinem Unternehmen genügend strukturierte Daten zur Verfügung stehen.

\n

 

\n

Auf was muss ich mich bei meinem KI-Chatbot achten?

\n

Wenn du deinen Chatbot nicht ausreichend oder zu wenig fokussiert auf definierte Themenbereiche trainierst, kann er dem User keine passende Antwort geben. Wenn der digitale Helfer das Kundenanliegen nicht oder nur teilweise versteht, führt dies zur Enttäuschung auf Seiten des Users und verschlechtert natürlich seine Customer Experience beträchtlich. Dies zeigten auch die Erkenntnisse aus der Chatbot-Studie 2018 von PIDAS und ZHAW sehr deutlich.

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New call-to-action

\n

Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

\n

Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

\n

 

\n

Wann und wie geht’s auch ohne KI?

\n

Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

\n

Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

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Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

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Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

\n

Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

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Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

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Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

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Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

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Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

\n

Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

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Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

\n

Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

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Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

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Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

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Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

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Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Was gibt es überhaupt für Chatbots?

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Grundsätzlich musst du zwischen zwei Typen von Chatbots unterscheiden: dem regelbasierten Chatbot und dem Chatbot, der auf Machine Learning Algorithmen aufgebaut ist und somit auf Künstlicher Intelligenz basiert.

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Der regelbasierte Bot hingegen besteht gewissermassen aus einer vorgegebenen, weil vorgängig so erstellten, Abfolge eines Dialogs. Der User kann aus verschiedenen Antwortmöglichkeiten auswählen und den Dialog so steuern. Der KI Bot dagegen ist auch fähig, auf eine freitextliche Eingabe des Users einzugehen.

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Wo liegt der Unterschied zwischen regel- und KI-basierten Chatbots?

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Der Unterschied zwischen den beiden Chatbot-Typen liegt vor allem in der Texterkennung. Ein Chatbot mit Künstlicher Intelligenz kommt auch mit frei formulierten Texten zurecht. Auch wenn der Bot die Sätze nicht 1:1 kennt, versteht er aufgrund des textlichen Kontexts, was der Kunde ihm sagen will und er kann entsprechend antworten.

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Damit die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung des freitextlich eingegebenen Textes erfolgreich eingesetzt werden kann, musst du deinen Chatbot vorab natürlich mit genügend Daten füttern und ihn ausgiebig trainieren. Das erfordert jedoch, dass deinem Unternehmen genügend strukturierte Daten zur Verfügung stehen.

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Auf was muss ich mich bei meinem KI-Chatbot achten?

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Wenn du deinen Chatbot nicht ausreichend oder zu wenig fokussiert auf definierte Themenbereiche trainierst, kann er dem User keine passende Antwort geben. Wenn der digitale Helfer das Kundenanliegen nicht oder nur teilweise versteht, führt dies zur Enttäuschung auf Seiten des Users und verschlechtert natürlich seine Customer Experience beträchtlich. Dies zeigten auch die Erkenntnisse aus der Chatbot-Studie 2018 von PIDAS und ZHAW sehr deutlich.

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Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

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Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

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Wann und wie geht’s auch ohne KI?

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Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

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Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

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Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

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Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

\n

Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

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Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

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Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

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Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

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Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

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Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

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Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

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Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

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Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

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Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

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Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

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Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Was gibt es überhaupt für Chatbots?

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Grundsätzlich musst du zwischen zwei Typen von Chatbots unterscheiden: dem regelbasierten Chatbot und dem Chatbot, der auf Machine Learning Algorithmen aufgebaut ist und somit auf Künstlicher Intelligenz basiert.

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Der regelbasierte Bot hingegen besteht gewissermassen aus einer vorgegebenen, weil vorgängig so erstellten, Abfolge eines Dialogs. Der User kann aus verschiedenen Antwortmöglichkeiten auswählen und den Dialog so steuern. Der KI Bot dagegen ist auch fähig, auf eine freitextliche Eingabe des Users einzugehen.

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Wo liegt der Unterschied zwischen regel- und KI-basierten Chatbots?

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Der Unterschied zwischen den beiden Chatbot-Typen liegt vor allem in der Texterkennung. Ein Chatbot mit Künstlicher Intelligenz kommt auch mit frei formulierten Texten zurecht. Auch wenn der Bot die Sätze nicht 1:1 kennt, versteht er aufgrund des textlichen Kontexts, was der Kunde ihm sagen will und er kann entsprechend antworten.

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Damit die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung des freitextlich eingegebenen Textes erfolgreich eingesetzt werden kann, musst du deinen Chatbot vorab natürlich mit genügend Daten füttern und ihn ausgiebig trainieren. Das erfordert jedoch, dass deinem Unternehmen genügend strukturierte Daten zur Verfügung stehen.

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Auf was muss ich mich bei meinem KI-Chatbot achten?

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Wenn du deinen Chatbot nicht ausreichend oder zu wenig fokussiert auf definierte Themenbereiche trainierst, kann er dem User keine passende Antwort geben. Wenn der digitale Helfer das Kundenanliegen nicht oder nur teilweise versteht, führt dies zur Enttäuschung auf Seiten des Users und verschlechtert natürlich seine Customer Experience beträchtlich. Dies zeigten auch die Erkenntnisse aus der Chatbot-Studie 2018 von PIDAS und ZHAW sehr deutlich.

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New call-to-action

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Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

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Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

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Wann und wie geht’s auch ohne KI?

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Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

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Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

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Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

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Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

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Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

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Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

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Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

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Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

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Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

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Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

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Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

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Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

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Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

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Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

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Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

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Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Das Team von aiaibot ist unterwegs an verschiedenen Chatbot Events anzutreffen und veranstaltet Chatbot Breakfasts für Agenturen. Triff uns und erfahre mehr über das Thema Chatbots und die aiaibot Chatbot-Software.

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Deine Aufgaben

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Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

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Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

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Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

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Was gibt es überhaupt für Chatbots?

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Grundsätzlich musst du zwischen zwei Typen von Chatbots unterscheiden: dem regelbasierten Chatbot und dem Chatbot, der auf Machine Learning Algorithmen aufgebaut ist und somit auf Künstlicher Intelligenz basiert.

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Der regelbasierte Bot hingegen besteht gewissermassen aus einer vorgegebenen, weil vorgängig so erstellten, Abfolge eines Dialogs. Der User kann aus verschiedenen Antwortmöglichkeiten auswählen und den Dialog so steuern. Der KI Bot dagegen ist auch fähig, auf eine freitextliche Eingabe des Users einzugehen.

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Wo liegt der Unterschied zwischen regel- und KI-basierten Chatbots?

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Der Unterschied zwischen den beiden Chatbot-Typen liegt vor allem in der Texterkennung. Ein Chatbot mit Künstlicher Intelligenz kommt auch mit frei formulierten Texten zurecht. Auch wenn der Bot die Sätze nicht 1:1 kennt, versteht er aufgrund des textlichen Kontexts, was der Kunde ihm sagen will und er kann entsprechend antworten.

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Damit die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung des freitextlich eingegebenen Textes erfolgreich eingesetzt werden kann, musst du deinen Chatbot vorab natürlich mit genügend Daten füttern und ihn ausgiebig trainieren. Das erfordert jedoch, dass deinem Unternehmen genügend strukturierte Daten zur Verfügung stehen.

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Auf was muss ich mich bei meinem KI-Chatbot achten?

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Wenn du deinen Chatbot nicht ausreichend oder zu wenig fokussiert auf definierte Themenbereiche trainierst, kann er dem User keine passende Antwort geben. Wenn der digitale Helfer das Kundenanliegen nicht oder nur teilweise versteht, führt dies zur Enttäuschung auf Seiten des Users und verschlechtert natürlich seine Customer Experience beträchtlich. Dies zeigten auch die Erkenntnisse aus der Chatbot-Studie 2018 von PIDAS und ZHAW sehr deutlich.

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New call-to-action

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Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

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Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

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Wann und wie geht’s auch ohne KI?

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Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

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Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

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Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

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Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

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Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

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Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

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Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

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Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

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Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

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Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

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Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

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Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

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Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

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Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

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Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

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Insights · Veröffentlicht am 20.11.2019

Brauche ich für meinen Chatbot unbedingt Künstliche Intelligenz?

Mit dieser Frage setzen sich Unternehmen, die einen digitalen Helfer einführen wollen, auseinander. Wir sagen, nicht unbedingt. Im Grossteil der Fälle geht es auch wunderbar ohne.

Es gibt Chatbots, die Künstliche Intelligenz (KI) nutzen und solche, die ohne auskommen. Wo liegt genau der Unterschied? Und weshalb ist ein Chatbot bei einer Vielzahl der Use Cases auch ohne Künstliche Intelligenz erfolgreich?

 

Was gibt es überhaupt für Chatbots?

Grundsätzlich musst du zwischen zwei Typen von Chatbots unterscheiden: dem regelbasierten Chatbot und dem Chatbot, der auf Machine Learning Algorithmen aufgebaut ist und somit auf Künstlicher Intelligenz basiert.

Der regelbasierte Bot hingegen besteht gewissermassen aus einer vorgegebenen, weil vorgängig so erstellten, Abfolge eines Dialogs. Der User kann aus verschiedenen Antwortmöglichkeiten auswählen und den Dialog so steuern. Der KI Bot dagegen ist auch fähig, auf eine freitextliche Eingabe des Users einzugehen.

 

Wo liegt der Unterschied zwischen regel- und KI-basierten Chatbots?

Der Unterschied zwischen den beiden Chatbot-Typen liegt vor allem in der Texterkennung. Ein Chatbot mit Künstlicher Intelligenz kommt auch mit frei formulierten Texten zurecht. Auch wenn der Bot die Sätze nicht 1:1 kennt, versteht er aufgrund des textlichen Kontexts, was der Kunde ihm sagen will und er kann entsprechend antworten.

Damit die Künstliche Intelligenz bei der Verarbeitung des freitextlich eingegebenen Textes erfolgreich eingesetzt werden kann, musst du deinen Chatbot vorab natürlich mit genügend Daten füttern und ihn ausgiebig trainieren. Das erfordert jedoch, dass deinem Unternehmen genügend strukturierte Daten zur Verfügung stehen.

 

Auf was muss ich mich bei meinem KI-Chatbot achten?

Wenn du deinen Chatbot nicht ausreichend oder zu wenig fokussiert auf definierte Themenbereiche trainierst, kann er dem User keine passende Antwort geben. Wenn der digitale Helfer das Kundenanliegen nicht oder nur teilweise versteht, führt dies zur Enttäuschung auf Seiten des Users und verschlechtert natürlich seine Customer Experience beträchtlich. Dies zeigten auch die Erkenntnisse aus der Chatbot-Studie 2018 von PIDAS und ZHAW sehr deutlich.

New call-to-action

Das ist schade, denn häufig wäre die Wahl eines Chatbots mit geführten Dialogs einfacher in der Realisation gewesen, und der User wäre nicht enttäuscht, sondern im Gegenteil begeistert.

Bevor du dich für eine Chatbot-Lösung entscheidest, solltest du dich in jedem Fall fragen, ob es für den Use Case, für den du deinen Chatbot einsetzen möchtest, überhaupt notwendig ist, dass dein Bot Freitext verstehen kann oder ob ein regelbasierter Chatbot für deine Zwecke durchaus ausreicht.

 

Wann und wie geht’s auch ohne KI?

Für Use Cases, bei denen es nicht notwendig ist, dass der Chatbot die Anliegen aus der Freitexteingabe erkennt, ist eine Software, die einen regelbasierten Bot ermöglicht, sicher die richtige Wahl.

Die Fähigkeiten eines einfachen, regelbasierten Bots sind insofern beschränkt, dass sie auf die Stories beschränkt sind, die im Vorfeld eins zu eins angelegt wurden. Du definierst die Fragen und möglichen Antworten in Form eines Story-Flows bereits vorab. Der User hat somit keine Möglichkeit, eine freitextliche Eingabe zu machen, ausser wenn eine Information, wie z.B. Name oder Telefonnummer, als sogenannter «User Input» abgefragt wird.

Macht das diese Bot-Art also kundenunfreundlich oder gar unbrauchbar? Nein, ganz und gar nicht. Du musst ihn nur für die richtigen Use Cases einsetzen und ihn entsprechend gestalten. Regelbasierte Bots sind bestens geeignet für Use Cases wie Leadgenerierung, Kontaktaufnahme, Beratung und viele weitere Anwendungsfälle.

Schauen wir uns ein Use Case Beispiel an, wo ein regelbasierter Bot bestens eingesetzt werden kann:

Dein Kunde surft auf deiner Website und hält sich länger auf der Landing Page zu einem bestimmten Produkt auf. Der Bot poppt auf und fragt: „Möchten Sie gerne mehr über dieses Produkt wissen wissen?“ Antwortmöglichkeiten „Ja“  oder „Nein“. Der Kunde wählt „Ja“. Der Chatbot fragt: „Zu welchem Feature kann ich Ihnen mehr Informationen anbieten: A, B oder C?“  Der Kunde kann wählen, welcher Themenbereich ihn interessiert. Er klickt beispielsweise auf „C“ und der Chatbot antwortet direkt mit ein paar Zusatzinfos und beispielsweise einem Video zum Produkt.

Der Chatbot erfüllt die Anforderung des obigen Use Cases problemlos ohne den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Grosser Vorteil: Einfachheit in der Umsetzung

Der grosse Vorteil von regelbasierten Chatbots ist, dass sie sehr einfach und schnell erstellt und in die Website integriert werden können.

Ein Chatbot, der mit Künstlicher Intelligenz arbeitet, benötigt mehr Vorlaufzeit, da dem Chatbot strukturierte Trainingsdaten zur Verfügung gestellt werden müssen. Also Daten, die erst einmal gesammelt und aufbereitet werden müssen.

Es braucht also deutlich mehr Vorlaufzeit und eine ausführlichere Konzeption des Use Cases. Trotz seiner Einfachheit kannst du auch den regelbasierten Chatbot nach und nach auf andere Use Cases ausweiten.

Fazit – Brauche ich mit oder ohne KI?

Künstliche Intelligenz ist nicht alles. Aus diesem Grund solltest du dir gut überlegen, ob du tatsächlich zu einer Chatbot-Lösung greifen willst, die mit Künstlicher Intelligenz arbeitet.

Es kann sehr gut sein, dass diese Lösung nicht die passende für deinen Use Case ist und der Erfolg bei der Umsetzung einer regelbasierten Chatbot-Lösung deutlich grösser ausfällt.

Versetze dich in die Situation des Users und frage dich, ob KI zur Begeisterung beitragen oder doch eher zu Enttäuschung führen wird.

Zahlt sich der zusätzliche Aufwand, der bei der Aufbereitung von strukturierten Trainingsdaten anfällt, effektiv aus? Starte am Besten einfach – mehr geht zu einem späteren Zeitpunkt immer noch.

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