Bereits seit Jahren gibt es Social ChatBots und Sprachdialogsysteme, aber warum sollen Unternehmen sich gerade jetzt verstärkt mit ihnen auseinandersetzen? Werden sie wirklich kontinuierlich Websites und Apps ablösen, oder nur ein Tech-Hype?
Die Anzahl der Benutzer von Messenger-Diensten steigt rasant an und nicht nur im privaten Umfeld, sondern auch in der unternehmensinternen Kommunikation, Slack oder Microsoft Teams sind hierfür gute Beispiele. Aber warum ist das so? Eine Studie der Bitkom bringt es auf den Punkt, 88% der Benutzer verbringen ihre Zeit mit 5 Apps, die anderen installierten Apps verlieren an Bedeutung für den Benutzer. Im Gegensatz dazu benutzen weltweit mehr als eine Milliarde Menschen täglich durchschnittlich 27 Mal einen Messanger, wo Social ChatBots Ihre Dienste anbieten.
„Bots sind die neuen Apps“, Satya Nadella
Im Rahmen meines Blog-Beitrags gehe ich daher auf folgende Punkte ein:
- Einführung
- Was ist ein ChatBot?
- ChatBots ohne KI
- ChatBots mit KI
- Mehrwert für jedes Unternehmen?
- Zahlen und Fakten
- Chatbots einmal testen?
- Beispiele für ChatBots anhand von Branchen
- Automobilindustrie
- Finanzdienstleister
- Gesundheits- und Sozialwesen
- Handel
- Hotel und Gastronomie
- Luft- und Raumfahrt
- Öffentliche Verwaltung
- Versicherungsdienstleister
- Der erste Weg zu einem eigenen ChatBot
- Mein erster ChatBot für Microsoft Abkürzungen
- ChatBot testen
- Anleitung für die Erstellung eines ChatBots o. Programmier-Kenntnisse
- ChatBots “out of the box”
- Mein erster ChatBot für Microsoft Abkürzungen
- Szenarien
- Ausblick in die nahe Zukunft
- Fazit
Einführung:
Als ich mich mit dem Themenbereich Social ChatBots angefangen habe zu beschäftigen musste ich feststellen, dass das Thema älter ist, als ich selbst bin – ich war überrascht. Bereits 1960 erblickte der erste intelligente Bot mit dem Namen Eliza das Licht der Welt. Die Zeit war zu diesem Zeitpunkt noch nicht reif für Eliza als virtuelle Psychotherapeutin.
Auch wenn in unseren Gefilden ChatBots noch nicht den digitalen Siegeszug vollzogen haben, haben sie bereits in China ihre Leistungsfähigkeit bewiesen. Ein sehr gutes Beispiel hierfür ist die chinesische Messanger Plattform WeChat. Sie wurde 2011 gestartet und hat mittlerweile annähernd eine Milliarde Benutzer mit ca. 10 Millionen Bots. WeChat bietet Funktionen an wie beispielsweise Payment-, Shopping- oder Buchung von Flügen, Taxis oder Arztterminen. Somit stellt sich einem die Frage, wofür zukünftig noch aufwendig gestaltete Webseiten und Apps benötigt werden, wenn der Benutzer auf anderen Plattformen anzutreffen ist?
Warum nutzen wir nicht mehr die Potenziale, die uns ChatBots bieten? Liegt es an unserer kulturellen Prägung erst einmal klein-klein zu denken und alle, wirklich alle Gefahren und Bedenken zu berücksichtigen, bevor losgelegt wird? Das ein oder andere Unternehmen hat sicherlich schon Konzepte in der Schublade, aber setzt sie vielleicht aus den genannten Gründen nicht um.
Alexa, Siri, Cortana und weitere Lösungen aus diesem Segment bieten die Möglichkeit eine Vorreiterstellung einzunehmen, um letztendlich Markanteile zu gewinnen, aber auch den digitalen Anschluss nicht zu verlieren. Wenn eins sicher ist, andere werden auf diesen Zug aufspringen und versuchen die potenziale früh zu heben!
Was ist ein ChatBot?
Letztendlich sind ChatBots smarte intelligente Dialog-Programme, welche in Apps und Webseiten zur Verfügung gestellt werden, mit welchen Benutzer rund um die Uhr textbasiert unter anderem mit Unternehmen kommunizieren können. Sie bilden somit eine einfache und kostengünstige Kontaktmöglichkeit. ChatBots können grob in zwei Kategorien unterteilt werden, wobei es auch Lösungen mit beiden Ansätzen gibt:
ChatBots ohne KI:
Sie agieren in einem definierten Set an Regeln, welche mittels einer Datenbank „Wissensbasen“ (Postprocessing) bereitgestellt werden. Stellt ein Besucher die Frage: „Wie kann ich einen Wasserschaden melden?“, wird per definierten Regeln die beiden Wörter „Wasserschaden“+ “melden“ extrahiert und er antwortet beispielsweise „Hier können Sie Ihre Schadensmeldung durchführen – Link“. Da es sich hierbei um ein sehr vereinfachtes Beispiel handelt, sind darüber hinaus komplexere Vorgänge abbildbar, Bsp. Wann und wo ist der Schaden entstanden – bitte geben Sie ihre Kontaktdaten ein, Herr XY wird sich dann bei Ihnen melden etc.
ChatBots mit KI: Sie basieren auf KI (Künstliche Intelligenz)
Sie können in fast gleicher Qualität wie beispielsweise Siri, Alexa und Cortana Fragen beantworten. Dass vorgehaltene Wissen basiert nicht nur auf Regel-Sets, sondern wird kontinuierlich dank Machine Learning gespeist.
Die Basis für ChatBots bilden Cloud-Dienste verbunden mit Datenbanken, die die notwendigen Informationen für die Bots bereitstellen. Abhängig von der Technologie können die Bots so frustrierend wie eine automatische Telefonhotline sein, oder so Intelligent, wie Bots der neueren Generation, welche lernfähig sind dank Künstlicher Intelligenz (AI -Artificial Intelligence) und Maschinellem Lernen (ML). Somit wird es für den Nutzer immer schwieriger zu erkennen, ob es sich um ein Bot oder Menschen handelt und genau hierin liegen die Chance für Unternehmen.
Mehrwert für jedes Unternehmen?
Letzten Endes geht es allen Unternehmen darum, die Nachfrage nach Produkten, und Dienstleistungen zu erhöhen. Sowie die Kundenbasis zu erweitern und somit den Umsatz und vor allem den Gewinn zu erhöhen. Damit dies gelingt, ist die Ausrichtung aller Bestrebungen in Richtung Kunden die Basis für allen Handels. ChatBots bieten hier eine gute Möglichkeit die gesteckten Ziele zu erreichen, je nach Art der Geschäftstätigkeit und der Kundenkommunikation unterschiedlich stark.
Immer mehr Menschen verlassen sich alltäglich auf ihre Mobilgeräte, weshalb sie Zeit- und ortsunabhängig mehr erledigen wollen. Ein Beispiel ist die Kommunikation mittels eines Messanger mit einem Kundenservice. In diesem Zusammenhang können viele Unternehmen von der Bot-Technologie profitieren, da sie dort den Service anbieten, wo der Kunde sich bereits virtuell aufhält.
Der Kunde bestimmt wann und wo er welche Leistungen erhalten möchte, bei dem warten auf die U-Bahn nachts um 22:30, oder bei dem Essen in der Kantine. Die Unternehmen müssen dafür sorge leisten, dass die Anforderung erfüllt wird, da ansonsten der Kunde zu einem Anbieter abwandert, der diese Voraussetzungen erfüllt.
Im Gegensatz zu vielen Hotlines ist er 24*7 erreichbar und kann unter anderem in Bereichen eingesetzt werden, die sich bis dato haben nicht rechnen lassen, Beispielsweise Marketing-Kampagnen, Kundendienst, Terminvereinbarung und so weiter.
Ein sehr gutes Beispiel für den Mehrwert von ChatBots ist der Kundenservice:
- Supportkosten können dauerhaft reduziert werden
- Support kann, falls nicht bereits vorhanden, auf 24*7 ausgedehnt werden
- Wartezeiten werden überbrückt oder sogar verkürzt
- Passende Produkte und Lösungen werden in Sekundenschnelle angeboten
Lesetipp: Office 365 Teams – integrierter Who-Bot steigert die Produktivität
Zahlen und Fakten
An dieser Stelle möchte ich ein paar Studien/ Informationen bereitstellen die belegen, wohin die Entwicklung in den nächsten Jahren gehen kann.
- Gartner „4 Uses for Chatbots in the Enterprise“ – Link zu dem Artikel
- Coleman Parkes & Oracle Studie „Chatbots haben im Jahr 2020 den Kundendienst übernommen „ bis zu 80% der Unternehmen werden spätestens in vier Jahren ChatBots für ihre Kundenbetreuung einsetzen: Link zur Studie
- Bitkom „…jeder vierte Bundesbürger kann sich vorstellen ChatBots zu nutzen“ – Link zum dem Artikel
Beispiele für ChatBots anhand von Branchen
ChatBots haben jetzt schon ihren digitalen Einzug in unser Leben gehalten, wie diese Beispiele aus den unterschiedlichen Branchen aufzeigen. Sie sind keine Zukunftsmusik mehr, sondern sind bereits mitten in unserem Leben angekommen.
Branche: Automobilindustrie
Herausforderung: Informationen brandaktuell, kompakt und multimedial bereitzustellen
BMW (BMW Motorsport B2B Services) bietet seit dem Start der DTM Saison 2017 einen WhatsApp Messenger ChatBot für Pressevertreter an. Ziel dieses Bots ist es, Informationen brandaktuell, kompakt, multimedial auf dem jeweiligen Smartphone bereitzustellen, statt über klassische Webseiten.
Branche: Finanzdienstleister
Herausforderung: Klassisches Business vereinfachen und neue Märkte erschließen
Die Barclays Bank of Afrika bietet seit 2016 einen ChatBot mit dem Namen Absas „Chatbanking“ an. Neben banktypischen Aufgaben (Bankguthaben überprüfen, Überweisungen etc.) können zusätzlich beispielsweise Handy- und Stromverträge abgeschlossen werden.
Branche: Gesundheits- und Sozialwesen
Herausforderung: Symptome erkennen und eingrenzen
Die GYANT bietet einen Gesundheits-ChatBot an, dem der Nutzer Fragen zu Symptomen stellen kann, um die wahrscheinlichste Ursache zu finden. Aussage von GYANT: „Ich habe immer für Dich Zeit, höre Dir zu, und kann Dich auf dem Weg vom Symptom zu Genesung begleiten.“
Branche: Handel
Herausforderung: Kundenbedürfnisse zielgerichtet erkennen und befriedigen – just in time
Die ChatShopper GmbH bietet mit ihrem ChatBot „Emma“ einen Chatbot an, der als Fashion-Shopping-Assistent fungiert. Er soll es dem Konsumenten ermöglichen bei einer extrem großen Produktauswahl mit unendlich vielen Varianten und Eigenschaften das richtige Produkt für die eigenen Ansprüche zu finden.
Branche: Hotel und Gastronomie
Herausforderung: Optimierung der Customer Journey, Hotelinformationen in Echtzeit
Das Designhotel Elements Pure in Bremen bietet mit seinem ChatBot unter anderem ein Buchungssystem für Hotelzimmer an, welches an das bestehende Reservierungssystem gekoppelt ist. Diese Lösung entlastet die Mitarbeiter, erweitert die hoteleigenen Buchungszeiten (24*7) und optimierte die Customer Journey, gerade in Hinblick auf die jüngere Kundschaft.
Branche: Luft- und Raumfahrt
Herausforderung: Den richtigen Flug zum günstigsten Preis zu finden
Lufthansa bietet mit dem Best Price ChatBot „Mildred“ eine Lösung an, die das Buchen von Flügen vereinfacht und den besten Preis finden soll. Statt teilweise komplexe Masken auf dem Mobile-Device auszufüllen, findet man den richtigen Flug mit „Mildred“ in kürze und kann diesen direkt buchen.
Branche: Öffentliche Verwaltung
Herausforderung: Schnelle Beantwortung von Standard-Fragestellung
Die Stadt Wien betreibt den „WienBot“ innerhalb einer ersten Testphase. Er beantwortet beispielsweise 250 Fragen der am meisten genutzten Wien.at-Inhalte und reichert seine Antworten mit entsprechenden Links oder Serviceangeboten der Stadt Wien an. Darüber hinaus kann er Auskunft geben, wie lange man in einem bestimmten Bezirk parken darf.
Branche: Versicherungsdienstleister
Herausforderung: schnelle und unkomplizierte Versicherungsberatung/ -abschluß
ARAG bietet mit seinem „Arag Reiseassistent“ eine Lösung an, mit dem die optimale Versicherung für Reisende gefunden werden kann – für Kurz- und Fernreisen, für Singles oder Familien, Europa oder weltweit. Sobald die richtige Versicherung gefunden wurde, kann diese auch umgehend online abgeschlossen und beispielsweise mit Kreditkarten oder PayPal bezahlt werden – just in time.
Chatbot erstellen leichtgemacht – Microsoft Q&A Bot mit Azure Bot Services
Aller Anfang ist bekanntlich schwer und es gibt eine sehr lange Liste von ChatBot-Anbietern. Unter anderem habe ich mir Bot-Lösungen von Dexter, Chatfuel, ManyChat, Sequel und einige mehr angeschaut. Letztendlich habe ich mich für die Lösung von Microsoft Azure Bot Service entschieden. Hierbei hat mich besonders überzeugt, dass sich dieser Service in die unterschiedlichsten Plattformen (Skype, Facebook Messenger, Office 365 Teams etc.) integrieren lässt und bereits Machine Learning Services (ML & KI) integriert sind. Somit bietet mir diese Plattform auch bei zukünftigen Projekten ein breites Spektrum an Möglichkeiten, ohne mich nach meinen ersten Schritten direkt einzugrenzen, siehe auch Azure Cognitive Service.
Microsoft bietet mit dem QnA Maker Service eine einfache webbasierende Lösung an, um schnell und einfach ohne tiefergehendes Entwickler Know-how einen ChatBot für eine Knowledge Base zu entwerfen. Dies war auch der Grund warum es mir innerhalb kürzester Zeit möglich war, eine Bot zum Thema Microsoft Abkürzungen zu erstellen, ohne tiefergehende Programmier-Kenntnisse. Die folgende Grafik veranschaulicht sehr gut das Zusammenspiel zwischen den einzelnen Komponenten.
Der entsprechende Content kann im QnA Maker Service in Form von bereits vorhanden Daten importieren werden, beispielsweise Dokumente, URLs, PDFs. Ich selbst habe die Daten manuell eingegeben, sowie importiert. Die Anbindung an den Azure Bot Service war sehr einfach und unkompliziert, so dass nach etwas mehr als einer Stunde meinen Demo ChatBot fertig gestellt hatte.
Mein erster ChatBot
Meine Zielsetzung für meinen ersten ChatBot war es, dass er einfach und schnell Microsoft Abkürzung (SPE, RDS, AAD, RMS etc.) erklärt und einen Link zu weiterführenden Informationen liefert. Aktuell verfügt er über das Wissen von ca, 120 Microsoft Abkürzungen. Diesem Bot habe ich dann in Microsoft Office 365 Teams und als webbasierenden Lösung bereitgestellt und getestet.
Wer Lust hat meinen ChatBot auszuprobieren, kann diesen über folgenden Link aufrufen – über Feedback und neue Abkürzungen würde ich mich freuen: Link-ChatBot
ScreenShots von meinem ChatBot:
Anleitung für die Erstellung eines Chatbots o. Programmier-Kenntnisse
Eine Ausführliche Dokumentation meiner Vorgehensweise würde diesen Blog-Beitrag sprengen, weshalb ich alle relevanten Informationen hierzu zusammengestellt habe:
- Homepage QnA Maker Service: Link
- QnA Maker Dokumentation: Link
- QnA Maker FAQs: Link
- Dokumentation: “Creating a chat bot from a FAQ with Azure Q&A Maker”: Link
ChatBots „out of the box“
Statt einen ChatBot selbst zu entwickeln kann man auch mit fertige Lösung starten. Microsoft Teams bietet hierzu einen sehr guten einstiegt, da sich diese Bots auf einfache Art und Weise auswählen und integrieren lassen. In das Bot-Menü gelangt man, in dem das das entsprechende Team beispielsweise in der Microsoft Team-App auswählt. Anschließend wird auf der rechten Seite der Menüpunkt „Bots“ angezeigt, über den Bots ausgewählt und integriert werden können.
Darüber hinaus gibt es auch noch weitere Bot-Lösungen, die nicht alle in der Auswahl aufgelistet werden. Ein Beispiel für solch eine Lösung ist der BOT „Bizzy“ – Produkt-Video. Dieser kann beispielsweise eine neue SharePoint Teamsite erstellen lassen, eine Wunderlist Erinnerung generieren, Mails versenden oder nach Yammer, Dynamics365, Salesforce posten etc.
Szenarien
Für ChatBots gibt es fast keine Grenze für mögliche Szenarien. Aus meiner Sicht ist es am einfachsten, wenn man „klein-klein“ startet und erste Erfahrungen mit dieser Technologie sammelt. In diesem Zusammenhang sehe ich beispielsweise folgende Einstiegs-Szenarien:
- Die Ablöse bestehendes FAQs, welche vielleicht aktuell als Textdokumente oder auf dem Intranet bereitstehen.
- Entlassung des Helpdesk durch die automatisierte Bearbeitung von Standard-Anfragen. Sollten Anfragen von einem ChatBot nicht beantwortet werden können, so kann dieser beispielsweise direkt eine Helpdesk Mitarbeiter involvieren, oder einen Termin für einen Rückruf vereinbaren.
- Die Raumbuchung kann sich je nach Unternehmensgröße oftmals als schwierig gestalten, auch hier kann ein Raumbuchungs-Bot weiterhelfen. Er ermöglicht es dem Benutzer mittels eines Messenger auf einfache Art und Weise Räume zu buchen, auch wenn dieser den Gebäudekomplex beispielsweise gar nicht kennt.
Ausblick in die nahe Zukunft
Durch selbstlernende Algorithmen, Data- und Text-Mining (Texterkennung) und der Power aus der Cloud, was die Performance solcher Lösungen betrifft, werden Bots immer intelligenter und somit nützlicher für Mitarbeiter und Kunden, somit interessanter für Unternehmen.
Durch SmartHome Lösungen wie beispielsweise Amazon Echo, Google Home und Apple HomeKit werden sie im Alltag mit uns sprechen können und uns begleiten. Diese Lösungen werden sicherlich in einer abgewandelten Art auch unsere Arbeitswelt stark verändern. Warum sollten Lösungen für ein SmartHome nicht auch als SmartWork Lösung funktionieren.
Fazit
In Anbetracht der undurchschaubaren Informationsmengen die der Nutzer bei dem Besuch von Websites ausgesetzt sind, können Bots bei der Komplexitätsreduktion behilflich sein. Anstelle von Suchmasken unterstützen sie Mitarbeiter, Kunden und User im WW-Web bei der konkreten Suche als eine Art lernende Suchmaschine bzw. digitalen Assistenten, die personalisierte Informationen bereitstellt, Käufe tätigen oder Termine vereinbaren. Letztendlich werden beispielsweise die Angebote und Web-Auftritte gewinnen, denen es gelingt in kürzester Zeit dem Nutzer den gewünschten Mehrwert aufzuzeigen.
Abschließen möchte ich meinen Blog mit einem Abschnitt aus dem Buch „The Innovators Dilemma“ von Clayton M. Christensen, Kurt Matzler und Stephan Friedrich von den Eichen:
„Disruptive Technologien finden zunächst nur den Weg in kleine, neu entstehende Märkte. Sie werden aber zur ernsten Bedrohung, wenn sie ihre volle Leistungsfähigkeit entfalten. Nicht selten verdrängen sie am Ende die etablierten Produkte.“
Bei Fragen stehe ich Ihnen gerne zur Verfügung.
Mit freundlichen Grüßen,
Thino Ullmann
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