USU Software : 10 Faktoren damit Ihr Chatbot ein Erfolg wird

03.01.2022 |

Harald Huber

Nach Angaben von Gartner gibt es derzeit über 2.000 Chatbot-Anbieter auf dem Markt. Es ist einfacher denn je, einen Chatbot auszuwählen und zu implementieren, doch der Erfolg bleibt oftmals aus. Wie Gartners "Hype-Cycle" zeigt, befinden sich viele Unternehmen in der Talsohle der Desillusionierung, da ihre Chatbot-Projekte und Implementierungen die hohen Erwartungen nicht erfüllen konnten.

Hier erfahren Sie, wie Sie die Vorteile eines Chatbots für Ihren Use Case nutzen können.

Von der Enttäuschung zum treuen Wegbegleiter

Gartner prophezeit, dass sich im nächsten Schritt Beispiele herauskristallisieren werden, wie die Technologie Unternehmen nützen wird, wenn sie erst einmal besser verstanden wird. Chatbots der zweiten und dritten Generation werden den Markt erobern. Mehr Unternehmen werden Pilotprojekte finanzieren, während konservative Unternehmen zurückhaltend bleiben.

Die Pandemie hat die Einführung von Chatbots beschleunigt und neue Möglichkeiten außerhalb des klassischen Kundendienstes geschaffen. In diesem Beitrag blicken wir auf den Landkreis Ludwigsburg, wie ein Chatbot erfolgreich implementiert, tausende Anfragen bearbeitet wurden und mit häufig wechselnden Informationen umgegangen wird.

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Der Landkreis Ludwigsburg (ca. 500.000 Einwohner in ca. 210 Orten) setzt auf der Webseite des Landratsamtes seit Mai 2020 einen Chatbot für die Beauskunftung der häufig geänderten Corona-Regelungen ein. Anhand dieses Beispiels zeigen wir, dass ein Chatbot in einem komplexen und dynamischen Umfeld als verlässliche und akzeptierte, effiziente Informationsquelle dienen kann.

Der Chatbot umfasst ca. 350 Themenfelder von "Alarmstufe" bis "Zweitimpfung". Die Änderungsrate der hinterlegten Information ist sehr hoch. Pro Woche wurden im Schnitt zwanzig Dokumente geändert oder neu erstellt. Dennoch war es durch die Nutzung eines effizienten Redaktionssystems möglich, dies mit sehr begrenztem Aufwand leisten zu können. Die Nutzungsrate ergab sich direkt aus der öffentlichen Diskussion und der Nachfrage zu dem Thema.

In dieser Zeit konnten wir viele Insights generieren und möchten diese in Form von 10 Faktoren für erfolgreiche Chatbots teilen.

Erfolgsfaktor 1: Ein Chatbot wird dann genutzt, wenn das Thema spannend ist

Wie man an der Nutzungskurve sieht, wurde das Thema im Oktober 2020 mit der Verschärfung der Corona Regeln so richtig spannend. Hier stieg die Nutzung auf teilweise über 1.000 Zugriffe am Tag. Ab April 2021 erkennt man ein abflauendes Interesse an der Thematik, bis es im November 2021 wieder extrem ansteigt.

Erfolgsfaktor 2: Ein Chatbot muss bekannt werden und es benötigt Zeit, bis er wahrgenommen wird

Die Nutzungskurve zwischen Mai und Oktober 2020 verläuft flach und steigt erst im Oktober stark an. Wir interpretieren das so, dass die Bürger den Chatbot zwischen April und Oktober 2020 als verlässliche Informationsquelle kennengelernt haben und dann bei dem starken Anstieg des Interesses auf den Chatbot zurückkommen.

Da in der Phase des extremen Anstiegs die Servicehotline massiv überlastet war, wurde der Chatbot bei jedem Aufruf der Webseite proaktiv eingeblendet, um die Bekanntheit weiter zu erhöhen. Dies hatte einen messbaren Einfluss auf seine Nutzungsquote.

Im Juni 2021 wurde die proaktive Einblendung abgeschaltet, was mit Blick auf die Nutzung im November allerdings keinen negativen Effekt hatte. Offensichtlich hatte sich der Chatbot als verlässliche Informationsquelle bewiesen und wurde bei sich ändernder Regelungslage genutzt. Aus datenschutzrechtlichen Gründen werden keinerlei personenbezogene Daten erhoben, daher können wir nicht wissen, wie viele Anwender den Chatbot wiederholend verwendet haben. Da aber der Nutzerkreis auf die 500.000 Einwohner des Landkreises Ludwigsburg begrenzt ist, liegt es nahe von wiederholenden Nutzern auszugehen.

Erfolgsfaktor 3: Ein Chatbot muss aktuell sein

Über die gesamte Laufzeit hat es der Corona Chatbot in Ludwigsburg geschafft, aktuell zu sein. Anwender konnten sogar einen News-Service verwenden, um sich über aktuelle Änderungen informieren zu lassen. Die Nachfragen stiegen immer zu den Zeitpunkten, zu denen neue Corona-Verordnungen erlassen wurden.

Am 15.10. und 28.10 wurden neue Regeln erlassen, was rund um diese Zeitpunkte zu verstärkten Nachfragen führte. Spätestens am Stichtag lagen die aktuellen Regelungen im Chatbot vor.

Andere Corona-Chatbots wurden im Laufe der Zeit von den Webseiten entfernt. Ihre Informationsstände waren nicht mehr aktuell, da offensichtlich der Redaktionsaufwand zu hoch war. Können neue Inhalte, in diesem Fall tagesaktuelle Beschlüsse, erst Wochen später über den Chatbot beauskunftet werden, sind diese oftmals nicht mehr benötigt. Die Nutzung geht zurück, weil die Informationen nicht zuverlässig sind.

Erfolgsfaktor 4: Der Redaktionsaufwand muss von vorneherein eingeplant werden

Wie im vorhergehenden Punkt erläutert, muss ein Chatbot aktuell sein. Das ist nur möglich, wenn die Redaktion des Chatbots klar strukturiert ist. Entsprechend muss eine Planung erfolgen:

• In welcher Struktur die Inhalte abgelegt werden, damit sie einfach pflegbar sind
• Wie die Redaktionsprozesse organisiert werden. Es muss einfach sein, Änderungsprozesse zu planen, zu vergeben und abzuschließen. Ebenso müssen Feedbacks einfach hinterlegt werden können.
• Das Personal muss so geplant werden, dass zu vorab bekannten Änderungszeitpunkten die jeweiligen Neuerungen übernommen werden können.
• Natürlich unterlaufen bei der Pflege der Inhalte Fehler oder die Inhalte sind missverständlich geschrieben. Daher gilt es, direkt nach der Veröffentlichung neuer Inhalte das Nutzerfeedback genau zu betrachten und die Inhalte entsprechend zu optimieren.

Erfolgsfaktor 5: Chatbots dürfen nicht einfach nur Fragen beantworten, sie müssen Anwender:innen auch führen

Chatbots werden oft als Ersatz für FAQ angesehen, als ein Werkzeug, dass den Service von wiederkehrenden Fragen entlastet und den Kund:innen Antworten liefert. Der Wert von Chatbots geht aber deutlich über das Wiederkäuen bestehender Antworten hinaus und besteht in der aktiven Unterstützung der Nutzer:innen. Um den Nutzer:innen zu dienen und Service Mitarbeiter:innen zu entlasten, muss der Chatbot in einen Dialog mit den Nutzer:innen treten.

Bei vielen Nutzer:innen herrscht die Vorstellung, dass Chatbots flexibel auf Fragen aller Art eingehen können. Das ist jedoch nicht zutreffend, denn:

• Chatbots verfügen über eine eingeschränkte Menge an Antworten.
  Anwender:innen fragten nach Themen, für die der Chatbot nicht programmiert wurde (ein Beispiel war das Melden einer Rattenplage). Oder es werden Themen gefragt, für deren Beauskunftung weiteres Wissen notwendig ist ("Ich war auf einem Kindergeburtstag. Jetzt ist die Mutter erkrankt. Was muss ich jetzt machen?" - dabei wäre nachzufragen, welche Mutter, wer ist "Ich" - war da auch ein Kind dabei? Etc.) Das kann ein Chatbot mit realistischem Aufwand nicht leisten.
• Andererseits spielt für einen Chatbot Zeit keine Rolle. Er kann daher Themenübersichten geben, für die in einem Service Center keine Zeit wäre. Über die gesamte Laufzeit des Chatbots waren Dialoge der Art "Übersicht zu aktuellen Regelungen" oder "was ist neu seit dem…:" unter den Top 10 der am meisten genutzten Dialoge. Eine solche Übersicht zu vermitteln ist in einem Service Center mit Zeitdruck nicht möglich.

Entsprechend ist es wichtig, dass ein Chatbot den Anwender:innen Dialogmöglichkeiten gibt und darstellt, zu welchen Themen er weiterhelfen kann. Das hilft den Anwender:innen, die richtigen Fragen für den Chatbot verständlich zu stellen und das tatsächliche Leistungsportfolio des Chatbots zu nutzen.

Im nächsten Blogbeitrag erfahren Sie, wie ein Chatbot gestaltet sein muss, um erfolgreich zu sein.

Bleiben Sie gespannt!

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Topic:ChatbotCustomer ServiceContact Center

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Harald Huber

Harald verantwortet seit 2014 als Geschäftsführer den USU-Bereich Knowledge Management. Er kam 1991 zu USU und hat als Produktmanager den Aufbau der USU-Produkte für das Wissensmanagement maßgeblich mitbestimmt. Darüber hinaus ist er langjähriger Autor und Referent für Wissensmanagement-Themen und Trends im Customer Service, sei es Self-Service oder Chatbots.