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Kennt ihr das auch? Eigentlich sollte ja nur schnell noch Nachschub für die Druckerpatronen bestellt werden. Aber dank des unübersichtlichen Kataloges und den neuen Anforderungen bei der Lieferantenauswahl dauert es mal wieder ewig…

Richtlinienkonforme Bestellungen für ein Unternehmen aufzugeben ist nicht immer einfach und kann viel Zeit und Nerven kosten. Und am Schluss auch bares Geld, da die Arbeitszeit der Mitarbeiter nun einmal auch vergütet werden muss und langwierige Bestellprozesse so auch die Transaktionskosten in die Höhe treiben.

In diesem Blog Beitrag erfahrt ihr:

• Was erschwert Mitarbeiter:innen das Abwickeln von Bestellungen?
• Was ist Guided Buying?
• Was sind Chatbots?
• Wie funktioniert Guided Buying mit einem Chatbot?
• Was sind die Vorteile von Guided Buying mit Chatbots

Was erschwert Mitarbeiter:innen das Abwickeln von Bestellungen?

Mitarbeiter:innen außerhalb des Einkaufs tun sich häufig mit Bestellungen schwer. Oftmals müssen sie eine Vielzahl sehr umfangreicher und nicht immer benutzerfreundlich gestalteter Online-Kataloge durchforsten, um den gewünschten Artikel zu finden. Zudem wissen sie oft nicht, wie sie richtlinien getreu eine BANF anlegen können.

Dies führt bei den Anforderern immer wieder zu Frustration und vielfach auch zu teuren Freitextbestellungen, die dann von der Einkaufsabteilung bearbeitet werden müssen. Oder die Mitarbeiter:innen kaufen direkt am Einkauf vorbei. Dieses sogenannte Maverick Buying führt dann zu höheren Kosten und anderen negativen Folgen für die Unternehmen.

Unternehmen können durchschnittlich 24% ihrer Ausgaben einsparen, wenn sie Maverick Buying verhindern. (Wucato)

Aber auch Einkäufer:innen haben immer wieder mit den Anforderungen bei der Lieferantenauswahl und Bestellprozessen zu kämpfen. Es müssen komplexe und umfangreiche Regularien und Richtlinien beachtet werden, um die Compliance Anforderungen zu erfüllen.

Hier sämtliche Aspekte, Rahmenverträge, Regularien und Ausnahmefälle auswendig zu können und stets fehlerfrei bei einer Bestellung zu beachten, ist für die Mitarbeiter:innen schlichtweg nicht möglich. Das Nachschlagen in den Regelwerken und Handbüchern kostet die Einkäufer:innen viel zu viel Zeit. 

Um diesen Mitarbeiter:innen zu helfen, bräuchte es einen persönlichen Assistenten. Jemand, der ihnen das Navigieren dieser Kataloge erleichtert und selbst bei Fragen zum Lieferketten Gesetz die richtige Antwort parat hat. Für jeden Mitarbeiter einen echten, menschlichen Assistenten einzustellen ist natürlich nicht möglich. Aber das ist auch gar nicht nötig. Stattdessen können Unternehmen auf Guided Buying geführt durch Chatbots zurückgreifen:

Was ist Guided Buying?

Guided Buying ist eine Assistenzfunktion, die den Anwendern einen effizienten und komfortablen Einkauf ermöglicht. Anforderer und Einkäufer brauchen vor dem Bestellvorgang keine Anleitungen zu lesen, sondern halten automatisch die im Unternehmen festgelegten Beschaffungsrichtlinien ein.

Für diese Assistenzfunktion können zum Beispiel E Procurement Plattformen genutzt werden. Diese versprechen den Bestellprozess zu vereinfachen, aber im Grunde sind die Mitarbeiter:innen wieder mit einer weiteren komplizierten Aufgabe konfrontiert. Sie müssen auch hier erst einmal lernen mit der Plattform umzugehen und bei Fragen ist immer noch kein Ansprechpartner vorhanden. Sehr viel einfacher geht das mit Chatbots:

Was sind Chatbots?

Chatbots sind Dialogsysteme, die es Nutzer:innen ermöglichen, mit einem Bot in natürlicher Sprache zu kommunizieren. Es gibt regelbasierte Chatbots und smarte Chatbots, die mit Hilfe von Machine Learning die Fragen und die Absicht der Nutzer:innen verstehen und beantworten können.

Die Fähigkeiten von intelligenten Chatbots gehen aber weit über das simple Beantworten von einzelnen Fragen hinaus: Sie können Nutzer:innen durch komplexe Prozesse führen und Informationen abfragen sowie diese in Datenbanken hinterlegen.

Wie funktioniert Guided Buying mit einem Chatbot?

Dadurch dass der Austausch mit einem Chatbot in einem Dialog passiert, kann ein Bestellprozess wie ein Gespräch mit einem erfahrenen Kollegen oder Kollegin erfolgen:

Die Mitarbeiter:innen kontaktieren den Chatbot und teilen ihm mit, was sie bestellen wollen. Mit Hilfe von diversen Fragen holt der Chatbot dann die notwendigen Informationen ein. Er fragt beispielsweise nach der Bestellmenge, dem gewünschten Lieferdatum und anderen Anforderungen, die bei der Bestellung erfüllt werden müssen. 

Wenn für ein Produkt verschiedene Ausführungen oder Lieferanten im System hinterlegt sind, kann der Chatbot für die Mitarbeiter:innen einen Vergleich vornehmen. Es ist aber auch möglich, dass der Chatbot die vom Unternehmen bevorzugten Produkte und Lieferanten den Nutzer:innen zuerst anzeigt. Des Weiteren kann er Bundles oder Kits vorschlagen. So wird sichergestellt, das miteinander kompatible Produkte bestellt werden.

In manchen Fällen ist es weniger ausschlaggebend, von welchem Lieferanten das Produkt geliefert wird, sondern vielmehr, ob eine bestimmte Menge zu einem bestimmten Datum zur Verfügung gestellt werden kann.

Hier kann der Chatbot automatisiert eine Anfrage an die Lieferanten schicken und die Verfügbarkeit des Produktes prüfen. Sobald die Informationen vorliegen, wird der Einkauf informiert und die Mitarbeiter:innen können die Bestellung vornehmen.

Wenn ein Schritt nicht klar ist, kann der Chatbot ihn erklären und Hilfestellungen geben. Es kann natürlich passieren, dass Nutzer:innen eine Frage stellen, die für die Bestellung selber nicht relevant ist. Zum Beispiel, wie der Status einer anderen Bestellung ist. Derartige Fragen kann der Chatbot beantworten und danach die Nutzer:innen zu dem vorherigen Prozess zurückführen.

Während des Bestellprozesses sorgt der Chatbot dafür, dass Regularien und Richtlinien eingehalten werden. Wenn Mitarbeiterinnen beispielsweise einen Artikel bestellen wollen, für den keine Freigabe vorliegt, weist der Chatbot darauf hin. Wenn möglich schlägt der Chatbot Alternativen vor, sodass die Bestellung ohne weitere Verzögerung weiter bearbeitet werden kann. Wenn es keine Alternative für den gewünschten Artikel gibt, kontaktiert der Chatbot die Person, die eine Freigabe erteilen kann.

Dies wäre auch der Fall, wenn die gewünschte Bestellung den maximalen Bestellwert überschreitet. Der Chatbot kontaktiert die verantwortliche Person und kann, sobald die Freigabe vorliegt, die Bestellung eigenständig ausführen. Die Anforderer bekommen in diesem Falle eine Bestellbestätigung per Mail von dem Chatbot zugeschickt. Wenn die Freigabe abgelehnt wurde, werden die Anforderer ebenso von dem Chatbot informiert.

Es ist auch möglich einen Bestellprozess zu unterbrechen und später wieder fortzuführen. Sei es, weil die Mitarbeiter:innen in ein Meeting müssen oder weil sie noch mit ihrem Vorgesetzten Rücksprache halten wollen. Wenn die Nutzer:innen das Gespräch wieder aufnehmen, kann der Chatbot auf den alten Gesprächsverlauf zurückgreifen und dort wieder anknüpfen. Darüber hinaus kann der Chatbot eine Erinnerung schicken, wenn eine Bestellung noch nicht abgeschlossen wurde.

Dies ist möglich, weil der Chatbot die einzelnen Personen ihren individuellen Mitarbeiterkonten zuordnen kann. Zu Beginn eines Gesprächs bittet der Chatbot die Nutzer:innen sich einzuloggen. So kann der Chatbot auf sämtliche von der Person bereits getätigten Bestellungen und andere hinterlegte Informationen sowie alte Gesprächsverläufe zugreifen und für die Interaktion mit den Mitarbeiter:innen nutzen.

Was sind die Vorteile von Guided Buying mit Chatbots?

Durch den Einsatz von virtuellen Assistenten können Mitarbeiter:innen ohne das Mitwirken der Beschaffung Bestellungen abwickeln. Dadurch dass der Einkauf nur in Einzelfällen herangezogen werden muss, werden die Einkäufer entlastet und haben mehr Zeit für andere Tätigkeiten. Für die Einkäufer selber wird es deutlich leichter richtlinien- und vertragskonforme Bestellungen zu tätigen, da der Chatbot ihnen bei der Anwendung der komplexen Regelwerke hilft.

Für international agierende Unternehmen eröffnet sich durch den Einsatz von Chatbots die Möglichkeit Prozesse weiter zu beschleunigen. Chatbots sind rund um die Uhr erreichbar und ermöglichen den nahtlosen Austausch von Informationen. Unterschiedliche Bürozeiten sind somit kein Problem mehr.

Die Akzeptanz einer Guided Buying – Lösung steht in direktem Zusammenhang mit dessen Benutzerfreundlichkeit. Chatbots können komplett ohne Vorkenntnisse bedient werden und können, anders als E Procurement-Plattformen, individuell auf die Nutzer:innen reagieren. Daher bieten sie sich besonders für ein Guided Buying an.

Wie viel Routineaufgaben an virtuelle Assistenten abgegeben werden und der Grad der Automatisierung der Bestellprozesse kann individuell an die Bedürfnisse und Wünsche von Unternehmen angepasst werden. So kann sichergestellt werden, dass einerseits die Mitarbeiter:innen optimal unterstützt werden, andererseits die MItarbeiter ihre Stärken voll einbringen können. Bei Vertragsverhandlungen mit Fingerspitzengefühl vorzugehen und Lieferantenbeziehung aufzubauen, die auf Vertrauen basieren, können Menschen nämlich immer noch am besten.

Ihr möchtet wissen, wie ein Bestellvorgang mit einem Chatbot im Detail aussieht? Dann holt euch unser Whitepaper „Guided Buying – Wie mit Chatbots Maverick Buying verhindert werden kann“

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Wie Guided Buying und virtuelle Assistenten Beschaffungsprozesse einfacher gestalten können

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Expo, React native… onboarding chatbot: Part three

How onboard user, simply and efficiently.

Third part of my on boarding chatbot article. It’s gone a be hot, today ! We will put everything working together.
If you missed the first part, it’s over here !
The second part, it’s here !

In summary for the moment we have, bubbles for the chatbot and the user, animation to simulate the chatbot’s text input.
We still have to link all these components together, make them communicate.

React allows us to create contexts, to encapsulate a part of our components to make them communicate with each other.
We will share in this context a very usefull react hook : UseReducer. This hook will allow us to manage complex state logic.
Then we will modified the chatbot screen and the bubbles factory to use the state management thought his context and update the app.

Let’s start by create and initialise a UseReducer.

UseReducer

const [state, dispatch] = useReducer(ChatBotReducer, InitialChatBotState)

UseReducer takes 2 arguments :

• a reducer function (ChatBotReducer),
• initial state as input (InitialChatBotState),

This hooks will returns the current state and a dispatch function as output with array destructuring.

Too well understand the redux logic, let’s start to talk about state.

ChatBot State

UseReducer is the state management solution.

A state is immutable. It is a picture taken at a given moment. For example our this is our initial State :

export const InitialChatBotState = {
    currentAction: ChatBotStates.STATE_ONE,
    renderItem: RenderItems.CHAT_BUBBLE,
    showButton: false,
    nextAction: ChatBotStates.STATE_TWO
}

It is a object with specific properties who describe our statement.

The render item used for this state will be chat-bubble , no button and the currentAction is State One for example !

Now, we have to determine, analyse the Figma board created by the UI / UX team :

Let’s describe what we have :

• the chatbot start to write, chatbot bubbles start to be visible.
• at the end typing a button is showing,
• Click on the button (here, purple arrows are actions in figma board) and show a user bubble,
• …

the first bullet is is exactly our initialState ! that’s good !

For this article part, we won’t follow the board figma above. We will make 2 states in addition to the initial one and put them in a enumeration object :

export const ChatBotStates = Object.freeze({
    STATE_ONE: 'stateOne',
    STATE_TWO: 'stateTwo',
    STATE_THREE: 'stateThree'
})

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Chatbot Reducer

The first argument to create a useReducer is reducer (also called a reducing function). this function will manage and centralised all those states.
Reducers calculate a new state based on the previous state and an action.

export const ChatBotReducer = (state, action) => {
switch (action.type) {
case ChatBotStates.STATE_ONE :
return {
            currentAction: action.type,
            renderItem: RenderItems.CHAT_BUBBLE,
            showButton: false,
            showModal: false,
            nextAction: ChatBotStates.STATE_TWO
        }
case ChatBotStates.STATE_TWO :
return {
            currentAction: action.type,
            renderItem: RenderItems.USER_BUBBLE,
            showButton: true,
            showModal: false,
            nextAction: ChatBotStates.STATE_THREE
        }
case ChatBotStates.STATE_THREE :
return {
            currentAction: action.type,
            renderItem: RenderItems.CHAT_BUBBLE,
            showButton: false,
            showModal: false,
            nextAction: null
}
    }
}

This is our reducer called, ChatBotReducer. We find here our 2 new states, with their own particularities. let’s dive in this reducer function.

A reducer is a function with 2 arguments :

• State which is the current state with all properties (currentAction, renderItem, etc.).
• An action is a plain object that represents an intention to change the state. Actions are the only way to get data into the store. Those actions will be dispatched by the dispatch function

We use a conditional switch / case statement to manage the states in relation to the received action.

ChatBot Context

To create our chatbot context we use createContext method form react library. this method have argument, the defaultValue, is usefull when we dont have a provider, but, in our case we will create a provider with a useReducer as value, so we set defaultValue to undefined.

const ChatBotContext = createContext(undefined)

export default ChatBotContext

export function ChatBotProvider ({ children }) {
const [state, dispatch] = useReducer(ChatBotReducer, InitialChatBotState)
const reducer = { dispatch, state, ChatBotStates }

return (
        <ChatBotContext.Provider value={{ reducer }}>
            {children}
        </ChatBotContext.Provider>
    )
}

We will use our context in a component, ChatBotProvider. This component is a wrapper, as AnimatedWrapper for the chat-typing component.

Every Context object comes with a Provider that allows consuming components to subscribe to context changes.
Provider component accepts a value prop to be passed to consuming components that are descendants of this Provider.

As you can see, we use the userReducer inside our ChatBotProvider.

Next, we create a reducer object that includes the dispatch function, the state from the initialisation of useReducer and the list of all states. We pass this reducer object to the props value of the provider.

This way we share all the tools used to communicate between all components, chat-bubble, user-bubble, bubbles-factory, etc. Chat bot state will be available for each component wrapped in our provider.

Let’s update the main screen of our app, Chatbot !

Modify chatbot screen

const ChatBot = (props) => {
const [components, setComponents] = useState([])
const { reducer } = useContext(ChatBotContext)
const { state, dispatch } = reducer

    useEffect(() => { console.log('ChatBot - props', props) }, [])

    useEffect(() => {
// console.log('state', state)
        if (data) {
            setComponents([
                ...components,
<BubblesFactory
data={data.chatBot[state.currentAction]}
bubble={ComponentsFactory(state.renderItem)}
interval={state.renderItem === RenderItems.CHAT_BUBBLE ? 3000 : 1500}
callback={() => {
                        state.nextAction && dispatch({ type: state.nextAction })
                    }}
                />
            ])
        }
    }, [state])

return (
        <SafeAreaView style={styles.container}>
            <ScrollView>
                {components.map((component, index) => {
return (
                        <Fragment key={index}>
                            { component }
                        </Fragment>
                    )
                })}
            </ScrollView>
        </SafeAreaView>
    )
}

To access to our context we initialise a useContext hooks with a context object (ChatBotContext)

const { reducer } = useContext(ChatBotContext)

This will returns the current context value for that context, in our case, the reducer object created in the ChatBotProvider.

We will retrieve the state and the dispatch function with an array destructuring of the object reducer.

const { state, dispatch } = reducer

We will listen our state with the useEffect hooks. The state object contains all the information to update our messages list, data, bubble type to render.

To facilitate the insertion of components, I have set up a component factory :

function ComponentsFactory (type) {
switch (type) {
case RenderItems.CHAT_BUBBLE:
return <ChatBubble />
case RenderItems.USER_BUBBLE:
return <UserBubble />
case RenderItems.BUTTON:
default:
return <View />
    }
}

Modify Bubbles Factory

I have added a callback to the bubble-factory component. It is used to dispatch the next action sent by the state when there are no more messages to display in the current state.

The call back method is called in the bubbles-factory in the stopBubbles method.

End of the day !

It’s done for today, it was a hard day, understand hooks logics is not easy. i recommended you to play with the code, create your own component, state, etc.

You can find the all source code here.

Thank you for taking the time to read this article. Don’t hesitate to leave comments, ask questions, improvements, and play with the code.
The next part, will be on how to add user interactions using our reducer…

Don’t forget to give us your 👏 !

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Expo, React native… on boarding chatbot : Part three was originally published in Chatbots Life on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

How Chatbots Can Reduce Product Return — An Extensive Guide

A recent survey suggests that almost 30% of all purchases that are made online are returned. For startups and even for stable businesses, this is too much of a percentage.¹

If your business is facing conduct of shopper behavior that indicates a return is likely, a variety of chatbots can effectively and preemptively intervene in this transaction and can prevent a return from happening.

Introduction

There are multiple ways in which chatbots can help you to reduce your product returns, and this article will take a look at some of the significant ways in which chatbots can help businesses. However, it is important to understand here that chatbot efforts must be met with equal efforts from the business operators to ensure that chatbot is able to give its maximum.

· Helping Customers in Choosing the Suitable Products

This works in multiple ways. One of the basic ways, for example, is if a buyer has viewed and checked the size guide listed on your store and has wrongfully added two of the same items in the cart. Here, a chatbot can make its intervention and help the customer to select the products of the right size.

This ensures that not only the customers are being helped to avoid the hassle but also makes sure that the returns on products remain minimal. After all, 70% of the product returns are because of the initial wrong order placed by the customers.

Furthermore, chatbots can help potential buyers in making the right choices for the products. For example, a customer has searched for sportswear from your site for football, but since the search results will show all the sportswear listed on your website, a chatbot can then help the customers by intimating them about the particular product that they are actually looking for.²

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· Guiding Customers about Usage and Installation of the Products

One of the major reasons for product return is when customers are unable to understand how to effectively use or install the product that they have bought. Amazon says that 40% returns of its products related to the niche of electrical accessories are because of the users’ ignorance to effectively use and/or install them.

However, with chatbots, you can easily solve this problem. Almost all the modern chatbots are providing installation guidelines with the help of video tutorials and the written guidebooks. It is a big factor that can significantly reduce the return of your products, especially if you are dealing with products that need installation or the ones that require tutorials to make the most of their usage.

· Making the Return/Exchange Process more Efficient

It has to be probably one of the most underrated functions of chatbots, and it needs to be talked about more. Even the era of human live chat support couldn’t cater to the return and exchange process more efficiently than how chatbots are doing right now.

Nowadays, if a customer wants to exchange a particular product, chatbots will quickly and efficiently solve the query of the customer. This way, your store will get an exchange instead of a return, which would normally have happened without the presence of chatbots. Even the customers that come looking for returns can be effectively guided by the chatbots to rather go an exchange.

Furthermore, when the return is inevitable, chatbots make sure that it happens as soon as possible and with the least of a hassle for the customer. It ensures that not only the product is returned quickly and ready to be sold again, but also that the customer enjoys a positive support experience and considers you for future orders.

Conclusion

Apart from the reasons listed above, there are multiple other ways in which chatbots can help boom your business and reduce your returns. Modern AI-based chatbots are able to track the user data and then use the data for future references and preferences to the particular users.³

You must have experienced it yourself when you left an online cart without processing it, and you received a mail reminding you to finalize and process your order. This is an AI chatbot at its best. With the development of AI, which seems unstoppable, there will be more features added in the chatbots that would surely make them more user-friendly, and that would help customers in catering for their problems regarding orders’ returns and exchanges.

Communicating Knowledge. Saltlux

Home – Saltlux

1. https://searchcustomerexperience.techtarget.com/feature/Customer-service-chatbots-help-reduce-product-returns

2. https://www.bigcommerce.com/blog/chatbots/

3. https://chatbotsmagazine.com/how-with-the-help-of-chatbots-customer-service-costs-could-be-reduced-up-to-30-b9266a369945

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How Chatbots Can Reduce Product Return — An Extensive Guide was originally published in Chatbots Life on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

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