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Das Potenzial zum Einsatz von Conversational AI Technologien wie Chat- und Sprachasisstenten findet sich in fast jeder Branche. Aber besonders im Kundenservice der Energiebranche stecken viele Anwendungsfälle, die durch Automatisierung zur Entlastung und Schonung interner Ressourcen und einer höheren Kundenbindung führen können.

“80 % aller Anfragen können über einen gut designten Bot gelöst werden. – Accenture “Chatbots in Customer Service” 2016

So können beispielsweise notwendige, aber für Kund:innen oft lästige Prozesse wie die Übermittlung des Zählerstandes über Bots automatisiert werden. Wiederkehrende Fragen zu den Tarifen oder Anpassungswünsche bei der Abschlagshöhe können ebenso von Bots ohne das Zutun von Mitarbeiter:innen beantwortet werden.

Denn Systeme wie Chat- und Voicebots beantworten Kundenanfragen 24/7 automatisiert mit Hilfe von künstlicher Intelligenz. Das passiert in Webseiten – Chats, in Messaging Plattformen oder auch am Telefon. Mitarbeiter:innen im Kundenservice werden nur zur Rate gezogen, wenn der Bot eine Anfrage nicht beantworten kann.

Chatbots eignen sich wunderbar, um prozessorientierte Konversationen zu übernehmen. Möchten Nutzer:innen zum Beispiel ihren Zählerstand einreichen, werden zunächst Daten wie die Kundennummer und Zählernummer zur Identifizierung abgefragt. Danach bittet der Chatbot die Nutzer:innen den aktuellen Zählerstand einzutragen und ihm das Ablesedatum mitzuteilen.

Durch eine Integration in die Unternehmenssysteme, wie beispielsweise SAP, kann der Chatbot die Daten direkt im Kundenprofil speichern. Durch die Verknüpfung kann ebenso geprüft werden, ob der neue Zählerstand stark vom alten Wert abweicht. Sollte dies der Fall sein, kann der Chatbot nach einem Grund dafür fragen. 

Die Übermittlung des Zählerstandes kann durch den Einsatz von OCR (Optical Character Recognition)Technologie für die Kund:innen sogar noch komfortabler gestaltet werden:  Mithilfe der Software können Chatbots Text und Zahlen auf Bildern erfassen. Die Kunden müssen lediglich ein Bild vom Zähler hochladen. Der Chatbot liest daraufhin die Zählernummer und den Zählerstand direkt vom Bild ab.

Wie dieser Use Case im Detail umgesetzt werden kann, kannst du in dem Blogbeitrag “Zählerstände melden mit Chatbots” nachlesen.

Darüber hinaus bieten Chatbots den Kund:innen die Möglichkeit, ihre Strom- und Gasverträge im Falle eines Umzugs ganz unkompliziert ins neue Zuhause mitzunehmen. Hierfür ist es wieder lediglich notwendig, sich mittels Kunden- und Zählernummer zu verifizieren und die neue Wohnadresse anzugeben, an welcher die Belieferung weiterhin erfolgen soll. Danach fragt der Bot den Zählerstand der alten Wohnung beim Auszug, das Datum der Wohnungsübergabe bei der alten und neuen Wohnung und die Zählernummer sowie den Zählerstand der neuen Wohnung ab. 

Auch hier profitieren Kunden von einer unkomplizierten Abwicklung: Da der Bot in die Unternehmenssysteme integriert ist, können alle Daten direkt gespeichert werden. Das Ausfüllen mehrerer Formulare für die Ab- und Anmeldung der Wohnungen entfällt. Das Vertrauen der Kund:innen in die Zuverlässigkeit des Chatbots kann gestärkt werden, indem den Kunden nach Übermittlung der Daten eine Bestätigungsmail zugeschickt wird. 

Um hohe Nachzahlungskosten am Ende des Jahres zu vermeiden, können die Kund:innen mit Hilfe des Chatbots die Abschlagshöhe ändern und an den individuellen Verbrauch anpassen. Das Vorgehen ist ähnlich wie bei den beiden oben beschriebenen Use Cases.

Der Bot hilft den Kund:innen bei ihren Verträgen und Vertragsdaten den Überblick zu behalten und erleichtert die Verwaltung der Daten. Zum Beispiel können sie über den Chatbot Rechnungen anfordern, die dann im Chat als PDF zum Download zur Verfügung gestellt werden. Außerdem kann er als Umzugshelfer ganz einfach den Vertrag der alten Wohnung auf die neue Wohnung übertragen.

Ein weiterer häufiger Fall im Kundenservice ist die Änderung des SEPA Mandats. Da in diesem, wie auch anderen Anwendungsfällen, sensible Daten über den Chatbot übermittelt werden, ist es wichtig sich bei der Konzeption des virtuellen Assistenten von der Rechtsabteilung hinsichtlich des Datenschutzes beraten zu lassen.

Eine individuelle Beratung direkt vom Sofa aus? Ein Chatbot kann das passende Angebot für die Nutzer:innen zusammenstellen. Er arbeitet wie ein Filter und kann auf die spezifischen Wünsche und Vorstellungen eingehen. 

Zu guter Letzt gibt es auch zahlreiche allgemeine Fragen die Kund:innen auf dem  Herzen liegen. Zum Beispiel wo Rechnungen eingesehen werden können, wo der Vertrag gekündigt werden kann oder ob der Strom nachhaltig erzeugt wird. 

Die Anwendungsmöglichkeiten für Bots in der Energiebranche sind vielfältig. Bei der Umsetzung eines Chatbot Projektes empfiehlt es sich jedoch sich zunächst auf die für die Kund:innen relevantesten Use Cases zu beschränken. Hierfür können die Protokolle des Kundenservices ausgewertet und die am häufigsten gestellten Fragen identifiziert werden. Darauf basierend kann mit einer Wissensbasis für den Chatbot angefangen werden und diese nach dem Launch des Chatbots kontinuierlich erweitert werden.

Mithilfe eines gut designten Bots können im Kundenservice Prozesse optimiert und die Zufriedenheit der KundInnen gesteigert werden. Die Ausarbeitung eines Chatbot Konzept ist jedoch komplex und anspruchsvoll,da viele Teilaspekte beachtet werden müssen. Um dir dies zu erleichtern, haben wir ein Chatbot Canvas entwickelt, dass dich Schritt für Schritt durch den Prozess leitet. 

“Die Energiewelt wandelt sich rasant: Von Kernenergie- und Kohleausstieg über den Ausbau der erneuerbaren Energien und Elektromobilität bis zur damit einhergehenden Volatilität, Flexibilisierung und Dezentralisierung. KI kann hier eine entscheidende Rolle spielen, um die Transformation zu gestalten.”

Kerstin Andreae, Vorsitzende der Hauptgeschäftsführung Bund für Energie und Wasserwirtschaft

Wenn Märkte und Verbraucherwünsche sich rasant verändern, stellt sich für Unternehmen immer wieder erneut die Frage: “Wie können wir wettbewerbsfähig bleiben?”

Sich über das reine Produkt von der Konkurrenz abzusetzen, ist für Energielieferanten nicht leicht. Die über das Netz gelieferte Energie hat eine einheitliche Qualität. Daher unterscheiden Strom- und Gasversorger sich vor allem bei Preis, Kundenservice und ökologischem Anspruch.

Der Großteil der Stromkosten besteht jedoch aus den staatlich festgelegten Umlagen, Abgaben und Steuern, sowie den Kosten für den Transport und die Messung des Stroms. Die Bundesagentur stellte 2019 fest, dass Stromversorger lediglich etwa 25 Prozent des Preises einer Kilowattstunde im Schnitt selbst einnehmen. Dadurch bleibt ihnen nur wenig Handlungsspielraum bei ihrer Preispolitik.

Umso wichtiger ist es daher, die Kunden und ihre Wünsche zu verstehen, um ihnen passende Tarife und Services anbieten zu können. Hierfür sind zum einen umfassende Daten und Informationen zu den Wünschen und dem Nutzungsverhalten der Kunden nötig. Zum anderen brauchen die Unternehmen Technologien, die es ihnen ermöglichen den Wunsch der Kunden nach Self – Service Solutions, einem rund um die Uhr erreichbaren Service und schnellen Antworten zu erfüllen. Genau an diesem Punkt setzen Chat- und Voicebots an:

Chatbots sind Dialogsysteme, die es den Nutzern erlauben über Texteingabe und Buttons in natürlicher Sprache mit dem Bot zu kommunizieren. Bei Voicebots geschieht dies über gesprochene Sprache. Sie können die Fragen der Nutzer:innen automatisiert beantworten oder sie durch Prozesse wie den Kauf eines Produktes oder die Übermittlung des aktuellen Zählerstandes führen. Chatbots können auf Websites, in Messenger-Kanälen oder in Apps und Voicebots über Smart Devices, Telefone und Handys eingesetzt werden. 

Bots stehen den Nutzer:innen rund um die Uhr zur Verfügung und ermöglichen eine sofortige, automatisierte Bearbeitung von Anfragen. Dadurch können Nutzer:innen ihre Anliegen innerhalb weniger Minuten lösen und sind nicht an feste Servicezeiten gebunden. 

Im ersten Moment mag diese automatisierte Bearbeitung von Anfragen im Widerspruch zu einem exzellenten Kundenservice stehen. Wünschen sich Kund:innen nicht eher den direkten Kontakt zu einem Mitarbeiter? Tatsächlich haben sich die Präferenzen der Kund:innen in den letzten Jahren gewandelt:

So wollen laut der Studie “The New Rules of Customer  Engagement” von Freshworks 76% der Konsument:innen ihr Problem lieber erst selbst lösen, bevor sie den Kundensupport kontaktieren. Dadurch dass Bots nicht nur einzelne Fragen beantworten, sondern auch Prozesse durchführen können, sind sie hervorragend als Self-Service Solution geeignet.

Wenn Kund:innen sich aber doch an echte Mitarbeiter wenden, erwarten sie, dass diese zeitnah antworten und genügend Zeit haben, um sich ausführlich um ihr Anliegen zu kümmern. Durch den Einsatz von Bots werden die Mitarbeiter entlastet und müssen sich nicht mehr um Standardanfragen kümmern. Hierdurch haben sie die Möglichkeit sich intensiver um komplexere Anfragen zu kümmern und diese zügig und zur Zufriedenheit der Kund:innen zu lösen.

Des weiteren können Bots ohne großen Mehraufwand auf mehreren Kanälen eingesetzt werden. So können die Kund:innen Unternehmen über ihren bevorzugten Kommunikationskanal kontaktieren. 

“70% of customers globally prefer brands that provide service across multiple channels (email, chat, social, etc.).”

Freshworks – “The New Rules of Customer Engagement”

Um Kund:innen personalisiert ansprechen und ihnen die passenden Angebote zum richtigen Zeitpunkt anbieten zu können, brauchen Energielieferanten umfassende Informationen und Daten zu den Wünschen und dem Nutzungsverhalten ihrer Kund:innen. Der Vorteil bei Bots ist, dass die Nutzer:innen ihnen Fragen stellen und ihr Anliegen direkt formulieren. Diese Eingaben können von dem Support Team ausgewertet werden. Auf diesem Weg erfahren Unternehmen direkt, was ihre Kund:innen sich wünschen, was sie bewegt und wo noch Verbesserungsbedarf besteht.

Doch nicht nur im Bereich des Kundenservice kann künstliche Intelligenz angewendet werden. Innerhalb der Anlagenplanung, Wartung, Instandhaltung oder im Netz- und Anlagenbetrieb bieten sich viele Einsatzmöglichkeiten an, um Bots effizient in der Energiebranche einzusetzen. Einen ausführlichen Überblick dazu bietet das Dossier “Künstliche Intelligenz für die Energiewirtschaft” des Bundesverband der Energie und Wasserwirtschaft.

Ein Beispiel für einen Bot in der Energiebranche ist der Chatbot Paul. Er wurde von uns für das Unternehmen enviaM entwickelt:

Chatbot Paul steht den Nutzer:innen auf der Website zur Verfügung und beantwortet Fragen rund um Energie und Strom. Wenn Kund:innen beispielsweise ihre Kundendaten ändern oder sich über zusätzliche Services informieren wollen, müssen sie auf einer Website immer erst die richtige Seite mit den gewünschten Informationen finden. Dieser Aufwand entfällt mit dem virtuellen Assistenten Paul, der wie ein interaktives FAQ funktioniert. Die Nutzer:innen teilen über Fließtext oder Buttons mit, was sie wissen wollen und Paul sucht automatisiert die richtige Information heraus. Wenn nötig, stellt er auch den Link für die richtige Seite auf der Homepage zur Verfügung. So können die Kund:innen mit nur einem Klick die richtige Seite aufrufen.

Der Energielieferant Süwag setzt ebenso einen Chatbot im Kundenservice ein. Der Chatbot Karl bietet nicht nur eine FAQ Funktion, sondern kann eigenständig Änderungen an den Kundendaten vornehmen. So können Kund:innen bei einem Umzug dem Chatbot ihren neue Adresse oder auch den neuen Zählerstand mitteilen. All diese Informationen ordnet Karl mithilfe der Kundennummer dem richtigen Kundenkonto zu. Das Weiterleiten auf eine Seite der Homepage und das lästige Ausfüllen von Formularen entfallen somit komplett.

Ein weiteres Beispiel für einen Chatbot in der Energiebranche ist Emma von ESWE. Sie verweist Kund:innen auf die richtigen Seiten oder auf das Kundenportal, wenn sie beispielsweise ihren Abschlag ändern wollen. Sie stellt aber auch Informationen zu dem richtigen Verhalten bei Wasserschäden zur Verfügung. Zudem bietet sie direkt im ersten Schritt den Nutzer:innen die Möglichkeit den Live Chat in Anspruch zu nehmen und mit einem echten Mitarbeiter zu kommunizieren. Diese Wahlmöglichkeit bietet den Kund:innen ein zusätzliches Plus an Service.

“In the past, a lot of S&P 500 CEOs wished they had started thinking sooner than they did about their internet strategy. I think five years from now there will be a number of S&P 500 CEOs that will wish they’d started thinking earlier about their AI strategy.”

Andrew NG Co-Founder und ehemaliger Direktor von Google Brain

Bots bieten Energieunternehmen die Möglichkeit ihre Kund:innen mit einem exzellenten Service zu betreuen, tiefgehende Einblicke in die Bedürfnisse der Nutzer:innen zu gewinnen und sich als ein fortschrittliches Unternehmen zu präsentieren, das die Digitalisierung und künstliche Intelligenz in seine Unternehmenskultur verankert.

Hol dir unsere Case Study und erfahre, wie Süwag gemeinsam mit uns das Chatbot Projekt umgesetzt hat, welche Erfolge Chatbot Karl vorweisen kann und profitiere von unseren Learnings:

„Der Kunde ist König“. An dieser alten Weisheit hat sich nichts geändert und ist in der digitalen Zeit relevanter als je zuvor. Während früher die Geschäfte in einem limitierten Radius um die Aufmerksamkeit des Kunden konkurrierten, bietet das Internet heutzutage einen unbegrenzten Zugang zu Anbietern weltweit. Und schon eine unzufriedene Erfahrung der KundInnen kann dazu führen, dass sie mit einem Mausklick zu einem anderen Unternehmen wechseln.

“Rund die Hälfte der Kunden gibt an, nach nur einem schlechten Erlebnis zu einem Konkurrenten wechseln zu wollen. Bei mehr als einem schlechten Erlebnis erhöht sich die Anzahl rasant auf 80 %.” – Zendesk Report: Customer Experience Trends 2020

Lange Wartezeiten, begrenzte Erreichbarkeit oder ständiges Wiederholen: Für die KundInnen ist das alles sehr frustrierend. Vor allem bei simplen Anfragen schwindet das Verständnis rasch. Auch dann, wenn die Informationen nicht sofort zur Verfügung stehen oder sie von einem Zuständigen zum Nächsten weitergeleitet werden.

Aber was erwarten die KundInnen und wie kann man darauf reagieren?

“Ich möchte eine schnelle Lösung für mein Problem.”

Die schnelle Abwicklung einer Anfrage ist für mehr als 60% der KundInnen ein wichtiger Aspekt im Kundenservice. Sie erwarten, dass ihr Problem sofort und unmittelbar gelöst wird und sind genervt, wenn sie längere Zeit in der Warteschleife verbringen müssen.

Die Herausforderung ist, dass die Unternehmen die zahlreichen Kundenanfragen mit begrenzten menschlichen Ressourcen in kürzester Zeit abarbeiten müssen. Daher kann die automatisierte Beantwortung von Standard-Anfragen eine geeignete Lösung darstellen. Der Bot versteht die Nutzereingabe und filtert mithilfe der relevanten Stichworten die Absicht der KundInnen heraus. Daraufhin ordnet er sie einer passenden Antwort zu und spielt sie innerhalb weniger Sekunden im Chat aus. Die von den KundInnen gewünschte Schnelligkeit kann so garantiert werden.

“Ich möchte zu jeder Zeit eine Antwort auf meine Frage bekommen.”

Mehr als 40 % der KundInnen wünschen sich einen dauerhaft erreichbaren Service, da die Öffnungszeiten des Unternehmens nicht immer mit ihrem eigenen Alltag vereinbar sind. Doch auch sie wollen gut betreut werden und erwarten eine kompetente Antwort in Echtzeit.

Es ist deshalb notwendig, dass im Unternehmen Automatisierungs-Tools eingesetzt werden, um Kundenberatung rund um die Uhr anbieten zu können. Ein Chatbot ist dauerhaft im Einsatz und kann die Beratung übernehmen, wenn die Mitarbeiter Dienstschluss haben.

“Ich möchte auf dem Kanal meiner Wahl mit dem Unternehmen kommunizieren.”

Die Art der Kommunikation hat sich stark verändert. Gerade für die jüngere Generation hat sich die Kommunikation über Messaging Dienste bereits zur Normalität gewandelt. Jeder Dritte wünscht sich deshalb, dass die Kontaktaufnahme flexibel und über die jeweils bevorzugte Kontaktmethode gestaltet werden kann. Ein Wechsel zwischen verschiedenen Kanälen kann als störend empfunden werden.

Das Unternehmen sollte daher auf mehreren Kanälen erreichbar sein, um den KundInnen die flexible Kontaktaufnahme zu ermöglichen. Nutzt man dafür einen Bot, müssen die Datenformate für jeden Kanal angepasst werden. Das ist zum einen eine technische Herausforderung und zum anderen sehr zeitintensiv. Mit einem Channel Connector oder einer geeigneten Plattform wie BOTfriends X werden die Formate automatisch vereinheitlicht und formatiert. Das erleichtert den Einsatz und die Nutzung enorm.

“Ich möchte gerne selbst nach einer Lösung suchen, bevor ich mich an einen Mitarbeiter wende.”

76% der KundInnen neigen dazu, erst einmal selbst nach einer geeigneten Lösung zu suchen, anstatt sich von dem Kundenservice beraten zu lassen. Vor allem bei einfachen und häufig gestellten Fragen bietet sich die eigenständige Suche an. Handelt es sich um eine banale Frage, sind sie eher gehemmt, sie einem Mitarbeiter des Kunden Service zu stellen. Bei Bots entfällt diese Hemmschwelle. Durch eine automatisierte Lösung können die KundInnen selbst aktiv und gleichzeitig die Mitarbeiter entlastet werden.

Eine Self Service-Lösung entwickelten wir zum Beispiel für das Energieversorgungs- und Energiedienstleistungsunternehmen Süwag. Der Nutzer kann innerhalb weniger Eingaben seinen eigenen Zählerstand mitteilen oder bei einem Umzug seine Strom- und Gasverträge mitnehmen. Der Chatbot “Karl” kommt bei den KundInnen gut an und begeistert sie durch seine einfache und unkomplizierte Nutzungsweise.

Chatbots als unterstützende Kundenberater

Die Erwartungen der KundInnen an den Service steigen an. Daher müssen Unternehmen die Erlebnisse, die sie ihnen bieten, daran anpassen. Gerade neue Technologien bieten dafür neue und vielseitige Möglichkeiten, die die reine Kommunikation zur Interaktion verwandeln. Je wohler KundInnen sich mit der Betreuung und den Erlebnissen fühlen, desto eher legen sie sich auf das Unternehmen fest und empfehlen es weiter.

“Immer mehr Unternehmen erkennen, wie wertvoll es ist, in das Kundenerlebnis zu investieren und es zu priorisieren.“ – Zendesk Report: Customer Experience Trends 2020

Um die Loyalität der KundInnen zu stärken, muss das Kundenerlebnis verbessert werden. Dafür ist ein Chat- oder Voicebot optimal. Vor allem bei Routineanfragen bietet er sich an, denn durch das automatisierte Bearbeiten können Kundenanfragen sehr viel schneller abgewickelt werden. Dadurch entlastet er die Mitarbeiter und gibt ihnen die Möglichkeit, sich auf die spezifischen Probleme zu konzentrieren. Mithilfe von Deep Learning kann er Fragen kategorisieren, den passenden Antworten zuordnen und in Echtzeit reagieren. Außerdem erkennt er, wann der Nutzer lieber mit einem echten Mitarbeiter sprechen möchte.

Die Qualität der Services kann mit einem Chatbot effizient und schnell verbessert werden. Indem er direkt auf die Bedürfnisse der KundInnen eingeht, steigt somit auch die Kundenzufriedenheit. Doch natürlich kann der Bot die persönliche Beratung nicht gänzlich ersetzen – und das soll er auch nicht. Loyalität drückt sich nicht durch die Beantwortung der Standardanfragen aus, die durch den Bot wegfallen könnten. Die KundInnen schätzen vor allem die Hilfe bei komplexen Problemen, die persönlich, authentisch und ehrlich erfolgen sollte.

Ideal ist deshalb eine ausgewogene Mischung: ein Conversational AI Lösung kombiniert mit authentischen und begeisterten Mitarbeitern.

Ein Chatbot fehlt noch in deinem Team? Und bist du bereit, dein Unternehmen auf ein ganz neues Level zu bringen? Dann kontaktiere uns und wir beraten dich und dein Unternehmen zu einem passenden Bot.

Was passiert eigentlich im Hintergrund, wenn man einem Chatbot oder Voicebot eine Frage stellt und eine Antwort erhält? Um die technischen Zusammenhänge zu verstehen, musst du zunächst wissen, was Intents, Utterances, Responses und Entitäten sind.

Die Antworten eines Bots werden in Intents organisiert

Ein Intent ist eine im System gespeicherte Nutzerabsicht. Sie besteht aus dem Namen des Intents, den Fragevariationen (Utterances) und natürlich der Antwort (Response):

Wie du in der Abbildung siehst, stehen bei den Utterances mehrere Variationen der Frage „Wie ist das Wetter in Würzburg?“, bei der Response jedoch nur ein einziger Satz. Der Chatbot kann daher als Antwort immer nur denselben Satz auf die Frage ausgeben.

Das Erstellen mehrerer Utterances ist notwendig, weil jeder Nutzer seine Frage ein wenig anders formulieren kann. Als Antwort reicht in der Regel eine Response aus. Du kannst aber auch hier Variationen erstellen. Ob diese sinnvoll sind, hängt vom entsprechenden Use Case ab. Die Gesamtanzahl aller Intents bei einem Chatbot ist davon ebenso von dem Use Case abhängig.

Was für Arten von Intents gibt es?

Bei den Intents lassen sich zwei verschiedene Arten unterscheiden: Die Intents, bei denen die Antwort des Bots immer gleich ist, und die, bei denen die Antwort individuell angepasst werden muss.

So lautet die Antwort auf die Frage „Wie lange dauert ein Praktikum?“ immer „Ein Praktikum in unserem Unternehmen dauert 6 Monate“. Dabei ist es irrelevant, ob der Nutzer sich in Berlin oder München aufhält und ob er die Frage heute oder erst morgen stellt.

Auf die Frage „Wie ist das Wetter?“ kann die Antwort aber nicht immer gleich sein. Das Wetter ist ändert sich täglich und ist darüber hinaus ortsabhängig. Der Bot muss daher erfassen können, wo sich der Nutzer befindet, um eine an die aktuelle Wetterlage angepasste Information zu präsentieren.

Entities helfen dem Bot die richtigen Informationen auszuspielen

Wenn wir uns nun die Utterances genauer anschauen, werden wir feststellen, dass bestimmte Wörter eine Schlüsselfunktion erfüllen. Sie ermöglichen es dem Bot in der Antwort die richtigen Informationen auszuspielen:

Diese Schlüsselwörter werden als Entities bezeichnet. Mit ihrer Hilfe kann der Chatbot erkennen, auf welche Informationen er zugreifen muss. Die erste Entity „Weather“ signalisiert dem Bot, dass er auf eine Datenbank wie Open Weather zugreifen muss, um dort die Wettervorhersage abzurufen. Die zweite Entity „Würzburg“ sagt ihm, für welchen Ort er die Vorhersage braucht.

Ablauf des Antwortprozesses bei einem Chatbot oder Voicebot

Was passiert nun, wenn Nutzer:innen dem Chatbot die Frage „Wie ist das Wetter in Würzburg?“ stellen?

Der Chatbot gleicht die Anfrage mit sämtlichen Utterances im System ab und berechnet für jeden Intent einen Confidence Score. Dieser besagt wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass bei dem jeweiligen Intent die Antwort richtig ist. In unserem Fall ist der Confidence Score bei dem Intent „Weather“ am höchsten.

Dann untersucht das System die Anfrage auf mögliche Entities:

Aufgrund dieser beiden Entities weiß der Chatbot, dass er auf eine Datenbank wie Open Weather Maps zugreifen und die Vorhersage für die Stadt Würzburg abrufen muss. Diese Informationen werden dann in die Response eingebaut:

Diese Antwort wird dann den Nutzer:innen angezeigt.

Bei einem Voicebot kommen am Anfang und am Ende noch ein Schritt dazu: Die von den Nutzer:innen über gesprochene Sprache eingegebene Anfrage wird über eine Spracherkennungssoftware (STT =Speech-to-Text) in geschriebenen Text umgewandelt, bevor sie analysiert werden kann. Die Antwort des Chatbots wird über eine Text-to-Speech Software in gesprochene Sprache umgewandelt.

Du möchtest noch mehr über Chatbots und Voicebots wissen? Dann lade dir unsere Infografik Chat- und Voicebots für Anfänger herunter.