Insights mit einem Chatbot generieren: So funktioniert es

Über diesen Guide

Wer A sagt muss auch B sagen – und wer Chatbot sagt, muss auch KI sagen? Zu empfehlen ist es zumindest, denn KI-basierte Chatbots bieten viele Fähigkeiten und Vorteile, die Unternehmen für die Automatisierung ihrer Kundenkommunikation und die Verbesserung der User Experience sehr gut gebrauchen können. Ein wichtiges KI-Feature von moinAI ist dabei das Dreaming. Mittels Dreaming verarbeitet der die KI auch nicht verstandene Anfragen und generiert dabei Insights, die für viele Unternehmen neu sind. Was es damit auf sich hat? Darum soll es in diesem Artikel gehen.

Inhaltsverzeichnis
Erschienen am 29.10.2020
Aktualisiert am 7.4.2022

Warum ist KI so wichtig für einen Chatbot?

Die KI verleiht dem Chatbot eine Form von Intelligenz. Denn erst dank KI ist ein Chatbot in der Lage zu komplexe Nachrichten zu verstehen, sie dem richtigen Thema zuzuordnen und somit die korrekte Antwort zu liefern. Zudem lernt ein Chatbot nur selbstständig dazu und entwickelt sich eigenständig weiter, wenn er KI-basiert ist. Dabei gibt es natürlich viele Features und Vorteile, die durch die KI entstehen. Eines dieser Features ist das Dreaming.

Was ist Dreaming?

An Chatbots wird häufig bemängelt, dass diese abseits vom trainierten Wissen nur wenig verstünden und daher nicht in der Lage seien unbekannte Inhalten zu bearbeiten oder gar zu reflektieren. Dies ist anders bei moinAI. Dank des Dreamings ist moinAI dazu in der Lage auch Inhalte bzw. Nutzeranfragen zu verarbeiten, die über das gelernte Wissen hinausgehen. Kurz gesagt: moinAI versucht sich aus allem einen Reim zu machen, auch aus Nutzeranfragen, die der KI noch unbekannt sind. Tauchen also immer wieder Themen und Formulierungen auf, die die künstliche Intelligenz  eigentlich noch nicht kennt, kann sie dies reflektieren und clustert die unbekannten Formulierungen zu Themen. Diese Themen werden dem Chatbot-Owner, also dem Unternehmen, das den Chatbot im Einsatz hat, entsprechend vorgeschlagen, sodass der Chatbot mit den neuen Inhalten trainiert wird und fortan auch diese Themen bedienen kann.

Praxisbeispiele

Zugegebenermaßen kann das Dreaming vorerst etwas abstrakt klingen, daher macht es Sinn das Feature anhand zweier Szenarien zu erklären.

  1. Erweiterung der Themen bei einem Fensterhersteller
    Ein Unternehmen, das Fenster herstellt, integriert die KI-Chatbot-Lösung moinAI in die Kundenkommunikation. Der KI-Chatbot wird nun zu diversen Themen trainiert, im Fall des Fensterherstellers sind es beispielsweise: "Angebot erhalten", "Garantie", "Kosten" und "Fenstergrößen". Diese Themen wurden von dem Unternehmen ausgewählt, da dazu besonders häufig Fragen seitens der Kunden und Interessenten aufkommen.

    Bei der Auswahl der Chatbot-Themen liegt der Fokus anfangs ausschließlich auf den wichtigsten Themen, sodass der Chatbot vorab nicht mit der Gesamtheit an möglicherweise relevanten Themen trainiert wird. Im Fall des Fensterherstellers wurde z.B. anfangs nicht die Frage nach dem Fenstercode mit einbezogen. Der Chatbot erhält nun aber regelmäßig Nutzeranfragen wie: "Wo ist denn der Fenstercode?", "Wo steht die Fensternummer?", "Brauche die Fenstertyp-Nummer", "Wo finde ich die Modelnummer?" - und hat dazu keine Antwort hinterlegt.

    Die KI registriert jedoch, dass sie dieses Thema zwar nicht kennt und nicht beantworten kann, es jedoch für die Nutzer relevant ist. Also clustert sie die besagten Anfragen zu einem Thema und schlägt dieses dem Chatbot-Owner des Fensterherstellers vor. Dadurch erfährt das Unternehmen, dass das Thema "Fenstercode" wichtig für seine Kunden ist. Folglich kann es diese Insights nutzen und die passende Antwort zum Thema Fenstercode in den KI-Chatbot einfügen, sodass dieser von nun an auch zum besagten Thema den Nutzern weiterhelfen kann.
  2. Erweiterung vom Kundenservice-Case zu einem Marketing- & Sales-Case bei einer Versicherung
    Ein zweites Szenario könnte beispielhaft an einer Versicherung aufgezeigt werden. Das Versicherungsunternehmen hat den Chatbot im Kundenservice integriert, umso das Support-Volumen zu senken. Der Chatbot wurde trainiert zu Themen wie „Schaden melden“, „Login-Probleme“, „Namen ändern“, etc. Es sind ausschließlich Sevice-lastige Themen, mit denen Bestandskunden weitergeholfen werden soll.

    Nachdem der KI-Chatbot einige Wochen live ist, registriert er, dass gehäuft Fragen von potenziellen Kunden, die Interesse an einer Versicherung haben, gestellt werden. Der Chatbot wird zwar auch von Bestandskunden genutzt, jedoch tauchen wiederholt Anfragen auf, die eher dem Sales & Marketing zugeordnet werden sollten und nicht dem Kundenservice. Beispiele dafür sind Anfragen wie „Ich benötige eine Beratung bezüglich eines Versicherungstarifs“ oder „Warum sollte ich das Premium-Versicherungspaket wählen, oder macht der Basis-Tarif mehr Sinn?“. Zu diesen Fragen hat der Chatbot keine Antworten hinterlegt, die KI registriert jedoch, dass diese Anfragen von Relevanz zu sein scheinen, da sie sonst nicht gestellt würden.

    Folglich clustert die KI diese Anfragen zu Themen und schlägt diese dem Versicherungsunternehmen vor. In diesem Fall würde der KI-Chatbot das Versicherungsunternehmen also darauf hinweisen, dass der Chatbot offensichtlich nicht nur von Bestandskunden genutzt wird, sondern auch potenzielle Kunden vom Chatbot eine Produktberatung erwarten.

    Die Versicherung kann den Chatbot nun um das Thema „Produktberatung“ erweitern, umso auch potenzielle Kunden abzuholen, zu informieren, zu begeistern und so die Conversion-Rate zu erhöhen und die Anzahl von Leads zu steigern. Speziell in diesem Fall weist moinAI einen weiteren Vorteil auf: Sogenannte Bot-Formulare können eingesetzt werden, um automatisiert Leads zu generieren. Ist ein Chatbot-Nutzer interessiert an einem Tarif kann der Chatbot seine Kontaktdaten automatisiert erfragen und an das CRM-System der Versicherung weiterleiten, sodass Vertriebsmitarbeiter mit dem generierten Lead weiterarbeiten können.

So sieht das Dreaming im Hub aus

Die von der KI geclusterten Themen werden in Form von Dreaming-Vorschlägen im Hub, also im Backend des Chatbots, gesammelt und aufbereitet. Dort ist für die Chatbot-Owner der Dreaming-Vorschlag einsehbar, angereichert mit typischen Nutzeranfragen, also verschiedene Varianten, mit denen das Thema angefragt wird.

Des weiteren ist erkennbar wie hoch die Relevanz des Themas ist, sprich wie häufig dieses Thema angefragt wird. Da es sich um einen Dreaming-Vorschlag handelt ist das Thema erst live, wenn der Chatbot-Owner dies veranlasst. Ist das Thema noch nicht live, lohnt sich einer Weiterleitung auf ein Thema, das bereits live ist und einer ähnlichen Intention entspricht.

In der folgenden Abbildung ist zu sehen, dass scheinbar Events häufig angefragt werden. Dies wird von der KI registriert und als Dreaming-Vorschlag angelegt. Da das Thema jedoch noch nicht live ist, ist es bis dahin sinnvoll, auf ein ähnliches Thema, Kalender, umzuleiten. Dies könnte vorerst einige Fragen beantworten, bis das Events-Thema online ist.

Mehr Insights und Wissen darüber, was Nutzer und Zielgruppe wirklich bewegt

Das Dreaming von moinAI hat vor allem einen klaren Vorteil: Es verrät dem Unternehmen mehr darüber, was die Nutzer wirklich wollen und erwarten. Indem die KI Themen, die aktuell noch nicht vom Chatbot bearbeitet werden können, nicht nur sammelt, sondern auch intelligent clustert, erfahren Unternehmen spannende Insights über ihre Nutzer.

Die KI des Chatbots ist mittels des "Dreaming" in der Lage dazu durch Analysen und Selbstreflexion zu erkennen, was Nutzer zusätzlich interessiert und um welche Themen der Chatbot erweitert werden sollte, um das Nutzererlebnis noch weiter zu verbessern. Der KI-Chatbot lernt somit die Zielgruppe oder Website-Besucher bestmöglich kennen, erschließt sich Schritt für Schritt immer neue Themenfelder und passt sich parallel den Wünschen und Bedürfnissen von Usern an.

Zufriedenere Kunden durch schnellere Antworten

moinAI ist die intelligente Chatbot-Lösung, die Sie bei der Beantwortung von Anfragen zuverlässig unterstützt und sich selbstständig weiterentwickelt.