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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.
Hinter dem Dreaming steckt mittlerweile eine echte Nachtschicht:
- Während du offline bist, gehen spezialisierte KI-Agenten der moinAI-Plattform für dich an die Arbeit und sammeln einen Querschnitt der echten Nutzeranfragen der letzten Tage.
- Die KI gruppiert dann ähnliche Formulierungen mittels semantischer Embeddings zu Themen-Clustern und justiert diese Cluster eigenständig nach. Das geht solange, bis die Themen klar abgegrenzt sind. Sprache, Tippfehler oder die exakte Formulierung spielen dabei keine Rolle.
- Zum Schluss prüft ein weiterer Agent jedes Thema wie ein:e menschliche:r Analyst:in: Er trennt Ausreißer ab, verschmilzt Dubletten und vergibt jedem Thema einen klaren Namen. Morgens liegen die Ergebnisse fertig aufbereitet in deinem Dashboard bereit, ganz ohne dass du eine einzige Unterhaltung manuell lesen musst.
Dabei geht Dreaming heute über das reine Erkennen neuer, unbekannter Themen hinaus. Die KI-Agenten liefern vier Arten von Insights: Topic Insight, ein wiederkehrendes Thema, das noch kein Agent im Chatbot abdeckt; Knowledge Insight, der richtige Agent ist zwar zuständig, doch das Wissen für eine gute Antwort fehlt; Quality Insight, zu einem Thema existiert bereits eine Antwort, sie wird von Nutzer:innen aber auffällig negativ bewertet; und Structure Insight, d.h. ein Thema verteilt sich auf mehrere Agents.
Jedes gefundene Insight wird dem Chatbot-Owner, also dem Unternehmen, das den Chatbot im Einsatz hat, im Hub vorgeschlagen. Das erfolgt inklusive Kontext zu betroffenen Unterhaltungen, beteiligten Agents und echten Beispielanfragen. Am Ende entscheidet immer das Unternehmen, welches Insight umgesetzt wird.
Praxisbeispiele
Wie das in der Praxis aussieht, zeigen folgende Beispiele. Sie stehen stellvertretend für den Topic Insight, wenn also die KI-Agenten ein wiederkehrendes Thema entdecken, für das im Chatbot noch kein Agent zuständig ist.
- Erweiterung der Themen bei einem Fensterhersteller
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. Innerhalb weniger Tage stellen mehrere Kund:innen im Chat dieselbe Art von Frage: Sie nennen einen bestimmten Fenstercode und wollen wissen, welche Maße oder Ersatzteile dazugehören. Einzeln betrachtet wirken diese Anfragen wie Einzelfälle, doch die nächtliche Analyse zeigt, dass sich dahinter ein wiederkehrendes Muster verbirgt. Dreaming bündelt die Anfragen zu einem gemeinsamen Thema, liefert die passenden Beispielformulierungen gleich mit und schlägt vor, dafür einen eigenen Agenten anzulegen – statt dass das Team die Häufung erst zufällig beim Stichproben-Lesen bemerkt. - 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. Ein Spezialfall, etwa eine Frage rund um eine bestimmte Zusatzversicherung, taucht über mehrere Wochen hinweg in leicht unterschiedlichen Formulierungen auf: mal als konkrete Frage, mal eher umschrieben. Weil die KI-Agenten nicht nach Schlagworten, sondern nach Bedeutung clustern, erkennt Dreaming trotzdem, dass es sich um dasselbe Anliegen handelt, und fasst die Anfragen zu einem Thema zusammen. So wird sichtbar, dass es sich lohnt, für diesen Spezialfall gezielt Wissen aufzubauen, statt jede Anfrage weiterhin individuell zu beantworten.
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.
- Verbessertes Kundenverständnis im Verlagswesen
Ein weiteres Beispiel für das Dreaming Feature ist der KI-Chatbot des Verlags Spektrum der Wissenschaft, der in der Praxis aktiv genutzt wird, um Customer Insights zu generieren und zu verarbeiten. Der Chatbot von Spektrum wird auf der Landing Page über Abonnements eingesetzt und wurde zunächst auf klassische Fragen, wie z.B. “Was ist im Abo enthalten?” oder “Wann erscheint die nächste Ausgabe?”, trainiert. Einige Zeit nach der Chatbot-Implementierung kamen andere Nutzerfragen, auf die der Chatbot noch nicht trainiert wurde. Kund:innen fragen zunehmend nach einer neuen Zusatzleistung, die es erst seit Kurzem gibt und die bislang in keinem Agenten hinterlegt ist. Weil das Thema neu und noch klein ist, würde es in der Masse der täglichen Unterhaltungen leicht untergehen. Dreaming erkennt die Häufung dennoch frühzeitig, ordnet sie als eigenständiges, neues Thema ein und macht so sichtbar, dass hier Bedarf entsteht, noch bevor die Anfragen zur echten Flut werden.
So sieht das Dreaming im Hub aus
Alle Ergebnisse der nächtlichen Analyse landen gesammelt in deinem Dreaming-Dashboard im Hub, übersichtlich nach Woche sortiert und auf einen Blick erfassbar:
Man erkennt auf einen Blick, wie viele Unterhaltungen analysiert wurden, wie viele neue Insights hinzugekommen sind, wie viele bereits aktiv in Bearbeitung sind und wie viele „schlafen", also aktuell nicht mehr relevant sind. Über Filter lässt sich schnell eingrenzen, welche Art von Insight du dir anschauen möchtest, Topic, Knowledge, Quality oder Structure. Jedes einzelne Insight wird als eigene Karte dargestellt und liefert direkt den nötigen Kontext, um eine Entscheidung zu treffen: die Anzahl betroffener Unterhaltungen, die beteiligten Agents, je nach Insight-Typ die Wissens-Quote oder der Anteil negativer Bewertungen
Am Ende entscheidest immer du als Kunde, was mit deinem Insight passiert: ein neues Thema anlegen, fehlendes Wissen ergänzen oder eine bestehende Antwort verbessern. Dreaming liefert die Erkenntnis, die Umsetzung bleibt bei dir!
Wie oft erhält dein Unternehmen neue Insights?
Die KI-Agenten werten deine Unterhaltungen grundsätzlich jede Woche aus, die nächtliche Analyse läuft durchgehend, unabhängig vom gebuchten Paket. Wie oft du die fertig aufbereiteten Insights tatsächlich angezeigt bekommst, hängt dann vom jeweiligen Preispaket ab: Im Business-Paket erscheint der Insight-Report quartalsweise, im Professional-Paket monatlich und lässt sich bei Bedarf auf wöchentlich umstellen. Im umfangreichsten Paket stehen die Insights von Anfang an wöchentlich zur Verfügung – ideal für Unternehmen mit hohem Gesprächsvolumen, bei denen sich Themen schnell verändern.
Das Dreaming lässt sich somit an den tatsächlichen Bedarf anpassen: Triffst du eher gelegentlich strategische Entscheidungen auf Basis der Insights, kommst du mit einer quartalsweisen Übersicht gut zurecht. Wer sein Chatbot-Wissen dagegen kontinuierlich pflegt, profitiert von der wöchentlichen Veröffentlichung.
Datenschutz und Sicherheit beim Dreaming
Gerade weil Dreaming automatisiert und ohne menschliches Zutun tausende Kundenunterhaltungen auswertet, spielt Datenschutz eine zentrale Rolle. moinAI setzt konsequent auf europäische Standards: Die Plattform wird in Hamburg entwickelt und gehostet, sämtliche Verarbeitung erfolgt DSGVO-konform auf Servern in der EU. Auch das für die semantische Analyse eingesetzte KI-Modell ist ein eigenes, in der EU gehostetes Modell. Es werden also keine Kundendaten an Drittanbieter außerhalb Europas übermittelt.
Unternehmen können also das Dreaming einsetzen, ohne bei jeder Auswertung neu über Datenschutzfragen nachdenken zu müssen. Die Kontrolle bleibt beim Unternehmen selbst.
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.
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