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Chatbot-Entwicklung: Vom Konzept zum Prototyp

(Grafik: Shutterstock/ Iryna Sunrise)

Chatbots erleben seit einigen Jahren einen regelrechten Boom. Kein Wunder: Sie sind schnell, rund um die Uhr verfügbar und erfordern keine Einarbeitungszeit – ­einfach den Chat starten und lostippen. Wie aber entwickelt man eine gute und fundierte ­Chatbot-Strategie?

Wer diese drei Bereiche auf einen gemeinsamen Nenner bringt, hat gute Chancen, einen erfolgreichen Chatbot zu konzipieren: Technologische Möglichkeiten, Ziele von Unternehmen ­sowie ­Bedürfnisse von Nutzern. Danach geht es ans ­Prototyping, in dem der Bot Schritt für Schritt entsteht – immer nah an der ­Zielgruppe und stetig auf deren Feedback aufbauend. So verhält es sich bekanntlich auch bei anderen digitalen Produkten, die strategisch eingesetzt und getestet werden sollen.

Technologie von Chatbots

Ähnlich wie Sprachassistenten (Alexa, Siri) gehören Chatbots zu den Conversational Interfaces, mit denen Anwender über ­Sprache interagieren, in diesem Fall über ein Chat-Interface. ­Viele ­Plattformen bieten außerdem die Möglichkeit, grafische Elemente wie Buttons, Bildergalerien oder Kartenausschnitte einzubinden – die primäre Kommunikation zwischen Mensch und Bot bleibt jedoch die geschriebene Sprache. Chatbots arbeiten dabei mit drei grundlegenden Bestandteilen, um Sprache zu analysieren: Utterances, Intents und Entities. Als ­Utterance (Äußerung) gilt alles, was die Anwender schreiben. Diese ­Äußerungen sind die Basis für die Kommunikation zwischen Bot und Anwender. Dahinter steht eine Absicht, Intent – also das, was ein Anwender im Gespräch erreichen möchte. Sie werden oft mit ­einer Verb-­Substantiv-Kombination bezeichnet, beispielsweise ­„giveTrafficInfo“ (für Verkehrsinformationen) oder „zeigeIBAN“ (für die Anzeige der eigenen IBAN). Entities sind Satzteile, mit denen der Intent ­modifiziert wird, beispielsweise „A1“ oder „von heute“. Diese Informationen wirken wie Filter, um die Antworten des Bots auf die Situation des Nutzers anzupassen: Er soll nach Staus auf der A1 suchen.

Chatbots beruhen auf ­Äußerungen (Utterances), ­die in Intents und Entities ­zerlegt werden. (Grafik: Björn Rohles/t3n )

Wie funktioniert das nun konkret? Ein Chatbot registriert zunächst die Eingabe eines Nutzers, beispielsweise „Gib mir ­aktuelle Verkehrsinformationen zur A1“. Da ein Chatbot über geschriebene Sprache funktioniert, muss er Gesprochenes nicht erst in Schrift umwandeln, um es verarbeiten zu können – allerdings sollte der Bot tolerant gegenüber Rechtschreibfehlern sein. Danach muss der Bot aus der Aussage die Intents und Entities identifizieren. Das funktioniert über Natural Language ­Processing, einer ­Technologie, mit der Computer Eingaben in natürlicher Sprache verarbeiten können. Spezialisierte Services wie ­Microsofts LUIS, Googles Dialogflow oder ­Facebooks wit.ai nehmen Äußerungen von Chatbots in unterschiedlichen Sprachen entgegen und extra­hieren die definierten Intents und Entities. Mit dieser Analyse sowie dem Kontext der Konversation sucht der Chatbot nun nach der richtigen Antwort, beispielsweise indem er über eine API auf Daten des Unternehmens zugreift.

Regelbasierte Bots arbeiten mit vorab definierten Regeln. ­Diese Technologie stößt allerdings relativ schnell an ihre Grenzen. Verwenden Nutzer Formulierungen, die von der Entwicklerin nicht antizipiert wurden, scheitert die Kommunikation. Schließlich kann man statt „Gib mir aktuelle Verkehrsinformationen zur A1“ auch „Ist gerade Stau auf der A1?“ oder „Sollte ich jetzt fahren oder lieber noch eine Stunde arbeiten?“ sagen. Eine Alternative sind Chatbots auf Basis von künstlicher Intelligenz, besonders maschinellem Lernen. Diese Chatbots lernen aus den Anfragen von Nutzern dazu.

Chatbot-Strategie

Technologische Entwicklungen alleine sind aber noch keine ­Garantie für einen erfolgreichen Bot – der passende Anwendungs­fall muss natürlich auch vorhanden sein. Prinzipiell eignen sich Chatbots besonders für kleinere, gut definierte Anwendungsfälle, die sich leicht in überzeugende Dialoge umwandeln lassen.

Wer einen erfolgreichen Chatbot bauen möchte, muss seine Zielgruppe sehr gut kennen. Das geht nur mit einer fundierten Nutzerforschung. Eine erste Orientierung können zwar Umfragen und Statistiken bieten, für eine fundierte Chatbot-Strategie ist es aber wichtig, die Perspektive von Menschen aus der ­eigenen Zielgruppe genauer zu erforschen. Dafür bietet es sich an, ­Menschen nach ihren aktuellen Gewohnheiten und Erlebnissen zu fragen. Wie oft tun sie bestimmte Handlungen, die von Chatbots profitieren könnten? An welchen Stellen stoßen sie dabei auf Schwierigkeiten? Welche Fragen, Probleme und Aufgaben tauchen immer wieder auf? Eine sehr gute Quelle für diese Antworten sind natürlich auch alle Kanäle, in denen Kundenanfragen auflaufen. Etwa Mitarbeiter im Kundenservice, Analytics­-Daten zu häufig besuchten Seiten und Begriffe in Suchmaschinen. Ein weiterer guter Weg ist es, Nutzern etwas Greifbares wie Prototypen oder Stories an die Hand zu geben, mit denen die Vision des Unternehmens deutlich wird, und die zum Kommentieren ­einladen. Das hilft dabei, sich über Bedürfnisse klar zu werden. Daraus lassen sich Personas entwickeln. Diese archetypischen Nutzerprofile erleichtern die Evaluierung, ob ein Chatbot zur geplanten Zielgruppe passt.

Links: Hipmunks Bot lenkt die ­Kommunikation elegant zurück zum Wesentlichen. Rechts: Sympathische Wortspiele und ­Witze bei Mitsuku (Screenshots: Hipmunk, Pandorabots)

Mit dem Wissen um unternehmerische Ziele, technologische Möglichkeiten und Nutzerbedürfnisse geht es an das Prototyping des Chatbots. Es empfiehlt sich, dabei iterativ vorzugehen: Schritt für Schritt werden Lösungen für die Interaktion mit Chatbots erarbeitet und getestet. Man startet mit sehr einfachen Prototypen (low ­fidelity) und verbessert sie durch das ständige Feedback. Fehler gehören untrennbar zu diesem Prozess dazu. Statt nach einem möglichst perfekten ersten Wurf zu trachten, ist es viel besser, einen Prototypen so schnell wie möglich für echte Nutzer zu öffnen und aus deren Feedback zu lernen. In der ersten Runde des Prototypings geht es darum, wie der Bot seine Anwender zu den gesuchten Informationen führen kann: Welche Absichten ­(Intents) haben sie, welche Informationen (Entities) benötigt der Bot dazu und welche Formulierungen (Utterances) könnten Nutzer verwenden? Wie sollte er danach fragen und was kann er sich aus dem Kontext erschließen? Klebezettel sind ein gutes Mittel, um diesen Dialogfluss aufzuzeichnen. Sie lassen sich immer wieder neu anordnen, um Alternativen auszuprobieren. Auf jedem Klebezettel sollte ein Teil der Konversation stehen. Jede Äußerung des Chatbots sollte die Konversation voranbringen und ­relativ kurz sein, ohne allerdings den Charakter des Bots vermissen zu lassen. Dabei sollten auch die typischen Gepflogenheiten der Chatsprache berücksichtigt werden. Dazu zählen beispielsweise Emojis und Abkürzungen wie „lol“. Ein Chatbot sollte auch darauf eine angemessene Antwort parat haben – und kann dank Emojis und natürlicher Sprache im Chatcharakter einen ganz persönlichen Charme entwickeln. Der Wienbot zeigt, wie das aussehen kann – und hält „nebenbei“ praktische Informationen zum täglichen Leben in Wien für seine Nutzer bereit.

Es lohnt sich, auch über alternative Dialoge nachzudenken. Wie klingt eine Antwort, wenn der Bot ein bisschen witziger ­antwortet? Oder, wenn er sich selbst auf die Schippe nimmt? Ein besonderer Fokus sollte auf dem Onboarding liegen, der Art und Weise, wie Nutzer in die Konversation mit dem Bot einsteigen. Dazu gehört beispielsweise die Welcome-Message, die beim Öffnen des Chatbots angezeigt wird. Gut nachdenken sollte man auch da­rüber, wie der Bot Nutzern erläutert, wie sie ihn nutzen können. Und: Welche Informationen er von ihnen benötigt. Ein weiterer wichtiger Baustein ist die Default-Message. Sie ist eine Art letzter Ausweg und wird immer dann angezeigt, wenn der Chatbot nicht mehr weiter weiß. Sie sollte charmant sein und zugleich eine Hilfestellung anbieten, wie das Gespräch fortgeführt werden kann. Eine Default-Nachricht ist auch dazu gedacht, die Nutzer wieder in den vorgegebenen Konversationsfluss zurückzuführen. Hipmunks Bot antwortet mit einer ­charmanten Grafik, wenn man ihm ein visuelles Element schickt, das er nicht versteht. Danach bringt er die Situation sanft wieder zurück zu dem, was er am besten kann: Reiseempfehlungen heraussuchen.

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2 Reaktionen
Christian Zinke

Sehr schöner Artikel... aber wie entscheide ich welche Chatbot-Engine ich eigentlich verwenden sollte...? Einen aktuellen Überblick über konkrete Chatbot-Technologien haben wir im wissenschaftlichen Projekt SB:DIgital sbdigital.infai.org erstellt und ist hier nachzulesen: https://medium.com/@zinkechristian/working-with-a-bot-1d12d229e86d

Björn Rohles

Klingt sehr spannend, danke für den Linktipp. Ist direkt in meine Leseliste gewandert

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