Immer mehr Firmen setzen auf Chatbots für die Kundenkommunikation. Online PC hat die wichtigsten Informationen für Sie zusammengetragen und sich eine neue Schweizer Chatbot-Analytics-Studie mit Nutzerdaten angeschaut.

Der Begriff Chatbot setzt sich aus den beiden Wörtern «Chat» (plaudern) und der Kurzform von «Robot» zusammen. Generell ist ein Bot eine Anwendung, die eine automatisierte Aufgabe ausführt. Wir interessieren uns heute für jene Bots, die in Chatplattformen «leben» – die Chatbots. Chatbots sind Roboter, die eine menschliche Konversation simulieren. Sie sollen eine Kommunikation zwischen Mensch und Maschine ermöglichen. Meist funktionieren sie derzeit über Texteingaben (via SMS oder Messenger-Dienste).

Verschiedene Websites bieten neben den klassischen FAQ ein Dialogfenster, in das man seine Fragen eintippen kann. Die Antworten kommen dann nicht von Mitarbeitern aus dem Helpdesk, sondern werden vom digitalen Assistenten, dem Chatbot, gegeben.

Der Chatbot kann individuelle Verhaltensmuster innerhalb einer bestimmten Onlineumgebung auswerten. Darauf baut er eine passende Kommunikationskette auf. Gute Chatbots sind lernfähig und stellen eine Form von künstlicher Intelligenz (KI) dar. Dank Machine Learning (ML) werden die Antworten immer besser. Chatbots werden so zu virtuellen Assistenten und Beratern.

Eine Firma, respektive eine Plattform, kann somit eine relativ natürliche Kommunikation mit Kunden oder Nutzern führen, ohne dass dabei echtes Personal dahintersteht.

Immer mehr Firmen setzen auf Kundendienst-Chatbots. Beispielsweise der Smartphone-Hersteller Huawei begann im Frühling 2020, seinen Kundendienst per WhatsApp anzubieten. Kundenanliegen werden von einem Chatbot entgegengenommen und rasch an den zuständigen Menschen triagiert.

Aber auch hiesige Krankenkassen haben den Chatbot als nützliches Helferlein entdeckt. Beispielsweise der digitale Arztbesuch-Dienst Medgate setzt in der App auf einen digitalen Assistenten. Mehr dazu erfahren Sie in diesem Artikel.

Die Sozialversicherung Aargau SVA setzt beispielsweise auf den Chatbot «Maxi». Er beantwortet allgemeine Anfragen ohne empfindliche Dateninhalte. So sollen die E-Mail-Anfragen um rund 30 Prozent reduziert worden sein. Auch die Lufthansa Group (Swiss), die PostFinance oder die Credit Suisse (Amelia) nutzen Chatbots. Diese Aufzählung erhebt keinerlei Anspruch auf Vollständigkeit, es liessen sich wohl zahlreiche Beispiele mehr finden.

Im Juni 2020 kam eine Chatbot-Umfrage DACH zum Schluss, dass Firmen, die Chatbots einsetzen, sowohl Effizienz als auch Kundenzufriedenheit steigern können.

Die eingangs erwähnte Studie des Zürcher Chatbot-Lösungs-Unternehmens Paixon konzentrierte sich durch die Zusammenarbeit mit der BLS auf den digitalen Assistenten des Bahnunternehmens. Der «BLS Assistent» (mehr dazu siehe nächste Seite) ist auf der Kontaktseite der BLS-Website integriert.

Die Studienautoren kommen zum Schluss, dass im Schnitt 300 Nutzer pro Monat mit dem Chatbot kommunizieren, mehrheitlich übers Smartphone und tagsüber zu Betriebszeiten.

Das Schweizer Unternehmen Paixon hat die erste Chatbot-Analytics-Studie durchgeführt, die Nutzerzahlen verwendet. Die Studie wurde mit dem Bahnunternehmen BLS und der Kalaidos Fachhochschule Schweiz auf Basis von Chatbot-Analytics- sowie Konversationsdaten umgesetzt. Die Studie ist eine der ersten schweizweit, welche öffentlich zur Verfügung steht und ihren Fokus auf Chatbot-Analytics legt.

Paixon hat mit der BLS im Rahmen eines Proof of Concept einen Chatbot entwickelt, den «BLS Assistent». Im Anschluss wurde mit der BLS und der Kalaidos die Studie auf Basis der Chatbots-Analytics-Daten umgesetzt.

Der «BLS Assistent» ist auf der Kontaktseite der BLS-Website integriert und wurde von April 2019 bis Mai 2020 live getestet. Der Chatbot beantwortete Kundenanfragen zum Autoverlad, Fahrplan und Tickets, nahm Reservationen (Schiff) entgegen oder half, wenn jemand z.B. einen Schirm oder die Jacke im Zug liegengelassen hatte.

Im Schnitt kommunizierten in diesem Zeitraum 300 Nutzer pro Monat mit dem Chatbot, mehrheitlich via Smartphone und tagsüber zu Betriebszeiten.

Laut Zusammenfassung wurden methodisch Chatbot-Traffic-Key-Performance-Indices – beispielsweise User, Sessions, Anzahl Message-Turns – von 2074 Nutzern quantitativ ausgewertet, wobei davon 124 Konversationen zusätzlich qualitativ untersucht wurden. Für die Auswertung der Nutzerzahlen wurde der Zeitraum vom 1. Juni bis 31. Dezember 2019 ausgewählt.

Die Studienzusammenfassung der Paixon-Autoren Christoph Süess, Nina Habicht und Jörn Basel finden Sie über diesen Link.