{"id":11173,"date":"2020-06-04T09:04:15","date_gmt":"2020-06-04T07:04:15","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/marketingmanagement\/?p=11173"},"modified":"2020-06-04T09:04:15","modified_gmt":"2020-06-04T07:04:15","slug":"unausgeschoepftes-potenzial-von-chatbots","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zhaw.ch\/marketingmanagement\/unausgeschoepftes-potenzial-von-chatbots\/","title":{"rendered":"Unausgesch\u00f6pftes Potenzial von Chatbots"},"content":{"rendered":"\n

Von Anja Zwicky<\/em><\/p>\n\n\n\n

Chatbots k\u00f6nnen soziale Interaktionen simulieren. W\u00e4re es denkbar, dass Chatbots die Customer Experience verbessern, indem sie als virtuelle Partner agieren, sei es um sich mit einem Freund zu unterhalten, gemeinsam zu lachen, zusammen Zeit zu verbringen oder Spiele zu spielen? Doch wie funktionieren Chatbots \u00fcberhaupt und wie pr\u00e4sentieren sich Schweizer Chatbots?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Wie funktionieren Chatbots eigentlich? Chatbots sind Computerprogramme, welche die F\u00e4higkeit besitzen, mit einem menschlichen Benutzer einen Dialog in gesprochener oder geschriebener Sprache zu f\u00fchren (Chat) und gewisse Aufgaben autonom zu erledigen (Bot). Damit der Mensch mit Computern kommunizieren kann, unterscheiden sich zwei Steuerungsarten: \u00abConversational User Interfaces\u00bb (CUI) und \u00abVoice User Interfaces\u00bb (VUI). CUI bezeichnet die Steuerung per Texteingabe, wobei VUI f\u00fcr die Nutzerinteraktion in gesprochener Sprache steht (Matejcek, 2017).<\/p>\n\n\n\n

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Chatbots interagieren mit dem User \u00fcber zwei Steuerungsarten (Bild: Pixabay)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Habicht unterscheidet zwei Funktionstypen von Chatbots. Solche die sich durch Fragen\/Antworten strukturieren und solche, die durch maschinelles Lernen (ML) lernf\u00e4hig sind. Zu den ersten sogenannten regelbasierten Bots z\u00e4hlen Klickbots, welche einfache Aufgaben wie das Ausf\u00fcllen von Formularen oder das Beantworten von Fragen f\u00fcr Menschen automatisieren. Sie sind in ihren F\u00e4higkeiten eingeschr\u00e4nkt, da sie nur einen korrekten Output liefern, wenn der Input exakt einer Regel entspricht und fest programmiert wurde. Lernf\u00e4hige Chatbots verstehen die komplexe menschliche nat\u00fcrliche Sprache (Natural Language Understanding, NLU), k\u00f6nnen ihre Absichten verarbeiten und besitzen somit eine k\u00fcnstliche Intelligenz (KI). <\/p>\n\n\n\n

Zielorientierte Chatbots helfen dem Benutzer bei einem konkreten Problem und sind in zwei Subklassen unterteilt: Information und Transaktion. Informations-Bots antworten, geben Ausk\u00fcnfte oder liefern Anleitungen zu Produkten, Dienstleistungen oder Prozessen eines Unternehmens. Transaktions-Bots verrichten eine bestimmte T\u00e4tigkeit f\u00fcr den Benutzer, wie beispielsweise ein Ticket kaufen, ein Hotelzimmer reservieren oder eine Reklamation entgegennehmen.<\/p>\n\n\n\n

Weniger als die H\u00e4lfte der untersuchten Chatbots weisen eine k\u00fcnstliche Intelligenz auf<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Autorin untersuchte dreizehn Schweizer Chatbots, welche aktuell im Einsatz sind. Die Ergebnisse zeigen auf, dass sich hinsichtlich der Funktionsweise am h\u00e4ufigsten (5\/13) regelbasierte Chatbots best\u00e4tigten. Am zweith\u00e4ufigsten (4\/13) stellten sich regel-datenbasierte und am dritth\u00e4ufigsten (3\/13) regel-formularbasierte Mischformen heraus. Lediglich Noora<\/a>, der Spa- und Wellnessberater, operiert rein datenbasiert. Hinsichtlich des Verwendungszweckes kristallisierte sich ein eindeutiger Trend. 12 der 13 untersuchten Chatbots verfolgen einen zielorientierten Zweck, jeweils f\u00fcnf als Informations-Bots, f\u00fcnf als Transaktions-Bots und zwei liegen als Mischformen vor. Lediglich Mino<\/a>, welcher eine soziale Interaktion w\u00e4hrend der Lehrstellensuche zur Aufgabe hat, verfolgt einen nicht-zielorientierten Zweck in Form eines Informations-Bots, und zwar aufgrund der Basis von Regeln. Fazit ist, dass nicht einmal die H\u00e4lfte der untersuchten Chatbots eine K\u00fcnstliche Intelligenz besitzen. Dies mag daran liegen, dass KI-basierte Bots in der Entwicklung eher teuer, aufwendiger und ohne Programmierwissen schwierig zu bauen sind. Ausserdem f\u00e4llt auf, dass die Landschaft Schweizer Chatbots bei nicht-zielorientierten Chatbots hinsichtlich der daten- und formularbasierten Funktionsweise eine L\u00fccke aufweist.<\/p>\n\n\n\n

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Bei den Schweizer Chatbots ist KI noch nicht gross im Einsatz (Bild: Pixabay)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Wird der sozialen Interaktion zu wenig Beachtung geschenkt?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Liegt es daran, dass Chatbots mit einem nicht-zielorientierten Verwendungszweck f\u00fcr Unternehmen nicht attraktiv sind, da sie am Schluss kein Lead, keine Transaktion und auch kein Verkaufsabschluss generieren? Oder m\u00fcssten Unternehmen diesbez\u00fcglich ihre Sichtweise \u00e4ndern? Was w\u00e4re mit einem Bot, der ein Coach, ein Betreuer oder ein Mentor ist und den Nutzer auf ein spezifisches Ziel hin auf einer Reise begleitet. Beispielsweise k\u00f6nnte ein \u00abGesundheits-Fitness-Coach\u00bb formularbasiert zuerst Alter, Gr\u00f6sse und Gewicht entgegennehmen, um dann die Lieblingsnahrungsmittel regelbasiert abzufragen, um dann zu bestimmten Tageszeiten passende Gerichte und Fitness\u00fcbungen zu liefern. Denkbar w\u00e4re auch ein inkludierter nachhaltiger \u00abKochrezept-Generator\u00bb, der passend zur Jahreszeit Rezepte mit saisonalen Zutaten vorschl\u00e4gt. Das Ganze w\u00e4re nat\u00fcrlich auch mit ein bisschen Mehraufwand in gesprochener Sprache und auf der Basis von KI m\u00f6glich. Vermutlich fehlen in der Schweizer Landschaft solche sozial interagierenden Bots, da der \u00abmenschliche\u00bb Faktor eine sehr wichtige Rolle spielt. Aber auch hier k\u00f6nnte zuk\u00fcnftig der Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz t\u00e4uschend echt wirken.<\/p>\n\n\n\n

Quellen:<\/p>\n\n\n\n

Habicht, Nina. 2020.<\/strong> Vorlesungsskript Chatbot Entwicklung und Coaching von Nina Habicht. Fr\u00fchlingssemester 2020. <\/em>Winterthur: Z\u00fcrcher Hochschulen f\u00fcr Angewandte Wissenschaften, Marketing Institut : s.n., 2020.<\/p>\n\n\n\n

Matejcek, Karina. 2017.<\/strong> GUI, CUI und VUI. Einkauf und Management – Magazin f\u00fcr Procurement, SCM & Digitalisierung. <\/em>[Online] 2017. https:\/\/einkauf-und-management.at\/gui-cui-und-vui\/.<\/p>\n\n\n\n

Stucki, Toni, D’Onofrio, Sara und Portmann, Edy. 2018.<\/strong>Chatbots gestalten mit Praxisbeispielen der Schweizerischen Post. <\/em>Wiesbaden : Springer Fachmedien GmbH, 2018.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcber die Autorin<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Anja Zwicky begann 2000 eine kaufm\u00e4nnische Lehre bei der Swissair und lernte die Berufswelt im Sinkflug kennen, bevor sie nach dem Grounding ihre kaufm\u00e4nnische Ausbildung bei einem anderen Lehrbetrieb beendete und nach weiteren erprobten Berufserfahrungen ihr Bachelor Studium in Business Administration mit Vertiefung in Tourismus und Mobilit\u00e4t 2009 an der Hochschule f\u00fcr Wirtschaft in Luzern<\/a> abschloss. Zuletzt leitete sie 2012 ein Restaurant in einem Tauchresort auf einer tropischen Insel in Indonesien, bevor sie 2015 zu einem japanischen Pharmakonzern in die Schweiz zur\u00fcckkehrte. W\u00e4hrend ihrem Master Studium in Marketing Management an der Z\u00fcrcher Hochschule f\u00fcr Angewandte Wissenschaften<\/a> entwickelte sie ihre Fertigkeiten im Digitalen Marketing, welches sie als Digital Multichannel Experience Specialist bei ihrem Arbeitgeber in die Praxis umsetzt. <\/p>\n\n\n\n

Im Rahmen der durch Nina Habicht geleiteten Veranstaltung \u00abChatbot Entwicklung\u00bb des durch Valerio Stallone<\/a> geleiteten Studiengangs CAS Advanced Digital Marketing<\/a> der ZHAW, ging die sie in einem schriftlichen Report der Frage nach, wie sich Konversationsfl\u00fcsse Schweizer Chatbots strukturieren. Sie untersuchte dreizehn Schweizer Chatbots, welche aktuell im Einsatz sind, und entdeckte dabei unausgesch\u00f6pftes Potenzial.<\/p>\n

Schlagw\u00f6rter: AI<\/a>, Anja Zwicky<\/a>, Artificial Intelligence<\/a>, CAS Advanced Digital Marketing<\/a>, Chatbots<\/a>, Digital Marketing<\/a>, Future of Marketing<\/a>, IMM<\/a>, Institut f\u00fcr Marketing Management<\/a>, KI<\/a>, k\u00fcnstliche Intelligenz<\/a>, MAS<\/a>, Maschinelles Lernen<\/a>, ML<\/a>, Valerio Stallone<\/a>, Weiterbildung<\/a>, zhaw<\/a>
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