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Chatbots und Conversational Interfaces sind derzeit in aller Munde. In immer mehr Haushalten stehen digitale Assistenten wie Amazon Echo oder Google Home in Form von smarten Lautsprechern. Aber auch in den Messengern tut sich einiges! Frischen Wind hat das Buzzword Chatbot zuletzt durch die Veröffentlichung der WhatsApp Business API bekommen. Wir können also demnächst einen massiven Anstieg von Firmenaccounts in WhatsApp erwarten. Unternehmen werden dann WhatsApp für Transaktionsnachrichten oder für den Kundenservice nutzen. Die Automation von einfachen Konversationen bietet viele Vorteile und Einsparungspotenziale für Firmen.

Viele Anbieter am Markt werben großspurig mit künstlicher Intelligenz. Dabei hat ein Großteil der aktuell verfügbaren Bots nicht das Geringste mit künstlicher Intelligenz zu tun. Man könnte sogar sagen, dass viele Bots da draußen ziemlich dumm sind. Das hat aber eher damit zu tun, dass sie schlecht konzeptioniert oder halbherzig entwickelt wurden.  Denn Chatbots können durchaus sehr nützliche Helferlein sein.

Man sollte sich vor Augen halten, dass Chatbots keine allumfassende Wunderwaffe sind, sondern Nutzern – wenn sie gut durchdacht wurden – in einer spezifischen Domäne helfen können. Das kann beispielsweise die Suche nach Reiseangeboten sein (siehe Bot Ruby der Urlaubspiraten im FB Messenger), ein Aktien-Alert (Stock watchlist von BloombergQuint auf WhatsApp), oder ein Recruiting-Bot (Fröschl AG auf WhatsApp). Die Anwendungsmöglichkeiten für Chatbots sind vielfältig. Weitere Einsatzgebiete sind etwa Produktberatung, FAQs, Fahrplanauskünfte oder gar Behördenanfragen.

Dieser Artikel soll Ihnen als Einstiegshilfe in das Thema Chatbots dienen, wichtige Begriffe klären, bei der Konzeption sowie bei der Tool- und Anbieterauswahl helfen.

Inhalt

1. Chatbot Ressourcen
2. Konzeption eines Chatbots
3. Tools für die Chatbot Konzeption
4. Entwicklungsstufen / Reifegrade eines Chatbots
5. Chatbot Plattformen & Frameworks
6. Chatbot Marketing
7. Chatbot Erfolg analysieren
8. Fazit und Ausblick

Chatbot Ressourcen

Los geht’s! Nur um sicher zu gehen, kurz vorweg: Was ist überhaupt ein Chatbot?

Laut Wikipedia ist ein Chatbot oder Bot ist ein textbasiertes Dialogsystem, welches das Chatten mit einem technischen System erlaubt. Er hat je einen Bereich zur Textein- und -ausgabe, über die sich in natürlicher Sprache mit dem dahinterstehenden System kommunizieren lässt.

Ok, hätten wir das geklärt. Wer sich eingehender mit dem Thema Chatbots beschäftigen möchte, dem kann ich folgende Anlaufstellen empfehlen:

Websites:

• Chatbots Magazine
• t3n
• Chatbot News Daily
• Wired
• Botlist

Twitter:

• @chatbotsmag
• @botlistco
• @botnerds
• @TalkabotConf

Bücher:

Designing Chatbots von Amir Shevat ist ein sehr ausführliches Werk, dass sämtliche Themen rund um Conversational Interfaces und Chatbots erklärt.

Künstliche Intelligenz für Sales, Marketing und Service: Mit AI und Bots zu einem Algorithmic Business – Konzepte, Technologien und Best Practices von Peter Gentsch ist ein eher akademisches Werk, das etwas weiter gefasst ist. Neben viel Theorie gibt es im hinteren Teil ein ganzes Kapitel mit Praxisbeispielen aus der Industrie.

Online Kurse:

Jana Bergant gibt in ihrem Kurs ChatBots: Messenger ChatBot – DialogFlow and nodejs auf Udemy eine sehr praktisch/technische Einführung in das Thema Chatbots. Zunächst wird ein einfacher Bot mithilfe der Plattform dialogflow erstellt und mit einer Facebook Seite verknüpft. Dazu muss auch ein Facebook Developer Account angelegt werden. Anschließend wird der Bot durch selbst programmierte Funktionalitäten erweitert und kann bspw. externe Wetterdaten in den Dialogen ausgeben. Dieser Kurs richtet sich eher an Entwickler.

Der von IBM gesponserte Kurs How to Build a Chatbot Without Coding auf Coursera gibt einen Einstieg in die Chatbot-Entwicklung mit der Plattform IBM Watson.

Die National Research University Higher School of Economics bietet ebenfalls auf Coursera einen Kurs namens Natural Language Processing an. Wie der Name schon vermuten lässt, geht es hier eher um die technischen Hintergründe bei der Verarbeitung von natürlicher Sprache.

Konferenzen:

Hier eine kleine Liste der wichtigsten Konferenzen rund um künstliche Intelligenz und Chatbots.

• AI Expo 2018 – AI für intelligente Zukunftskonzepte
• Conversation Commerce Conference – Vorträge über intelligente Assistenten und Authentifizierung
• Rise of AI – So entwickelt sich die AI-Branche
• Cebit – Messe für Informationstechnik mit AI-Schwerpunkt
• The AI Summit – Praktische AI-Tipps für Unternehmen
• Chatbot Summit – Das Event zur Zukunft der Chatbots
• Machina Summit.AI – AI-Trends für Unternehmen
• World Summit AI – Expertenwissen zum Implementieren von AI-Lösungen
• Minds Mastering Machines – AI-Praxistipps und Fachdiskussionen
• Web Summit – Die weltweit größte Tech-Konferenz

Konzeption eines Chatbots

Sie sind also der Meinung, dass Sie einen Chatbot benötigen? Dann sollten Sie sich vorab folgende Fragen stellen:

• Warum benötige ich einen Chatbot? Was ist das Ziel meines Bots? Marketing? Kundenservice? Produktberatung?
• Welche Zielgruppe soll mein Bot bedienen? Mitarbeiter, Kunden, Partner, Bewerber, demografische Merkmale, regional, etc.
• Auf welchen Plattformen soll mein Bot laufen? WhatsApp, Facebook Messenger, Telegram, Skype, Slack, Website, Twitter, etc.
• Welche Domäne soll er behandeln? FAQ, Terminbuchung, Erinnerungen…
• Welches Problem soll mein Bot lösen, bzw. welchen Mehrwert bietet er den Nutzern?
• In welcher Sprache möchte ich meinen Bot anbieten? Deutsch, Englisch, Klingonisch, mehr?
• In welchem Stil soll mein Bot kommunizieren? Freundlich, streng, lustig, kindlich, autoritär, lasziv?
• Wie messe ich den Erfolg meines Bots? Conversion, Traffic, Kundenzufriedenheit…
• Dialogführung: Wie soll mein Bot den Nutzer führen?
• Fehlerbehandlung: Was soll passieren, wenn er etwas nicht versteht? Wie kommt der User wieder zurück auf den richtigen Pfad?
• Wie viel Funktionalität möchte ich im Bot unterbringen und (ab wann) gibt es einen Medienbruch z.B. zur Website oder zum Online Shop?
• Soll es für Mitarbeiter möglich sein in die Konversationen einzugreifen, bzw. soll es eine Übergabemöglichkeit vom Bot zu einem menschlichen Berater geben?

Wichtige Begriffe

Ganz grundsätzlich lässt sich unterscheiden zwischen reinen Text-Bots wie sie bspw. in Messengern oder auf Websites vorkommen und Voice-Bots, welche gesprochene Sprache verarbeiten können, also Audio. Je nach Plattform/Anbieter werden unterschiedliche Bot-Typen unterstützt. Bei Voice-Bots ist die ganze Verarbeitung, wie man sich denken kann, etwas komplizierter, da der gesprochene Text erstmal verstanden und in geschriebenen Text umgewandelt werden muss. Aber darum müssen Sie sich in der Regel nicht kümmern, da das die Plattformanbieter bereits übernehmen.

Bei der Konzeption von Chatbos sollte man folgende Begriffe kennen: Intent, Utterance, Flow, Entitiy, Slot. Was hat es damit auf sich?

• Der Intent ist die Absicht die ein User mit seiner Anfrage ausdrücken möchte, z.B. „Beschwerde“ im Kundenservice. Ein Intent kann mehrere Utterances enthalten.
• Die Utterance oder Phrase ist die Äußerung mit der der Nutzer seine Absicht ausdrückt, also der konkrete Text, den er schreibt. Beim Beispiel Beschwerde könnte das z.B. sein: „Ich möchte mich über meine Telefonrechnung beschweren!“.
• Als Flow oder auch Agent werden ganze Dialogabfolgen bezeichnet, die in sich geschlossen sind und zu einem Ziel führen, z.B. Suche nach dem richtigen Produkt. Manchmal werden diese Flows auch selbst als Bot bezeichnet. In einem Kanal können also mehrere Flows für unterschiedliche Zwecke existieren.
• Eine Entity (Entität) kann ein Objekt sein, dass in der Utterance  vorkommt, z.B. ein Ort, eine Person, oder eine Zeit.
• Als Slot werden werden Variablen, Merkmale, oder Attribute bezeichnet, die im Rahmen der Konversation gespeichert oder verarbeitet werden können. Häufig ist ein Slot eine Entität wie bspw. ein Ort, der an das Nutzerprofil gespeichert, oder für die Suche von Reiseangeboten genutzt werden soll. Oftmals gibt es schon vorgegebene Slot-Typen wie Orte, Zeiten, etc. In der Regel können aber auch eigene Typen definiert werden.

Tools für die Chatbot Konzeption

Wenn Sie die oben genannten Fragen beantworten können, dann dürfen Sie sich an den nächsten Schritt begeben: die konkrete Gestaltung der Dialoge.

Am besten fangen Sie erstmal mit Stift und Papier oder mit Klebezetteln an einen Dialogfluss darzustellen. Es gibt aber auch praktische Tools, die bei der Arbeit helfen können.

draw.io

Mit draw.io lassen sich hübsche Flussdiagramme darstellen. draw.io ist ein kostenloses Tool aus der Google Cloud. Dokumente lassen sich hier kollaborativ bearbeiten und teilen.

BotSociety

BotSociety ist ein sehr professionelles Tool, das speziell für die Konzeption von Chatbot Mockups und Flussdiagrammen entwickelt wurde. BotSociety bietet ein sehr intuitives Interface, in dem die Dialoge direkt in einer Art WYSIWYG Editor in einer Smartphone/App-Ansicht angelegt werden können. Die Mockups können in verschiedenen Formaten und sogar als Video exportiert werden.

Zudem sind die Mockups direkt mit einem Flowchart verbunden, dass eine übersichtliche Darstellung der Dialog-Verzweigungen bietet.

Ein besonders exklusives Feature von BotSociety ist ein direkter Export der Dialogstruktur für eine Chatbot-Entwicklungsplattform wie dialogflow. Damit kann man sich einen Haufen Arbeit sparen. Sobald das Konzept steht, wird es einfach in die Entwicklungsplattform übertragen.

Entwicklungsstufen / Reifegrade eines Chatbots

Chatbots lassen sich in verschiedenen Reifegraden betreiben. Man kann ganz einfach starten und das Ganze dann Schritt für Schritt immer komplexer machen.

Reifegrad 1: Regelbasiertes Frage & Antwortspiel

Die einfachste Form eines Chatbots sieht folgendermaßen aus: Man hinterlegt ein oder mehrere Schlüsselwörter auf die der Bot reagieren soll, sowie die dazugehörigen Antworten, die der Bot ausgeben soll.

User: Hallo

Bot: Hallo mein Freund, wie kann ich dir helfen?

User: Reise

Bot: Gerne helfe ich dir bei der Reisesuche.

Reifegrad 2: Multimedia

Gestalten Sie die Dialoge etwas schöner indem Sie Emojis, Bilder, Videos oder Audio Dateien einfügen.

Je nach Messenger Plattform sind mehr oder weniger Gestaltungsmöglichkeiten verfügbar. Vorreiter ist hier sicherlich der Facebook Messenger. Dort sind beispielsweise Buttons, Karussells und Menüs möglich (Messenger Dokumentation).

Reifegrad 3: Varianten

Sorgen Sie für Abwechslung! Hinterlegen Sie bspw. mehrere unterschiedliche Bot-Antworten für dieselbe Anfrage und lassen Sie diese per Zufall ausgeben. Somit wirkt der Bot wesentlich menschlicher.

User: Hallo

Bot: Hey ho, wie geht’s mein Freund?

User: Hallo

Bot: Howdy! Alles fit? Womit kann ich dir helfen?

Wo wir bei Abwechslung sind: Auch Nutzer lieben die Abwechlung. Am liebsten drücken sie diese durch Rechtschreibfehler aus. Auch darauf sollte der Bot gefasst sein. Planen Sie also Rechtschreibfehler gleich mit ein.

Weitere Möglichkeiten um für Abwechslung zu sorgen, sind mehrere Nachrichten in einer Sequenz, oder eine gewisse Verzögerung zwischen den Nachrichten.

Reifegrad 4: Kontext

Stellen Sie einen Kontext zum beabsichtigten Thema her. Eventuell muss der Bot auf ein und dieselbe Frage unterschiedlich antworten, je nachdem in welchem Kontext die Frage vom Nutzer kommt.

Kontext 1: Temperatur

User: Wie viel?

Bot: 30°C

Kontext 2: Preis

User: Wie viel?

Bot: 100,00 €

Hier wäre es sehr nervig für den Nutzer, wenn der Bot den Kontext nicht erkennt oder falsch versteht.

Reifegrad 5: Gedächtnis

Oftmals ist es wichtig, dass der Bot sich Eingaben des Nutzers merkt. Wenn er das nicht tut, kann es ziemlich schnell zu Frust führen. Wenn Sie bspw. einen Produktberater-Bot einsetzen, sollte dieser sich am besten die Schuhgröße des Users merken, damit dieser sie nicht bei jeder Produktsuche erneut eingeben muss. Es bietet sich natürlich an, die gespeicherten Daten dann auch für andere Zwecke wie Targeting zu verwenden und evtl. mit Drittsystemen wie bspw. einem CRM abzugleichen.

Reifegrad 6: Personalisierung

Wenn man schon die Daten des Users hat, kann man diese natürlich auch für eine persönlichere Ansprache einsetzen. Praktisch beim FB Messenger ist, dass man auf den Facebook Profilnamen des Users zugreifen kann. Bei anderen Messengern müsste man den User erst nach seinem Namen fragen, damit man ihn später wieder mit diesem ansprechen kann.

Reifegrad 7: Bedingungen

Konversationen müssen nicht immer linar verlaufen. Dialoge können auch Verzweigungen haben, die von Bedingungen abhängen.

Beispiel: Wenn User-Antwort auf Frage A gleich 1, dann gehe zu Frage F.
Beispiel: Wenn Antwort auf Frage „Haben Sie bereits Berufserfahrung?“ ja ist, dann mache weiter mit den Fragen für Professionals.

Natürlich sind noch allerlei andere Arten von Bedingungen möglich:

• Wenn es vormittags ist, dann sende Nachricht X, wenn es nachmittags ist, sende Nachricht Y.
• Der Geburtstag des Users muss vor dem heutigen Datum liegen.
• Die Postleitzahl muss 5 Zeichen lang sein.
• Wenn Interesse gleich Mountainbike, dann…
• etc.

Reifegrad 8: Externe Daten

Richtig interessant wird ein Bot, wenn er auf externe Daten zugreifen kann um etwa einen Termin zu vereinbaren, einen Wetterbericht abzugeben, einen Produktkatalog zu durchsuchen, oder die aktuellen Aktienkurse anzuzeigen.

Der Austausch der Daten erfolgt in der Regel über APIs (Application Programming Interface – Programmierschnittstelle). Als Standard hat sich die REST-API etabliert. Als Datenaustauschformat wird meist JSON eingesetzt.

Beim Datenaustausch sind natürlich beide Richtungen denkbar, bzw. Pull- und Push-Mechanismen: lese Daten von einem Drittsystem, oder sende sie an das Drittsystem.

Reifegrad 9: Künstliche Intelligenz

Kommen wir nun zur Königsdisziplin, der künstlichen Intelligenz (KI, oder Artificial Intelligence – AI). Wie anfangs schon erwähnt, steckt oftmals gar keine künstliche Intelligenz hinter den Bots. Aber nichts desto trotz gibt es diese. Nur was ist eigentlich genau damit gemeint? Wenn man im Bezug auf Chatbots von künstlicher Intelligenz spricht, ist in der Regel Maschinelles Lernen (Machine Learning – ML) und die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing – NLP) gemeint. Aber was heißt das nun genau?

Hier ein paar Beispiele für Machine Learning bei Chatbots:

1. Anfragen/Texte/Utterances verstehen, die nicht explizit genau so hinterlegt wurden. Der Bot versteht den Intent „Wetterbericht“ auch wenn Sie nicht genau den hinterlegten Text „Gib mir den Wetterbericht für München“ schreiben, sondern etwas das vielleicht ähnlich kling, z.B. „Wie ist das Wetter morgen in München?“.
2. Entity Recognition: Der Bot kann Entitäten wie Orte, Personen, Zeiten im Text erkennen, so z.B. dass München eine Stadt ist.
3. Stimmungsanalyse (Sentiment analysis): Mittels NLP kann auch die Stimmung eines Textes erkannt werden, z.B. „Ich bin so enttäuscht, ich werden nie wieder bei Ihrem Unternehmen einkaufen!“ -> schlechte Stimmung!
4. Bilderkennung: Mittels Computer Vision bzw. Image Recognition erkennt der Bot um was es sich auf einem Bild handelt (Entity: Haus, Person, Hund, Katze…) und gegebenenfalls wo das Bild aufgenommen wurde. Das gleiche gilt für Videos. Dem eBay Shopbot kann man bspw. ein Foto von einem Gegenstand schicken. Der Bot sucht dann nach ähnlichen Produkten, die auf eBay angeboten werden.
5. Audio: Verarbeitung gesprochener Sprache, siehe Alexa/Amazon Echo, Siri, Google Assistant, Microsoft Cortana, Samsung Bixby, etc..

Ok, alles klar, verstanden, aber wie mache ich jetzt meinen Bot so intelligent? Prinzipiell gibt es zwei Ansätze um ihrem Bot künstliche Intelligenz einzuhauchen:

• Sie nutzen externe Cloud Dienste, die diese Funktionalitäten bereitstellen.
• Sie programmieren das Ganze selbst.

Externe Cloud Dienste für Machine Learning und Natural Language Processing nutzen

Alle großen Anbieter von Cloud Inrastruktur und Plattform Diensten (z.B. AWS, Google, Microsoft, IBM, Oracle) haben Machine Learning Produkte in ihrem Portfolio, die sie gegen eine Nutzungsgebühr für Ihre Applikation/Ihren Bot einsetzen können. Die Google Cloud Machine Learning API ist vermutlich aktuell die am besten ausgereifte Plattform. Sie bietet auch Natural Language Processing das bspw. für die Stimmungsanalyse genutzt werden kann. Bei Amazon Web Services gibt es ebenfalls Machine Learning Produkte. Für NLP ist die Engine Lex  verantwortlich, die man von Alexa/Amazon Echo kennt. Auch  Microsoft Azure bietet eine Machine Learning Suite für die Verarbeitung von natürlicher Sprache . Nicht zu vergessen IBMs Watson Service.

Machine Learning in der eigenen Infrastruktur implementieren

„Selbst programmieren“ hört sich vielleicht schlimmer an als es eigentlich ist, denn Sie müssen natürlich nicht von Grund auf die Welt neu erfinden. Es gibt einige Machine Learning Frameworks und Bibliotheken die Entwickler direkt einsetzen können, um intelligente Anwendungen zu programmieren. Die vermutlich populärste Open Source Bibliothek ist  TensorFlow aus dem Hause Google. Zwar erleichtert einem so ein Framework den Einstieg, aber nichts desto trotz ist hier eine Menge Expertise gefragt um das Ganze zum Laufen zu bringen.

Chatbot Plattformen & Frameworks

Es gibt bereits eine ganze Menge an Software für die Erstellung und Integration von Chatbots auf dem Markt. An dieser Stelle möchte ich ein paar der führenden Plattformen vorstellen.

dialogflow

dialogflow ist Googles Chatbot-Builder, der wie die meisten Google Tools erstmal kostenlos daher kommt. dialogflow bietet eine Reihe von Integrationen wie den Google Assistent, Facebook,  Skype, Telegram, LINE,  Alexa, Cortana oder Twitter. Das Tool ist dank der Funktionsfülle nicht ganz einfach zu bedienen und braucht ein bisschen Übung. Dafür gibt es dann aber auch fortgeschrittene Features wie bspw. Maschinelles Lernen oder eine Kontexterkennung. Konzeptionell ist das Tool nach dem oben erklärten Prinzip der Intents – Utterances – Entities organisiert. Somit ist man sehr flexibel in der Gestaltung.

Praktisch sind auch die sogenannten „Prebuilt Agents“. Das sind Sammlungen von fertigen Textbausteinen wie z.B. „Smalltalk“, die man in seinen Bot importieren und sofort nutzen kann.

MessengerPeople

MessengerPeople ist ein deutscher Anbieter von Messaging Services und Chatbots. Der SaaS Provider bietet verschiedene Pakete je nach Unternehmensgröße, die gegen eine monatliche Gebühr gemietet werden können. Ein großer Vorteil von MessengerPeople ist ganz klar, dass die Firma durch und durch den EU-Datenschutzbestimmungen (DSGVO) unterliegt und die Daten Deutschland nicht verlassen. Pluspunkte der Software sind: ein cleanes, intuitives Interface, die Integration von WhatsApp als Kanal (neben FB Messenger, Telegram und Insta), die Möglichkeit Daten mit dem Bot einzusammeln und abzuspeichern, sowie diese über Schnittstellen (API) mit Drittsystemen auszutauschen. Über sogenannte Themen kann sogar ein Kontext im Dialog hergestellt werden, damit der Bot immer die richtigen Antworten passend zur jeweiligen Situation geben kann. Sehr interessant für den Kundenservice ist die Möglichkeit der Übergabe vom Bot an einen menschlichen Kollegen und zurück.

Chatfuel und ManyChat

Die Plattformen Chatfuel und ManyChat sind beide auf den Facebook Messenger spezialisiert und verfolgen beide eine Freemium Preismodell. Ich persönlich finde die Oberfläche von Manychat wesentlich schöner und intuitiver als die von Chatfuel. Da der FB Messenger viele Gestaltungsmöglichkeiten bietet, kann man diese auch in der Chatbot-Builder Oberfläche ausnutzen und verschiedenste Anzeigeformate kombinieren.

Entwicklertools

Das Microsoft Bot Framework richtet sich eher an Entwickler und bietet die nötigen Tools, die Programmierer zur Entwicklung von Chatbots benötigen. Unterstützte Platformen sind text/SMS, Skype, Slack, Facebook Messenger, Office 365 mail, Kik und Telegram.

Natürlich gibt es für Entwickler auch Open Source Chatbot Libraries die man frei nutzen kann. botman.io ist so einen Programmierbibliothek, die komfortabel per Kommandozeilentool Composer in das eigene Entwicklungsprojekt eingebunden werden kann.

Chatbot Marketing

Damit ein Bot fleißig genutzt werden kann, muss die Welt natürlich auch von ihm erfahren. Dies kann über alle gängigen, digitalen Kanäle passieren: Banner auf der Website, E-Mail Newsletter, Facebook Werbung, Google AdWords, etc.

Aber natürlich kann man einen Chatbot bzw. einen Messenger Kanal auch offline bewerben, z.B. mit einem QR-Code oder mit einem Shortcode auf Printmedien wie einem Flyer, einem Plakat. Insbesondere im Kundenservice bietet es sich an, einen QR-Code direkt am PoS zu hinterlegen, z.B. an der Hotel Rezeption, oder beim Empfang der Autowerkstatt.

In diesem Artikel ist sehr ausführlich beschrieben, wie man seinen Messenger Kanal am besten bewirbt.

Chatbot Erfolg analysieren

Nach all der Arbeit möchten Sie natürlich auch wissen wie erfolgreich Ihr neuer Bot ist. Doch wie misst man den Erfolg von einem Chatbot? Eigentlich gibt es ganz ähnliche Kennzahlen wie z.B. bei Websites. Aber es hängt natürlich auch davon ab, was eigentlich die Aufgabe und das Ziel des Bots ist. Hier ein paar Performanceindikatoren:

• Engagement/Visits: Wie viele Leute haben meinen Chatbot diesen Monat genutzt?
• Returning visitors: Wie viele dieser Leute sind wiederkehrende Besucher?
• Anfragen: Was haben die Besucher den Bot gefragt?
• Fehlerrate: Konnte der Bot auf diese Fragen antworten?
• Erfolgsquote: Wie viel Prozent der Anfragen konnte der Bot beantworten?
• Peaks: Zu welchen Zeiten interagieren die Kunden mit meinem Bot?
• Klicks: Welche Links wurden wie oft und von wem geklickt?
• Conversion Rate: Wie viele Leute erreichen ein bestimmtes Ziel in meinem Bot?
• Traffic: Wie viele Besucher bringt mir der Bot auf meine Website?

Die Chatbot-Entwicklungsplattformen haben in der Regel schon einige Analysetools an Bord. Es gibt aber darüber hinaus auch noch externe Analysewerkzeuge für Chatbots.

Ein gutes Tool zur Performanceanalyse des eigenen Bots ist Chatbase aus dem Hause Google. Ähnlich wie Google Analytics ist Chatbase kostenlos. Chatbase muss allerdings von einem Entwickler an den eigenen Bot angebunden werden. Alle Konversationen werden dann im laufenden Betrieb auch an Chatbase übertragen, damit diese dort analysiert werden können.

Fazit und Ausblick

Wir stehen noch relativ am Anfang der Bot-Ära. Die meisten Chatbots die aktuell im Umlauf sind, weisen noch viel Verbesserungspotenzial auf. Meist sind sie im Funktionsumfang stark eingeschränkt, verstehen viele Dinge nicht und lernen nicht dazu. Aber das wird sich schnell ändern.

Das Problem liegt oft in der halbherzigen Umsetzung der Botprojekte. Es ist wie bei jedem anderen (Digital-) Projekt: Wenn man es gut machen will, muss man viel Arbeit, Ressourcen, Geld und Herzblut hineinstecken.

Deshalb gilt: Wenn Ihr Botprojekt erfolgreich sein soll, dann bedarf es an Commitment und Awareness auf allen Ebenen!