E-Commerce-Plattformen & Shopsysteme Künstliche Intelligenz Sponsored Conversational AI: Definition und Vorteile Pia Heßler 25.4.2023 Warum du auf Conversational AI setzen solltest Link Kopieren Inhalt Was ist Conversational AI? Welche Vorteile hat Conversational AI? Conversational AI vs. Chatbots: Was ist der Unterschied? Beispiele für Conversational AI Mit welchen Tools kannst du Conversational AI in deine Prozesse integrieren? Fazit: Mitarbeiter*innen haben Zeit fürs Wesentliche dank Conversational AI Wo es machbar und sinnvoll ist, nehmen Maschinen Mitarbeiter*innen einfache und monotone Aufgaben ab. Ein bedeutendes Werkzeug hierfür ist die Conversational AI : Der KI-Experte Prof. Dr. Gentsch bestätigt , dass Unternehmen, deren Geschäftsprozesse darauf basieren, systematisch Umsatzpotentiale erschließen und von einem verbesserten Kundenservice profitieren können. Für zukunftsorientierte Unternehmen stellt sich also nicht die Frage, ob sie in Conversational AI investieren möchten, sondern, ob sie es sich leisten können, das nicht zu tun. In diesem Artikel erfährst du, was hinter der Technologie steckt, wie du sie für dich nutzen kannst und welche Tools dich dabei unterstützen. Was ist Conversational AI? Conversational AI steht für Conversational Artificial Intelligence und ist eine künstliche Intelligenz (KI), die automatisiert Gespräche mit einer oder mehreren Personen führt. Das menschenähnliche Dialogsystem ist eine Art Verschmelzung zwischen KI und Kommunikation. Die Conversational AI wird inzwischen für sämtliche KI-basierende Technologien verwendet, sowohl für mündliche (z. B. Alexa) als auch schriftliche (z. B. Chatbots) Konversationen. Empfehlenswerte E-Commerce-Plattformen & Shopsysteme Auf unserer Vergleichsplattform OMR Reviews findest du weitere empfehlenswerte E-Commerce-Plattformen & Shopsysteme . Wir stellen über 230 Lösungen vor, die speziell auf die Bedürfnisse von kleinen und mittleren Unternehmen, Start-ups und großen Konzernen ausgerichtet sind. Unsere Plattform bietet umfassende Unterstützung in allen Bereichen des Online-Handels, von der Produktpräsentation bis hin zur Kundenverwaltung. Nutze die Gelegenheit, verschiedene E-Commerce-Lösungen zu vergleichen, und berücksichtige dabei echte Nutzerbewertungen, um das perfekte System für deine individuellen Geschäftsanforderungen zu finden: melibo ( Kostenlos testen ) Emporix ( Jetzt mehr erfahren ) Webmatch ( Kostenlos testen ) Luigi's Box ( Jetzt mehr erfahren ) Remira GmbH ( Zum Anbieter ) PlentyONE Shopware Ecwid von Lightspeed SAP Commerce Cloud novomind iSHOP Shopify Plus Welche Vorteile hat Conversational AI? Immer mehr Unternehmen setzen auf Conversational-AI-basierende Assistenten in ihren Prozessen. Da sie den Mitarbeiter*innen monotone Aufgaben abnehmen, profitieren sämtliche Unternehmensbereiche davon. Conversational AI kann Mitarbeiter*innen von sich wiederholenden Fragen und Aufgaben erlösen , die User Experience bzw. Candidate Experience verbessern und bei der Vorqualifizierung im Vertrieb, Marketing und Personalwesen helfen, den Kundenservice und den internen First-Level-Support (z. B. mit einem 24/7-Service, einer schnellen Beantwortung der Nachrichten, dem Wegfall von Warteschleifen am Telefon und langen Recherche-Arbeiten im Netz) verbessern , Kund*innen zu Produkten beraten und individuelle Angebote für sie erstellen, die Live-Kommunikation während eines Events übernehmen, den internen Kommunikationsbedarf minimieren (z. B. durchs Abfangen von Krankmeldungen), das Reklamationsmanagement beschleunigen, das Diskussionspotenzial bei sensiblen Themen minimieren (Sentiment-Analysen erkennen Emotionen und können so den passenden Ton treffen), mit mehreren Menschen gleichzeitig kommunizieren (z. B. auf der Homepage, im FAQ-Bereich, über Messenger-Services wie WhatsApp und über Social-Media-Plattformen), Mitarbeiter*innen bei Personalengpässen durch die Abnahme des „Alltagsgeschäfts“ den Rücken freihalten, vor allem wachsende Unternehmen unterstützen , denn für sie macht es keinen Unterschied, ob 100 oder 10.000 Mal am Tag die gleiche Frage gestellt wird, sich automatisch weiterentwickeln und dadurch den Pflegeaufwand gering halten, Daten sammeln, die als Grundlage für diverse Unternehmensentscheidungen dienen. In diesen Branchen kommt Conversational AI bereits häufig zum Einsatz: E-Commerce Finance Industrie Tourismus Education Energie Verlagswesen Health Care Conversational AI vs. Chatbots: Was ist der Unterschied? Beide Technologien sind Kommunikationsassistenten und haben ihre Parallelen. Teilweise werden sie sogar synonym verwendet, obwohl sie sich sehr wohl unterscheiden: Regelbasierte Chatbots Ein regelbasierter Chatbot basiert nicht auf KI. Er funktioniert mit definierten Regeln. Freitexteingaben sind meist nicht möglich – und falls doch, versteht der Chatbot verhältnismäßig wenig davon. Die Interaktion findet zwar automatisiert statt, doch die möglichen Antworten sind begrenzt. Du kannst ihn dir wie einen vorgefertigten Fragen-Antworten-Katalog vorstellen. Der regelbasierte Chatbot eignet sich zum Beispiel als Assistent im FAQ-Bereich deiner Webseite. Er informiert deine Webseitenbesucher*innen über deine Öffnungszeiten und den Status ihrer Bestellung. Intelligente Chatbots Ein intelligenter Chatbot basiert auf KI. Das bedeutet, dass er aus Gesprächen lernt. Genau genommen ist Conversational AI die Technologie, die im intelligenten Chatbot steckt. Er kann mit Freitexten umgehen und Zusammenhänge verstehen (lernen). Conversational AI Conversational AI ist mehr als ein Frage-Antwort-Spiel. Die KI kann automatisiert Gespräche mit einem oder mehreren Menschen führen. Neben der schriftlichen Chat-Funktion kann sie auch mündlich kommunizieren. Technischer Hintergrund Quelle: https://nuacem.com/top-5-conversational-ai-trends-and-their-impact-on-enterprises Bei der Conversational AI kommunizieren Nutzer*innen in der Regel mündlich mit ihren Gesprächspartner*innen . Dank Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning kann der Chatbot die Information in Text umwandeln – er transkribiert. NLP wird oft entweder mit Machine Learning oder Deep Learning kombiniert, damit Wörter kontextbezogen erkannt und ganze Sätze verstanden werden können. Die Chatbots leiten Absichten ab und reagieren im besten Fall genau so, wie Menschen es tun würden. Die Kontaktaufnahme kann über eine Webseite, eine App oder ein Smarthome-Gerät erfolgen. Die KI findet den Nutzer Intent heraus und verarbeitet die Information. Ab diesem Punkt werden die Daten genauso verwaltet und verarbeitet wie von „normalen“ Chatbots. Um zu antworten, kannst du selbst einen Code programmieren oder auf eine Plattform zugreifen. Prinzipiell hast du drei Optionen: Interne Datenbanken durchforsten: Wenn du z. B. wissen möchtest, wie viele Produktionsmitarbeiter*innen gerade anwesend sind. Externe Datenbanken durchforsten: Für die meisten Fragen wirst du über Schnittstellen auf die Datenbanken deiner Systeme (etwa dein ERP-System oder CRM ) zugreifen müssen. Der Chatbot schließt den Dialog ab , indem er einen Termin vereinbart oder die Person an eine andere Abteilung weiterleitet. Wenn die Antwort nicht angezeigt, sondern vorgelesen wird, sprechen wir von „Text-to-Speech“. Hierbei können auch Bilder und andere Medien die User-Experience bzw. Candidate-Experience verbessern. Was Nutzer*innen nicht direkt wahrnehmen: Im Hintergrund analysieren maschinelle Lernalgorithmen jeden Dialog, um bei zukünftigen Gesprächen noch besser auf Anliegen einzugehen. Dieser Vorgang nennt sich Machine Learning. Beispiele für Conversational AI Das bedeutet: Kundenservice allein ist gut, Kundenservice mit Unterstützung eines Chatbots ist besser und Kundenservice mit Unterstützung eines Conversationalbots (Conversational AI) ist am besten. Wir sehen uns das an drei konkreten Beispielen näher an: Beispiel 1: Das Unternehmen mit einem Kundenservice-Team Die Kundin eines Online-Shops möchte nach langer Zeit wieder bestellen und sich ihre Pakete künftig zur Arbeit liefern lassen, doch ihr Account ist inzwischen deaktiviert. Das Elektrounternehmen beschäftigt im Kundenservice fünf Mitarbeiter*innen. Als sie zum Hörer greift, sind alle Leitungen belegt. Sie landet in der Warteschleife, googelt parallel nach FAQ – erfolglos – und legt nach 30 Sekunden genervt auf. Sie hätte sofort Hilfe gebraucht, um mit der Installation fortzufahren. Das nächste Mal kauft sie bei der Konkurrenz. Beispiel 2: Das Unternehmen bietet seinen Kund*innen einen Chatbot als erste Anlaufstelle In diesem Szenario gehört zu dem beschriebenen Kundenservice-Team ein Chatbot. Er soll die einfachen Fragen abfangen, um das Team zu entlasten. Chatbot: „Hallo, wie kann ich Ihnen helfen?“ Kundin: „Ich möchte meine Lieferadresse ändern, aber mein Konto ist deaktiviert.“ Der Chatbot erkennt ihr Anliegen aus dem ersten Teil des Satzes und schickt ihr einen Link zur Anleitung für die Änderung ihrer Lieferadresse. Das im zweiten Teil der Nachricht beschriebene Problem ignoriert der Chatbot. Nun wählt sie die Telefonnummer des Kundenservices, um das Problem schneller zu beheben. Telefonisch ist der Account schnell wieder aktiviert, doch das hat das Service-Team unnötig Zeit gekostet. Beispiel 3: Das Unternehmen bietet seinen Kund*innen einen Conversationalbot als erste Anlaufstelle In diesem Szenario gehört zu dem beschriebenen Kundenservice-Team ein Conversationalbot. Conversationalbot: „Hallo, wie kann ich Ihnen helfen?“ Kundin: „Ich möchte meine Lieferadresse ändern, aber mein Konto ist deaktiviert.“ Der Conversationalbot versteht beide Anliegen und schickt der Kundin sowohl eine Anleitung für die Aktivierung ihres Accounts als auch eine Anleitung zur Änderung ihrer Lieferadresse. Die wichtigsten Unterschiede zwischen dem regelbasierten Chatbot und dem Conversationalbot: Erinnert sich an persönliche Präferenzen Interagiert kanalübergreifend und gewährleistet eine einheitliche Kommunikation (Omnichannel) Versteht den Kontext Verarbeitet Audi