Dialogbasierte Systeme, entweder per Text oder auch per Sprache, sind aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. 1 Milliarde ausgelieferte Geräte mit dem Google Assistant, 1,5 Milliarden aktive Whatsapp User, 100 Millionen Alexa Smartspeaker und über 1 Milliarde User beim Facebook Messenger zeigen, wie tiefgreifend solche Systeme in unserer Gesellschaft verankert sind.
Welche Potenziale für Händler die weiter ansteigende Zahl von digitalen Assistenten bietet, erklärt Dir unser Shopware Solution Partner Pixup Media in diesem Gastartikel.
Zuletzt sorgten vor allem die sprachbasierten Systeme – allen voran Amazon Alexa und der Google Assistant – für viel Furore auf dem Markt. Beide Unternehmen kommen mit einer offenen Plattform Architektur daher und bringen Ihre Geräte immer erfolgreicher selbst oder durch Drittanbieter an die zahlreichen Kunden. Genaue Verkaufszahlen von z.B. Amazons Alexa Geräten in Deutschland gibt es nicht, jedoch gehörten die Amazon Echos in den letzten beiden Weihnachtsgeschäften zu den absoluten Topsellern. Man kann von vielen Millionen smarter Lautsprecher alleine in Deutschland ausgehen.
Sprach- und textbasierte Chatbots sind hier die Grundlage, um mit dem Shopkunden auch außerhalb des eigenen Shops in Berührung und in Interaktion zu bleiben. Gerade die direkten Interaktionsmöglichkeiten (z.B. automatisierte Produktberatung) für Shopkunden, die sich gar nicht im Shop befinden, schaffen nicht nur neue Marketing- und Vertriebspotenziale, sondern vor allem ein neues Shop-Frontend für potentielle Kunden!
Wie funktionieren Chatbots: Die Technologie hinter KI Chatbots
Dabei sind gerade textbasierte Chatbots nicht wirklich neu. Nachdem Facebook seinen Messenger 2016 für Chatbots geöffnet hatte, begann ein regelrechter Boom mit hunderttausenden von Chatbots. Die meisten dieser Bots basieren auf einem festen Regelbaum und sobald der User davon abweicht, kann der Bot nicht mehr weiterhelfen. Aufgrund dessen mussten neue Lösungen her und hier zeigt sich, dass selbstlernende Systeme deutlich bessere Ergebnisse erzielen.
Dieses professionelle Chatbot-System basiert auf einer s.g. “Natural Language Processing”-Engine (kurz NLP). Diese Engine sorgt dafür, dass gänzlich unterschiedliche Formulierungen, Synonyme oder auch Dialekte korrekt verstanden werden und der Bot dem User das zu erwartende Ergebnis ausspielt. Hierzu muss die NLP-Engine trainiert werden. Schauen wir uns das mal an einem einfachen Beispiel an:
In unserem Fashion-Shop verkaufen wir beispielsweise T-Shirts, Pullover und Hemden in ganz unterschiedlichen Farben. Nun trainieren wir unseren Bot mit der Phrase: “Ich suche nach roten T-Shirts” und sagen ihm, dass z.B. “T-Shirts” eine Kategorie ist und “rot” ein Filter, sodass der User auf eine gefilterte Listing-Seite geleitet wird. Das Gleiche machen wir mit einer anderen Farbe und einem Pullover. Nun weiß der Bot, was durch unsere NLP-Engine zu tun ist, wenn ein User nach einem weißen Hemd sucht, ohne dass wir ihm das vorher explizit beigebracht haben.
Dieses stark vereinfachte Beispiel zeigt das selbstlernende Verhalten, welches dank der Machine Learning basierten NLP-Engine und somit künstlicher Intelligenz erreicht werden kann.
Neue Touchpoints und Anwendungsbereiche dank Chatbots
Ob in der Küche beim Essen zubereiten, im Auto auf dem Weg nach Hause oder in der Bahn mit dem Smartphone, es entstehen gerade eine Vielzahl von neuen Touchpoints für Marken und Händler. Die drei Platzhirsche Facebook Messenger, Amazon Alexa und der Google Assistant stehen aufgrund Ihrer offenen Plattform Architektur und der aktuellen Verbreitung Zeit im Vordergrund. Whatsapp, der Apple Business Chat und Google RCS sind hier vergleichsweise neu oder noch gar nicht aus dem Beta-Stadium. Darüber hinaus gibt es noch einige weitere Kanäle, wie z.B. Samsung Bixby, der nochmal ein riesiges Potential und ein offenes Ökosystem 2020 bringen wird.
Drei konkrete Anwendungsbereiche, in denen Chatbots eingesetzt werden können:
Chatbots in der Produktberatung
Kundenindividuelle Produktberatung wie im Einzelhandel und das per Text oder Sprache, das sind die wohl naheliegendsten Vorteile eines Chatbots im E-Commerce und stellen die wohl letzte Phalanx des Einzelhandels in Frage. Mit dem Zusammenspiel einer Recommendation Engine kennen wir ja bereits die gesamte Surf- und Kaufhistorie des Kunden und der Bot ist in der Lage diesem maßgeschneiderte Produkte zu empfehlen.
Aus der Kombination dieser zwei Technologien (Chatbot und Recommendation Engine) lassen sich sehr spannende Lösungen erstellen, die auch marketingwirksam eingesetzt werden können. In unserem o.g. Fashion-Shop könnten wir so beispielsweise “Laura - Deine persönliche Style Beraterin” als Chatbot ins Leben rufen. “Laura” weiß ganz genau welche Größen, Vorlieben (eher der Hemden oder der T-Shirt-Typ?) und bevorzugte Preisklassen jeder Kunde hat und empfiehlt ausschließlich passende Artikel.
Chatbots im Kundenservice
In den meisten Unternehmen wird eine Auswertung der Kundenservice-Anfragen zeigen, dass weit mehr als die Hälfte aller Anfragen gleichartiger Natur bzw. ständig wiederkehrend sind. Genau hier können Chatbots zum Einsatz kommen und 24/7-Fragen und Anliegen rund um Versandkosten, Retouren und Bestellungen bearbeiten. Sollte der Bot einmal nicht mehr weiterwissen, kann das Anliegen an einen menschlichen Kollegen weitergereicht werden. Diese werden hierdurch deutlich entlastet und können ihren Fokus auf anspruchsvollere Aufgaben richten.
Chatbots im Marketing
Marketers müssen im Chatbot-Kontext lernen, umzudenken. Im Gegensatz zum E-Mail-Marketing beispielsweise kann der Kunde einfach eine Rückfrage stellen, wenn er Ziel einer proaktiven Messenger-Kampagne geworden ist. Diese Frage sollte im Zuge der Kampagne natürlich zügig und kompetent beantwortet werden. Genau hierbei liegt die große Chance für Marken und Händler, denn Marketing-Kampagnen sind nun keine Einbahnstraße mehr und landen direkt auf dem Smartphone des potentiellen Kunden. Den Kunden in ein “Gespräch” zu leiten wirkt auch weniger wie “Werbung” – und Öffnungs- und Interaktionsraten sind um Welten erfolgversprechender als bei herkömmlichen Werbemaßnahmen.
Warum Chatbots als eigenes Projekt wahrgenommen werden müssen
Von Natur aus sind Chatbots so individuell wie das Sortiment, die Marke und die Kunden. Die im Hintergrund agierende Technik ist zwar durchaus standardisiert, die Ausgestaltung des Inhalts ist aber hochgradig individuell. Aufgrund dessen sollten ernstgemeinte Chatbots bei der Integration nicht unterschätzt werden. Im Grunde stellen sie ein eigenes Projekt dar, welches auch spezialisierte Köpfe dahinter verlangt. So ist ein Chatbot niemals fertig integriert. Dieser muss kontinuierlich überwacht und weiterentwickelt werden.
Auch hier möchte ich das mit ein paar Beispielen verdeutlichen:
1. Retourenprozess: Dieser ist in so gut wie jedem Unternehmen unterschiedlich. Nehmen wir hier nur das Retourenlabel als Beispiel. Möchte ein Kunde eine Retoure anmelden, dann erstellt der Bot direkt das Retourenlabel für die korrekte Bestellung. In manchen Systemen erfolgt das direkt in Shopware, bei anderen im ERP System und wieder bei anderen im DHL-Retourenportal. Die eine Lösung kann es hier nicht geben.
2. Produktempfehlungen: Ohne eine tiefe Integration einer Recommendation Engine kann kein Chatbot sinnvolle Produktempfehlungen aussprechen. Das liegt schlicht an der Tatsache, dass der Bot den Kunden und deren Präferenzen kennen muss. Einfaches Beispiel: Gestern wurden 1000 neue Artikel eingestellt und ein Kunde fragt seinen Smartspeaker, was es im Shop denn so für neue Produkte gibt. Nur durch das Wissen über die Kundenpräferenzen kann die Auswahl auf 1 bis max. 3 Artikel beschränkt werden.
Fazit
In absehbarer Zeit werden Chatbots natürlich nicht das klassische Frontend eines Onlineshops ersetzen. Allerdings werden Kanäle, wie z. B. Amazon Alexa oder Whatsapp der verlängerte Arm eines jeden Onlineshops. Da gerade die digitalen Assistenten in immer mehr Geräte Einzug halten, ergeben sich für Marken und Händler einfachere und günstigere Möglichkeiten, den Shop zum Kunden und nicht umgekehrt, den Kunden zum Shop zu bringen, welches deutlich mehr Aufwand mit sich zieht. Auch in Bezug auf Kundenbindung und die generelle Customer Journey werden Chatbots Leistungen erbringen, die ein konventionelles Frontend nicht bieten kann.
Lieber heute als morgen handeln
Als Anfang der 2010er Jahre die mobile Revolution ausgerufen wurde, konnten sich viele Marken und Händler erlauben, erstmal abzuwarten und die Marktentwicklungen zu beobachten, bevor man in wenigen Monaten ein z. B. Responsive Template hat anfertigen lassen. Im nun angebrochenen Zeitalter der künstlichen Intelligenz ist abwarten eher kontraproduktiv. Machine-Learning, also die Technologie hinter dem Begriff der künstlichen Intelligenz, setzt viel Training, das Sammeln von Daten, den Aufbau von Erfahrungen und die kontinuierliche Weiterentwicklung voraus. Marken und Händler, die heute starten, werden sich einen signifikanten Wettbewerbsvorteil erarbeitet haben, im Gegensatz zu Mitbewerbern, die erst in beispielsweise zwei Jahren damit starten.
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