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Chatbot

Unternehmen wollen ihren Kunden ein einzigartiges Kundenerlebnis bieten. Immer mehr versuchen sich deshalb durch Sprachassistenten und Chatbots (so genannte Conversational Interfaces) vom Wettbewerb abzugrenzen. Umfragen belegen, dass Chatbots bei den Nutzern gut ankommen.

In einer Chatbot-Studie mit mehr als 2.000 Teilnehmern fand elaboratum heraus, dass ein Chatbot gegenüber statischen Webseiten deutliche Mehrwerte kreieren kann. Kunden bewerteten das Nutzungserlebnis positiver, sie wurden tiefer in den Sales-Funnel geführt und letztlich kam es zu einer 51,9 % Conversion Rate-Steigerung. 

Technik nicht um der Technik willen

Auch wenn die Vorteile von Chatbots und Sprachassistenten vielversprechend klingen: ein auf Biegen und Brechen implementiertes Conversational UI wird die Erwartungen vermutlich nicht erfüllen. Die technischen Möglichkeiten dürfen nicht als Selbstzweck verstanden werden. Im Zentrum der Implementierungsüberlegungen sollten stets die Kundenbedürfnisse stehen. Auf dem Markt lässt sich jedoch beobachten, dass dies nicht die Realität ist: Viele Conversational User Interfaces (Conversational UIs) sind nicht optimal auf die Kundenbedürfnisse ausgerichtet. Die Folge: Kunden fühlen sich in ihrer Entscheidungsfindung nicht unterstützt. Sie sind frustriert und brechen den Dialog ab. Sollen Sprachassistenten und Chatbots wirklich ein erfolgsversprechendes Kundenerlebnis kreieren, müssen sie unterbewusste Verhaltensweisen ansprechen. Denn Menschen handeln in den seltensten Fällen rational. Wer also wirklich das Kundenerlebnis verbessern möchte, sollte auf Erkenntnisse aus der Verhaltenspsychologie setzen.

Der Bauch der Kunden entscheidet

95 % seiner Entscheidungen trifft der Mensch mit seinem intuitiven Entscheidungssystem – das gilt auch für Online-Käufe. Die unbewussten Verhaltensmuster der Kunden, die so genannten Behavior Patterns, sollten also unbedingt in den Vordergrund rücken. In der PsyConversion-Studie konnte elaboratum eine positive Wirkung auf die Conversion nachweisen, wenn Webseiten auf unbewusste Verhaltensmuster optimiert waren. Die Erkenntnisse daraus lassen sich auf die Konzeption von Conversational UIs übertragen. Mit dem Ansatz des so genannten Behavioral Bot Designs werden Nutzerbedürfnisse und der Entscheidungskontext in den Fokus gerückt. Darauf basierend kommen ausgewählte Behavior Patterns zum Einsatz. Sie sollen im Bot stimmige Trigger platzieren, die das gewünschte Verhalten der Kunden anstoßen. Behavioral Bot Design bezeichnet die ganzheitlich kundenzentrierte Konzeption von Conversational UIs. Ziel ist es, die User Experience zu verbessern und den Kunden so die Entscheidungsfindung zu erleichtern. In einem Pilotversuch von elaboratum in Zusammenarbeit mit der Universität Göttingen wurde die Verwendung solcher Patterns in Sprachassistenten getestet. Das Ergebnis eines AB-Tests: Der Einsatz von Behavior Patterns konnte die 347 Probanden während eines Kaufprozesses durchschnittlich um 42,2 % zufriedener stimmen, da ein natürlicheres Erlebnis erzeugt wird. Zudem stieg die Anzahl an Personen um 81,3% an, die einen solchen optimierten Assistenten in Zukunft zum Kauf von Produkten nutzen würden.

Beispiele für Behavior Patterns

Natürlich ist es schwierig, eine pauschale Aussage über die Auswahl der richtigen Patterns zu treffen. Je nach Zielgruppe und Bedürfnissen sollten jene herangezogen werden, die am besten auf das Kundenprofil passen. Um die Wirkungsweise von Patterns für eine kundenzentrierte Nutzerführung bei Chatbots und Sprachassistenten zu veranschaulichen, nennen wir hier ein paar Beispiele:

1.Primacy Effect

Menschen bilden sich sehr früh eine Meinung, die in späteren Phasen nur schwer verändert werden kann. Der erste Eindruck zählt – auch im Conversational UI. Eine zielgruppengerechte Ansprache als Einstieg in den Dialog spielt deshalb eine große Rolle. Außerdem sollten die Funktionalitäten und Ziele des Bots kurz erklärt werden, um spätere Enttäuschungen zu vermeiden.

2. Trust

Vertrauen ist die Basis für eine Nutzung des Conversational UIs. Dies gilt insbesondere in Deutschland, gehören die Deutschen doch statistisch zu den ängstlichsten Online-Nutzern. Der Chatbot oder Sprachassistent sollte deshalb auf besondere Sicherheitsstandards bei der Datenübertragung achten bzw. auf die Abhörsicherheit hinweisen. Wenn ein gewisses Anfangsvertrauen erreicht wird und die Nutzer erste positive Erlebnisse mit der Technologie verbinden, öffnet sich automatisch der Weg für die Nutzung in sensibleren Bereichen, wie beispielsweise der Verwendung persönlicher Daten oder Zahlungsabwicklung. Das Vertrauen der Nutzer kann besonders durch Familiarität, wie die Verwendung von bereits bekannten Figuren, aber auch durch ansprechendes Design, z. B. des Chatbot-Icons, getriggert werden.

3. Liking

Wir neigen dazu, uns schneller von Menschen überzeugen zu lassen, die wir mögen. Ein Chatbot oder Sprachassistent sollte also Sympathie erzeugen. Das funktioniert unter anderem mit Ähnlichkeit, Attraktivität/Vertrautheit, Kontakt/Kooperation sowie Lob/Anerkennung. In Conversational UIs eignet sich besonders die Variante Anerkennung und Kooperation. Nutzer sollten für ihre Entscheidungen und Antworten gelobt werden und das Gefühl vermittelt bekommen, auf dem richtigen Weg zu sein. Der Eindruck von Kooperation kann durch das Festlegen gemeinsamer Ziele erreicht werden: „Ich bin für dich da, damit du dein perfektes Outfit findest“. In diesem Zuge sollte die Sprache auf die Unternehmenswerte und Zielgruppe abgestimmt sein.

Ungenutztes Potenzial im Conversational UI heben

Conversational UIs bieten dem Nutzer eine Reihe von Vorteilen, die für Unternehmen langfristig zu wichtigen Wettbewerbsvorteilen werden können. Voraussetzung dafür ist, dass das Interface den Nutzer in seiner Entscheidungsfindung unterstützt. Hürden und Einwände müssen im Dialog beseitigt werden und der Nutzer auf natürliche Art und Weise im Flow gehalten werden. Dies wird nur durch konsequente Nutzerzentrierung mit Behavioral Bot Design erreicht, um die Behavior Patterns adäquat zu adressieren und so das Potenzial des Conversational UIs in Gänze auszuschöpfen.

Checkliste: In vier Schritten zum nutzerzentrierten Conversational UI

1. Der passende Use Case

Wo stellt ein Bot den größten Mehrwert für den Kunden dar? Welche Aufgaben können dem Kunden erleichtert werden? Die Auswahl eines sinnvollen Use Cases legt die Basis. Schon hier sollte die Kundenbrille aufgesetzt werden, um möglichst gut auf die Nutzerbedürfnisse einzugehen.

2. Die richtige Technik

Je nach Use Case existieren unterschiedliche Anforderungen an die Funktionalitäten des Bots. Auch wenn sich die Basisfunktionen aller Anbieter stark ähneln, lassen sich doch Unterschiede je nach Schwerpunkt ausmachen. Ein gründlicher Anbietervergleich ist daher unerlässlich.

3. Behavioral Bot Design: Der Nutzer im Zentrum

Die PsyConversion-Methode stellt den Nutzer und seine Bedürfnisse in den Mittelpunkt. Mittels der Entwicklung einer Nutzerpersona lassen sich geeignete Behavioral Patterns auswählen und Trigger konzipieren. Im gesamten Prozess lautet das oberste Gebot, dem Nutzer den Entscheidungsprozess so einfach und intuitiv wie möglich zu gestalten.

4. Testen und Optimieren

Behavior Patterns wirken – doch der jeweilige Kontext ist dabei entscheidend. Für ein nutzerzentriertes Vorgehen ist es deshalb wichtig, kontinuierlich die Wirkung der Patterns zu testen und ggf. das Design zu optimieren. Im ersten Schritt sollte das Ziel sein, eine hohe Interaktionsrate des Nutzers mit dem Conversational UI zu erreichen. Anschließend muss der Bot trainiert werden, um möglichst oft eine passende Antwort zu liefern. Die Qualität des Contents sollte stetig verbessert werden. Mittels Ratings (Daumen hoch/runter) kann diese beim Nutzer abgefragt werden.

Fabian Reinkemeier, Consultant
Fabian Reinkemeier
Consultant, elaboratum
Fabian Reinkemeier ist Consultant bei elaboratum mit dem Fokus auf Conversational Artifical Intelligence, E-Commerce-Konzeption und User Experience. Neben der Konzeption und Projektleitung von Chatbots führender deutscher Versicherungen forscht er über Conversational UIs in einer Promotion und Dozententätigkeit an der Universität Göttingen.

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