Aktuelle Studie: Wie Kunden Chatbots wahrnehmen
Immer mehr Unternehmen erweitern ihren Kundenservice mit Chatbot-Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz. Aber wie nehmen die Kunden eigentlich diese "technische" Kommunikation wahr – erkennen sie die künstliche Intelligenz dahinter? Und empfinden sie den Austausch mit ihr als authentisch und hilfreich? Eine neue Studie gibt Antworten.
In einer Unterhaltung gibt es zahlreiche Hinweise darauf, wie eine Äußerung zu verstehen ist. Mimik, Gestik, Tonfall und Lautstärkeverlauf helfen zum Beispiel dabei, die Bemerkung “Das ist ja toll” als Lob, Bewunderung oder Ironie einzuschätzen. Ein großer Teil der Kommunikation erfolgt heute allerdings, ohne das Gegenüber zu sehen oder sogar zu hören. Gleichzeitig werden Chatbots immer leistungsfähiger. Sie erkennen beispielsweise Verärgerung in einer gesprochenen oder geschriebenen Äußerung und reagieren darauf. Aber reagieren sie richtig?
Die Studie “A Nice and Friendly Chat with a Bot: User Perceptions of AI-Based Service Agents” von Nancy V. Wünderlich und Stefanie Paluch hat als eine der ersten die Rolle von künstlichen Kundenbetreuern untersucht. Dabei rückten die beiden Wissenschaftlerinnen drei Fragen in den Fokus:
- Wie nehmen Nutzer die Betreuung durch künstliche Intelligenz wahr?
- Ist es für sie wichtig, ob ein Kundenbetreuer menschlich oder künstlich ist?
- Wie bewerten sie die Authentizität der Kommunikation – und wie beeinflusst das ihr Verhalten?
Was für Kunden wichtig ist
In einer ersten Studie wurden Teilnehmer zu ihren Erfahrungen mit Chats über Computer und Smartphones sowie mit virtuellen Assistenten wie Siri befragt. In einer weiteren Studie wurden Teilnehmer aufgefordert mit einem Kundenbetreuer zu interagieren, dessen Identität unbekannt war. Die Teilnehmer wurden beobachtet und stetig aufgefordert, ihre Empfindungen ausdrücken. Beide Studien liefern wertvolle Hinweise darauf, was für Kunden in einer Servicesituation wichtig ist.
In den Interviews äußerten die Teilnehmer immer wieder Unsicherheit in Bezug auf die – menschliche oder künstliche – Natur des Kundenbetreuers. Das zu beurteilen, war für die Nutzer schwierig, und diese Unsicherheit störte sie. Die meisten Befragten wollten genau wissen, mit wem sie es zu tun hatten. Viele machten es sich zur Aufgabe, das herauszufinden.
Als Folge bewerteten sie die Interaktion als weniger authentisch, wenn sie der Meinung waren, mit einem Chatbot zu kommunizieren. Diese wahrgenommene Authentizität wirkt sich wiederum darauf aus, wie nützlich und zufriedenstellend sie den Service bewerten. Ein Teilnehmer äußerte, dass ein Computer eher “Standardantworten” gebe, ein anderer wollte wissen, dass man sich für sein Problem interessiere. Die wahrgenommene Authentizität wirkt sich also positiv auf das Verhalten und die Einstellung des Nutzers aus.
Hinweise auf Mensch oder Maschine
Nutzer schließen auf zwei Arten auf die Natur des Kundenbetreuers: durch agentenbezogene und durch kommunikationsbezogene Hinweise. Bei agentenbezogenen Hinweisen gibt es visuelle Signale (Bilder), akustische Signale (zum Beispiel Stimmmodulation) und Hinweise auf die Identität wie ein Name. Wenn solche Signale verfügbar sind, werden sie genutzt, um die Authentizität des Agenten zu beurteilen. Entspricht etwa die stimmliche Reaktion nicht dem, was die Nutzer erwarten, fühlen sie sich betrogen. “Ich war mir kürzlich nicht sicher, ob ich mit einem Menschen oder einer Maschine gesprochen habe”, sagte ein Studienteilnehmer. “Die Antworten waren okay, aber die Stimme klang seltsam und mechanisch. Ehrlich gesagt habe ich mich nicht getraut, [nach der Identität] zu fragen.”
Nutzer möchten den Kundenbetreuer etwas besser kennenlernen und weitere Informationen erhalten, etwa seinen Namen oder ein Bild. Das hilft ihnen insbesondere in einer Chatsituation, in der die Stimme als akustischer Hinweis fehlt, eine engere Beziehung zum Betreuer aufzubauen und dessen Kompetenz zu bewerten.
Die zweite Hinweisart, die Kunden in einer Servicesituation nutzen, sind kommunikationsbezogene Hinweise: etwa Kontaktfreudigkeit, Interaktivität und persönliche Ansprache durch den Betreuer. Unpassende Emotionalität, leere Phrasen oder unhöfliche Äußerungen werden verständlicherweise negativ bewertet. Umgangssprache dagegen schätzen die Nutzer, denn sie deutet auf einen Menschen als Gegenüber hin. Die Nutzer möchten als wertvolle Kunden behandelt werden und Aufmerksamkeit sowie schnelle Unterstützung erhalten.
Aber auch kontextbezogene Faktoren wirken sich darauf aus, wie Nutzer die Authentizität ihres Gegenübers wahrnehmen. Zu diesen Faktoren zählen zum Beispiel das Selbstvertrauen des Nutzers, sein Wunsch nach persönlichem Kontakt und die Servicesituation an sich: So ist die Beurteilung des Kundenbetreuers bei Services im Bankenumfeld wichtiger als bei der Suche nach einem Produkt im Onlineshop.
Die Studie “A Nice and Friendly Chat with a Bot: User Perceptions of AI-Based Service Agents” ist nur der Anfang einer längeren Forschung und Analyse. Neben einer breit angelegten quantitativen Befragung von Chatbot-Nutzern, haben die Autorinnen mittels experimenteller Studien zudem verschiedene Gestaltungsformen von Chatbots, beispielsweise Avatare, getestet, um deren Auswirkungen auf die Authentizitätswahrnehmung zu prüfen. Die aktuelle Studie ist hier erhältlich.
Autor: Redaktion Zukunft. Kunde.
Bild: © Montri – AdobeStock
