Carlos Carvalho, Senior Berater Junokai

Grundsätzlich unterscheiden wir im Conversational Design vier Fehlertypen:

1. No Input – „Ich kann Dich nicht verstehen“
2. No Match – „Ich habe nicht verstanden, was Du meinst“
3. Misrecognition – „Ich habe etwas falsch verstanden“
4. Task Failure – „Ich kann Dein Anliegen nicht lösen, obwohl ich es verstanden habe“

Bei den Fehlertypen habe ich hier bewusst Anglizismen gewählt, da diese Begriffe auch im Coding bzw. der Programmierung bei der Erstellung der Dialoge in den jeweiligen Conversational Design Flow Tools Anwendung finden.

Betrachten wir nun die unterschiedlichen Fehlertypen individuell und starten mit „No Input“

Beschreibung: Nach einem Prompt erhält ein Bot keine Reaktion oder Antwort vom Kunden

Mögliche Ursachen (Voice & Chat):

• Optionen, die vom Bot genannt werden, sind aus Nutzer-Sicht nicht relevant z.B. das Anliegen wird nicht aufgeführt
• Der Nutzer überlegt noch und benötigt bei seiner Entscheidung noch Zeit
• Der Nutzer versteht den Prompt des Bot inhaltlich oder sprachlich nicht oder ggf. stören Hintergrundgeräusche auf Kundenseite das Verständnis
• Der Nutzer ist durch etwas abgelenkt (anderer Chat, Emails, Telefonat….etc.)
• Der Nutzer spricht zu leise und Nebengeräusche überlagern seine Stimme, so dass der Bot die Antwort nicht identifizieren kann
• Der Nutzer will den Dialog beenden, interessiert sich im Augenblick nicht mehr dafür, oder will zu einem späteren Zeitpunkt das Gespräch fortsetzen

Empfehlung (Voice):

Nach fünf bis acht Sekunden ohne Reaktion wird einem User der gleiche Prompt umformuliert und mit mehr Details angereichert ausgespielt. Die gleiche Frage oder den Prompt 1:1 zu wiederholen, hat wie in Beispiel 1 allerdings eine sehr geringe Erfolgswahrscheinlichkeit.

Beispiel 1 (Wiederholung des gleichen Voice-Promts):

Bot: „Hallo, ich bin XXX, Deine virtuelle Assistenz. Wie kann ich Dir heute weiterhelfen?“

User: „…“

Bot: „Wie kann ich Dir heute weiterhelfen?“

User: „…“

Bot: „Wie kann ich Dir heute weiterhelfen?“

User: „…“

…

Beispiel 2 (mit Umformulierungen und Erweiterungen)

Bot: „Hallo, ich bin XXX, Deine virtuelle Assistenz. Wie kann ich Dir heute weiterhelfen?“

User: „…“

Bot (nach fünf Sekunden): „Entschuldige bitte, ich habe Dich nicht verstanden. Ich kann Dir gerne den Status oder weitere Details zu Deiner bestehenden Bestellung geben?“

User: „…“

Bot (nach sieben Sekunden): „Du kannst über mich weitere Informationen zu Deiner Bestellung erhalten oder eine neue Bestellung aufgeben. Ist das für Dich von Interesse, oder benötigst Du vielleicht etwas anderes?“

User: „…“

Bot (nach fünf Sekunden): „Ich kann Dein Anliegen leider nicht aufnehmen. Bitte versuche es zu einem späteren Zeitpunkt erneut oder nutze alternativ unseren Chat.“

Nach spätestens drei Prompts ohne Reaktion des Kunden sollte dann der Dialog seitens des Bots wie o.a. beendet werden.

Empfehlung (Chat):

Bei Chat sollte eine deutlich höhere Wartezeit als bei Voice angesetzt werden, allerdings sollte hier nach spätestens 60-90 Sekunden auch der nächste Prompt kommen. Zudem können bei Chat auch Emojis genutzt werden, die betonen, dass man auf eine Rückmeldung des Kunden wartet.

Beispiel 3:

Bot: „Vielen Dank für Dein Interesse an einer Hausbootanmietung in Südfrankreich. Kannst Du mir mitteilen, wie viele Teilnehmer an dem Trip teilnehmen, so dass ich unser Angebot nach verfügbaren Hausbooten in der jeweiligen Kategorie prüfen kann?“

Bot (nach 60 Sekunden): „“

Bot (nach weiteren 60 Sekunden): „Bist Du noch an einer Hausboot Anmietung interessiert, oder kann ich Dir bei einer anderen Frage weiterhelfen?“

Bot (nach weiteren 60 Sekunden): „ „Es tut mir leid, aber ich kann ohne weitere Information Dein Anliegen nicht bearbeiten. Gerne kannst Du es zu einem anderen Zeitpunkt versuchen oder alternativ unsere Hotline unter 030-12345678 in der Zeit von 10-18h erreichen. Vielen Dank.“

Tipp:

Setzen Sie klare zeitliche Leitplanken im Hinblick auf die Wartezeit des Bots nach nicht erfolgtem Prompt eines Kunden. Formulieren Sie die Frage um und erweitern Sie das Spektrum, um dem Nutzer neue Einstiegspunkte in den Chat zu liefern. Arbeiten Sie im Chat gerne mit Emojis oder anderen Hilfsmitteln, um den Chat etwas aufzulockern und bieten Sie beim Abschlussprompt immer Alternativen für weitere Kontaktmöglichkeiten.

Beschreibung: Die Aussagen der Nutzer werden vom Bot sprachlich z.B. Fremdwörter oder Dialekt, akustisch durch Hintergrundgeräusche oder das Sprechen durch eine Maske oder die Nutzung von Fremdwörtern oder Wörtern die in der Bot-Linguistik nicht hinterlegt sind, beeinträchtigt.

Mögliche Ursachen (Voice & Chat):

• Der Nutzer ist der jeweiligen Sprache nicht mächtig oder spricht mit einem starken Dialekt
• Der Nutzer spricht parallel mit anderen Menschen in seiner Umgebung
• Starke Hintergrundgeräusche insbesondere durch andere parallel sprechende Menschen oder einem eingeschalteten TV-Gerät mit hoher Lautstärke
• Der Nutzer ist stark erkältet, oder seine Sprache wird durch eine Maske beeinträchtigt
• Bei Chat insbesondere: Typos, falsche Grammatik oder Rechtschreibfehler, oder das Schreiben in einer anderen Sprache, welche beim Bot nicht hinterlegt ist
• Bei Chat: Katze oder Hund haben sich auf die Tastatur gesetzt

Empfehlung (Voice)

Sobald ein „No Match“ identifiziert wurde, sollten die Kunden im ersten Schritt hierauf freundlich hingewiesen werden. Sollten danach die nächsten beiden User-Prompts ebenso nicht erkannt werden, wird auch hier empfohlen, den Dialog zu beenden und den Kunden auf alternative Kontaktmöglichkeiten hinzuweisen.

Beispiel 4 (Voice):

User: „Hallo ich bin xxx, die virtuelle Assistenz von Junokai. Wie kann ich Ihnen weiterhelfen?“

User: „Parlez vous français?“

Bot: „Entschuldigung, ich habe Sie leider nicht verstanden. Ich kann Ihnen gerne bei Fragen rund um Kundenservice weiterhelfen oder direkt einen Termin mit einem unserer Berater vereinbaren.“

User: „Excuse-moi – Speak English?”

Bot: „Leider habe ich Ihre Anfrage immer noch nicht verstehen können. Kann ich Sie alternativ mit unserem Büro weiter verbinden?“

User: „Pardon, je ne sais pas l‘allemand”

Bot: „Es tut mir leid, ich kann Sie leider nicht verstehen. Bitte bleiben Sie einen Moment dran – ich verbinde Sie mit unserem Büro“

An diesem Beispiel sieht man, dass Fremdsprachen bei Bots je nach Einsatzgebiet oftmals notwendig werden und damit eine sinnvolle Überlegung bei der Konzeption sind. Und auch wenn nicht alle Dialoge in die neue Sprache übersetzt werden müssen (viele Conversational Design Tools haben hierfür sogar relativ gute Module für die am häufigsten genutzten Fremdsprachen), kann man über die Linguistik nur bestimmte Worte oder Eigenarten der Fremdsprache in diese Kategorien hinterlegen und – bei Erkennung der jeweiligen Sprache –  einfache aber eindeutige Prompts formulieren.

Beispiel 5 (Voice):

User: „Hallo ich bin xxx, die virtuelle Assistenz von Junokai. Wie kann ich Ihnen weiterhelfen?“

User: „Do you speak English?“

Bot: „I am sorry, but my English skills are very limited. Instead I would like to transfer you to our office, so that you can speak with one of our English-speaking consultants. If you agree, please hold the line and we will be right with you.“

Anders verhält es sich bei akustischen Problemen (Hintergrundgeräuschen, Dialekt, Schlechte Audioverbindung…etc.). Hier empfiehlt es sich folgende Optionen zu wählen:

Beispiel 6 (Voice) mit Weiterleitungsoption:

Bot: „Hallo ich bin xxx und kann Dir zu allem rund um Deinen Mobilfunkvertag weiterhelfen. Was kann ich für Dich tun?“

User: „….Vertrag……zu viel…….Kündi….Ge….”

Bot: „Entschuldigung, ich habe Dich leider nicht verstanden. Kannst Du Dein Anliegen bitte wiederholen?“

User: „Mein Handy….Dat….gest…kün”

Bot: „Verzeihung ich habe Schwierigkeiten Dich zu verstehen. Möchtest Du mit einem Mitarbeiter verbunden werden, dann sag bitte laut ‚JA‘ oder drücke die Taste ‚1‘“

User: „Ja! 1,1,1,1,1,1,1..”

Beispiel 7 (Voice) ohne Weiterleitungsoption:

User: „Hallo ich bin xxx. Wie kann ich Dir weiterhelfen?“

User: „….Vertrag……zu viel…….Kündi….Ge….”

Bot: „Entschuldigung, ich habe Dich leider nicht verstanden. Kannst Du Dein Anliegen bitte wiederholen?“

User: „Mein Handy….Dat….gest…kün”

Bot: „Verzeihung, ich habe Schwierigkeiten Dich zu verstehen. Bitte versuche es erneut oder gehe auf unsere Internetseite um Lösungen für Dein Anliegen zu erhalten. Alternativ kannst Du auch die meisten Anliegen über unsere App beheben.“

Die letzten beiden Beispiele können natürlich auch dynamisch eingerichtet werden, um sofern die Auslastung der Hotline es zulässt, entweder Weiterverbindung oder Forced Termination einzusetzen.

Tipp:

Erweitern Sie ihr Bot-Sprachspektrum entweder durch entsprechende Übersetzungen ihrer Dialoge in weiteren Sprachen oder durch Erkennung und Kategorisierung der Sprache durch Schlüsselworte, welche die Sprache identifizieren oder eingrenzen, mit dem Ziel, Nutzern einen alternativen Kontaktweg anzubieten. Kürzen Sie Dialoge bei schlechter Sprachqualität, um dem Kunden unnötige Zeit in einem Gespräch mit ungewisser Lösungsquote einzusparen und bieten Sie je nach Situation Weiterleitungen oder alternative Hilfsmöglichkeiten an.

Im nächsten Tipp der Woche werden wir uns den Fehlertypen Misrecognition und Task Failure widmen.

Beschreibung: Die Aussagen des Nutzers werden vom Bot falsch interpretiert und falsche Antworten bzw. Prompts werden geliefert. Obgleich die meisten Fehlertypen bei Voicebots auftreten, kann es auch im Chat diesen Fehlertyp geben.

Mögliche Ursachen (Voice & Chat):

• Der Confidence Score liegt unter 70 Prozent
• Der Nutzer ändert sein Anliegen
• Der Use Case Flow ist fehlerhaft
• Sprachliche Dialekte, Fremdwörter oder sehr ähnlich klingende Begriffe
• Bei Chat: Schreibfehler, Fachbegriffe
• Hintergrundgeräusche

Empfehlung (Voice & Chat)

Ein Fehlertyp „Misrecognition“ wird vom User in der Regel sofort angezeigt:

Beispiel 1 (Voice):

Bot: „Hallo ich bin Deine Bestellhilfe xxx vom Restaurant ‚Da Gianni‘. Wie kann ich Dir weiterhelfen?“

User (mit Hintergrundgeräuschen): „Ich hätte gerne zwei Pizza Calzone und drei Papaya.”

Bot: „Ok, das wären zwei Pizza Corleone und drei Eier.“

User (lauter): „Nein, es sind zwei Pizza Calzone und drei Papaya!”

Bot: „Verzeihung, ich nehme als Bestellung zwei Pizza Calzone und drei Papaya auf. Ist das korrekt“

User (wieder in Normallautstärke): „Perfekt – Danke!”

Bot: „Alles klar, die Bestellung ist aufgenommen. In ca. 30 bis 40 Minuten wird die Pizza bei Dir sein. Guten Appetit! “

Beispiel 2 (Voice):

Bot: „Hallo ich bin xxx die Reisefee vom Buchungsportal „Up Up & Away“. Wie kann ich Dir weiterhelfen?“

User (mit deutlichem Akzent): „Ich hätte einen Flug am Donnerstag von München nach Porto.”

Bot: „Verstanden, ein Flug für Donnerstag von München in Deutschland nach Bordeaux in Frankreich.“

User (lauter): „Nein, nach Porto in Portugal!”

Bot: „Entschuldigung, also ein Flug von München in Deutschland nach Porto in Portugal für nächsten Donnerstag?“

User (wieder in Normallautstärke): „Genau!”

In diesen Fällen hilft ein menschlicher Automatismus weiter. Sobald Menschen signalisiert wird, dass man sie nicht versteht, sprechen Sie den nächsten Dialogschritt in der Regel akzentuierter, deutlich langsamer aber vor allem lauter. Dies liegt unter anderem darin begründet, dass jeder Mensch eine korrekte Bestätigung einer selbst getätigten Aussage oder des Erkennens seines Anliegens wünscht und hier den Mehraufwand (lauter, akzentuierter, langsamer sprechen) auf sich nimmt.

Beispiel 3 (Chat):

Bot: „Hallo ich bin xxx Deine Assistenz vom Malermeister Y und kann für Dich Termine vereinbaren. Wie kann ich Dir weiterhelfen?“

User: „Ich benötige einen Vor-Ort-Termin bei mir zur Renovierung der Innenwände vom Zimmer meiner Tochter, sie hätte aber gerne etwas in Richtung „etepetete“. Haben Sie da etwas?“

Bot: „Für besondere Tapeten können wir Ihnen gerne unseren Katalog zusenden“

User: „Nein, keine Tapete – eine besondere Farbe will ich“

Bot: „Verzeihung. Wir können Ihnen auch gerne einen Katalog mit unseren Farben zusenden und auch jetzt schon einen Vor-Ort-Termin vereinbaren.“

Hier sehen wir ein Beispiel, wo aus Lingustik-Sicht Risiken für Misrecognition entstehen können. In der Regel versucht man in der Computer-Liguistik, Begriffe oder Formulierungen mit Typo-Alternativen anzureichern, so dass auch bei falsch geschriebenen Wörtern oder Zeilen die Absicht erkannt und entsprechend beantwortet wird. In dem Beispiel wird aber der Begriff „etepetete“ als „Tapete“-Typo klassifiziert und ein entsprechender fehlerhafter Prompt ausgespielt.

Tipp 1:

Wenn ein Bot unsicher ist oder das Anliegen eines Nutzers nicht korrekt verstanden hat (z.B. Confidence Level <70), bietet es sich an, weitere Absicherungen oder Rückfragen einzubauen und sich im nächsten Prompt zunächst für den Fehler zu entschuldigen. Grundsätzlich ist im Voice-Bereich der Vorteil, dass Kunden bei falsch erkannten Anliegen die nächste Formulierung deutlicher formulieren, was das Verständnis erleichtert.

Tipp 2:

Nutzen Sie nur häufig genutzte Sprache, Beschreibungen und Formulierungen in ihren Dialogen und möglichst wenig Fachbegriffe. Denn auch wenn ein Gericht: „Brät vom Schwein mit soufflierten Kartoffelstäbchen an Tomaten-Jus“ erstmal toll klingt, versteht nur ein Bruchteil der Nutzer was es eigentlich ist: Currywurst-Pommes.

Beschreibung: Die Aussagen eines Nutzers werden vom Bot richtig interpretiert, aber das aktuelle Portfolio oder die Funktionalität des Bots sind hierfür nicht vorhanden oder schlichtweg für diesen Use-Case nicht angebracht.

Mögliche Ursachen (Voice & Chat):

• Sehr individuelle Sachverhalte, die keine standardisierten Abläufe möglich machen
• Große Empathie benötigt
• „Faktor Mensch“
• Anliegen liegt außerhalb des Kompetenzbereichs

Beispiel 4 (Chat):

Bot: „Hallo, ich bin xxx, die virtuelle Assistenz für alles rund um Deine Bankgeschäfte. Was kann ich für Dich tun?“

User: „Ich möchte ein Wertpapierkonto anlegen und hätte gerne eine Anlage-Beratung.“

Bot: „Ich kann Dir gerne zeigen, wie Du ein Online-Wertpapierkonto anlegen kannst. Für eine Anlageberatung empfehle ich aber einen Vor-Ort-Termin bei einem unserer Berater, da ich Dir hier nicht so gut weiterhelfen kann. Soll ich Dir einen Termin machen, damit Du dort parallel auch Dein Wertpapierkonto eröffnen kannst?“

User: „Ja, bitte“

Beispiel 5 (Chat):

Bot: „Willkommen bei der Assistenz von Champions League TV. Wie kann ich Dir weiterhelfen?“

User: „Ich habe aktuell keinen Fernsehempfang auf meinem Gerät und gleich ist Anpfiff, was kann ich tun?“

Bot: „Dies kann mehrere Gründe haben. Hast Du andere Geräte auf dem Du unsere App installiert hast?“

User: „Ja, auf allen Geräten läuft nix. Auch nicht auf dem PC“

Bot: „Wie viele Geräte sind das in Summe?“

User: „Vier.“

Bot: „Sind alle Geräte mit dem WLAN verbunden und ist das WLAN eingeschaltet?“

User: „Ja, und das WLAN zeigt auch an, dass es funktioniert.“

Bot: „OK, ich verbinde Dich sofort mit einem Spezialisten, um Dein Problem so schnell wie möglich zu lösen“

Beispiel 6 (Voice):

Bot: „Willkommen beim Reiseportal Up Up and Away. Ich bin xxx, wie kann ich Dir weiterhelfen?“

User: „Ich hätte gerne eine Empfehlung für eine Reise nach XXX“

Bot: „Für diese Form von Reisen empfehlen wir eine individuelle Beratung per Telefon oder in einem unserer Reisebüros, da es sich um ein Krisengebiet handelt und besondere Dinge zu beachten sind. Kann ich Dich hierfür mit einem unserer Berater verbinden, oder möchtest Du lieber einen Termin vor Ort vereinbaren?“

User: „Dann lieber vor Ort“

Bot: „In welcher Stadt wohnst Du?“

User: „Hamburg Altona“

Bot: „Wir haben eine Niederlassung am Bahnhof Altona mit aktuell freien Terminen am Mittwoch d.h. morgen um 12h, 14h  und 16h30. Passt einer der Termine für Dich?“

User: „Ja, 14h ist prima.“

Bot: „Perfekt, ich habe Deine Terminreservierung hinterlegt und Du erhältst eine SMS mit einer Terminbestätigung und den Details auf diese Rufnummer unter der Du gerade anrufst.“

User: „Klasse, vielen Dank.“

Wie man erkennen kann, werden Fehlertypen der Art „Task failure“ von Nutzern immer gut akzeptiert, wenn man über den Bot nachvollziehbar erläutert, warum der Sachverhalt nicht durch den Bot (allein) gelöst werden kann und – vor allem – Alternativen anbietet.

Sehr häufig erlebt man aber immer noch nicht schön konzipierte Bot-Prompts wie „Anliegen kann nicht beantwortet werden“ oder sogar „Error XXX – bitte kontaktieren Sie den Kundenservice“. Hand aufs Herz: Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit dass Sie demselben Bot beim nächsten Anliegen eine erneute Chance geben und nicht wieder den Kundenservice direkt anrufen?

Tipp 3:

Ein Bot wird selten 100 Prozent Ihres Sales- und Serviceportfolios abbilden können und es ist in der Regel auch nicht so gewollt, denn schließlich haben auch menschliche Kundenservice Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ihre Stärken und Vorteile. In diesen Fällen wird ein Nutzer dies auch akzeptieren und befürworten – wenn er erläutert bekommt, warum der Bot so verfährt. Sparen Sie an dieser Stelle nicht mit den Dialogen bzw. reduzieren sie diese auf ein einfaches „Können wir nicht!“. Nur so erhalten sie die positive Wahrnehmung des Bots und machen eine erneute Nutzung in einem anderen Sachverhalt wahrscheinlicher.

Die unterschiedlichen Fehlertypen im Conversational Design von Voice Bots haben alle ihre eigenen Charakteristika und ebenso sind die beschriebenen Vorgehensweisen kein Dogma sondern es muss von Use Case zu Use Case entschieden werden, welcher Fehlertyp an welcher Stelle auftreten kann und wie man diesen per Dialog entschärft oder korrigiert. Hilfreich ist es allerdings, entsprechende Standard-Fehler-Dialoge im Baukasten zu entwickeln bzw. zu schreiben, welche dann im Conversational-Design-Flow modular per App-Tag oder Intent Zuordnung eingebaut werden können und nicht jedes Mal neu geschrieben oder im Tool programmiert werden müssen.

Über junokai:

Junokai ist die Consulting-Einheit von Majorel. Das Beratungsunternehmen mit Sitz in Berlin unterstützt Auftraggeber unterschiedlicher Branchen in allen Bereichen des Kundenservice. Junokai wurde 2013 von erfahrenen Managern mit umfangreicher beruflicher Expertise im Sales & Marketing und Kundenservice gegründet. Strategische Säule des Unternehmens sind die operativen Erfahrungen und der Fokus auf den Bereich Customer Experience, Customer Service und Vertrieb.

Weitere Informationen zu Junokai finden Sie unter: www.junokai.de