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Carlos Carvalho, Senior Berater junokai

Experten-Tipp: Conversational Design – Sprechen Sie Bot? Teil 1

Experten-Tipp: Conversational Design – Sprechen Sie Bot? Teil 1

In der neuen Rubrik „Experten-Tipp“ teilen die Berater unserer Consulting-Tochter junokai ihr Wissen und ihre Erfahrungen aus dem Beratungsalltag im Bereich Customer Experience und verraten ihre besten Tipps und Tricks.

In dem heutigen Experten-Tipp möchte ich Ihnen einige grundsätzliche Regeln und Fallen bei der Erstellung von Conversational Design Dialogen vorstellen.

Conversational Design für (Voice) Bots beinhaltet hierbei gleichzeitig das Know How, wie Daten und Informationen strukturiert analysiert und interpretiert werden können, als auch wie der Output eines Bots möglichst natürlich und emphatisch übermittelt werden kann. Das heißt, es müssen beide Welten (Bot und Mensch) korrekt verstanden sowie interpretiert werden und in der Symbiose von Psychologie, Technologie und Conversational Copywriting miteinander verknüpft werden.

Grundverständnis eines Bot

Grundsätzlich verstehen sich Bot und Mensch nämlich erst einmal nicht, da menschliche Kommunikationslogik und Verständnis auf unterschiedlichen Voraussetzungen und langjährigen Erfahrungen basiert. Während uns von Geburt an durch eine konstante „Schulung“ bestimmte Floskeln, Gesten und Gesprächslogiken selbstverständlich sind, sind diese für den Bot neu beziehungsweise widersprechen seinem Grundverständnis.

Menschliche Kommunikation wird zudem durch Empathie bestimmt, Bot-Kommunikation ist primär durch die Analyse strukturierter Daten und der damit einhergehenden Interpretation der Anfrage definiert.

Hierzu zwei Beispiele einer „Misskommunikation“ zwischen Nutzer und Bot:

Beispiel 1:

User: „Weißt Du wie spät es ist?“

Bot: „Ja.“ 

Beispiel 2:

User: „Wie spät ist es?“

Bot: „In New York sind es 7 Uhr 31 und in London 12 Uhr 31.“   (der User ist aber in diesem Moment in Berlin)

Aus Bot-Sicht wurde in diesen beiden Fällen jeweils eine korrekte Antwort gegeben, als Mensch werten wir die Antwort jedoch als falsch, weil ein Mensch eine ganz andere Erwartungshaltung an die Antwort hat.

Beide Antworten beinhalten hierbei zwei unterschiedliche Interpretationsfehlertypen. Im ersten Fall liegt der vermeintliche Fehler darin, dass die typisch menschliche Floskel nicht richtig interpretiert wurde, im zweiten Fall benötigt der Bot weitere Informationen zum aktuellen Standort des Users, um eine korrekte Antwort zu geben.

Tipp 1: Achten Sie daher bei der Erstellung von Dialogen darauf, dass typisch-menschliche Formulierungen von Fragen im Spektrum richtig interpretiert und vor allem auch so klassifiziert werden. Stellen Sie zudem sicher, dass zusätzliche wichtige Informationen für die Antwort wie zum Beispiel im vorliegenden Beispiel der Standort vorliegen oder abgefragt werden können. Auch wenn dies trivial klingt, liegt gerade in diesen Punkten die Sollbruchstelle zwischen menschlicher vs. Bot Kommunikation. Gerade hier entstehen die Fehler im Dialogdesign, wo ein Nutzer die Kommunikation abbricht, um mit einem echten Menschen zu sprechen. Und ein erneutes Ausprobieren des Bots ist dann deutlich unwahrscheinlicher – You get never a second chance to make a first impression.

Bot Vorstellung

Wenn wir gerade bei erstem Eindruck sind: Besonders zu Beginn eines Dialogs bei einer „Bot-Vorstellung“ werden immer wieder typische Fehler gemacht, die eine Nutzung durch den Kunden beeinträchtigen oder ihn davon abhalten, den Bot tatsächlich zu nutzen.

Beispiel 3:

Bot: „Hallo, ich bin XXX, die virtuelle Assistenz von junokai. Ich lerne jeden Tag dazu und ich versuche bei der Beantwortung von Anliegen zu helfen. Um meine Fähigkeiten weiter zu verbessern, bitte ich Dich, am Ende Deine Erfahrung mit mir zu bewerten. Wobei kann ich Dir weiterhelfen?

Der hier gemachte typische Fehler ist, dass in diesem Vorstellungstext der Fokus primär auf dem Bot, seinen Bedürfnissen und nicht beim Kunden liegt. (Einfach mal nachzählen, wie oft in diesem Vorstellungstext die Worte „Ich“, „Mein“ und „mir“ genutzt werden).

Diese Bedarfsperspektive entsteht oft, wenn Bot-Dialoge allein aus technisch-logischer Sicht konzipiert und implementiert werden ohne Einbindung von Kundenservice/Dialog Verantwortlichen.

Eine mögliche Alternative ist das Beispiel 4, dass eine deutliche Zentrierung auf den Kunden zeigt und dabei das Service/Themenspektrum des Bots auf „Kundenservice“ und „Terminvereinbarung“ eingrenzt:

Beispiel 4:

Bot: „Hallo, ich bin XXX, die virtuelle Assistenz von junokai und kann Dir zu vielen Themen im Bereich Kundenservice Informationen liefern oder für Dich einen individuellen Termin mit einem unserer Berater vereinbaren. Was kann ich für Dich tun?

Tipp 2: Setzen Sie von Beginn an das Anliegen des Kunden ins Zentrum des Dialogs und simplifizieren Sie die Vorstellung aus Kundensicht. Involvieren Sie erfahrene Kundenservice-Mitarbeiter in der Dialogerstellung, da diese über gute Expertise und Erfahrung in Kundendialogen verfügen.

Ein typischer Fehler bei der Bot-Vorstellung ist auch, einen Bot zu arrogant oder mit übertriebenen Kompetenzen vorzustellen.

Beispiel 5:

Bot: „Hallo, ich bin XXX, die intelligente Assistenz von junokai und kann Dir helfen, Deinen Kundenservice nachhaltig zu verbessern oder für Dich einen individuellen Wunschtermin mit einem unserer kompetenten Beratern vereinbaren.“

Je neutraler und fokussierter Sie ihren Bot vorstellen, umso mehr werden Nutzungsraten steigen.

Eckpfeiler bei der Konzeption von Bot-Antworten

Bot Informationen, auch Prompts oder Utter genannt, haben fünf Eckpfeiler, die bei der Erstellung des Dialogs zu berücksichtigen sind.

  1. Qualität

Es werden generell nur wahre Informationen vermittelt und sofern keine Antwort aus Bot-Sicht existiert, wird dies vermittelt und idealerweise eine Alternative (z.B. Weiterleitung an einen Mitarbeiter oder Rückrufterminierung) angeboten.

  1. Quantität

Eine Herausforderung für einen Bot sind quantitative Anfragen oder Antworten, die ein Bot liefern muss.

Beispiel 6:

Bot: „Wie viele Zimmer hat ihre Wohnung?“

User: „Wir haben zwei Schlafzimmer, ein Wohnzimmer, ein Kinderzimmer…“

Ein schlechter Conversational Designer würde an dieser Stelle vermutlich dem Bot eine Antwort wie „Nennen Sie mir bitte eine Zahl“ vorgeben oder sofern es nur Chat betrifft, z.B. ein Formular mit Synonymen zum Ankreuzen ausspielen. Besser ist an dieser Stelle:

Bot: „Verzeihen Sie bitte. Wie viele Zimmer sind das in Summe?“

Dieser Dialog wird deutlich sympathisch-menschlicher und vom User weniger befehlend als „Nennen Sie mir bitte eine Zahl“ wahrgenommen.

Beispiel 7:

Bot: „Sie können mit MasterCard, Visa oder PayPal bezahlen. Wollen Sie den Bestellvorgang abschließen?

User: „Ich zahle mit Visa“

In diesem Beispiel ist die Frage des Bots geschlossen d.h. eigentlich gibt es theoretisch nur die Ja/Nein Antwort. Als Mensch sind wir es aber gewöhnt, auch solche Fragen in der oben angeführten Art zu beantworten. Erwarten Sie daher im Conversational Design von einem Menschen nicht immer eine Ja/Nein Antwort auf eine geschlossene Frage.

  1. Relevanz

Die Kommunikation von Informationen oder Abfragen wird auf das Wichtigste und Wesentlichste reduziert. Nicht mehr, aber auch nicht weniger.

Beispiel 8:

Bot: „Haben sie alle benötigten Unterlagen zum Abschluss ihrer Reisebuchung vorliegen?“

User „Welche sind das genau?“

Bot: „Das sind ein gültiges Visum, ein aktueller Reisepass sowie eine Visa Kreditkarte oder ein PayPal Konto, wenn Sie hierüber bezahlen wollen. Wenn Sie diese Unterlagen bereit haben, sagen Sie „OK“ und wir können dann gerne loslegen.“

Sicherlich könnten noch weitere Informationen für diese Reise sinnvoll sein (z.B. eine Impfung gegen Tropenkrankheiten oder eine Reiserücktrittsversicherung), aber diese sind für diesen einen Prozess der Buchung nicht relevant. Gleichzeitig macht es auch keinen Sinn eine der oben angeführten Punkte wegzulassen oder erst später abzufragen, da sonst die Buchung nicht abgeschlossen werden kann.

  1. Form

Beispiel 9:

Bot „Ihre Transaktion ist erfolgreich abgeschlossen. Eine Bestätigung wird per Mail zugesendet

Natürlich ist dise Antwort eines Bots rein formal gesehen richtig, aber in der Realität würde kein Mensch so kommunizieren. Daher sollten Antworten auch so menschlich wie möglich gestaltet werden. In diesem Beispiel könnte eine Option lauten:

Beispiel 10:

Bot: „OK, Ihre Bestellung/Buchung ist nun durch und sie erhalten von uns eine Bestätigung per Mail. Vielen Dank.“

  1. Empathie

Ein oft auftretender Fehler im Conversational Design ist es, dem Bot im Gegenzug künstliche Empathie wie in folgendem Beispiel anzueignen bzw. zu attestieren:

Beispiel 11:

User: „Ich kann meinen Anschlussflug nicht mehr wahrnehmen. Welche Optionen habe ich?“

Bot: „Oh ich kann verstehen wie unangenehm das für Sie sein muss. Ich prüfe eine Möglichkeit für eine Umbuchung.“

Nutzern ist sehr wohl bewusst, dass sie mit einer Maschine kommunizieren und gerade in nicht eindeutigen oder emotional aufgeladenen Situationen wirkt eine künstliche Empathie eher kontraproduktiv. Zudem kann in dem Beispiel auch die Option bestehen, dass der Flug vielleicht bewusst nicht angetreten werden sollte, weil private Gründe des Nutzers hierfür vorliegen. Damit ist die Antwort dann aus Nutzer-Sicht unpassend und wird negativ vom Nutzer interpretiert.

Empathie im Conversational Bot-Design muss daher allein darauf abzielen, das Problem zu identifizieren und dieses vom Kunden bestätigt zu bekommen.

Beispiel 12:

User: „Ich kann meinen Anschlussflug nicht mehr wahrnehmen. Welche Optionen habe ich?“

Bot: „Ich verstehe – Geht es um ihren heutigen Lufthansa Flug 123 um 22:30h?

User: „Ja genau, das ist der Flug.“

Bot: „Alles klar. Ich prüfe eine Möglichkeit für eine Umbuchung auf einen anderen Flug. Benötigen Sie zwingend einen Anschlussflug am gleichen Tag oder kann ich auch Optionen für den Folgetag berücksichtigen?“ 

Tipp 3: Prüfen Sie bei der Erstellung von (Voice)Bot-Dialogen, ob in den Antworten des Bots die wesentlichen Elemente Quantität, Qualität, Relevanz, Form und Empathie im Sinne der hier beschriebenen Beispiele berücksichtigt sind und lassen sie diese gegebenenfalls durch nicht-involvierte Personen des Conversational Design Teams in einem Dialog Reality Check durchlaufen. Gerade hier fallen Fehler im Dialogdesign auf und diese Schwachstellen können behoben werden.

Zusammenfassung Fazit

Auch wenn die Erstellung von (Voice) Bot Dialogen zunächst trivial oder intuitiv erscheinen mag, folgt sie, wie wir dargestellt haben, klaren Regeln. Diese zu befolgten ist auch empfehlenswert, um die Kommunikation zwischen Bot und Mensch zu vereinfachen sowie die Bot-Nutzungsquote zu erhöhen.

Wichtig zu verstehen ist, dass Bots und Menschen unterschiedliche Arten der Kommunikation sowie Schwerpunkte haben. Diese 1:1 zu übernehmen ist nicht zielführend und kann sogar gegenteilige Effekte und Wahrnehmungen erzeugen. Daher ist es, wie in den gezeigten Beispielen notwendig, die jeweiligen Charakteristika beider Seiten so gut wie möglich zu verbinden.

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

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