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Carlos Carvalho, Senior Berater junokai

Experten-Tipp: Conversational Design – Sprechen Sie Bot? Teil 2

Experten-Tipp: Conversational Design – Sprechen Sie Bot? Teil 2

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.

Im heutigen „Experten-Tipp“ geht es darum, Gesprächstechniken optimal im Rahmen von (Voice) Bot Conversational Design einzusetzen und damit das Kundenerlebnis zu verbessern.

Fragen und Bestätigungen

Ein wesentliches Element im Conversational Design sind Fragen und Bestätigungen. Diese dienen insbesondere dazu, die Genauigkeit der vom Kunden gewünschten Anfrage zu erhöhen, damit den Sachverhalt einzugrenzen bzw. zu klassifizieren und im Dialog zu bestätigen. Gleichzeitig sind jedoch im Dialog zwischen Bot und Mensch bestimmte Punkte zu berücksichtigen, wie wir anhand folgendem Beispiel sehen können.

Beispiel 1 (Chat Bot):

Bot: „Möchten Sie eine bestehende Bestellung erweitern oder eine neue Bestellung tätigen?“

Hierbei ist wichtig, nie das „Ich möchte etwas anderes“ wegzulassen, um den Kunden nicht zu verlieren, weil sein individuelles Anliegen nicht dabei ist und der Dialog dann in einer Sackgasse endet. Im Dialog von Mensch zu Mensch haben wir immer problemlos einen direkten Anknüpfungspunkt zu einem neuen Thema oder Sachverhalt. Einem Bot muss immer diese Option wie oben dargestellt verfügbar gemacht werden, da Bot-Dialoge in Abläufen konzipiert werden und Verknüpfungspunkte (Out-In) benötigt werden.

Sobald der Nutzer eine Bestellung getätigt hat, sollte diese auch in der Kommunikation bestätigt werden. Dies kann in unterschiedlicher Art erfolgen:

Beispiel 2:

Bot: „Sie haben drei Pizza Napoli und eine Ananas ausgewählt. Bitte bestätigen Sie diese Auswahl.“

So spricht aber in der Realität kein Mensch und so bietet es sich an, einen solchen Bestätigungs-Dialog menschlicher zu gestalten:

Bot: „Ok, das sind dann drei Pizza Napoli und eine Ananas. Passt das, oder möchten Sie noch etwas dazu bestellen?“

Hier erkennt man auch wieder, dass die Option „Etwas anderes“ mit berücksichtigt wird. Ein weiterer Fehler, der gerade im Bereich Voice Bot häufig auftritt, ist die Bestätigungs-Aufforderung an die Nutzer, bestimmte vorgegebene Schlüsselwörter oder Wortkombinationen im Rahmen der Bestätigung zu nutzen.

Beispiel 3:

Bot: „Sagen Sie ‚Bestehende Bestellung erweitern‘ wenn Sie ihre Bestellung erweitern wollen oder ‚Neue Bestellung‘ wenn Sie eine neue Bestellung tätigen wollen.“

User: „Neue Bestellung“

Wenn die Spracherkennung auf diese beiden Formulierungen, „Bestehende Bestellung“ oder „Neue Bestellung“, programmiert ist, bietet der folgende Satz eine gleiche aber vor allem menschlichere Option:

Beispiel 4:

Bot: „Wollen Sie eine neue Bestellung tätigen oder ihre bereits bestehende Bestellung erweitern?“

User: „Ich möchte eine neue Bestellung tätigen.“

Wichtig sind in dem Zusammenhang die Unterschiede von „expliziten“ und „implizierten“ Bestätigungen. Explizite Bestätigungen sind zum Beispiel dann angebracht, wenn der Confidence Level der Kundenaussage unterhalb von 65 Prozent liegt. Confidence Level bedeutet, dass der Bot mit einer Wahrscheinlichkeit von X Prozent die Antwort richtig versteht und kategorisieren kann.

Beispiel 5:

User: „Ich möchte gerne einen Tisch bei Gianni reservieren.“

Bot: „Du möchtest einen Tisch im Restaurant ‚Da Gianni‘ reservieren?“

Unter 65 Prozent ist eine Conversational Software unsicher, was der Nutzer tatsächlich wissen will und Werte über 90 Prozent sollten Ziel sein – wobei nicht jede Software über ein Analyse oder Bewertungsmodul verfügt. Je komplizierter oder sensibler der Sachverhalt ist, desto häufiger wird die Nutzung von Expliziter Bestätigung angeraten. Sobald der Bot im Nachgang weiter geschult wird, können die Confidence Level für jede Antwort gesteigert werden. Ebenso ist es wichtig, eine explizite Bestätigung beim Nutzer abzufragen, wenn es um sensible Themen geht.

Beispiel 6:

User: „Bitte überweise 350 Euro auf das Konto von David.“

Bot: „Ich soll 350 Euro auf das Konto von David Müller überweisen, korrekt?“

User: „Nein, auf das Konto von David Meier.“

Bot: „Ich überweise das Geld auf das Konto von David Meier, ok?“

User: „Ja“

Bot: „Alles klar, die Überweisung von 350 Euro an David Meier wurde getätigt.“

Analog zu expliziten Bestätigungen sind auch implizierte Bestätigungen ein wirksames Hilfsmittel im Conversational Design.

Beispiel 7:

User: „Ich möchte gerne eine Adressänderung hinterlegen.“

Bot: „OK, das erledige ich gerne für Dich. Wie lautet die neue Adresse?“

User: „Hafenstrasse 5 in Hamburg.“

Bot: „Vielen Dank. Deine Neue Adresse in der Hafenstrasse ist nun hinterlegt. Soll ich auch Deine Festnetznummer ändern?“

User: „Oh ja, die ändert sich ja auch. Die neue Nummer lautet 040-1234567“

Beispiel 8:

Bot: „So, das sind nun drei Bier und eine Ananas – vielen Dank für Ihre Bestellung.“

Bot: „Drei Bier und eine Ananas werden schnellstmöglich geliefert.“

Implizierte Bestätigungen helfen den Dialog zu beschleunigen und können parallel dazu auch weitere Abfragen integrieren, welche einen Bot-Dialog menschlicher gestaltet. Hierbei hilft auch bei Bestätigungen am Anfang einer Information mit Formulierungen zu variieren.

Beispiel 9:

Bot: „Danke, ich buche für Dich den Flug?“

Bot: „OK, das Taxi ist bestellt.“

Bot: „Prima, ich habe alle notwendigen Daten für die Buchung.“

Bot: „Alles klar. Die voraussichtliche Wartezeit ist 3 Minuten.“

Auch für den Chat sind implizierte Bestätigungen gern genutzte Elemente. Als „Test“ kann man sich z.B. in den eignen WhatsApp Chatverläufen einmal anschauen wie oft diese im Mensch zu Mensch Dialog genutzt werden.

Optionen

Generell sind Optionen ein gutes Hilfsmittel Bot-Dialoge zu verschlanken und damit schneller zu durchlaufen. Allerdings gibt es auch hier Fehlerquellen, die zu beachten sind.

Beispiel 10:

Bot: „Sind Sie Single, verheiratet, in einer festen Partnerschaft, oder eine Witwe oder Witwer?“

Obgleich diese Abfrage relativ gut von einem Menschen beantwortet werden kann, bietet sich hier im Rahmen von Conversational Design die Trennung der beiden Hauptelemente.

Beispiel 11:

Bot: „Leben Sie in einer festen Partnerschaft oder sind Sie verheiratet?“

User: „Nein.“

Bot: „Sind Sie Witwe, Witwer oder Single?“

User: „Ich bin Single.“

Generell ist es ratsam insbesondere bei Voice Bots auf maximal drei bis vier Optionen hinzuweisen, da sich die User hiermit am wohlsten fühlen. An folgenden Beispielen kann man das gut erkennen.

Beispiel 12 (ohne Trennung):

Bot: „In Deiner Region kannst Du heute über mich folgende Events buchen: Theater, Burlesque-Shows, Musicals, Stand Up Comedy, Ballett, Jazz Konzerte, Kino, Klassik-Konzerte, Clubs, Rock Konzerte, Restaurants, Bars…“

User: „Ähm. Was war noch mal der vierte Punkt?“

Beispiel 13 (mit Trennung):

Bot: „In Deiner Region kannst Du heute über mich zum Beispiel  folgende Events buchen: Theater, Burlesque-Shows, Musicals oder interessiert Dich vielleicht etwas anderes?“

User: „Was gibt es denn noch?“

Bot: „Ich hätte noch Stand Up Comedy, Ballett, oder diverse Konzerte im Angebot. Ist hier etwas für Dich dabei oder soll ich noch andere Alternativen aufzählen?“

User: „Was gibt es denn für Konzerte?“

Bot: „Heute finden Konzerte in den Sparten Klassik, Jazz, Pop oder Rock statt. Interessiert Dich davon ein Genre?“

Weitere sinnvolle Elemente bei der Nutzung von Optionen im Conversational Design sind:

  • Aufzählungen: „Erstens, zweitens, drittens…“
  • Iterationen: „Zunächst, danach, als nächstes…“; „Zusätzlich“
  • Priorisierungen: „Das wichtigste ist…“; „Wichtiger ist…“ „Dringend benötigt wird…“; “Last but not Least…“
  • Resumes: „Zusammenfassend…“; „Das bedeutet in der Konsequenz…“

Gesprächs- und Informationsanteile

Ein wichtiges Element für die Nutzungsrate eines Bots ist es, darauf zu achten, dass Gesprächsanteile verteilt sind und so wenig wie nötig lange Monologe seitens des Bots erfolgen. Dies wirkt wie beim Mensch zu Mensch Dialog freundlicher und motiviert den Nutzer im Dialog mit dem Bot zu verbleiben.

Beispiel 14:

User: „Ich möchte ein Taxi bestellen.“

Bot: „Ich bestelle Dir gerne ein Taxi. Die Grundgebühr beträgt 8 Euro und 35 Cent pro gefahrenen Kilometer bis zu 20 Kilometer und 55 Cent für jeden darüber hinaus gefahrenen Kilometer. Das Taxi braucht aktuell zwischen 25 und 30 Minuten bis an Deinen Standort. Soll ich es jetzt für Dich buchen?“

Diese Aussage ist sehr lang und erschlägt den Nutzer mit zu viel z.T. unwichtiger Information. Diese Aussage kann man deutlich fokussieren, reduzieren und damit eine bessere Kundenerfahrung generieren.

Beispiel 15:

User: „Ich möchte ein Taxi bestellen“

Bot: „Gerne. Was ist der Zielort?“

User: „Hauptbahnhof Berlin“

Bot: „Alles klar. Die Fahrkosten werden in Summe circa 15 Euro betragen. Ist das OK?“

User: „Ja“

Bot: „Zu wann soll ich Dir das Taxi buchen?“

Das letzte Beispiel fühlt sich deutlich angenehmer an, weil relevante Informationen komprimiert und gut für den Nutzer aufbereitet sind. Vor allem: Durch die Aufteilung der Gesprächsanteile ist der Nutzer zudem deutlich stärker in das Gespräch eingebunden.

Wiedererkennung

Wie in Teil 1 des Beitrags „Sprechen Sie Bot“ ist die Vorstellung des Bots ein wesentliches Element für eine gesteigerte Nutzung dieses Services. Gleichzeitig sollte man diese Einleitung so einsetzen, dass es für den Kunden auch bei einer erneuten Nutzung einen Wiedererkennungswert gibt, da dies generell positiver wahrgenommen wird. Anstatt also immer die gleiche Begrüßung „Hallo, ich bin XXX die virtuelle Assistenz von junokai…..“ zu nutzen, kann man hier mit Variationen wie in folgenden Beispielen arbeiten:

Beispiel 16:

Bot: „Hallo XXX, schön dass Du wieder da bist. Wie kann ich Dir heute weiterhelfen?“

Bot: „Willkommen zurück XXX. Was kann ich heute für Dich tun?“

Bot: „Hallo XXX, ich sehe hier noch eine offene Bestellung. Hast Du noch Rückfragen zu Deiner letzten Bestellung?“

Dies kann entweder auf Basis von Cookies, Smart Device Erkennung oder im Falle einer bereits erfolgten Identifizierung/Authentifizierung erfolgen.

Fazit

Die Beispiele machen klar, dass ein gutes Frage- und Bestätigungskonzept im Rahmen von Conversational Design eine Bot Nutzung für die User möglichst angenehm aber auch zielgerichtet gestaltet. Ebenso spielen die Aspekte Gesprächsanteile, Informationstrennung und Wiedererkennungsmerkmale eine unterstützende Rolle.

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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