Was ist ein Konversationsagent? Wie unterscheidet er sich von einem Chatbot?

Konversationsagenten haben die Grenzen zwischen dem Gespräch mit einer echten Person oder einem Bot auf digitalen Kanälen verwischt. Moderne Konversationsagenten können perfekt menschlichen Dialog nachahmen und Kunden wie ein Support-Mitarbeiter unterstützen.

Viele Unternehmen setzen intelligente virtuelle Assistenten auf ihren digitalen Kanälen ein, um ihr Publikum in großem Maßstab zu erreichen. Diese Assistenten sind Konversationsagenten, die mit Technologien wie natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und maschinellem Lernen ausgestattet sind.

Normalerweise teilen diese Unternehmen den Kunden mit, dass sie mit einem virtuellen Agenten sprechen. Sie bieten auch die Möglichkeit, sich mit Live-Support-Profis zu verbinden, falls die Probleme dringend oder kritisch sind.

Konversationsagenten haben Unternehmen auf vielfältige Weise unterstützt und gestärkt. Dieser Artikel wird diese Aspekte behandeln und tiefer in das Konzept eintauchen.

Die Aufgaben, die diese Bots ausführen, sind auf die Branchen zugeschnitten, in denen sie eingesetzt werden. Hauptsächlich werden sie von Kundenserviceteams genutzt, um Serviceanfragen zu empfangen und weiterzuleiten. Andere Abteilungen nutzen Konversationsagenten, um Informationen zu sammeln, Symptome zu überprüfen und sogar Online-Transaktionen durchzuführen.

Diese Tools sind mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP), Spracherkennung, maschinellem Lernen (ML), Deep Learning und verschiedenen anderen Technologien ausgestattet, die helfen, das Dialogmuster eines Menschen nachzuahmen.

Arten von Konversationsagenten

Organisationen nutzen verschiedene Arten von Konversationsagenten basierend auf ihrem Anwendungsfall. Während einige einfache programmierte Agenten verwenden, verlassen sich andere auf konversationelle künstliche Intelligenz (KI) für ein besseres Kundenerlebnis.

Regelbasierter Chatbot

Regelbasierte Chatbots adressieren spezifische Probleme oder Ziele. Sie werden durch eine Reihe vordefinierter Regeln gesteuert und kartieren Gespräche wie ein Flussdiagramm. Diese Bots sind auch relativ einfacher zu entwickeln. Diese Chatbots können relevant sein, wenn erwartet wird, dass Benutzer eine begrenzte Anzahl von Fragen stellen. Sie werden jedoch unvorhersehbar, wenn sie mit Situationen konfrontiert werden, die außerhalb ihrer Regelmenge liegen. Sie werden auch schwierig zu verwalten, wenn mehrere Regeln die Antwort des Bots steuern.

Diese Chatbots können relevant sein, wenn erwartet wird, dass Benutzer eine begrenzte Anzahl von Fragen stellen. Aber wenn mehrere Regeln die Antwort des Bots steuern, kann es schwierig werden, ihn zu verwalten.

KI-Chatbots

KI-Chatbots, unterstützt durch maschinelles Lernen und NLP, generieren autonom Antworten, nachdem sie die Absicht und das Ziel der Eingabe eines Kunden analysiert haben. Sie sind hervorragend darin, komplexe oder in verschiedenen Sprachen gestellte Anfragen zu bearbeiten. Da diese Chatbots in mehreren Sprachen trainiert sind, ermöglichen sie es der Organisation, Anfragen in einer Sprache zu bearbeiten, die ihre Kunden bevorzugen.

Interne Teams nutzen sie in der Regel, um Aufgaben schnell zu erledigen und die Produktivität zu steigern.

Sprachbots

Sprachbots führen Aufgaben basierend auf Sprachbefehlen aus. Sie wandeln gesprochene Anweisungen in maschinenlesbaren Text um, sodass sie den Kontext verstehen und die programmierten Ausgaben liefern können. Diese Interaktion ist relativ natürlich und erfordert minimalen Aufwand vom Benutzer.

Diese Bots können vielseitige Aufgaben ausführen, von der Internetsuche bis hin zu einfachen Befehlen wie dem Einschalten eines intelligenten Lichts. Amazons Alexa ist ein gutes Beispiel für solche Bots.

Hybride Chats

Hybride Chatbots kombinieren die Fähigkeiten von regelbasierten und KI-Chatbots. Sie sind gut ausgestattet, um den Kontext aus Benutzereingaben zu verstehen, können aber auch Antworten basierend auf vordefinierten Regeln generieren.

In der Praxis gibt es eine feine Linie zwischen hybriden und KI-Chatbots. KI-Chatbots eignen sich am besten, um offene Fragen von Kunden zu beantworten. Hybride Chatbots adressieren solche Fragen und können gleichzeitig an die Bedürfnisse Ihres Unternehmens angepasst werden.

Interaktive Sprachassistenten (IVA)

IVAs automatisieren Telefonsysteme und ermöglichen es Anrufern, mit computergestützten Telefonen über Sprach- und Tastatureingaben zu interagieren. Sie sind in Banken, Logistik- und Reiseunternehmen weit verbreitet.

Ein IVA versteht die Eingaben des Anrufers und führt Aufgaben aus oder gibt Informationen entsprechend. Sie können auch den Anruf an bestimmte Abteilungen weiterleiten, wenn komplexe Anfragen vorliegen oder ein Anrufer dies wünscht.

In arbeitsreichen Zeiten steigern IVAs die Produktivität der Mitarbeiter, indem sie Anrufe bearbeiten, bei denen die Anrufer allgemeine Informationen wie den Bestellstatus benötigen. Dies ermöglicht es den Mitarbeitern, sich auf die kritischeren Anrufe zu konzentrieren.

Wie funktioniert ein Konversationsagent?

Ein Konversationsagent folgt einer Reihe von Schritten, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

• Empfängt Benutzereingaben: Wenn ein Benutzer mit einem Konversationsagenten interagiert, akzeptiert dieser die Eingabe. Die Eingabe kann Text, Stimme, Geste, Bild oder Grafik sein.

• Wandelt Eingaben in maschinenlesbares Format um: Der Konversationsagent verwendet einen automatischen Spracherkenner (ASR), um Sprache und Texteingaben zu erkennen und in eine maschinenlesbare Form umzuwandeln.

• Versteht den Kontext: Der Konversationsagent verwendet dann natürliche Sprachverarbeitung, um die Wünsche des Benutzers zu verstehen. Er analysiert den Kontext und bestimmt die Absicht der Eingabe.

• Generiert Antwort: Basierend auf der Eingabe antwortet der Agent dem Benutzer. Wenn die Eingabe klar, präzise und detailliert ist, erhält der Benutzer in der Regel eine Antwort, die mit dem Kontext der Eingabe übereinstimmt.

• Sammelt Feedback: Nach der Bereitstellung der Antwort ermutigt der Konversationsagent den Benutzer, Feedback zu geben, um zukünftige Interaktionen zu verbessern.

Konversationsagent vs. Chatbot

Alle Chatbots sind Konversationsagenten, aber das Umgekehrte ist nicht der Fall. Ein Chatbot ist eine spezifische Art von Konversationsagent.

Konversationsagenten sind hervorragend darin, menschliche Interaktionen nachzuahmen. Sie verwenden natürliche Sprachverarbeitung und verschiedene andere Technologien, um den Kontext einer Suchanfrage eines Benutzers zu verstehen.

Konversationsagenten werden auf der Kundensupport-Seite eingesetzt, um Live-Agenten bei der Beantwortung allgemeiner Kundenfragen zu unterstützen. Dies hilft, die Wartezeit zu verkürzen und die Verantwortung der Agenten zu verringern, sich wiederholende Fragen zu beantworten. Mit der Zeit lernen KI-Konversationsagenten, besser auf Kundenanfragen zu reagieren.

Fachleute nutzen Chatbots, um Informationen zu sammeln, Antworten zu erhalten, Aufgaben auszuführen usw. Sie können regelbasiert sein und auf spezifische Text- oder Schaltflächeneingaben reagieren und müssen nicht unbedingt über NLP- oder maschinelle Lernfähigkeiten verfügen.

Sie können einfache Bots sein, die festgelegte Antworten auf spezifische Fragen geben. Wenn sie nicht mit KI ausgestattet sind, sind diese Bots navigationsorientiert und folgen einem bestimmten Dialogfluss. Änderungen im Dialogfluss solcher Chatbots erfordern eine Neukonfiguration.

Verwendungszwecke von Konversationsagenten

Konversationsagenten können je nach Branche unterschiedlich eingesetzt werden.

Unternehmen ziehen es vor, sie an ihrer Kundensupport-Front einzusetzen, da dies hilft, Kosten zu senken.

Korrekt eingesetzte Konversationsagenten reduzieren das Hin und Her mit Kunden über verschiedene Kanäle, was die Effizienz und Kundenzufriedenheit steigert. Einige Unternehmen nutzen diese Agenten, um eingehende Leads zu generieren. Cigniti, ein Softwareunternehmen, verzeichnete eine fast 40%ige Konversionsrate für seinen Konversationsagenten.

Fachleute betrachten Konversationsagenten in erster Linie als ihre Assistenten. Sie stellen offene Fragen und machen Anfragen in natürlicher Sprache, um eine Aufgabe auszuführen.

Hier sind einige Anwendungsfälle von Konversationsagenten:

Datensammlung

Konversationsagenten unterstützen Unternehmen bei der Entscheidungsfindung, indem sie Daten sammeln und analysieren. Die Agenten können Kundenanrufe analysieren, um Daten über Kundenstimmungen zu erzeugen. Dies öffnet Engpässe in Prozessen und ermöglicht es Unternehmen, diese zu lösen.

Unternehmen können Konversationsagenten in Customer Relationship Management (CRM)-Software integrieren und Leads entsprechend bewerten.

Einzelhandel und E-Commerce

Konversationsagenten bieten Kundendaten, indem sie deren Interaktionen mit Marken analysieren. Marken können diese Daten nutzen, um Upselling oder Cross-Selling zum richtigen Zeitpunkt durchzuführen und Produktempfehlungen zu geben.

Diese Agenten binden Kunden über mehrere Kanäle ein und bieten ein bemerkenswertes Kundenerlebnis. Sie entlasten Live-Agenten davon, zwischen verschiedenen Kanälen zu wechseln, um Kunden zu unterstützen, und geben ihnen mehr Zeit, um sich auf kritische Gespräche zu konzentrieren.

Gesundheitswesen

Konversationsagenten helfen, Online-Diagnosen für Patienten zu gamifizieren. Benutzer können einige spezifische Fragen beantworten, um personalisierte Empfehlungen für Gesundheitsprodukte zu erhalten. Medizinische Einrichtungen können diese Agenten nutzen, um die Symptome der Patienten zu sammeln und Termine mit dem entsprechenden Arzt zu vereinbaren.

Diese Agenten bieten einen sicheren Raum für Patienten, um ihre Krankheit zu vermitteln, und für Ärzte, um Notizen, Rezepte und Behandlungen zu schreiben, während die Informationssicherheit gewahrt bleibt.

Diese Agenten können auch medizinische Assistenten und Patienten dabei unterstützen, komplizierte medizinische Themen zu verstehen, was wiederum die Bereitstellung und den Erhalt einer besseren Versorgung erleichtert.

Internet der Dinge (IoT)-Geräte

Internet der Dinge-Geräte ermöglichen es Konversationsagenten, verschiedene intelligente Geräte wie Lichter, Lautsprecher und Thermostate in Häusern und Büros zu steuern. Diese Geräte integrieren auch Sprachassistenten wie Apples Siri und Amazons Alexa.

Einige IoT-Geräte nutzen Konversationsagenten, um Daten zu überwachen und Warnungen oder Benachrichtigungen zu senden, wenn ein bestimmter Schwellenwert überschritten wird.

Andere

Die Anwendungsfälle von Konversationsagenten haben keine obere Grenze. Mit der Weiterentwicklung der Technologie werden mehr Anwendungen ins Rampenlicht rücken.

• Bankwesen und Finanzen: Konversationelle KI hilft, Transaktionsdetails und Kontostände zu übermitteln und Anfragen zu stellen. Die Agenten verbessern das Kundenerlebnis, indem sie die Details schneller bereitstellen.

• Reisen: Konversationsagenten liefern Details zu Reiseplänen und Tickets, während sie dem Kunden helfen, den aktuellen Status ihres Fluges, Zuges oder Busses zu überprüfen. Der Agent kann auch Kunden bei der Buchung einer Hotelreservierung unterstützen. Einige Reiseunternehmen nutzen sie, um Kundenfeedback zu sammeln.
• Immobilien: Konversationsagenten generieren Leads, indem sie Details und Informationen über die Umgebung, Miete, Angebote und mehr bereitstellen. Sie führen erste Kundengespräche und qualifizieren sie, bevor sie sie an einen Immobilienbeziehungsmanager weiterleiten. Diese Agenten können mehrere Gespräche gleichzeitig führen und Unternehmen befähigen, keine Verkaufschance zu verpassen.

Gespräche, die konvertieren

Konversationsagenten binden das Publikum effektiv ein, indem sie Informationen, Vorschläge und Unterstützung in großem Maßstab bieten. Diese Interaktionen beeinflussen das Interesse des Publikums an einer Marke und ermutigen sie, die gewünschten Aktionen zu ergreifen. Bemerkenswerterweise sind Konversationsagenten besser darin, neue Besucher zu konvertieren und die Zufriedenheitsraten für bestehende Kunden zu erhöhen.

Insgesamt helfen Konversationsagenten Unternehmen, zahlende Kunden in großem Maßstab zu konvertieren und zu halten, mit vergleichsweise geringeren Ressourceneinsätzen.

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