Chatbots – Funktionsweise & Relevanz für Medienunternehmen Teil 2/2

Aufgrund der potentiell hohen Effizienzsteigerungen, sieht SCHICKLER eine hohe Anwendungsrelevanz von Chatbots in Medienunternehmen. Wie bereits in Teil 1 angekündigt, besuchten ein Kollege und ich drei Chatbot Anbieter in Berlin, um Anwendungsfälle zu diskutieren und deren Chatbots kennenzulernen.

parlamind

Das Start-up parlamind wurde im Jahr 2015 gegründet. Der Fokus liegt auf der Optimierung des Kundenservices unter anderem mittels eines Chatbots. Parlamind kann an verschiedene Ticketsysteme (z.B. salesforce desk) angebunden werden und bietet zudem eine Omni-Channel Verknüpfung. Das bedeutet, dass Anfragen sowohl über E-Mail als auch über Formulare auf Websites und Chatbots in das System einfließen. Die KI von parlamind selektiert alle Anfragen und weist sie automatisch den entsprechenden Ansprechpartner zu. Einfache (standardisierte) Anfragen kann das System automatisch und in Echtzeit beantworten. Bei komplexeren Anfragen wird weiterhin ein menschlicher Servicemitarbeiter benötigt. Allerdings bietet parlamind dem Mitarbeiter eine Vorauswahl von Antwortbausteinen an, welche durch Anklicken direkt in das Antwortformular eingefügt werden. Zu Beginn der Einführung von parlamind in ein Unternehmen muss ein Skript für mögliche Anfragen und Antworten geschrieben werden. Dann kann ein Konfidenzlevel ausgewählt werden, jenseits dessen das System Anfragen eigenständig beantwortet. Wählt man beispielsweise ein Level von 90% aus, beantwortet das System eine Anfrage nur wenn es sich zu 90% (oder mehr) sicher ist, die Anfrage korrekt identifiziert zu haben und ihr eine passende Antwort zu weißen kann. Die parlamind KI arbeitet auch mithilfe von Machine Learning, das bedeutet je mehr Anfragen bearbeitet werden, desto besser kann es diese zukünftig beantworten. Das System kann zusätzlich durch Menschen trainiert werden, um einen schnelleren und besseren Lernprozess zu ermöglichen. Dazu muss der „Trainer“ Anfragen, bei denen sich das System unsicher war, im Nachhinein die korrekte Antwort zuweisen. Da parlamind hauptsächlich zur Beantwortung von Kundenanfragen dient, ist der vornehmliche Anwendungsbereich in Medienunternehmen das Kundenservicecenter. Parlamind arbeitet bereits mit einigen namhaften deutschen Verlagen zusammen. In dem Gespräch erfuhren wir zu dem, dass sich der Aufwand den parlamind Chatbot zu implementieren, sich erst ab ca. 10.000 Kundenanfragen pro Monat lohnt. Bei weniger Kundenanfragen lohnt es sich nicht, da der Bot nicht ausreichend Daten zum Lernen hat.

scalableminds

Das zweite Start-up, das wir Ihnen vorstellen möchten, ist scalableminds. Scalableminds arbeitet zusammen mit dem Start-up rasa, welches eine Open-Source Software für Chatbots anbietet. Scalableminds entwickelt seine Chatbots basierend auf der Software von Rasa. Grundsätzlich funktioniert der Chatbot von scalableminds ähnlich wie der von parlamind. Beide benötigen bei der Einführung ein geschriebenes Skript, beantworten Anfragen basierend auf einem festgelegten Konfidenzinterval und durch menschliche Unterstützung lernt der Chatbot dazu. Auch scalableminds bietet eine Omni-Channel Verknüpfung mit Kanälen wie E-Mail, Website und allen bekannten Messanger-Diensten. Zusätzlich kann der Chatbot in verschiedenen Sprachen aufgesetzt werden. Die aktuell größte Limitation des Chatbots sind Kundenanfragen, die sich aus mehreren Komponenten zusammensetzen. Möchte beispielsweise ein Zeitungskunde gleichzeitig seine Adresse ändern, die Zeitung für die nächsten 2 Woche abbestellen und noch eine Reklamation anmelden, fällt es dem Chatbot schwer eine passende Antwort zu finden, da das Problem nicht eindeutig zugeordnet werden kann und somit nicht automatisch beantwortet werden kann.

Twyla

Das dritte Start-up, das wir im Rahmen unserer Berlin Tour besuchten, ist twyla. Der Inkubator der Deutschen Telekom hub:raum investiert seit 2017 in das Start-up. Der twyla Chatbots bietet Anschlüsse an viele bekannte Ticketsysteme wie zendesk, salesforce und SAP. In den Funktionalitäten unterscheidet der twyla Bot sich nicht von deren der anderen zwei Start-ups. In Zusammenarbeit mit der Deutschen Telekom hat twyla einen „conversational store“ aufgesetzt. Anders als auf traditionellen E-Commerce Plattformen, interagiert man im conversational store mit einem Chatbot. Man teilt dem Chatbot mit, nach welchen Produkten man sucht anstatt sich selbständig durch die Website zu klicken. Damit bietet twyla auch andere Anwendungsgebiete als die Bearbeitung von Kundenanfragen. Zusätzlich setzt twyla auf eine sehr einfach zu bedienende Benutzeroberfläche, sodass nach der initialen Aufsetzung des Chatbots, jeder Mitarbeiter den Chatbot trainieren und somit optimieren kann, ohne IT-/Programmierkenntnisse zu benötigen.

Chatbots – Funktionsweise & Relevanz für Medienunternehmen Teil 1/2

Chatbots sind in unserem digitalen Alltag überall präsent: Auf Buchungsseiten für Hotels und Flüge, auf Seiten von Handyanbietern. Sie beantworten Fragen zu Produkten, unterstützen beim Lösen von Problemen und bearbeiten viele weitere Formen von Anfragen. Von vielen Nutzern oft nur als nettes Gimmick ohne wirkliche Hilfsfunktion gesehen, variieren Chatbots stark in ihrer Qualität und ihren Fähigkeiten. Doch was genau sind Chatbots und gibt es potentielle Anwendungsbereiche in Medienunternehmen?

Definition & Erklärung

Das Wort Chatbot setzt sich zusammen aus den Begriffen „Chat“ und „Robot“ und beschreibt somit einen Computer (Robot), der mit einem Nutzer interagiert (Chat). Das Ziel von Chatbots ist es, die Kommunikation mit Kunden zu automatisieren und somit ein qualitativ höherwertiges Serviceerlebnis zu ermöglichen (kein Kunde möchte 30 Minuten in einer Telefonwarteschleife feststecken). Aus Unternehmenssicht können Chatbots außerdem die Effizienz im Kundenservice steigern.

Chatbots interagieren („chatten“) mit Nutzern in Echtzeit. Dabei funktionieren die meisten Chatbots auf Textbasis. Es gibt aber auch einige, die auf Basis von Spracherkennung mit dem Nutzer kommunizieren. Die ersten Chatbots basierten auf vorgeschriebenen Dialogen. Das limitierte die Anwendung stark, denn die Chatbots konnten nur auf wenige vordefinierte Fragen antworten. Mittlerweile setzen Entwickler Künstliche Intelligenz (KI) ein, um eine individualisierte und realistische Konversation zu ermöglichen. Nutzer können mit den Chatbots über verschiedenste Kommunikationskanäle wie Websites, Social-Media-Plattformen und Instant-Messaging-Systemen interagieren. Auch der iPhone Sprachassistent Siri ist im Prinzip ein Chatbot.

Funktionsweise

Die Funktionsweise eines Chatbots lässt sich in zwei Schritte unterteilen: dem Analysieren der Anfrage und der Auswahl der Antwort. Im ersten Schritt wird der Text nach vordefinierten Regeln analysiert, oftmals sucht der Chatbot nach Schlagwörtern. Durch die Analyse kann er idealerweise die Anfrage des Kunden identifizieren. Der nächste Schritt hängt stark von der Qualität des Chatbots ab. Wie eingangs erwähnt arbeitet ein Großteil der Chatbots skript-basiert. Das bedeutet, dass einer limitierten Zahl von Anfragen eine vordefinierte Antwort zugeordnet wurde. Kann der Chatbot die Anfrage nicht eindeutig einordnen, ist er nicht in der Lage eine passende Antwort auszuwählen. Komplexere Chatbots, auch bezeichnet als selbstlernende Chatbots, agieren basierend auf Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.  Ähnlich wie bei den eingeschränkten Chatbots basieren solche, die mithilfe von Künstliche Intelligenz agieren, in der Einführungsphase auf vorformulierten Skripten. Er kann jedoch dazulernen und somit durch den kontinuierlichen Aufbau einer Wissensdatenbank immer komplexere Anfragen beantworten. Je mehr Anfragen der Chatbot bearbeitet, desto besser funktioniert er. Dabei wird sowohl die Analysefunktion als auch die Antwortfunktion kontinuierlich optimiert. Im Rahmen des Trainings ist zu Beginn jedoch immer noch eine menschliche Komponente notwendig, welche bei nicht lösbaren Anfragen die korrekte Antwort zuweist. Der Chatbot lernt dadurch hinzu und kann die Anfrage das nächste Mal eigenständig beantworten.

Relevanz für Medienunternehmen

Aktuell sieht SCHICKLER den Anwendungsbereich von textbasierten Chatbots vor allem im Kunden Service Center. Chatbots bietet dort eine gute Möglichkeit, Standardanfragen, wie z.B. das Abbestellen von Zeitungen im Urlaub, zu automatisieren und somit den Servicemitarbeitern mehr Zeit für die Bearbeitung komplexere Anfragen oder zusätzliche Aufgaben wie die Bewerbung von Kunden zu ermöglichen. Die potentiellen Kostenersparnisse im Kundenservice durch Chatbots sind enorm. SCHICKLER schätzt den Aufwand der Zeitungsbranche für Kundenservice auf 60-80 Mio. € pro Jahr. IBM gibt an, mit ihrem Chatbot Watson 80% der Kundenanfragen automatisieren zu können, was angesichts des hohen Anteils an Standardanfragen in der Zeitungsbrache realistisch erscheint. Dadurch ergibt sich ein Effizienzpotential von 48-64 Mio.€ pro Jahr. Der wesentliche Vorteil von Chatbots im Kundenservice Center bezieht sich allerdings nicht ausschließlich auf das Senken von Kosten, sondern bietet vor allem eine deutliche Steigerung der „User Experience“. Immer mehr Kunden erwarten durchgängige Erreichbarkeit im Kunden Service Center. Chatbots gewähren diesen Wunsch und eliminieren zusätzlich Wartezeiten, was schlussendlich zu einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

Mit voranschreitender Entwicklung von KI sind zukünftige Anwendungen in Bereichen wie der Kundengewinnung oder dem Marketing denkbar. Sprachbasierte Chatbots existieren bereits in Form von Siri, Alexa und Google Assistant. Bis sie jedoch eins zu eins einen menschlichen Mitarbeiter ersetzen können, wird noch einige Zeit vergehen. Textbasierte Chatbots werden einen Großteil der Anfragen automatisieren können, jedoch werden sie weiter Limitationen haben. Die menschliche Komponente bleibt also auch in naher Zukunft ein großer Bestandteil in der Kundenbetreuung, die von den aktuellen Chatbots nicht ersetzt werden kann.

Um potentielle Anwendungsfälle von Chatbots in Medienunternehmen zu diskutieren, trafen ein Kollege und ich uns in Berlin mit verschiedenen Chatbot Anbietern. Lesen Sie unsere Erkenntnisse über die Arbeit in Teil 2.

BDZV/SCHICKLER Trendumfrage 2019 – die aktuellen Branchentrends

Künstliche Intelligenz, Preis- und Angebotsdifferenzierung sowie neue Geschäftsmodelle und Services in der Logistik. Das sind die Trends der Zeitungsbranche 2019. Sie sind das Ergebnis der Trendumfrage von BDZV und SCHICKLER. Jedes Jahr befragen wir die Top-Entscheider der Zeitungsverlage zu ihren Einschätzungen und Toptrends des jeweils gestarteten Jahres. Die Ergebnisse wurden Ende Januar von SCHICKLER-Partner Rolf-Dieter Lafrenz bei der Jahrespressekonferenz des BDZV vorgestellt.

Die Trends der Zeitungsbranche 2019

Trend 1: Künstliche Intelligenz wird in Verlagen Realität

Für Amazon, Google, Netflix und Co. ist Künstliche Intelligenz ein essentieller Bestandteil ihrer Geschäftsmodelle. Hier erwarten Top-Entscheider der Zeitungsverlage ab 2019 ein deutliches Wachstum bei den Verlagen. Medienunternehmen haben die besten Voraussetzungen für den Einsatz Künstlicher Intelligenz: die Prozesse sind vielfältig und es entstehen große Mengen an Daten, mit denen Algorithmen gespeist und verbessert werden können.

Trend 1: Künstliche Intelligenz

74% der Top-Entscheider bewerten Künstliche Intelligenz als relevant bis sehr relevant für ihre Zukunft – bei den großen Verlagen (ab 100.000 Exemplare verkaufte Auflage) sind es sogar 94%. Die größten Chancen sehen die Top-Entscheider in den markennahen Bereichen Werbemarkt, Redaktion und Lesermarkt. Hier können intelligente Algorithmen die Marktausschöpfung deutlich steigern.

Weitere Anwendungsbeispiele finden Sie auch in unserem Blogartikel Künstliche Intelligenz für Medienunternehmen und auf schickler.de/datascience.

Trend 2: Preis- und Angebotsdifferenzierung als Chance

Verlage setzen verstärkt auf moderne und flexible Preis- sowie Angebotsmodelle. Das zeigt der zweite Trend ganz deutlich. Sie richten sich damit vermehrt an die individuellen Bedürfnisse der Nutzer. Wir kennen dies in unserem Alltag beispielsweise von Mobilfunk- oder PayTV-Verträgen mit individualisierbaren Bestandteilen und verschiedenen Pricing-Modellen.

Trend 2: Preis- und Angebotsdifferenzierung

Laut unserer Trendstudie wird Preis- und Angebotsdifferenzierung von 79% der Verlage bereits eingesetzt oder der Einsatz ist innerhalb der nächsten drei Jahre geplant. Speziell bei den digitalen Angeboten ergeben sich neue Möglichkeiten. So bietet die Ibbenbürener Volkszeitung mit IVZ-Themenwelten beispielsweise schon heute ein digitales Abomodell basierend auf verschiedenen Themengebieten an, die die Nutzer nach Interesse einzeln buchen können.

Trend 3: Logistikdienstleistungen sind starke Wachstumstreiber

Logistik war schon immer eine wichtige Kompetenz der Verlage. Ursprünglich ein reines Mittel zum Zweck der Zustellung von Tageszeitung und Anzeigenblättern, haben viele Verlage in den letzten Jahren die Logistikstrukturen für den Aufbau von Briefdienstleistungen genutzt. Wachstum ist hier allerdings nur noch über eine Steigerung der Marktanteile möglich, und auch die Margen sind nicht überall befriedigend.

Trend 3: Logistikdienstleistungen

Daher folgt nun die nächste Entwicklungswelle der Logistikdienstleistungen: Verlage nutzen ihre Kompetenz und die vorhandene Infrastruktur, um neue Services rund um die Logistik aufzubauen. Hierzu gehören beispielsweise Kurierfahrten für Baustellen oder Fulfillment-Services für Online-Shops. So geben 71% der Top-Entscheider in unserer Studie an, dass Geschäftsfelder rund um die Logistik eine hohe strategische Relevanz haben – bei den großen Verlagen sogar 93%. Hierbei sollen auch neue Technologien und Arbeitsmodelle unterstützen: die drei relevantesten für Verlage sind Zusteller-Apps (74% geplante Einführung bis 2022), elektrische Zustell-Fahrzeuge (63% geplante Einführung bis 2022) und der Ausbau von Vollzeit-Arbeitsplätzen in der Logistik (62% geplante Einführung bis 2022).

Lesen Sie hierzu auch unsere passenden Artikel Zustellung nach dem Mindestlohn: „Letzte Meile“ im Fokus und Abseits der Letzten Meile: Logistik-Geschäftsmodelle.

Bei Interesse finden Sie die komplette Studie hier.