Chatbots sind die Zukunft der Kundenbindung, das wissen wir alle. Chatbots haben viele Funktionen, aber die derzeit am häufigsten genutzte ist die Bearbeitung von Kundenanfragen über eine Chat-Anwendung.

Als Verbraucher haben Sie sicherlich schon oft mit einem Chatbot interagiert, ohne es zu merken, und genau darüber werden wir hier sprechen.

Chatbots haben sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt, und die Technologie hat die Grenzen des Möglichen so weit nach vorne verschoben, dass es überraschend ist, was Chatbots heute leisten können.

Die natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) spielt dabei eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Chatbots. NLP-Chatbots sind die Zukunft, und ihre Entwicklung und ihr Wachstum beginnen hier.

Wie hilft NLP Chatbots?

NLP ist ein interessantes Werkzeug, das dabei hilft, die Semantik natürlicher Sprachen wie Englisch, Spanisch, Deutsch usw. in einzelne Wörter zu zerlegen.

Anschließend entschlüsselt es die Absicht der Eingabe anhand verschiedener Kombinationen dieser Wörter und reagiert entsprechend.

Diese Technologie wird von vielen Unternehmen weltweit eingesetzt, und man merkt oft gar nicht, dass man mit einer Maschine interagiert, da sie sehr menschlich wirkt, dabei aber sehr effizient ist und nur eine minimale Verzögerung bei den Antworten aufweist.

Schnellere Antworten tragen dazu bei, dass Kunden mit der zügigen Lösung von Problemen zufrieden sind, was letztendlich zu mehr Geschäft und einem Anstieg des Umsatzes führt.

NLP-Chatbots werden in der Regel mit mathematischer Linguistik (ML) kombiniert, um ihre Effektivität zu steigern.

Je mehr Interaktionen ein Chatbot durchläuft, desto intelligenter wird er, da ML dafür sorgt, dass der Chatbot bei jeder Interaktion etwas Neues darüber lernt, was die Kunden als Lösung erwarten.

Das Beste an Chatbots ist die Möglichkeit, mehrere Instanzen gleichzeitig auszuführen, je nach der Datenlast, die der Server, auf dem der Chatbot gehostet wird, bewältigen kann.

NLP-Chatbots in Organisationen?

Bedenken Sie Folgendes: In einem Unternehmen wird der Online-Kundenservice über einen Chatbot abgewickelt.

Wenn der Chatbot mit über 100 Kunden interagiert hat, verfügt er über die Daten, um zu analysieren, welche Beschwerden am häufigsten auftreten.

Wenn der Chatbot das nächste Mal mit einem Kunden interagiert, kann er diesem möglicherweise eine schnelle Lösung für das häufig auftretende Problem vorschlagen, sodass der Kunde eine schnellere Antwort erhält.

Der Kunde ist zufrieden, das Unternehmen ist zufrieden, und NLP hat in Verbindung mit ML seinen Beitrag dazu geleistet, den Chatbot intelligenter zu machen.

Die Implementierung von NLP ist keineswegs eine einfache Aufgabe. Der Prozess umfasst die folgenden Schritte:

• Parsing:

Dieser Prozess besteht darin, die Syntax des Textes und seine Bedeutung sowie seine Verwendung in einem Satz zu analysieren. Dies kann dann präzise in Maschinensprache umgewandelt werden.

• Tokenisierung:

Dabei wird das Wort anhand seiner Bedeutung, seiner Handlungsaufforderung usw. in eine Gruppe eingeteilt. Wenn ähnliche Wörter auftreten, muss eine bestimmte Aktion ausgeführt werden, und diese Prozesse werden innerhalb des Programms gebildet.

• Lemmatisierung/Stemming:

Dies ist ein etwas komplexer Schritt, bei dem die Flexionen eines Wortes entfernt und die morphologische Struktur eines Wortes so gebildet wird, dass alle möglichen Verwendungen des Wortes, die eine bestimmte oder ähnliche Bedeutung haben, analysiert und zusammengefasst werden. Unabhängig von der verwendeten grammatikalischen Syntax analysiert der Chatbot daher das betreffende Grundwort und schlägt entsprechend relevante Lösungen vor.

• Spracherkennung:

Dies ist hilfreich bei Chatbots, die mehrere Sprachen unterstützen.

• Wortart-Tagging:

Dies hängt mit der Lemmatisierung und Spracherkennung zusammen. Der Chatbot überprüft die Wortart und den grammatikalischen Gebrauch des in natürlicher Sprache empfangenen Befehls und analysiert ihn anschließend.

Wenn alle diese Schritte ordnungsgemäß durchgeführt werden, entsteht ein effizienter NLP-Chatbot.

Beispiele für einige Chatbots, die NLP verwenden

Was wir bisher besprochen haben, ist nicht nur Theorie. NLP-Chatbots sind bereits einsatzbereit. Unternehmen haben Lösungen entwickelt und NLP-Chatbots in Betrieb genommen. Schauen wir uns einige Beispiele an:

Endurance:

Eine Lösung für Patienten, die an Alzheimer und Demenz leiden. Sie erkennt Abweichungen in Gesprächsverläufen und hilft dabei, Gedächtnisverlust zu identifizieren.Der Chatbot ist ein großartiger Begleiter für die Patienten, da er ihnen Erinnerungshilfen bietet, und er ist auch für Ärzte und Angehörige sehr hilfreich, da alle Protokolle des Chatbots eingesehen werden können.

Casper:

Es handelt sich um ein sehr ambitioniertes Produkt, das Menschen mit Schlafstörungen dabei helfen soll, sich nachts zu beschäftigen, indem sie sich mit dem Chatbot unterhalten, wenn sie Schwierigkeiten beim Einschlafen haben.

Dies hilft den Betroffenen, sich zu beschäftigen. Der Chatbot befindet sich noch in der Anfangsphase seiner Entwicklung und ist daher hinsichtlich der Antworten auf die Fragen noch etwas rudimentär, aber mit der Zeit wird er sich sicherlich verbessern.

UNICEF:

Die Weltorganisation hat einen NLP-Chatbot eingesetzt, um Informationen aus Gebieten zu sammeln, in denen sie Entwicklungskampagnen durchführt.

Ihr Bot, U-Report, führt Umfragen zu einer Vielzahl von sozialen Themen durch.

Die Nutzer können dann mit ihren Beiträgen auf diese Umfragen antworten, und die so gesammelten Daten werden als Grundlage für die Gestaltung von Politikmaßnahmen verwendet.

Vorteile von NLP-fähigen Chatbots für Unternehmen

Unternehmen können von NLP-Chatbots stark profitieren. Die Vorteile sind zahlreich, wie im Folgenden aufgeführt:

• Rund um die Uhr verfügbar; Ausfallzeiten treten nur bei geplanten Serverwartungen oder Upgrades auf.
• Kann nahtlos mehrere Kunden bedienen, was Menschen nicht können, und ist nur durch die Serverkapazität begrenzt.
• Spart dem Unternehmen Geld, indem es die Aufgabe übernimmt und somit den Bedarf an tatsächlichen Mitarbeitern reduziert.
• Bessere Kundenzufriedenheit, da Probleme sofort gelöst werden und es bei NLP-Chatbots keine Unklarheiten und Verwirrung gibt.
• Kann repetitive Arbeiten ohne Effizienzverlust bewältigen.
• Kann je nach Anwendungsdesign auch als persönlicher Assistent fungieren. Google hat dies mit seinem Produkt Google Duplex demonstriert, und wir haben bereits Google Now, Alexa, Siri und Cortana.

NLP-Chatbots haben definitiv eine glänzende Zukunft vor sich. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis jemand einen Chatbot für sein Unternehmen entwickelt und damit das Kundenerlebnis revolutioniert.

Der Aufstieg der digitalen Revolution wird uns weitere interessante Innovationen bescheren, auf die wir uns freuen können. Bis dahin sollten wir die verfügbare Technologie bestmöglich nutzen und weiter wachsen.