Alexander Käppler, Diconium

Alexander Käppler, Diconium

Chatbots Warum kein Weg an Facebook, Google und Amazon vorbei führt

Donnerstag, 20. April 2017
Wer sich im B2C-Kontext heute daran macht, eine individuelle Chatbot-Software für den eigenen Online-Shop zu entwickeln, setzt aufs falsche Pferd, findet Alexander Käppler. Wie der Digital-Experte von Diconium Digital Solutions in seinem Gastbeitrag für HORIZONT Online erklärt, macht eine eigene Lösung, wenn überhaupt, nur im Business-Umfeld Sinn. Im Endkunden-Geschäft führe dagegen an Facebook, Google und Amazon derzeit kein Weg vorbei.

Die letzte Hypewelle zu Chatbots klingt langsam ab, doch das Thema startet gerade im Hintergrund gehörig durch. Nachdem die digitale Welt erneut wachgerüttelt wurde, scheint die automatisierte Kommunikation nicht mehr überwiegend Zweifler zu Wort zu bringen, sondern Macher zu begeistern.

Wer sich im B2C-Kontext heute daran macht, eine individuelle Chatbot-Software für den eigenen Online-Shop zu erschaffen, setzt aufs falsche Pferd. Jetzt ist die Zeit, sich mit den Bot-Engines der großen Technologieanbieter zu beschäftigen und Schnittstellen zu schaffen – um in fünf Jahren nicht plötzlich überholt zu werden. Das Durchklicken durch Online-Shops wird sukzessive obsolet werden, das Kommunizieren mit persönlichen Assistenten wird zunehmen. Und dann ist es wie bei der Suchmaschinenoptimierung – wer nicht gefunden wird, ist in meiner Welt einfach nicht vorhanden.

Doch automatisierte Kommunikation ist nicht so einfach, wie es scheint. Bevor Unternehmen mit gut gemeintem Aktionismus starten und individuelle Chatbots entwickeln, sollten sie sich die Frage nach der Sinnhaftigkeit eines Bots stellen. Muss die Kommunikation mit dem Kunden wirklich per Chat und auch noch automatisch erfolgen? Was genau soll die automatische Kommunikation leisten? Wie groß sind die Benefits für Kunden und Unternehmen?

Im Endkunden-Kontext (B2C) kommen oft noch Fragen betreffend Reichweite und Personalisierung hinzu. Wenn schon die Investition in einen Bot, dann sollte dieser doch bitte auch das maximal mögliche Zielpublikum adressieren können. Im Business-Kontext entstehen eher Fragestellungen, die tief in Service-Prozesse eingreifen. Wie viel Self-Service kann per Chatbot bearbeitet werden, oder ist ein Chatbot doch eher "nur" als gute Lead-Qualifizierungsmaschine geeignet?

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Im Falle der B2C-Betrachtung, mit einem Blick auf Reichweite, Technologie- und Datenanforderungen, führt mittel- und langfristig kein Weg an den großen Plattformen wie Facebook (wit.ai), Google (api.ai) und Amazon (lex) vorbei. Die Öffnung der Plattformen für externe Anwendungen ermöglicht das relativ einfache Integrieren von unterschiedlichsten Chatbots in die Plattformen und damit die Bereitstellung für ein sehr breites Publikum. Neben dem so geschaffenen Zugang zu hoher Reichweite, werden gleichzeitig die Technologien des Deep-Learnings (DL) wie auch des Natural Language Processings (NLP) integrativ mit der Plattform angeboten. Ziel derer ist die Sammlung und Bindung externer Inhalte (und damit auch Bindung der Kunden) an die jeweilige Plattform.

Dennoch sind aktuelle Chatbots nur eine kleine und eher experimentelle Zwischenlösung auf dem Weg zu autonomen virtuellen Assistenten wie Alexa, Allo oder Siri. Was heute überwiegend in einen Chat eingetippt wird, wird schon morgen hineingesprochen werden. Die technische Logik der Chatbots dahinter bleibt dabei jedoch überwiegend gleich, nur das Medium der Kunden-Kommunikation wird sich ändern. Die Erweiterung der aktuellen Assistenten um externe Inhalte wird als "Skill" bezeichnet und ist im Grunde nichts weiter, als ein Text-Chatbot. Der Assistent übernimmt lediglich die Transformation von Sprache in Text und bei der Ausgabe des Ergebnisses von Text zurück in Sprache. Das Finden einer passenden Antwort bearbeitet jedoch der Skill an sich.
Christoph Duscynski
© Group M

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Skills werden derzeit per separatem Kommando aufgerufen. So sagt man einer Alexa "Alexa, starte" und einem Google Home sagt man "OK Google, talk to", um mit einer speziellen Anwendung auf der Plattform reden zu können.

Doch ganz ehrlich, macht das langfristig Sinn? Nein, denn ich kenne nicht zwingend jeden Skill, der mein Problem lösen könnte. Nach dazu habe ich nicht wirklich Lust, jedes Mal per Sprache eine neue Applikation, einen Skill, zu starten. Das aktuelle Verhalten ist daher nicht nutzerfreundlich. Folglich wird der nächste Schritt bei Google und auch Amazon sein, den Intent, also die Absicht des Fragenden, selber zu erkennen um dann den am besten passenden Skill teil-automatisch zu starten. Teil-automatisiert dahingehend, als dass der Nutzer noch eine Skill-Auswahl treffen kann. Nur, welche zwei bis drei Skill-Optionen werden dem User dann angeboten? Ich würde ein Auktions-Modell nutzen, welches die drei "wichtigsten" Skills aufzählt, die für den Intent passen würden – die Mechanik ist bekannt und funktioniert ja seit Jahren bei Google AdWords ganz gut.

Betrachtet man im Weiteren bei Google die zunehmend tiefere Integration der Assistenzfunktionen in das Betriebssystem, so dürfte klar sein, dass über kurz oder lang nicht mehr der Chat oder Chatbot auf einer einzelnen Seite maßgeblich sein wird, sondern derjenige, der bei einer Frage an das Smartphone bestmöglich antworten und assistieren kann.

Leider hat Amazon seinen Smartphone-Ansatz (Fire Phone) nicht realisieren können, folglich kommt ein Amazon per Smartphone nicht dichter an den Endkunden heran, als über eine Alexa-App beziehungsweise einen Alexa-Skill für Google. Die native und mobile Funktion des Erkennens des Bedarfs bleibt bei Android-Usern in Googles Händen.
„Der große Vorteil von Facebook könnte sein, dass über Whatsapp und den FB-Messenger extrem viele Daten echter menschlicher Kommunikation vorliegen“
Alexander Käppler
Auch bei Facebook werden wir die weitere Integration externer Angebote in den Messenger-Dienst bemerken. Der große Vorteil von Facebook könnte sein, dass über Whatsapp und den FB-Messenger extrem viele Daten echter menschlicher Kommunikation vorliegen. Basierend auf diesen Daten dürfte es wesentlich einfacher sein, tatsächlich selbstlernende Bots und KI-Systeme zu erschaffen, bei denen eine sehr kurze bis gar keine Trainingsphase notwendig ist. Für Google und Amazon Skills muss der Mensch noch viel vorgeben und anlernen – das könnte bei einer Facebook-Integration überwiegend entfallen, bei gleichzeitigem Vorhandensein einer großen Reichweite, denkt man im B2C-Kontext.

Nur einer der großen Tech-Player fehlt hier. Apple zeigt sich im Feld der automatischen Kommunikation und Assistenz-Funktionen doch sehr bedeckt. Siri ist zwar ebenso wie auch Allo (zukünftig) tief integrierter Teil des Systems, aber leider nur zu zaghaft offen für externe Anwendungen und Erweiterungen. Das geschlossene Apple-System scheint wieder einmal zum Nachteil zu werden.

Letzten Endes bleibt abzuwarten, wie sich die Plattformen eine Skill-Auswahl vergüten lassen und wie seamless wir von Chat zu Assistent wechseln können – eine eigene Lösung zu entwickeln erscheint derzeit, wenn überhaupt, nur im Business-Umfeld sinnvoll. Im Endkunden-Geschäft sollten Sie ohne Plattform-Anbindung gar nicht erst damit anfangen.

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