Wie funktioniert der Chatbot? Chatbot Architektur Leitfaden

Leitende Autorin: Rohit Rajpal

Lesezeit: 10 Minuten

Veröffentlicht : 9. Dezember 2024

KI-Chatbots haben sich von einfachen regelbasierten Antworten zu hochentwickelten Konversationsplattformen entwickelt, die durch fortschrittliche maschinelle Lernfunktionen gesteuert werden. Sie bewirken einen spürbaren Unterschied: 34 % der Verbraucher finden Chatbots hilfreich für den Kundenservice und 35 % sagen, dass sie Probleme meistens effizient lösen.

Diese zunehmende Akzeptanz steht im Einklang mit den Marktprognosen, die ein Wachstum der Chatbot-Industrie von 13,2 Mrd. US-Dollar im Jahr 2024 auf 49,9 Mrd. US-Dollar im Jahr 2030 vorhersagen, was einer durchschnittlichen Wachstumsrate von 24,9 % entspricht.

Unabhängig davon, ob Sie bereits KI-Chatbots implementiert haben oder zum ersten Mal versuchen, einen Chatbot zu erstellen, lassen Sie uns erkunden, wie Sie diese nutzen können, um die Produktivität der Agenten zu steigern und nahtlose Kundenerlebnisse zu schaffen.

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Was ist ein Chatbot?

Ein Chatbot ist eine interaktive Softwarelösung, die textbasierte Unterhaltungen über digitale Kanäle, einschließlich Websites und Messaging-Plattformen, erleichtert. Er verarbeitet Nutzeranfragen über definierte Protokolle und Abgleichalgorithmen, um relevante Antworten zu liefern.

Herkömmliche Chatbots arbeiten mit einer strukturierten Datenbank von Antworten, die durch Schlüsselwörter oder Phrasen in Benutzernachrichten ausgelöst werden. Sie eignen sich gut für Routineaufgaben wie die Beantwortung von FAQs, die Planung von Terminen oder die Bereitstellung grundlegender Produktinformationen.

Was ist ein AI Chatbot?

Ein KI-Chatbot ist eine weiterentwickelte Version eines herkömmlichen Chatbots, der mit künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernalgorithmen arbeitet. Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen können KI-Chatbots kontextbezogene Nuancen, die Absicht des Nutzers und komplexe menschliche Sprache verstehen. Moderne KI-Systeme können die menschliche Sprache mit bemerkenswerter Genauigkeit interpretieren, was die Konversation natürlicher und effektiver macht.

Darüber hinaus können KI-Chatbots aus früheren Interaktionen lernen, ihre Antworten anpassen und komplexe Gespräche mit mehreren Gesprächsrunden führen. Sie können die Stimmung der Nutzer verstehen, den Gesprächskontext mithilfe von KI aufrechterhalten und menschenähnliche Antworten in Echtzeit generieren.

Wie funktionieren Chatbots?

Unabhängig davon, ob Sie einen eigenen KI-Chatbot entwickeln oder bestehende KI-Chatbot-Lösungen integrieren möchten, ist es wichtig, die grundlegenden Mechanismen zu verstehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Lassen Sie uns verstehen, wie ein Chatbot funktioniert.

1. Benutzereingabe

Der erste Schritt der Chatbot-Verarbeitung beginnt, wenn ein Benutzer eine Nachricht eingibt. Das kann eine Bestellanfrage, eine Produktfrage oder eine Supportanfrage sein - jede Texteingabe, die eine Antwort erfordert.

Beispiel:

• Mensch: Wo ist meine Bestellung Nr. 12345?
• Chatbot: [Empfängt Text zur Verarbeitung]

2. Vorverarbeitung von Nachrichten

Der Rohtext durchläuft drei wesentliche Bereinigungsschritte.

• Korrigiert Rechtschreibfehler (shipping vs. shiping)
• Entfernt zusätzliche Leerzeichen und Sonderzeichen
• Zerlegt die Nachricht in einzelne Wörter und Sätze

Beispiel für die Vorverarbeitung:

• Roheingabe: Wo ist meine Bestellung #12345????
• Gereinigter Text: Wo ist meine Bestellung #12345
• Tokenisiert: ["where", "is", "my", "order", "#12345"]

3. Verstehen natürlicher Sprache (NLU)

NLU ist eine Technologie, die ein menschliches Gespräch in strukturierte Daten umwandelt, die Computer verarbeiten können. Betrachten Sie sie als einen Übersetzer, der alltägliche Sprache in maschinenlesbare Informationen umwandelt.

Das System analysiert Ihre Nachricht auf:

• Intention (was Sie erreichen wollen)
• Entitäten (spezifische Informationen wie Daten, Nummern, Produkte)
• Kontext (Situation oder Hintergrund)

Beispiel für NLU:

• Nachricht: Ich möchte das blaue Hemd, das ich gestern gekauft habe, zurückgeben.
• Absicht erkannt: Produktrückgabe
• Gefundene Entitäten: Produkt = Hemd, Farbe = blau, Zeit = gestern

4. Mustervergleich oder Intent Mapping

Sobald der Chatbot die Komponenten Ihrer Nachricht durch NLU versteht, gleicht er Ihre verarbeitete Nachricht mit seiner Datenbank bekannter Muster ab. Dies hilft ihm, die richtige Antwortkategorie zu wählen.

Beispiel:

• Muster erkannt: Wo ist [Bestellnummer]
• Entsprechende Kategorie: Anfrage zum Bestellstatus
• Konfidenzniveau: 95%

5. Backend-Verarbeitung (Algorithmus-Anwendung)

Sobald der Chatbot versteht, wonach Sie fragen, durchsucht er die angeschlossenen Systeme, um die richtigen Informationen zu finden. Stellen Sie sich einen Kellner vor, der sich bei der Küche nach Ihrer Bestellung erkundigt - der Chatbot prüft Auftragsdatenbanken, Produktkataloge oder Kundendatensätze, um das zu finden, was Sie brauchen.

Beispiel:

Ein Kunde fragt: Wo ist meine Bestellung Nr. 12345?

Backend-Schritte:

1. Verbindet mit der Auftragsdatenbank
2. Findet Auftrag #12345
3. Erhält Status: Versendet
4. Erhält das Lieferdatum: Freitag
5. Bereitet sich darauf vor, den Kunden zu informieren

6. Antwortgenerierung mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP)

Nachdem der Chatbot die erforderlichen Informationen gesammelt hat, verwendet er NLP, um diese Daten in natürlich klingende und sinnvolle Antworten zu strukturieren. Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft Computern, menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Als Ergebnis wählt der KI-Chatbot geeignete Sätze aus, behält den Kontext bei und gewährleistet grammatikalische Genauigkeit.

Beispiel:

• Vorlage: Ihre Bestellung #[order_id] hat den Status [status] und wird am [delivery_date] eintreffen
• Endgültige Antwort: Ihre Bestellung Nr. 12345 ist versandt und wird am Freitag eintreffen.

7. Umgang mit unklaren Abfragen oder Eskalation an Menschen

Auch wenn der Chatbot direkt helfen soll, kann es vorkommen, dass er mit Unsicherheiten konfrontiert wird. In diesen Fällen prüft er seine Vertrauenswürdigkeit - ein Maß dafür, wie gut er Ihre Anfrage versteht. Wenn dieser Wert unter einen bestimmten Schwellenwert fällt, bittet der Chatbot entweder um Klärung oder leitet Sie an einen menschlichen Agenten weiter.

Beispiel:

• Unklare Abfrage: Es funktioniert nicht.
• Chatbot: Könnten Sie angeben, was nicht funktioniert? Ist es unsere Website, Ihre Bestellung oder etwas anderes?

[Falls immer noch unklar -> Übergabe an menschlichen Agenten]

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8. Lernen und Verbessern

Jede Interaktion, ob erfolgreich oder schwierig, trägt zum Wissen des KI-Chatbots bei. Das System erfasst erfolgreiche Antworten, Missverständnisse und Nutzerfeedback und nutzt diese Daten, um zukünftige Unterhaltungen zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen.

Beispiel 1: Erfolgreiche Auflösung

• Interaktion protokolliert: Abfrage des Bestellstatus
• Erfolgsquote: Abfrage geklärt
• Zufriedenheit der Nutzer: Positiv
• Muster hinzugefügt: Neue Möglichkeit zur Abfrage des Bestellstatus.

Beispiel 2: Klärung der Absicht

• Erste Interaktion: Was ist mit dem Gepäck?
• Antwort des Bot: Hier sind unsere Gepäckrichtlinien, einschließlich der Freimengen für Handgepäck und aufgegebenes Gepäck.
• Benutzer: Nein, ich möchte die Preise für zusätzliches Gepäck wissen.
• Bot: Ich brauche Ihren PNR, um die Preise zu prüfen.
• Benutzer: Ich habe noch nicht gebucht. Ich möchte nur allgemeine Preise.
• Letzte Antwort: Hier finden Sie unsere Übergepäcktarife für die Vorbuchung nach Strecke und Gewicht.

Muster aktualisiert: Preisprüfung vor der Buchung als erste Option für Gepäckabfragen hinzugefügt

Lesen Sie auch : Generative KI für den Kundenservice: Ein vollständiger Leitfaden

9. Antwort Zustellung

Im letzten Schritt ist Ihre Antwort fertig, aber sie braucht noch die richtige Präsentation. Der Chatbot wandelt seine berechnete Antwort in eine freundliche, konversationelle Sprache um, die dem Tonfall der Marke entspricht, und fügt entsprechende Höflichkeitsmarker hinzu, um eine klare KI-Kundenkommunikation zu gewährleisten.

Beispiel:

• Systemantwort: order_status(12345) = shipped, delivery_date = Freitag
• Letzte Lieferung: Gute Nachrichten! Ihre Bestellung #12345 wurde versandt und wird am Freitag ankommen.

Arten von Chatbots

KI-basierte Chatbots reichen von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu ausgefeilten Plattformen, die jeweils unterschiedlichen Zwecken dienen und verschiedene Interaktionsstufen bieten.

1. Regelbasierte Chatbots

Regelbasierte Chatbots sind automatisierte Gesprächsagenten, die auf der Grundlage vordefinierter Regeln und Muster arbeiten und einem strukturierten Entscheidungsbaum folgen, um zu antworten.

Betrachten Sie diese Chatbots als "Wenn-dies-das-das". Sie sind wie Roboter, die einem ganz bestimmten Skript folgen. Wenn Sie zum Beispiel "Hallo" sagen, sind sie so programmiert, dass sie "Hallo" zurückrufen. Sie arbeiten mit exakten Schlüsselwörtern, aber wenn sich der Wortlaut ändert, verstehen sie es möglicherweise nicht.

Beispiel aus der Praxis: Stellen Sie sich einen einfachen FAQ-Chatbot für ein Online-Geschäft und den Bildungssektor vor.

Der regelbasierte Chatbot ist nicht in der Lage, dies als Teil seines vordefinierten Skripts zu erkennen und kann mit etwas Unzusammenhängendem wie "Entschuldigung, ich habe Ihre Frage nicht verstanden" antworten.

2. Intent-basierte Chatbots

Intent-basierte Chatbots nutzen die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um die zugrundeliegende Absicht hinter den Nutzernachrichten zu verstehen, unabhängig vom genauen Wortlaut.

Sie sind ein bisschen schlauer als regelbasierte Chatbots. Sie versuchen zu verstehen, was Sie meinen, nicht nur, was Sie sagen. Diese virtuellen Assistenten suchen nach der Absicht hinter Ihren Worten, auch wenn Sie etwas anders formulieren.

Beispiel aus der Praxis: Ein Chatbot für die Buchung eines Fluges.

Der Bot versteht, dass es bei all diesen Varianten um dieselbe Sache geht - die Abflugzeit des Fluges.

3. KI-gestützte Chatbots

KI-basierte Chatbots sind fortschrittliche Konversationsagenten, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzen, um menschenähnliche Antworten in natürlicher Sprache zu verstehen, daraus zu lernen und zu generieren.

Chatbots mit künstlicher Intelligenz sind am weitesten fortgeschritten und können den Kontext verstehen, aus Gesprächen lernen und sogar kreative Antworten geben. Denken Sie an ChatGPT oder Claude als Beispiele.

Beispiel aus der Praxis: Ein Chatbot zur Kundenbetreuung für eine E-Commerce-Plattform.

Der Bot versteht den Kontext, passt sich an neue Informationen an und bearbeitet Probleme, die nicht speziell vorprogrammiert wurden.

4. Hybride Chatbots

Hybride Chatbots kombinieren regelbasierte Systeme mit KI-Fähigkeiten, sodass sie sowohl einfache als auch komplexe Anfragen effektiv bearbeiten können und dabei zuverlässig und flexibel bleiben. Sie sind perfekt für Unternehmen, die einen fortschrittlichen KI-Chat-Assistenten benötigen, um sowohl einfache als auch komplexe Anfragen auf ihren Websites zu beantworten.

Lesen Sie auch : Arten von Chatbots: Ein vollständiger Leitfaden

So funktionieren hybride Chatbots.

Beispiel aus der Praxis: Der Chatbot einer Bank für den Kundenservice.

• Sie fragen: Wie hoch ist mein Kontostand?
• Der Bot verwendet ein regelbasiertes System, um den Kontostand abzurufen, und antwortet: Ihr Kontostand beträgt 500 $.
• Sie fragen: Können Sie Anlagemöglichkeiten empfehlen?
• Bot schaltet auf KI-basierte Funktionen um, um personalisierte Anlagevorschläge zu machen: Auf der Grundlage Ihres Profils können Sie ein diversifiziertes Portfolio in Erwägung ziehen, das auch ETFs und Anleihen umfasst.

Tipp: Welche sollten Sie wählen?

• Für einfache, spezifische Aufgaben ? Regelbasierte Chatbots
• Für den Kundenservice bei allgemeinen Fragen ? Intent-basierte Chatbots
• Für komplexe Unterhaltungen mit offenem Ausgang ? KI-basierte Chatbots
• Für ein ausgewogenes Verhältnis von Leistung und Kosten ? Hybride Chatbots

Chatbot-Architektur: Die Bausteine erklärt

Die Architektur eines Chatbots bezieht sich auf die grundlegenden Komponenten und Systeme, die zusammenarbeiten, um eine funktionale Konversationsschnittstelle zu schaffen. Lassen Sie uns diese Bausteine verstehen, damit Sie einen KI-Chatbot erstellen können, der Ihren Geschäftsanforderungen entspricht.

• Frage- und Antwortsystem: Es ist das Gehirn des Chatbots, das Eingaben verarbeitet und Antworten mithilfe von Natural Language Processing (NLP) generiert. Es versteht die Absicht des Benutzers und erstellt relevante Antworten auf der Grundlage des Gesprächs.
• Umgebung: Sie umfasst das Ökosystem, in dem der Chatbot lebt und arbeitet, einschließlich aller erforderlichen Tools, Datenbanken und Server für Entwicklung, Tests und Live-Einsatz.
• Front-End-Systeme: Die Benutzeroberfläche - das, was die Benutzer tatsächlich sehen und womit sie interagieren. Dazu gehören das Chat-Fenster, Nachrichtenanzeigen und Eingabemethoden.
• Node Server oder Traffic Server: Die Verkehrssteuerung, die die gesamte Kommunikation verwaltet, Nachrichten zwischen verschiedenen Komponenten weiterleitet und Benutzeranfragen effizient bearbeitet.
• Benutzerdefinierte Integrationen: Erweiterungen, die Ihren Chatbot mit externen Systemen (z. B. CRM, Zahlungssystemen und APIs) verbinden, um die Fähigkeiten über eine einfache Konversation hinaus zu erweitern.

Wie funktioniert das alles zusammen?

Ein Benutzer sendet eine Nachricht ? Front-End erfasst sie? Server leitet sie weiter ? Q&A-System verarbeitet sie ? Integrationen liefern bei Bedarf zusätzliche Daten ? Die Antwort geht an den Benutzer zurück.

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KI-Chatbot-Anwendungen in allen Unternehmensfunktionen

KI-Chatbots verbessern die Arbeitsweise von Unternehmen, indem sie Automatisierung und Intelligenz in verschiedene Abteilungen bringen und gleichzeitig Dienstleistungen schneller und zugänglicher für Nutzer machen. Hier erfahren Sie, wie sie verschiedenen Abteilungen helfen.

1. Kundenbetreuung

AI Customer Support Software verbessert den Kundenservice durch den Einsatz von AI-Chatbots, die mehrere Konversationen gleichzeitig verwalten und rund um die Uhr Unterstützung bieten. Diese fortschrittlichen Tools bearbeiten Routineanfragen effizient und leiten komplexe Probleme intelligent an menschliche Mitarbeiter weiter, um einen nahtlosen und effektiven Kundensupport zu gewährleisten.

Zu den wichtigsten Anwendungen von KI-Chatbots im Kundenservice gehören,

• Ticket-Auflösung: Automatische Bearbeitung und Weiterleitung von Kunden-Support-Tickets
• Produktanfragen: Beantworten Sie vollständige Produktinformationen und Spezifikationen
• Auftragsverfolgung: Verfolgen und kommunizieren Sie Aktualisierungen des Bestell- und Versandstatus in Echtzeit
• Grundlegende Fehlersuche: Führen Sie Kunden durch gängige Problemlösungsschritte
• Dienstplanung: Helfen Sie Kunden, Termine zu buchen und Reservierungen zu verwalten

2. Verkäufe

Chatbots rationalisieren den Verkaufsprozess, indem sie Leads qualifizieren, Produktempfehlungen geben und Kunden bei Kaufentscheidungen unterstützen. Sie fungieren als 24/7-Verkaufsmitarbeiter, die wertvolle Kundeninformationen sammeln, Vorlieben verstehen und potenzielle Kunden effizient durch den Verkaufstrichter leiten, ohne dabei die persönliche Interaktion zu vernachlässigen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von KI-Bots im Vertrieb gehören,

• Lead-Qualifizierung: Screening potenzieller Kunden und Bewertung ihrer Bedürfnisse
• Produktempfehlungen: Vorschlagen relevanter Produkte auf der Grundlage der Kundenpräferenzen
• Kostenvoranschläge: Sofortige Preisinformationen und individuelle Angebote
• Auftragsabwicklung: Führen Sie Kunden durch den Kaufprozess
• Wiedervorlage-Erinnerungen: Automatisieren Sie die Kommunikation mit Interessenten

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3. Vermarktung

Marketing-Chatbots sprechen potenzielle Kunden an, sammeln Daten und stellen personalisierte Inhalte bereit, um Leads durch den Marketingtrichter zu führen. Sie zeichnen sich durch die Schaffung interaktiver Erlebnisse, das Sammeln von Kundeneinblicken und die Bereitstellung zielgerichteter Inhalte in großem Umfang aus, wodurch Marketingmaßnahmen effektiver und messbarer werden.

Zu den wichtigsten Anwendungen von KI-Chatbots im Marketing gehören,

• Lead-Generierung: Erfassen und Qualifizieren von Informationen über potenzielle Kunden
• Engagement für Kampagnen: Erleichtern Sie die Einbindung der Nutzer in Marketinginitiativen
• Verteilung von Inhalten: Verteilen Sie gezielte Inhalte, die auf die Vorlieben und das Verhalten der Nutzer abgestimmt sind.
• Registrierung von Veranstaltungen: Verwalten Sie Anmeldungen und stellen Sie Veranstaltungsinformationen bereit
• Sammlung von Feedback: Sammeln und Analysieren von Kundenmeinungen

4. HR

HR-Chatbots helfen bei der Rekrutierung, dem Onboarding von Mitarbeitern und der Bearbeitung allgemeiner personalbezogener Fragen und machen die Prozesse effizienter. Sie verringern den Verwaltungsaufwand für HR-Teams, indem sie Routineaufgaben automatisieren, sofortige Antworten auf häufige Fragen liefern und die einheitliche Bereitstellung von Informationen im gesamten Unternehmen gewährleisten.

Zu den wichtigsten Anwendungen von KI-Chatbots im Personalwesen gehören,

• Bewerbungen: Screening von Bewerbern und Verwaltung von Bewerbungsverfahren
• Einarbeitung der Mitarbeiter: Führen Sie neu eingestellte Mitarbeiter durch die ersten Schritte
• Urlaubsverwaltung: Bearbeitung von Abwesenheitsanträgen und Genehmigungen
• Fragen zu Richtlinien: Sofortige Antworten auf Fragen zur Personalpolitik
• Unterstützung bei der Ausbildung: Unterstützung beim Lernen und der Entwicklung der Mitarbeiter

Lesen Sie auch : Chatbot vs. Live-Chat: Was ist besser für den Kundenservice?

Die menschliche Note: Wenn AI-Chatbots Menschen brauchen

Während KI-Chatbots viele Aufgaben effizient erledigen, bleibt die menschliche Beteiligung für komplexe Situationen und kontinuierliche Verbesserungen unerlässlich. Dies gewährleistet ein optimales Kundenerlebnis und eine Systemverbesserung.

1. Eskalation komplexer Abfragen an menschliche Agenten

KI-Chatbots sind so konzipiert, dass sie erkennen, wann ein Gespräch menschliches Fachwissen erfordert. Diese automatisierten Assistenten leiten komplexe Probleme, emotionale Situationen und einzigartige Anfragen an menschliche Agenten weiter. Durch diese nahtlose Übergabe wird sichergestellt, dass Kunden angemessene Unterstützung erhalten und die Servicequalität erhalten bleibt.

2. Leistungsüberwachung für Algorithmusverbesserungen

Menschliche Experten sollten Chatbot-Interaktionen regelmäßig überprüfen, um verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren. Dies hilft, Antworten zu verfeinern, Wissensdatenbanken zu aktualisieren und das Verständnis des Bots für die Absichten der Nutzer zu verbessern. Darüber hinaus wird das System durch die kontinuierliche Überwachung und Aktualisierung effizienter und genauer bei der Bearbeitung von Benutzeranfragen.

Wesentliche Einschränkungen von AI Chatbots zu beachten

KI-Chatbots verbessern zwar die Geschäftsabläufe und den Kundenservice, doch wie jede Technologie haben auch sie ihre eigenen Grenzen, die Unternehmen berücksichtigen sollten:

• Hat möglicherweise Schwierigkeiten mit komplexen Fragen, Sarkasmus und kulturellen Nuancen
• Erfordern erhebliche Investitionen in die Implementierung und laufende Wartung
• Kann ungenaue Antworten liefern, wenn sie nicht regelmäßig aktualisiert und überwacht werden
• In heiklen Situationen und bei der Lösung komplexer Probleme ist menschliche Aufsicht erforderlich.

Die wichtigsten Erkenntnisse: Wie funktioniert ein AI Chatbot?

KI-Chatbots kombinieren hochentwickelte Technologien wie NLP und maschinelles Lernen, um Benutzeranfragen zu verarbeiten und relevante Antworten zu geben. Sie reichen von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu fortschrittlichen KI-basierten Chatbots, die jeweils unterschiedliche Geschäftsanforderungen in den Bereichen Kundenservice, Vertrieb, Marketing und HR erfüllen.

Während diese Chatbots Routineaufgaben effizient erledigen, bleibt die menschliche Aufsicht bei komplexen Anfragen und Systemverbesserungen entscheidend. Die erfolgreiche Implementierung von Chatbots hängt von der Auswahl des richtigen Typs für spezifische Geschäftsanforderungen und der Wahrung des Gleichgewichts zwischen Automatisierung und menschlicher Interaktion ab.

Aktualisiert: 31. März 2025

Rohit Rajpal

Rohit Rajpal is an experienced content writer with a strong focus on business communication platforms. He creates content that helps companies optimize their communication strategies using omnichannel solutions. Known for his straightforward approach, Rohit breaks down complex concepts, making it easier for businesses to improve how they connect with customers.