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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

9. Chatbot Analytics mittels Betriebsdaten

verfasst von : Daniel Schloß, Ulrich Gnewuch, Alexander Maedche

Erschienen in: Robotik in der Wirtschaftsinformatik

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Chatbots bieten große Potenziale, Kunden mit geringem Aufwand Informationen bereitzustellen und manuelle Prozessschritte zu automatisieren. Gleichzeitig gibt es aber auch Ernüchterung um die Technologie und es entstehen Akzeptanzprobleme, wenn Kunden mit Chatbots schlechte Erfahrungen machen. Da Chatbots nicht das ganze Repertoire abbilden können, das ein menschlicher Kommunikationspartner aufweist, müssen Einsatzgebiete, Aufgaben und Kompetenzen klar abgegrenzt und auch kommuniziert werden. Hierbei kann das Potenzial der kontinuierlich wachsenden Datenmenge aus dem operativen Betrieb von Chatbots genutzt werden. Diese besteht typischerweise aus sequenziellen kundenseitigen Kommunikationsdaten und weiteren Logdaten des Chatbots wie beispielsweise aus der Erkennung der Kundenabsicht. Mithilfe entsprechender Analysen dieser Betriebsdaten ist es möglich, zu verstehen, ob beziehungsweise warum die Interaktion mit dem Chatbot erfolgreich war oder nicht. Aus den Ergebnissen dieser Analysen kann der Chatbot-Einsatz kontinuierlich optimiert werden. Dieser Beitrag zeigt auf, welche Betriebsdaten sich beim produktiven Einsatz von Chatbots typischerweise sammeln lassen und wie diese systematisch analysiert werden können. Auf dieser Basis kann dann der Chatbot-Einsatz kontinuierlich auf die Kundenbedarfe angepasst und optimiert werden. Konkret demonstrieren wir am Beispiel von Kundenservice-Chatbots in der Energiewirtschaft das Potenzial von Chatbot Analytics mittels Betriebsdaten.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Chatbot Analytics mittels Betriebsdaten
verfasst von
Daniel Schloß
Ulrich Gnewuch
Alexander Maedche
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-39621-3_9

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