Praxisleitfaden Chatbots

Gute Chatbots, also solche, die als angenehme Gesprächspartner zuverlässig ihren Zweck erfüllen, gibt es wenige, und diese wenigen zeichnen sich alle durch ein gelungenes Conversation Design aus. Um diesen Zusammenhang besser zu verstehen, hilft es, sich klar zu machen, was ein Chatbot ist und wie er funktioniert: Er ist ein Stück Software, mit dem ein Mensch per Texteingabe wie in einem Chat mit einem anderen Menschen interagiert, um ein Anwendungsziel zu erreichen. Technische Grundlage sind Chatbot-Tools aus der Künstlichen Intelligenz mit skalierbarer Software-Architektur und flexibel nutzbaren Funktionen für Intent-Erkennung, Natural Language Understanding, Entity-Extraktion, Dialogstrategien, variantenreiche Gesprächsbeiträge und Ähnliches. Die meisten Chatbots werden im Conversational Commerce genutzt, in Online-Shops und auf Buchungsportalen. Andere Einsatzbereiche sind Conversational Support und Conversational Finance, auch in Aus- und Weiterbildung leisten Chatbots nützliche Dienste. Das Potenzial ist also groß, und aktuelle Umfragen und Forschungsergebnisse zeigen, welche Chatbot-Merkmale nicht nur zu funktionaler, sondern auch zu hedonischer Qualität und damit zu einer zufriedenstellenderen Conversational User Experience führen. Die Entwicklung eines Chatbots erfordert ein agiles Vorgehen und lässt sich in sechs Etappen bewältigen: Vom Use Case über Planung, Chatbot-Skizze und Prototyping bis hin zum Copywriting, um am Ende einen funktionsfähigen Chatbot in Betrieb zu nehmen.

Die Entwicklung eines Chatbots oder Conversational Agent beginnt mit der Frage: Wer braucht was wofür? Die Bedarfsanalyse zeigt, wo der größte Nutzen zu erwarten ist und welche Ziele realistisch sind. Eine Stakeholder-Analyse sowie die Definition von Zielgruppen-Persona, Use Case und User Stories runden das Bild ab. Dabei kommen klassische und Chatbot-spezifische Methoden des Anforderungsmanagements zum Einsatz wie beispielsweise Benchmarking, Sinus-Profile, Customer Journey, Design Thinking, Requirements-Workshops, Magic Assistant, Aktivitätsdiagramm. Die Domäne, also der Bereich des Wissensraums, aus dem der Chatbot seine Gesprächsbeiträge („prompts“) bezieht, ist ein entscheidender Faktor für erfolgreiche Conversational User Interfaces. Im Conversation Design hat sich deshalb bewährt, die Chatbot-Domäne im Rahmen der Use-Case-Definition zu berücksichtigen. Falls Daten mit anderen Systemen wie ERP, CRM, Shop geteilt werden, gilt dasselbe für die dafür benötigten Schnittstellen, Integrationen und technischen Aspekte des Anwendungskontexts.

Wie gut lässt sich ein intrinsisch agiles Vorhaben wie die Entwicklung eines Chatbots planen? Finanzen, Termine und die Qualität der Ergebnisse bilden wie bei jeder Software-Entwicklung den Rahmen. Auch bei der Chatbot-Entwicklung gibt es Aufgaben, die als Prozess aufgesetzt werden können, wie Koordination, Qualitätssicherung, technische Integration, Implementierung und Release-Management. Zu den technikbezogenen Planungsaufgaben gehören die Auswahl des Chatbot-Tools sowie die Planung der Ausgabekanäle (Messenger-Dienste, Websites, Apps) und der Schnittstellen zu externen Systemen (ERP, CRM, LMS, CMS, …). Randbedingungen dafür bilden die Regelungen zum Datenschutz und zur Barrierefreiheit sowie dem Bestreben nach ressourcenschonendem klimaneutralen Betrieb. Für das gesamte Conversation Design sind agile Methoden angezeigt: Ein Vorgehen in Sprints, die ständige Pendelbewegung zwischen Entwerfen, Umsetzen und Testen. Ein besonderes Merkmal der Entwicklung von Conversational Agents und Conversational User Interfaces ist es, dass so viele verschiedene Kompetenzen und Expertisen zusammenarbeiten. Die Teamarbeit von Fachleuten aus Conversation Design, UX-Design, Software-Entwicklung, Programmierung, technische Integration, Mediendesign und Copywriting zu koordinieren und dabei Stakeholder, Key User und Product Owner im Blick zu behalten, stellt eine echte Herausforderung dar. Hierauf bereits in der ersten Planungsrunde sorgfältig zu achten und das Team geeignet zusammenzustellen, ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Die Planung selbst erfolgt am besten rollierend in Iterationen

Die Chatbot-Skizze und der erfolgreiche Proof of Concept sind grundlegend für die Entwicklung einer überzeugenden Conversational User Experience. Die Skizze umfasst die drei Komponenten Gesprächstyp und -setting, Chatbot-Persönlichkeit und Dialogablauf („flow“, „map“). Der Use Case bestimmt den Gesprächstyp des Chatbots: aufgabenorientiert („task-led“) oder themenorientiert („topic-led“). Ein Trend geht zu hybriden Gesprächstypen, zum Beispiel aufgabenorientiert mit themenorientierten Anteilen, um die Nutzerzufriedenheit zu verbessern. Die Parameter des fiktiven Dialogsettings bis hin zum Storytelling bilden die Kulisse der Konversation. Die zweite Komponente der Chatbot-Skizze, die Persönlichkeit des Chatbots, setzt sich aus Persona, Charakter, Repräsentation und Name zusammen. Weitere Faktoren sind der Bezug zur Markenpersönlichkeit, Stichwort: Corporate Identity, die Unverwechselbarkeit und die Domänenkompetenz. Je stärker die Persönlichkeit des Chatbots ausgeprägt ist, desto größer ist seine soziale Präsenz, die wiederum Akzeptanz und Nutzungshäufigkeit beeinflusst. Das Dialogmodell und der Ablauf mit dem Ablaufdiagramm vervollständigen die Skizze. Das Ablaufdiagramm enthält in dieser Phase der Chatbot-Entwicklung nur die Pfade, die für die Zielerreichung unbedingt notwendig sind, und auch diese nur in erster Näherung. Der Proof of Concept veranschaulicht die Skizze. Mit seiner Hilfe wird geprüft, wie gut der skizzierte Conversational Agent für den Use Case geeignet ist.

Die Modellierung einer Chatbot-Konversation im Conversation Design erfolgt grundsätzlich agil. Dabei wird, ausgehend vom Dialogmodell und dem im Rahmen der Chatbot-Skizze erarbeiteten Ablaufdiagramm, der Dialog Schritt für Schritt immer weiter ausgearbeitet. Für die Aufbereitung der Domäne, des Wissens- bzw. Informationsraums des Chatbots, müssen Informationen und Inhalte zunächst gesammelt, dann überarbeitet, priorisiert und für das Copywriting aufbereitet, gegebenenfalls noch durch neue Inhalte ergänzt werden. Die differenzierte Ausarbeitung des Dialogablaufs erfolgt in einem iterativen Prozess, der mehrfach zwischen Ablaufplanung, Copywriting und Prototyping wechselt. Dabei werden die Steuerung der Konversation in den Hauptpfaden und Nebenpfaden, Intent-Erkennung bzw. -Klassifizierung, Entity-Extraktion und Slot-Filling verfeinert; Fragen des Dialogmanagement, von Memory und Persistenz sind zu berücksichtigen. Ein Styleguide sorgt für ein durchgängiges, stimmiges Mediendesign. Für das Prototyping stehen verschiedene Tools und Technologien zur Verfügung, von einfachen No-Code-Chatbot-Buildern über skriptbasierte Tools bis hin zu komplexen hybriden Systemen. Kontinuierliches Testen sowie eine systematische Qualitätssicherung und Evaluation des Prototypen stellen die Wirksamkeit des Conversation Design sicher.

Maßgeblich für eine gelungene Conversational User Experience ist nicht nur der erfolgreiche Abschluss einer Konversation, sondern die Effizienz und Adäquatheit der Kommunikation des Chatbots in jedem Schritt. Die Prompts des Chatbots sind dabei passend zum Medium Chat, zur Persönlichkeit des Chatbots sowie zu Kontext zu Zielgruppen zu formulieren. Eine tendenziell informelle, persönliche Sprache und Personalisierung des Dialogs sorgen für eine stärkere soziale Präsenz des Chatbots und erhöhen das Vertrauen in den Dialog und die Technologie. Mit passenden Gesprächsstrategien wie Erwartungsmanagement, explizite Vorgaben wie Quick Replies und Rich Responses, implizite Vorgaben in gezielt platzierten Formulierungen, Nudging und Fragetechniken wird die Fähigkeit des Chatbots, einen Dialog zum Ziel zu führen, deutlich verbessert. Das Erstellen eines Drehbuchs hat sich im Chatbot-Copywriting bewährt; unterstützende Techniken sind das freie Dialogschreiben und das Texten im Ablaufdiagramm. Ausgefeilte Texte für die Prompts unterstützen auch korrekte die Verarbeitung von Entities und helfen, die Intent-Klassifizierung und Entity-Verarbeitung noch weiter auszudifferenzieren. Im Rahmen des Copywriting werden auch Nebenpfade wie Hilfe, Reaktionen auf Dank und Verabschiedung oder verbale Übergriffe wie Beschimpfungen und Anmache sowie Anbieterkennung und womöglich einige „Ostereier“ formuliert, und, wo notwendig und zielführend, die Smalltalk-Fähigkeiten des Chatbots ausgebaut.

Bei der Chatbot-Implementierung wird das Conversation Design vollständig, ohne Lücken und in allen Varianten, umgesetzt. Dabei gehen Implementierung und Conversation Design im agilen Vorgehen Hand in Hand. Vollständigkeit im Sinne einer Release-Fähigkeit ist erreicht, wenn der Chatbot den Use Case und die User Stories abbildet und sein Dialogziel in der Regel erreicht. Zur Abrundung gehört das Feintuning der Intent-Klassifizierung auf Basis der Gesprächsprotokolle aus den Testrunden sowie ggf. weiterer Recherchen. Für NLU-basierte Chatbots werden im Rahmen des Feintunings die Trainingsdaten noch einmal überprüft und vervollständigt. Bei der Qualitätssicherung sind außerdem Aspekte wie Memory und Persistenz, Integrationstests mit Blick auf Schnittstellen zu anderen Systemen, Einbindung in die Anwendungsumgebung der Nutzer:innen sowie die Ausgabekanäle des Chatbots, Barrierefreiheit und Datenschutz zu berücksichtigen. Ein Pilotbetrieb in der tatsächlichen Anwendungsumgebung liefert weitere Erkenntnisse über die Erwartungen an den Chatbot und die tatsächliche Nutzung und das Gesprächsverhalten der Nutzer:innen. Eine kontinuierliche Evaluation nach dem Roll-out und Go-live sowie ein Continuous Improvement mit regelmäßigen Wartungszyklen, die anfangs sehr eng, später lockerer gefasst sind, sorgt dafür, dass der Chatbot auch im Live-Betrieb den Anforderungen gerecht wird.