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Chatbots entlang der Customer Journey

Chatbots entlang der Customer Journey

Was ist bereits möglich und was wird in Zukunft möglich sein?

 

Chatbots werden an vielen Stellen der Customer Journey eingesetzt. Im folgenden Artikel bringe ich etwas Ordnung in die verschiedenen Einsatzbereiche von Chatbots, indem ich sie entlang der Kundenerlebniskette sortiere.

 

Ich orientiere mich dazu an der Kundenentscheidungskette von meinem CRM Professor Nils Haffner.

 

 

Das Bedürfnis

Die Beziehung zwischen Kunde und Unternehmen beginnt meist mit einem Bedürfnis des Kunden. Oder sogar noch einen Schritt vorher, nämlich wenn das Unternehmen den Kunden erst auf seine Bedürfnisse aufmerksam machen muss.

Hier kommen klassische Marketing- bzw. Storytelling Chatbots zum Einsatz.

Bot, beispielsweise im Facebook Messenger, verpackt in eine lustige Marketing Kampagne machen den potentiellen Kunden zum ersten Mal auf das Unternehmen und deren Angebote aufmerksam.

Diese Art von Chatbots ist meist für einen sehr beschränkten Usecase entwickelt und in der Regel Teil einer grösseren Kommunikationskampagne. Meist genügen eher einfache Chatbots.

 

Der Auswahlprozess

Sobald der Kunde nun weiss, dass er ein Bedürfnis hat und auch schon weiss, welche Unternehmen bzw. Anbieter in seinen Auswahlprozess kommen, fängt er an sich genauer über das Produkt, die Dienstleistungen und das Unternehmen zu informieren.

Er liest Forenbeträge, Produktbewertungen und studiert die Website eingehend. Hierbei werden ihm sicher einige Fragen kommt und dann kommt wieder ein Chatbot bzw. digitaler Assistent ins Spiel. Wenn Sie es nun schaffen, als Unternehmen den Kunden umfangreich und zufriedenstellend zu beraten, wird er sich wahrscheinlich für Sie als Anbieter entscheiden. Chatbots auf der Website oder in Messenger Systemen unterstützen hier Ihr Customer-Service-Team und können dem User erste Fragen beantworten.

Diese Art von Chatbots ist etwas umfangreicher, als die zuerst erwähnte Kategorie von Bots. Hier geht es darum, die Frage oder das Problem des Users aufzunehmen, zu verstehen und eine passende Antwort geben zu können. Der Bot braucht dazu eine umfangreiche Datenbank mit allen Antworten und muss auch in der Lage sein, die Frage des Users zu verstehen. Hierzu eignet sich eine Intenterkennung via NLP.

Es macht Sinn, sich im Voraus Gedanken über die möglichen Gesprächsverläufe zu machen und den Bot daraufhin zu trainieren oder sogar zu versuchen die Kommunikationsabläufe geschickt zu lenken.

 

 

Ich habe diesen Beitrag als Gastautorin für More Than Digital geschrieben.

Den gesamten Artikel können Sie daher hier bei Morethandigital.info lesen.

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