Haben Sie schon mal mit einem Chatbot gesprochen? Auf einer Webseite oder am Telefon? Und war das Gespräch erfolgreich? Konnte der Chatbot Ihre Fragen beantworten? Oder haben Sie nach dem dritten Versuch, dem künstlichen Gesprächspartner eine sinnvolle Antwort zu entlocken, aufgegeben? Was ist ein nutzerfreundlicher Chatbot?
Wie schwer es ist, einen „guten“ Chatbot zu entwickeln, stelle ich gerade selbst in zwei Projekten fest.
- Im Forschungsprojekt goal.tastic arbeiten wir an einem Chatbot, der Coaching-Gespräche führen soll. Erste Tests sind vielversprechend – tatsächlich sagen unsere Probanden, nach dem sie 10 Minuten mit dem Chatbot gesprochen haben: „Das hat mich auf neue Ideen gebracht.“
- In einem Beratungsprojekt entwickeln wir einen Chatbot für einen Dienstleister, der den First-Level-Support entlasten soll und häufig wiederkehrende Fragen von Kunden am Telefon und auf der Webseite beantwortet.
In den beiden Projekten habe ich gelernt: Die Technologie ist zwar neu und entwickelt sich ständig weiter – dennoch sind die größten Herausforderungen eher psychologischer, als technologischer Art. Es geht darum den Chatbot, auch wenn er einen begrenzten Funktionsumfang hat und nie „alles wissen wird“, so zu gestalten, dass die Nutzer wissen, was sie erwarten können.
In diesem Beitrag formuliere ich drei Empfehlungen für nutzerfreundliche Chatbots im Blick auf die Mensch-Maschine-Interaktion.
1. Keine falschen Erwartungen schüren: Auf welche Fragen kann ein nutzerfreundlicher Chatbot kompetent Auskunft geben?
Auch ein nutzerfreundlicher Chatbot wird nie alle Fragen und Problem beantworten. Aber selbst ein kompetenter menschlicher Ansprechpartner wird bei der ein oder anderen Frage an einen Experten oder eine Expertin aus dem Team weiterleiten (Second-Level). Deshalb müssen bei der Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion die Erwartungen der Nutzerinnen und Nutzer „gesteuert“ werden. Für die nutzerfreundliche Gestaltung muss der Chatbot klar machen, was er kann und was nicht.
Statt mit einer offenen Frage in das Gespräch zu starten („Was kann ich für Sie tun?“), könnten der Chatbot z.B. einige Beispielfragen nennen oder zur Auswahl anbieten („Ich kann Sie bei der Auswahl des passenden Tarifs unterstützen oder für Sie einen Berater in der Nähe suchen.“). Aber auch die Einbindung des Chatbots in bestehende Kommunikationsmedien beeinflusst die Erwartung der Nutzer. Wenn der Chatbot im Support-Bereich einer Webseite zu finden, erwarten die Kunden, dass der Chatbot auch wirklich Probleme löst, und nicht nur ein verlängerter Arm des Vertriebs ist.
Ein weiterer Aspekte: Wie sah die Kommunikation in der Vergangenheit aus? Erwarten die Anrufer, mit einem persönlichen Ansprechpartner verbunden zu werden und sprechen auf einmal mit einem Chatbot. Oder führt der Chatbot zu einer wahrgenommenen Verbesserung, z.B. weil ich statt in einer Warteschleife zu hängen, direkt eine Antwort auf meine Frage erhalte?
2. „Wissenslücken“ benennen: Wie reagiert ein nutzerfreundlicher Chatbot, wenn er sich nicht sicher ist?
Auf Basis von Maschine-Learning-Algorithmen kann ein Chatbot auch Fragen beantworten, auf die er noch keine Antwort hat. Vereinfacht gesprochen beginnt er dann „zu raten“, versucht also auf Basis seines bisherigen Wissens eine Antwort zu finden. Es wird hier ein Schwellenwert festgelegt, ab wann der Chatbot eine Antwort auf eine Frage ausgibt. Ist der Schwellenwert zu hoch, wird der Bot nur antworten, wenn „er sich sicher ist“ – das führt zu mehr „Wissenslücken“ in der Kommunikation. Der Bot wird mehr Fragen nicht beantworten können. Ist der Schwellenwert zu niedrig, werden die Antworten ungenau. Im schlimmsten Fall passen Antworten gar nicht zu Frage. Bei Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion muss also abgewogen werden, was sich aus Nutzersicht negativer auswirkt: Falsche Antworten oder Fehlende Antworten.
Das ist besonders dann schwierig, wenn eine Frage in Abhängigkeit vom Kontext unterschiedliche Bedeutungen hat. Ein Strategie ist, diese Unsicherheit an den Nutzer oder die Nutzerin zu kommunizieren. Dann antwortet ein nutzerfreundlicher Chatbot z.B.: Ich bin mir nicht sicher, ob ich das richtig verstehe. Und dann folgen Beispielfragen wie oben: „Suchen Sie einen neuen Tarif? Oder möchten Ihren Vertrag kündigen?“ Die Antwort unterstützt den Chatbot, den Kontext mit zu berücksichtigen, in dem eine Frage gestellt wird. Hier wird ein weiteres Prinzip erfolgreicher Mensch-Maschine-Interaktion deutlich: Die Maschine, in dem Fall der Chatbot, übernimmt die Gesprächsführung. Statt auf offene Fragen eine Antwort zu suchen, werden die Nutzer durch die Interaktion mit dem Chatbot geführt.
3. Schnittstellen zum „echten“ Ansprechpartner klären: Was passiert, wenn ein nutzerfreundlicher Chatbot nicht weiterhelfen kann?
Für die Akzeptanz eines Chatbots ist es zentral, die Schnittstellen zum menschlichen Ansprechpartner zu klären und zu gestalten. Wenn der Bot also keine Antwort weiß, „nervt“ er dann die Nutzer, oder verbindet er weiter?
Im Blick auf die erfolgreiche Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion muss transparent sein, wann und wie der Wechsel zwischen Chatbot und menschlichem Gesprächspartner stattfindet, z.B. in dem sich der Chatpartner vorstellt („Ich bin Paul aus dem Support-Team.“) oder den Übergang zum Chatbot angekündigt wird („Ich verbinde Sie jetzt wieder mit unserem Chatbot“.). Außerdem ist es hilfreich, wenn Informationen, die Nutzer bereits dem Chatbot mitgeteilt haben, auch dem menschlichen Ansprechpartner zur Verfügung steht, also z.B. nicht eine erneute Eingabe der Kundennummer oder der Vertragsinformationen notwendig ist. Idealerweise sollte den Nutzern außerdem jederzeit klar sein, wie sie die Kommunikation mit dem Chatbot beenden können und was sie tun müssen, um mit einem menschlichen Ansprechpartner verbunden zu werden, z.B. über einen Sprachbefehl oder einen Link.
Fazit: Grundregeln ergonomischer Softwaregestaltung lassen sich auf Chatbots anwenden.
Im Blick auf einen nutzerfreundlichen Chatbot sind die Grundsätze der Dialoggestaltung nach DIN EN ISO 9241-110 hilfreich. Die Norm bezieht sich auf Software ganz allgemein, lässt sich aber ebenso auf die Gestaltung von Chatbots anwenden. Es finden sich unter anderem die Aspekte erwartungskonform, fehlertolerant und selbstbeschreibungsfähig als Anforderungen an eine ergonomische Mensch-Maschine-Schnittstelle. Diese liegen den drei Empfehlungen, die ich in diesem Beitrag genannt habe zu Grunde.