Was determiniert die Qualität eines Chatbots aus Kundenperspektive?


Seminararbeit, 2018

25 Seiten, Note: 2,0

Anonym


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung

2 Theoretische Grundlagen
2.1 Begriffsdefinitionen
2.1.1 Der Begriff des Chatbots
2.1.2 Variationen von Chatbots
2.1.3 Die Definition von künstlicher Intelligenz
2.2 Die Anwendungsgebiete von Chatbots
2.3 Die Definition von Dienstleistungsqualität

3 Qualitätsanalyse von Chatbots aus Kundenperspektive
3.1 Die Herleitung von Qualitätsdeterminanten von Chatbots
3.2 Kundenakzeptanz beim Einsatz von Chatbots
3.3 Bedeutung von qualitativen Chatbots für Unternehmen

4 Fazit

5 Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Turing-Test

Abbildung 2: Prognostiziertes Umsatzwachstum von Chatbots bis Jahr 2023

Abbildung 3: Konzeptionalisierung des Konstruktes Kundenbindung

Abbildung 4: Begrüßung eines Facebook-Chatbots der Firma Hubraum

Abbildung 5: Wirkungsweise des C/D-Paradigmas

Abbildung 6: Online-Befragung für die Nutzung von Chatbots (Fittkau & Maaß Consulting, 2017)

Abbildung 7: Das TAM-Modell (eigene Darstellung)

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Die in dieser Arbeit erwähnten Unternehmens-, Produkt- oder Markenbezeichnungen können Marken oder eingetragene Markenzeichen des jeweiligen Eigentümers sein. Die Wiedergabe von Marken- und/oder Warenzeichen in dieser Arbeit berechtigt nicht zu der Annahme, dass diese als frei von Rechten Dritter zu betrachten seien. Alle erwähnten Marken- und/oder Warenzeichen unterliegen uneingeschränkt den länderspezifischen Schutzbestimmungen und den Besitzrechten des jeweiligen eingetragenen Eigentümers.

1 Einleitung

Diese Studienarbeit befasst sich mit der Fragestellung „ Was determiniert die Qualität eines Chatbots aus Kundenperspektive?“ Die Relevanz dieser Thematik bezieht sich auf die fortschreitende Digitalisierung und schlussendlich auf die permanent zunehmende Automatisierung von Kommunikationsprozessen im Servicemanagement. Einer dieser Interaktionskanäle sind die sogenannten Chatbots. Der Begriff „Chatbot“ bezeichnet textbasierte KI-Dialogsysteme, die im Rahmen der MenschMaschine-Kommunikation mit Konsumenten in den Dialog treten1 2. Aus der Kundenperspektive betrachtet, treten beim Einsatz von Chatbots einige Problemfelder auf, die im weiteren Verlauf angesprochen werden. Seit Ende des 20. Jahrhunderts werden im Servicemanagement verstärkt Call-Center eingesetzt . Diese klassische Art der Kundenbetreuung wird durch den Einsatz von realen Mitarbeitern durchgeführt, welche durch digitale Interaktionen auf die Kundenbedürfnisse eingehen. Das Ziel sollte hierbei stets sein, die Kundenzufriedenheit zu gewährleisten, um eine starke Kundenbindung aufzubauen. Die Verwendung von Chatbots wird in diesem Falle als eine substitutive bzw. zukünftig als disruptive Technologie gesehen, welche möglicherweise das Call-Center ansatzweise bis vollständig verdrängt. Eine der Problematiken von neuen Technologien bzw. Chatbots sind die ersten Berührungspunkte mit dem Kunden. Hierfür müssen Unternehmen die Perspektive ihrer Kunden und deren Bedürfnisse genau analysieren, um eine Kundenakzeptanz für Chatbots aufzubauen. Für ein authentisches Auftreten ist die Transparenz solcher Medien ein wichtiger Punkt. Die Kunden müssen wissen, dass es sich um eine „Maschine“ handelt. Des Weiteren ist die Begrenzung der Themenfelder, welche durch einen Chatbot abgedeckt werden kann, klar zu definieren. Bei komplexeren Problemen, welche nicht durch die KI gelöst werden können, kann die Substitution eines realen Mitarbeiters bspw. durch einen Rückruf, als eine sinnvolle Möglichkeit gesehen werden. Das Ziel muss darin bestehen, dass Kunden durch den Einsatz von Chatbots einen Mehrwert und einen Nutzen für die Lösung ihrer Probleme erkennen.

Im folgenden Kapitel dieser Projektarbeit werden auf die theoretischen Grundlagen, wie Begriffsdefinitionen von Chatbots und KIs eingegangen. Des Weiteren findet eine Einsicht in die Anwendungsgebiete von Chatbots statt. Anschließend wird die Definition von Dienstleistungsqualität im Allgemeinen näher erläutert. Im Kapitel 3 findet die Analyse der Qualitätsdeterminanten statt. Hier wird anhand der Kundenbedürfnisse auf die einzelnen Qualitätsfaktoren eingegangen und diese hergeleitet. Folglich befassen sich die letzten zwei Unterkapitel mit der Kundenakzeptanz bzgl. Chatbots und die Bedeutung von qualitativen Chatbots für Unternehmen.

2 Theoretische Grundlagen

2.1 Begriffsdefinitionen

2.1.1 Der Begriff des Chatbots

Der Begriff des Chatbots oder Chatterbots ist eine Zusammensetzung aus dem englischen Wort „to chat“ (plaudern) und dem Begriff „Robot“, wobei der Begriff „Bot“ synonym mit Agent verwendet wird . Somit gehören Chatbots zur der Kategorie Software-Agenten und sind Dialogsysteme, welche dem Menschen eine textuelle oder sprachliche Interaktion mit einem Computer ermöglichen3 4. Die meisten dieser Systeme greifen auf sogenannte Wissensdatenbanken zurück, welche mit Antworten und Erkennungsmustern arbeiten. Somit werden die Eingaben von Nutzern aufgenommen und analysiert, um mit Hilfe eines Algorithmus die passende Antwort in der Datenbank zu suchen. Als Wissensbasis können hierbei jedoch nicht nur Datenbanken, sondern auch CRM- oder ERP-Systeme, sowie jegliche Art von externen Quellen verwendet werden5. Ebenso werden Chatbots oft in Kombination mit statischen oder animierten Avataren verwendet. Hierdurch wird zum einen eine kunden- bzw. benutzerfreundliche Oberfläche geschaffen und zum anderen werden erste Berührungspunkte mit den Nutzern erleichtert. Chatbots werden zum Großteil auf Webseiten eingesetzt und beraten Kunden über Produkte und Dienstleistungen. Des Weiteren werden solche Systeme im Servicemanagement eingesetzt, um Anliegen und Beschwerden von Kunden aufzunehmen, zu bearbeiten und ggf. weiterzuleiten.

2.1.2 Variationen von Chatbots

Ein Chatbot kann softwaretechnisch, regelbasiert oder selbstlernend programmiert werden:

Regelbasiert:

Um Fragen oder Aussagen von Kunden zu verstehen und die passende Antwort liefern zu können, greift dieser Chatbot auf ein bestehendes Set aus Fragen und Antworten zurück. Er kann also nur auf das antworten, was die Programmierer berücksichtigt haben.

Selbstlernend:

Ein selbstlernender Bot hingegen lernt anhand von Konversationen mit Menschen, selbstständig die passenden Antworten zu liefern. Mit Hilfe von Machine Learning kann er Verknüpfungen und Querverweise herstellen und somit auch auf unerwartete Fragen die passenden Antworten liefern. Er ist also künstlich intelligent6 7.

Je nach Technologie und Anwendungsgebiet werden verschiedene Formen von Chatbots eingesetzt, wobei hier der Begriff des Chatbots als ein Oberbegriff zu betrachten ist. Einige Beispiele von text- und sprachgesteuerten Systemen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Darüber hinaus ist eine weitere Gliederung unter den Chatbots möglich. Hierbei kann je nach Bedarf bspw. ein persönlicher Chatbot als Kommunikationsassistent dienen, welcher automatisch Nachrichten, Bilder oder Videos verschickt. Ein weiterer möglicher Einsatz von Chatbots sind die Umfrage-Bots, die je nach Befragung automatisiert kundenspezifische Newsletter versenden. In diesem Sinne können Suchmaschinen, wie bspw. Google oder Alexa (Amazon) als Such-Bots definiert werden .

2.1.3 Die Definition von künstlicher Intelligenz

Die künstliche Intelligenz (KI), auch Artifical Intelligence genannt, ist die Programmierung von Prozessen zur Nachbildung menschenähnlicher Intelligenz und stellt einen Teilbereich der Informatik dar. Sie soll dem Computer bzw. der Software intelligentes Verhalten ermöglichen . Das bedeutet, dass das Programm eigenständig Probleme lösen und mit stetigem Informationszufluss hinzulernen kann. Aufbauend auf das Thema ist der Chatbot an sich nur dann eine KI, wenn das Programm eine selbstlernende Funktion beinhaltet. Um einen solchen Computer oder so eine Maschine auf ihre Tauglichkeit zu testen, wurde 1950 von Alan Turing ein sogenannter Turing-Test entwickelt. Im Turing-Test versucht eine reale Person C zu entscheiden, ob es sich bei zwei Kommunikationspartnern A und B um einen Computer oder einen Menschen handelt. A und B versuchen C davon zu überzeugen, dass sie selbst Menschen sind. Hierbei wird der Test von Person C textbasiert durchgeführt, ohne einen Hör- oder Sichtkontakt zu A und B zu haben. Wenn Person C nach der Unterhaltung nicht eindeutig sagen kann, welcher von beiden Kommunikationspartnern die Maschine ist, hat die Maschine den Test bestanden8 9.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Turing-Test10

Jedoch ist die genaue Definition von „Intelligenz“ in der Literatur ein umstrittenes Thema. Es stellen sich Fragen wie „ Was ist Intelligenz?“, „ Wie kann man Intelligenz messen?“ oder „ Wie funktioniert unser Gehirn? Die Spezialisten von Informatik und Ingenieurwissenschaften sind sich unsicher bei der Antwort, ob KIs jemals ein glaubhaftes menschliches Verhalten annehmen können11.

2.2 Die Anwendungsgebiete von Chatbots

Das Anwendungsgebiet von Chatbots geht bis in die 1960er Jahre zurück. Das erste Computerprogramm, namens ELIZIA wurde 1966 von Joseph Weizenbaum entwickelt und war ein virtueller Gesprächspartner, welcher in der Psychotherapie verwendet wurde . In der heutigen Zeit haben Chatbots ein zunehmend breiteres Spektrum an Einsatzmöglichkeiten und können in fast allen Bereichen der Kommunikation genutzt werden. Auf Unternehmenswebseiten, Online-Shops und Supportseiten agieren Chatbots als Servicemitarbeiter in Beratung, Verkauf und Service. In sozialen Netzwerken wie Facebook, Twitter oder WhatsApp werden Chatbots SocialBots genannt und unter anderem für „Welcome Messages“ verwendet. Als Ausdruck eines schnellen Kundenservices sendet bspw. das Unternehmen Twitter sogenannte „Quick Replys“, wenn der Nutzer eine Direktnachricht an den Support schickt. Der Einsatz von SocialBots in der Politik für den Wahlkampf ist ein Diskussionsthema, da solche Programme als gefährliche Meinungsroboter gesehen werden. Einige News-Dienste wie bspw. Quartz oder Resi verwenden Chatbots, um auf Rückfragen von Nutzer interaktiv reagieren zu können. Der Chatbot namens Mildred sucht für LufthansaKunden nach geeigneten Flugtarifen .12 13 14

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2: Prognostiziertes Umsatzwachstum von Chatbots bis Jahr 2023

2.3 Die Definition von Dienstleistungsqualität

In der Fachliteratur wird die Service- bzw. Dienstleistungsqualität definiert als „Fähigkeit eines Anbieters, die Beschaffenheit einer primär intangiblen und der Kundenbeteiligung bedürfenden Leistung aufgrund von Kundenerwartungen auf einem bestimmten Anforderungsniveau zu erstellen “15. Eine weitere Definition für den Begriff des subjektiven Qualitätsbegriffes lautet: „Qualität ist der Grad der subjektiv empfundenen Eignung eines Produktes oder [einer] Dienstleistung für den Verwendungszweck des Nachfragers (teleologische Qualität)“16. Gegenstand dieses Kapitels ist der kundenorientierte Ansatz, d.h. die Qualität wird aus der Kundenperspektive beurteilt und nach Erfüllung der Kundenbedürfnisse bzw. Kundenerwartung, welche an eine Dienstleistung gestellt wird. Diese wahrgenommene Qualität wirkt sich somit unmittelbar auf die Kundenzufriedenheit aus und damit resultierend auf die Kundenbindung. Kundenbindung umfasst zwei Dimensionen:

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 3: Konzeptionalisierung des Konstruktes Kundenbindung17

Zur Messung der Service- bzw. der Dienstleistungsqualität wurde in den 1980er Jahren von Parasuraman, Zeithaml und Berry (auch: PZB-Modell) der ServQual-Ansatz entwickelt. So gehört dieser Ansatz zu den am häufigsten zitierten und meistbenutz- ten Verfahren in der Praxis zur Bestimmung der Qualität von Dienstleistungen . Zu diesem Verfahren gehören 5 Dimensionen15 16 17 18 19:

- Reliability als Verlässlichkeit, dass Leistungsversprechen eingehalten werden
- Responsiveness - Einsatz- und Hilfsbereitschaft zeigen
- Assurance - Das Vertrauen und die Zuversicht des Kunden gewinnen
- Empaty - Einfühlungsvermögen des Kundenkontaktmitarbeiters
- Tangibles - Die physische Repräsentation des Services

So werden für diese fünf Dimensionen je nach Geschäftsumfeld, Branche oder angebotener Dienstleistung bzw. je nach zu messenden Serviceleistung Kundenfragebogen erstellt, welche unterschiedlich gewichtet werden. Hierzu bestehen die Fragen zur Hälfte aus Wahrnehmungskomponenten und zur anderen Hälfte aus Erwartungskomponenten . Dienstleistungsqualität versteht sich als eine möglichst geringe Abweichung zwischen der erwarteten und der wahrgenommenen Leistung aus Nachfragerperspektive (Wirkungsweise des C/D-Paradigmas im Kap 3.1 Abb. 4). Resultierend daraus ist Kundenzufriedenheit dann erreicht, wenn der Kunde die erwartete Leistung als erhalten wahrnimmt. Übertrifft die wahrgenommene Leistung die Kundenerwartung ist eine höhere Zufriedenheit zu erwarten. Wenn die erhaltene Leistung geringer ausfällt als die erwartete, führt dies zur Kundenunzufriedenheit.

[...]


1 Vgl. David Eicher (2016)

2 Vgl. Harald Henn (1997), S. 251-269

3 Vgl. Leonard (1997), S. 12

4 Vgl. Braun (2003), S. 21

5 Vgl. Marina Vogt (2016)

6 Vgl. Marina Vogt (2016)

7 Vgl. Whatsbroadcast (2017)

8 Vgl. Braun (2003), S. 22

9 Vgl. Turing (1950), S. 433-460

10 Wikipedia Commons, Public Domain. Author: Bilby, 25 March 2008

11 Vgl. Ertel (2016), S. 1

12 Vgl. Weizenbaum (1993), S. 74

13 Vgl. Oliver Schonscheck (2017)

14 Vgl. Credence Research (2017)

15 Vgl. Bruhn (1997), S. 27

16 Vgl. Hansen, Hennig-Thurau, Schrader (2001)

17 Vgl. Homburg (2010), S. 9

18 MCM, Prof. Ahlert, Backhaus, Burmann, Hennig-Thurau, Kraft Dienstleistungsskript, Nr. 22

19 Vgl. Parasuraman/Zeithaml/Berry (1988), S. 12-40

Ende der Leseprobe aus 25 Seiten

Details

Titel
Was determiniert die Qualität eines Chatbots aus Kundenperspektive?
Hochschule
Westfälische Wilhelms-Universität Münster  (Marketing Institut Münster)
Note
2,0
Jahr
2018
Seiten
25
Katalognummer
V1010542
ISBN (eBook)
9783346401304
ISBN (Buch)
9783346401311
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Chatbot, Qualität, Künstliche Intelligenz
Arbeit zitieren
Anonym, 2018, Was determiniert die Qualität eines Chatbots aus Kundenperspektive?, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1010542

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