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Kann der Mensch Aufgaben an eine Maschine abgeben, ohne die Kontrolle zu verlieren? Ja! Denn in unserer schnelllebigen Welt brauchen wir Maschinen, die uns die Arbeit erleichtern. So gibt es schon unterschiedliche Bereiche, in denen Chatbots eingesetzt werden – und es werden immer mehr. Natürlich sind Chatbots keine Menschen und können deshalb nicht alle Anfragen automatisiert beantworten. Aber an den richtigen Stellen funktioniert die Arbeitsteilung mit einem Chatbot hervorragend. Hier findest du 10 Gründe, wieso ein hybrider Ansatz zwischen Mensch und Chatbot unbedingt notwendig ist.

  1. Gesteigerte Kundenzufriedenheit

Der Kunde möchte mit seinen Fragen nicht alleine gelassen werden. Er will eine Antwort. Am besten jetzt sofort. Dieses Phänomen kennt jeder und wie wir wissen, beherrschen kundenzentrierte Unternehmen die Welt. Oft werden jedoch simple Fragen gestellt, auf die ein Chatbot sofort antworten könnte. Der Kunde wäre so sofort zufriedengestellt. Zudem hat der Mensch dann mehr Zeit, komplexere Fragen zu bearbeiten und persönlich auf den Kunden einzugehen. Eine win-win-Situation also.

  1. Mit Chatbot allein kein Erfolg

Kann der Chatbot nur einen kleinen Teil der eingehenden Fragen beantworten führt das zur schnellen Frustration beim Nutzer. Deshalb empfiehlt es sich den Chatbot nicht als Ersatz, sondern als Ergänzung zu betrachten. Bei der Einführung eines Chatbots ist es sinnvoll, mit einem vorab definierten Bereich anzufangen und diesen bestmöglich abzudecken. Wenn man beispielsweise einen Chatbot für den Recruiting Bereich einsetzt, sollte man mit Fragen rund um das Praktikum beginnen und dann mit Fragen zu Einstiegsmöglichkeiten, Bewerbung und Stellenangeboten erweitern. Alle Fragen, die der Chatbot nicht beantworten kann, sollten umgehend an den menschlichen Mitarbeiter weitergeleitet werden.

  1. Ständige Verbesserung des Chatbots

Durch das Sammeln von Fragen, die nicht beantwortet werden konnten und den dazugehörigen menschlichen Antworten, kann der Chatbot weiter trainiert und ausgebaut werden. Dabei ist sichergestellt, dass der Chatbot auch nur die Fragen und Antworten beinhaltet, die tatsächlich von seinen Nutzern gewünscht sind. Irrelevante Inhalte werden erst gar nicht vom Chatbot gelernt. Als Best Practice empfiehlt es sich dabei alle Anfragen zu clustern und dann nach und nach die häufigsten Fragen nachzupflegen. So wird sichergestellt, dass der Chatbot sich ständig verbessert.

  1. Intelligente Verteilung der Anfragen

Der Chatbot kann dabei helfen, die Nachrichten zu priorisieren. Wenn die Aufgaben zu komplex oder zu wichtig sind, springt nach wie vor der Mensch ein. Bei einem Online Shop, kann beispielsweise der Chatbot Fragen von Nutzern, deren Warenkorb leer oder unter einem bestimmten Betrag ist, beantworten. Die Anfragen von Kunden mit prall gefüllten Warenkörben werden dann von einem Menschen behandelt.

  1. Insights über Kunden

Durch das Sammeln aller Chatverläufe können spannende Erkenntnisse über die Zielgruppe gewonnen werden. Bei einem Chatbot können, anders als bei Webseiten und Apps, alle Anfragen in Klartext eingesehen werden. Deshalb ist es möglich Wünsche direkt herauszulesen. Über eine Sentiment-Analyse kann die Gefühlslage der Nutzer analysiert werden und die Reputation der Marke ständig verfolgt werden.

  1. Unterstützung des Menschen

Die künstliche Intelligenz kann nicht nur Kundenanfragen beantworten und damit für eine Zeitersparnis sorgen, sondern auch die Mitarbeiter aktiv in ihrer Tätigkeit unterstützen. Ist ein Human Handoff erfolgt, werden dem menschlichen Agenten Antworten vorgeschlagen und zugehörige Dokumente zur Verfügung gestellt. Dies entlastet die Mitarbeiter und sorgt für eine höhere Qualität der Antworten. Des Weiteren können zeitaufwändige Tasks an den Bot übergeben werden. Stellen wir uns vor, wir haben einen Customer Service Kanal und ein wichtiger Schritt um das Problem zu identifizieren ist, einen Fehlercode auszulesen. Sobald das Auslesen über den Chatbot geschehen ist, kann die Konversation sofort an den Menschen zurückgegeben werden.

  1. Einfangen von aus dem Ruder gelaufenen Konversationen

Auch wenn der Nutzer nicht direkt nach einem Human Handoff fragt, können menschliche Agenten eine Konversation übernehmen, wenn diese aus dem Ruder läuft. Das kann nicht nur durch das Monitoring der Verläufe geschehen, sondern auch wenn die Gefühlslage der Nutzer einen negativen Wert aufweist.

  1. Einheitliche Umgebung für Mensch und Maschine

Für das Zusammenspiel zwischen Chatbot und Agent ist es zwingend erforderlich, dass beide Parteien in einem einheitlichen System agieren. Dadurch kann ein reibungsloser Ablauf sichergestellt werden.

  1. Analyse des Chatbot Potenzials

Du bist noch unsicher, ob sich ein Chatbot für einen bestimmten Usecase eignet? Oder wie der Chatbot genau konzipiert werden soll? Mit einem Human Handover in Kombination mit der Wizard of Oz Methode kann das Potenzial des Usecases bereits nach einer kurzen Testphase analysiert werden. Der Chat wird dabei von einem Menschen betrieben, aber für den Nutzer sieht es so aus, als würde er mit einem Chatbot schreiben. Verschiedenste Chatbot-Flows können mit dieser Variante aufgebaut und gegeneinander getestet werden.

  1. Aufbau eines Chatbots

Die gesammelten Verläufe aus Schritt 9 können dann in einen Chatbot umgewandelt werden. Dies kann manuell geschehen ist aber sehr aufwendig. Besser wäre es, wenn das Handover System Vorschläge für einzelne Nutzerabsichten machen würde. Die Königsdisziplin liegt darin, vom Menschen zusammengehörige Verläufe zu kennzeichnen und diese dann automatisiert in den Chatbot zu übernehmen. Systemintegrationen können an den benötigten Stellen der Konversation gekennzeichnet werden und dann von einem Experten direkt im Anschluss in den Chatbot integriert werden.

Der Beitrag 10 Gründe für einen Hybrid-Ansatz zwischen Mensch und Chatbot erschien zuerst auf BOTfriends.

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m Februar nahmen wir an der ersten Innovation Safari im “Deutschen Remarketing Kongress“und gewonnendie Pitch Competition. Die Herausforderung bestand darin, innovative, digitale Lösungen für Autohäuser zu entwickeln, in unserem Fall für eine Probefahrt. In einem 24h-Hackathon haben wir über Facebook Messenger automatisch einen Chatbot entwickelt, der Testfahrten für Autohändler arrangiert.

Warum brauchen Autohändler jetzt einen Chatbot?

In Zusammenarbeit mit Autohaus Köpper, konnten wir bei der Organisation von Testfahrten folgende Szenarien erkennen:

  1. Eines der Hauptprobleme war die fehlende Verfügbarkeit (24/7).
  2. Ein Abschluss einer Probefahrt ist mit vielen Formalitäten verbunden, weshalb ein großes Potenzial für die Digitalisierung besteht.
  3. Während des Prozesses, werden 4-5 Menschen gebraucht, was unheimlich Zeit und Ressourcen kostet. Die verbrauchte Zeit könnte besser in Abschlussgeschäfte investiert werden.

Alle genannten Probleme werden in folgendem Post behandelt, der Schritt für Schritt erklärt, wie alle benötigten Informationen über einen Chatbot gesammelt werden können und wie die Testfahrt ohne Mitarbeiter besetzt werden kann.

Schritt 1: Auswahl eines Autos über Chatbot

Im ersten Schritt wird der Benutzer gebeten, eine Automarke und dann das jeweilige Modell zu wählen. Es ist sinnvoll, für jedes Auto spezielle Vorlagen zu verwenden, um weitere Details wie Ästhetik, Preisgestaltung, Jahre, etc. zu nennen.

Schritt 2: Terminplanung über den Chatbot

Nachdem ein bestimmtes Auto ausgewählt wurde, muss ein Termin für die Probefahrt vereinbart werden. Dafür gibt es mehrere Möglichkeiten. Man kann den Benutzer entweder bitten, ein Datum in einem Standardformateinzutippen (dd/mm/yyyy) oder sogar einen Webview Kalender zu integrieren. In unserem Fall wird der Chatbot das angegebene Datum verarbeiten und mit einer Datenbank prüfen, welche Stunden noch verfügbar sind. Diese Zeitrahmen werden in schnellen Antworten/Buttons dargestellt, bei denen der Benutzer seine bevorzugte Zeit wählen kann oder zurückgeht, um das Datum zu ändern.

Schritt 3: Sammeln relevanter Dokumente

Jetzt ist es an der Zeit, die Formalitäten zu beenden. Der Nutzer wird gebeten, alle relevanten Dokumente wie seine ID, den Führerschein usw. hochzuladen. Der Chatbot kann bereits entscheidende Informationen wie Name, Alter, Adresse extrahieren , indem er die Vision und NLP APIs von Google abruft, um die Daten in einem CRM zu speichern. Für den Fall, dass Du dich fragst, wie die persönlichen Daten sicher gespeichert werden können. Google bietet eine Datenverlustprävention API (Beta) die sensible Daten (Text oder Bilder) automatisch erkennt und bestimmte Elemente wie Namen, Adresse, etc. verdeckt. Zu guter Letzt kann dem Nutzer eine gesetzliche Vereinbarung für die Testfahrt zugesandt werden, die er unterschreiben muss. Es besteht entweder die Möglichkeit, dass der Benutzer ein Foto von der unterschriebenen Vereinbarung macht und es hochlädt, oder er es zur Probefahrt mitnimmt und vor Ort abgibt.

Schritt 4: Zusammenfassung und Bestätigung

Im letzten Schritt hat der Benutzer die Möglichkeit, seine Testfahrt zu bestätigen, um sicherzustellen, dass alle Termine korrekt sind..

Schritt 5: Reminder

Es ist sinnvoll, den Fahrer, einen Tag vorher an seine gebuchte Testfahrt zu erinnern.

Schritt 6: Feedback

Am Tag danach erhält der Nutzer eine automatisierte Nachricht, in der er gebeten wird Feedback abzugeben. Dies ist eine großartige Gelegenheit, wertvolle Informationen zu sammeln, die dazu beitragen können, den eigenen Service als Autohändler zu verbessern. Darüber hinaus bietet dies die Möglichkeit, den Testfahrer daran zu erinnern, was wiederum die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs erhöhen kann. Beispielsweise kann man dem Tester eine Übersicht des Wagens zukommen lassen, welche auf die Alleinstellungsmerkmale hinweist.

Das war ein grober Entwurf unseres Prototyps, den wir für einen Autohändler entwickelt haben. Mit dieser Neuerung sind wir der Meinung, dass nicht nur der gesamte Prozess optimiert werden kann, sondern auch 70% der Arbeitsbelastung reduziert werden können und bis zu 50% weniger Ausfälle erreicht werden kann. Allerdings gibt es für diesen Zweig noch viele weitere Anwendungsfälle, als nur eine Testfahrt zu arrangieren. So könnte der Chatbot zum Beispiel genutzt werden, um alle aktuellen Automodelle zu präsentieren und FAQs wie Öffnungszeiten oder produktbezogene Fragen zu beantworten.

Wie immer: Bitte lass Deine Gedanken in den Kommentaren!

Der Beitrag Auf der Suche nach einer Möglichkeit Buchungen von Testfahren zu optimieren? Ein Chatbot könnte die Lösung sein erschien zuerst auf BOTfriends.

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Erst letzte Woche besuchten wir Beyond Conventions , bei der wir an einer Pitch-Challenge im Wettbewerb um einen HR Chatbot für ThyssenKrupp teilgenommen haben. Diese Veranstaltung ist unter anderem ein Beweis dafür, dass es auf jeden Fall notwendig ist, neue Ideen und Innovationen zu entwickeln, um sich als Arbeitgeber zwischen allen begehrten qualifizierten Mitarbeitern abzuheben. Um im Employer Branding einen guten Job zu machen, müssen Unternehmen daher verstehen, dass man auf allen Social-Media-Kanälen präsent und aktiv sein muss. Da die Generationen Y und Z älter wird und bereit ist, in die Geschäftswelt einzutreten, wird es immer natürlicher, sich über Karrierechancen nicht nur über die Website, sondern auch über soziale Medien wie z.B. über den Facebook Messenger über das Unternehmen zu informieren. Wir werden eine Reihe über Demos, Konzepte, Einblicke und vieles mehr zu HR-Chatbots veröffentlichen.

In diesem Blogeintrag erklären wir den Showcase, den wir für unserem HR Chatbot Pitch für ThyssenKrupp entwickelt haben. Du lernst, wie man einen von vielen Bewerbungsprozessen im Facebook Messenger aufführt. Dieser Prozess umfasst das Sammeln von Informationen über Kandidaten, die Frage nach Screening-Fragen sowie die Platzierung der Kandidaten.

Schritt 1: Auswahl eines Jobs

  • Zunächst einmal musst Du eine Intention erstellen, die den Bewerbungsprozess startet. Dies sollte auch als schnelle Antwort (Button) in die Navigation integriert werden.
  • Der nächste Schritt ist die Integration einer Stellenübersicht als WebView der jeweiligen Website, damit die Nutzer ihren bevorzugten Job auswählen können, für den sie sich bewerben möchten.
  • Wie also weiß der Chatbot, welcher Job vom Bewerber ausgewählt wurde? Zum einen müssen alle Website-URLs der Stellenangebote in die Whitelist auf Facebook eingetragen werden. Durch die Integration der Messenger Extension SDK auf der Website können wir die Kommunikation zwischen Bot und WebView ermöglichen. Wenn der Benutzer also auf einen Knopf klickt, z.B. “Jetzt bewerben” innerhalb der WebView, kann eine Aktion ausgelöst werden, die das Fenster schließt und den Job, für den sich der Nutzer bewerben möchte, in den Parametern dem Chatbot mitschickt.
Schritt 2: Informationen sammeln

  • Der erste Schritt ist, den Bewerber um den Lebenslauf oder andere relevante Dokumente zu bitten. Es ist wichtig zu wissen, dass die Nutzer nicht in der Lage sind, eine PDF- Datei auf Messenger per Handy hochzuladen. Es kann nur über den Desktop übertragen werden. Du könntest den Nutzern aber auch anbieten, ein Bild oder einen Screenshot des Lebenslaufs hochzuladen. Das muss dem Nutzer natürlich vorab klar mitgeteilt werden.
  • Sobald der Bewerber die Dateien hochgeladen hat, empfehlen wir die Integration einer API, die automatisch alle Informationen wie Kontaktdaten über den Kandidaten extrahieren kann. Zum Beispiel nutzen wir die Vision API von Google, um den Text aus dem hochgeladenen Bild zu extrahieren und dann suchen wir nach bestimmten Entitäten über Google’s NLP APIs um die einzelnen Informationen zu finden. Du kannst auch eine Methode implementieren, um fehlende Informationen zu verlangen, wenn jemand vergisst, diese in den Dokumenten beizufügen (siehe Beispiel Bild).
Schritt 3: Fragen zur Screening-Frage und Ranking-Kandidaten

Screening-Fragen stellen

Der 3. Schritt ist, tatsächlich zu sehen, ob der Kandidat der Richtige für die Position ist, indem er testet, wie gut er den Anforderungen der Stellenanzeige entspricht. In diesem Fall kann man bereits vorhandene Anforderungen aus den Stellenangeboten nutzen. Das klingt nach viel Arbeit, wenn man alle Anforderungen aus Tausenden von Stellenausschreibungen in den Chatbot einfügen muss, aber es gibt eigentlich eine sehr skalierbare Möglichkeit, das zu automatisieren. Allein durch die Integration einer API in ein CMS oder ein anderes System, in dem Informationen gespeichert werden, kann man diese sofort im Chatbot nutzen.

Ranken von Kandidaten

Um den Bewerber ranken zu können, kann man eine Skala von 1 bis 5 erstellen, bei der der Benutzer eine Nummer auswählen muss, wie gut er den Anforderungen entspricht. Die Wahl einer 5 bedeutet, dass der Kandidat den Anforderungen um 100% entspricht und eine 1 offensichtlich das Gegenteil. Nachdem der Kandidat alle Screening-Fragen beantwortet hat, berechnet der Chatbot im Hintergrund einen Score, wie gut der Job zu seinen Qualifikationen und Fähigkeiten passt, was dem Recruiter die Möglichkeit gibt, Bewerber zu vergleichen . Übrigens ist es auch möglich, bestimmten Anforderungen ein anderes Gewicht in die Score-Berechnung zu geben. Zum Beispiel könnten einige Anforderungen wichtiger sein als andere, z.B. 5 Jahre Erfahrung in der Programmierung könnten entscheidender sein als ein Studium der Informatik mit einem knappen Hintergrund.

Im letzten Schritt des Prozesses wird der Benutzer in einem persönlichen Video von einem Recruiter gebeten, ein Video von ihm hochzuladen, in dem er erklärt, warum er für das Unternehmen arbeiten möchte (oder eine andere Frage, in Bezug auf die Unternehmenskultur und – werte ). So entsteht eine persönliche Erfahrung für den potentiellen Mitarbeiter, die auch zu einem einzigartigen Branding-Effekt führen kann. Das Video des Kandidaten bietet die perfekte Gelegenheit, einen guten Eindruck zu vermitteln und zu zeigen, ob er für das Unternehmen gut geeignet ist.

Schritt 4: Integration der Chatbot-Anwendung in den regulären Rekrutierungsprozess

Nachdem der Benutzer den Prozess beendet hat, sammelt der Chatbot alle Informationen (siehe Bild oben). Jetzt gibt es verschiedene Möglichkeiten, wie man mit empfangenen Anwendungen umgeht. Es kann entweder direkt per E-Mail an einen Recruiter gesendet oder in ein Application Tracking System (ATS) integriert werden. Die durch die Screening-Fragen angegebene Punktzahl könnte dem Recruiter helfen, Anwendungen zu priorisieren.

Ich hoffe, dass Dir dies einen guten Einblick gegeben hat, wie ein Bewerbungsprozess für einen Chatbot erstellt werden kann. Es gibt offensichtlich viele andere Möglichkeiten, wie man den Prozess einrichten kann. Bitte teile Deine Gedanken in den Kommentaren, wie es verbessert oder optimiert werden könnte. Das war auch der erste Blogeintrag zu HR-Chatbots. Bleibe auf dem Laufenden, indem Du unseren Newsletter abonnierst!

BOTfriends’ Jobs & Career Chatbot for Porsche won the Human Resources Excellence Award 2017 in HR Tech & Data.

Der Beitrag #1 Chatbots im HR: Wie man einen Bewerbungsprozess in einem Chatbot implementiert erschien zuerst auf BOTfriends.

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Just last week we attended Beyond Conventions in Essen participating in a pitch challenge competing to build a HR Chatbot for Thyssenkrupp. This event, amongst many others is proof that there is definitely the need of coming up with new ideas and innovations to stand out as an employer between all of the sought-after qualified employees. Companies understand that they need to be present and active on all social media channels in order to do a great job in employer branding. As generations Y and Z are coming of age and ready to enter the business world, it’s becoming more and more natural to inform themselves about career opportunities not only via Website but also on Social Media such as writing on Facebook Messenger to those companies. We are going to publish a series about demos, concepts, insights, and much more regarding HR chatbots.

In this blog entry we will explain the showcase we have developed with our HR chatbot pitch for Thyssenkrupp. You will get to know how to set up one of many application processes within Facebook Messenger. This process will include collecting information on candidates, asking screening questions as well as ranking the candidates.

Step 1: Selecting a job

  • First of all you have to create an intent which starts the application process. This should also be integrated as a Quick Reply (Button) in the Navigation.
  • The next step is to integrate a job board as a webview of the specific website so users can select their preferred job they want to apply for.
  • So how does the chatbot know which job was selected by the applicant? Firstly, all website URLs of the job listings need to be whitelisted on Facebook. Then just by integrating the messenger extension SDK on the website, we can enable the communication between the bot and webview. So when the user clicks on a button e.g. “Apply now” within the webview, an action can be triggered which can close the window and send the job which the user wants to apply for in parameters to the chatbot.
Step 2: Collecting information

  • The first step is to ask the applicant for the resume or other relevant documents. It’s important to know that the users are not able to upload a PDF file on Messenger via mobile. It can only be accomplished through desktop. However, you could also offer them to upload an image or a screenshot of their resume. This obviously needs to be communicated clearly in advance to the user.
  • Once the applicant has uploaded the files, we recommend integrating an API which can automatically extract all information such as contact details about the candidate. For instance, we are using the Vision API by Google to extract the text from the uploaded image and then we look for specific entities via Google’s NLP APIs to find the particular information. You can also implement a method asking for missing information when someone forgets to state them in their documents (see example picture).
Step 3: Asking screening questions and ranking candidates

Asking screening questions

The third step is to actually see if the candidate is the right one for the position by testing how well he/she fits the job requirements. In this case you can already use existing requirements from the job listings. This sounds like a lot of work when you have to insert all of the requirements from thousands of job listings into the chatbot, but there is actually a very scalable way to automate that. Just by integrating an API into a CMS or any other system where information is stored, you can instantly utilize them in the chatbot.

Ranking candidates 

To be able to rank the applicant, you can create a scale ranging from 1 to 5 where the user has to select a number on how well he/she fits the requirements. Choosing a 5 means that the candidate fits the requirements by 100 % and picking a 1 obviously the opposite. After the candidate has answered all screening questions, the chatbot will calculate a score in the background on how well the job fits to his/her qualifications and skills which gives the recruiter the chance to compare applicants. By the way, it is also possible to give certain requirements a different weight into the score calculation. For instance some demands might be more important than other ones e.g. 5 years experience in programming could be more crucial than a degree in computer science with a scarce background.

In the last step of the process, the user is being asked in a personal video from a recruiter to upload a video of him/her explaining why he/she would like to work for the company (or any other question which could be in regards to the companies cultures and values). This creates a personal experience for the potential employee which can also lead to a unique branding effect. The candidate’s video presents the perfect opportunity to provide a good impression and to show if he/she is a good fit for the company.

Step 4: Integrating the chatbot application into the regular recruiting process

After the user finishes the process, the chatbot will gather all information (see image above). Now, there are various ways on how to handle received applications. It can be either directly sent to a recruiter via email or integrated into an application tracking system (ATS). The score given through the screening questions could help the recruiter prioritize applications.

I hope this provided you with a great insight on how an application process can be created for a chatbot. There are obviously many other ways on how to set up the process. Please share your thoughts in the comments below on how it can be improved or optimized. This was also the first blog entry on HR chatbots. Stay tuned by subscribing to our newsletter for more input!

BOTfriends’ Jobs & Career Chatbot for Porsche won the Human Resources Excellence Award 2017 in HR Tech & Data.

Der Beitrag #1 Chatbots in HR: How set up an Application Process in a Chatbot erschien zuerst auf BOTfriends.

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