Wie funktionieren Chatbots - Chatbots ultimativer Leitfaden 2024

Erinnerst du dich noch an die guten alten Zeiten, als Microsofts "Clippy" unsere Desktop-Bildschirme zierte und spielerisch Fragen beantwortete und Vorschläge machte?

Man könnte es als die früheste Version eines Chatbots bezeichnen. Er war hilfreich, aber einfach und nur begrenzt in der Lage, Fragen zu beantworten. Moderne Chatbots haben seitdem einen weiten Weg zurückgelegt. Sie sind schneller, genauer und haben eine viel umfangreichere Wissensbasis.

Aufgrund ihrer höheren Effizienz sind Chatbots zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen geworden. Laut Statistik:

• Chatbots haben inzwischen fast 65 % der B2C-Interaktionen von Unternehmen übernommen.
• Chatbots im Einzelhandel sparten 2023 über 11 Milliarden Dollar an Transaktionskosten.
• Jede sechste Kundendienstleistung, die du dieses Jahr erhalten hast, wurde von einem Chatbot erbracht.

Wie funktionieren Chatbots also? Was ist die Wissenschaft dahinter? In diesem Blogbeitrag befassen wir uns mit den Hintergründen von Chatbots. Wir entdecken, wie KI-Chatbots funktionieren, erfahren, was NLP ist, und stellen abschließend die beste KI-Chatbot-Lösung auf dem Markt für dein Unternehmen vor.

Bist du also bereit? Lasst uns anfangen zu lesen!

Was ist der Instagram Chatbot?

Ein Chatbot ist im Grunde ein Roboter, mit dem du chatten kannst (wie der Name schon sagt). Stell dir vor, du hast eine Frage oder brauchst Hilfe bei etwas und anstatt in der Warteschleife zu warten oder endlose FAQs zu durchsuchen, tippst du deine Frage einfach in ein Chatfenster. Der Chatbot antwortet sofort - fast so, als hättest du ein Gespräch mit einem sachkundigen Kundenbetreuer.

Ein Chatbot ist so programmiert, dass er ein Gespräch zwischen Menschen simuliert. Er ist darauf ausgelegt, deine Fragen zu verstehen und hilfreiche Antworten zu geben, wobei er oft eine menschliche Unterhaltung nachahmt. Egal, ob du eine Pizza bestellst, einen Flug buchst oder Ratschläge für einen regnerischen Tag brauchst, ein Chatbot kann alles erledigen. 

Einige sind einfach und beantworten direkte Fragen, während andere fortschrittlicher sind, komplexe Interaktionen durchführen und sogar aus vergangenen Gesprächen lernen können, um sich mit der Zeit zu verbessern.

Weil Chatbots so funktionieren, liegt ihre Stärke in ihrer Verfügbarkeit. Sie sind immer erreichbar und können dir helfen, egal ob es Tag oder Nacht ist. Und weil sie so benutzerfreundlich sind, musst du nicht technisch versiert sein, um mit ihnen zu interagieren.

📖 VERBUNDEN: Die besten KI-Chatbots für dein Unternehmen + wie du den richtigen für dich auswählst

Was sind die wichtigsten Arten von Chatbots?

Wusstest du das? Ein gut gestalteter Chatbot kann 80 % der einfachen Kundendienstanfragen ohne Probleme bearbeiten.

Aber bevor wir uns ansehen, wie ein Chatbot funktioniert, sollten wir lernen, welche Arten von Chatbots es gibt.

1. Regelbasierte Chatbots:

Das sind die geradlinigen - sie folgen einer Reihe von vordefinierten Regeln, um das Gespräch zu führen. Stell dir das wie ein Flussdiagramm in Aktion vor. Wenn du nach den Öffnungszeiten des Ladens fragst, werden sie dir die Öffnungszeiten nennen. Wenn du etwas fragst, wofür sie nicht programmiert sind, werden sie dich höflich an einen Menschen weiterleiten. 

Vorteile: Sie eignen sich hervorragend für die Bewältigung bestimmter Routineaufgaben und sind relativ einfach zu entwickeln.

Nachteile: Sie können nur eine begrenzte Anzahl von Fragen beantworten.

Beispiel: Stell dir vor, du bist auf einer Einzelhandels-Website und öffnest das Chat-Fenster, um nach dem Rückgaberecht zu fragen. Der Chatbot könnte mit einer einfachen, vorprogrammierten Nachricht antworten:

"Unser Rückgaberecht erlaubt Rückgaben innerhalb von 30 Tagen nach dem Kauf mit einem Kassenbon. Möchtest du eine Rückgabe starten?"

2. KI-unterstützte Chatbots

Dies sind die fortschrittlicheren Cousins der regelbasierten Bots. KI-gestützte Chatbots nutzen künstliche Intelligenz und natürliche Sprachverarbeitung, um komplexere Anfragen zu verstehen und zu beantworten. Sie können ein breiteres Spektrum an Themen behandeln, aus früheren Interaktionen lernen und sogar personalisierte Empfehlungen geben. Es ist, als ob du mit jemandem chattest, der dich wirklich versteht.

Vorteile: Sie können eine breite Palette von Abfragen bearbeiten.

Nachteile: Sie sind viel fortschrittlicher und erfordern eine technische Entwicklung.

Beispiel: Angenommen, du nutzt eine Reise-App, um deinen Urlaub zu planen. Du fragst den Chatbot nach Hotelempfehlungen in Paris. Anstatt dir einfach eine Liste zu geben, berücksichtigt der KI-gesteuerte Bot deine bisherigen Vorlieben, dein Budget und sogar die Wetterbedingungen, um dir die besten Optionen vorzuschlagen:

"Aufgrund deiner bisherigen Aufenthalte und des aktuellen Wetters in Paris empfehle ich dir das Hotel de Paris. Es liegt im Rahmen deines Budgets und hat hervorragende Bewertungen für seine gemütlichen Wintereinrichtungen."

3. Hybride Chatbots

Als Nächstes haben wir hybride Chatbots. Sie vereinen das Beste aus beiden Welten: Sie beginnen mit regelbasierten Interaktionen, wechseln aber nahtlos zu KI, wenn die Dinge komplizierter werden. Sie sind perfekt für Unternehmen, die die Zuverlässigkeit von regelbasierten Bots brauchen, aber auch ein anspruchsvolleres Erlebnis bieten wollen.

Vorteile: Sie vereinen die Stärken von regelbasierten und KI-gesteuerten Chatbots.

Nachteile: Die Pflege von regelbasierten Skripten und das Training der KI-Komponente können ressourcenintensiv sein

Beispiel: Du buchst einen Flug online und fragst den Chatbot zunächst nach verfügbaren Flügen. Das Gespräch beginnt mit einer regelbasierten Interaktion:

"Bitte gib deine Abfahrtsstadt ein."

Wenn du fortfährst und komplexere Fragen stellst, wie z.B. "Was ist der beste Sitz für jemanden, der an Reisekrankheit leidet?", geht der Chatbot nahtlos zu seiner KI-Komponente über:

"Ich empfehle einen Sitz über dem Flügel. Dort gibt es tendenziell weniger Turbulenzen. Möchtest du, dass ich ihn für dich auswähle?"

Was ist eine Chatbot-Architektur?

Um zu verstehen, wie ein Chatbot funktioniert, musst du das Grundprinzip seiner Funktionsweise verstehen.

Die Chatbot-Architektur bezieht sich auf das zugrundeliegende Gerüst und die Komponenten, die es einem Chatbot ermöglichen, zu funktionieren. Sie ist wie eine Blaupause oder ein Systemdesign, das bestimmt, wie der Chatbot die Eingaben der Nutzer/innen versteht, verarbeitet und darauf reagiert. Eine gut durchdachte Architektur stellt sicher, dass der Chatbot reibungslos funktioniert und Unterhaltungen auf eine natürliche und effiziente Weise abwickelt.

Im Kern umfasst die Chatbot-Architektur in der Regel mehrere Schlüsselkomponenten:

1. Frage- und Antwortsystem

Wie beantwortet ein Chatbot deine Fragen?

Chatbots haben ein Q&A-System, das ihnen hilft, deine Fragen zu verstehen und eine passende Antwort zu geben. Ihr Q&A-System kann auf zwei Arten trainiert werden:

• Manuelles Training: Der Chatbot wird mit den am häufigsten gestellten Fragen und ihren genauen Antworten gefüttert. Das manuelle Training ermöglicht es den Chatbots, diese Fragen schnell und mit voreingestellten Antworten zu beantworten, die du nach Belieben ändern kannst.
• Automatisches Training: Du lädst eine Reihe von Unternehmensdokumenten in das System des Chatbots hoch und bittest ihn, sich selbst zu trainieren. Der Bot nutzt die Unternehmensdatenbank, um mögliche Fragen und ihre Antworten automatisch zu finden.

2. Natural Language Processing (NLP) Engine

Diese Komponente ist das Gehirn des Chatbots. Sie ist für das Verstehen und Interpretieren der Sprache des Nutzers verantwortlich. Die NLP-Engine zerlegt die Nachricht des Nutzers in verständliche Teile, erkennt die Absicht und extrahiert relevante Informationen wie Namen, Daten oder Vorlieben.

Der Motor besteht aus zwei Teilen:

• Der Intent Classifier misst, was der Nutzer fragt und wie seine Anfrage angemessen beantwortet werden kann.
• Der Entity Extractor ordnet die Schlüsselwörter in der Anfrage des Nutzers zu und verwendet sie, um eine Antwort zu generieren.

Die Chatbots können auch das Feedback der Nutzer/innen aufnehmen und es nutzen, um ihre Leistung zu verbessern. Sie nutzen auch das Policy Learning, um zu erkennen, welche Unterhaltungen für die Nutzer/innen zufriedenstellend verlaufen.

3. Benutzeroberfläche (UI)

Dies ist der Front-End-Bereich, in dem die Nutzer mit dem Chatbot interagieren. Das kann ein Chat-Fenster auf einer Website, eine Messaging-App oder sogar eine Sprachschnittstelle wie ein Smart Speaker sein. Die Benutzeroberfläche erfasst die Eingaben der Nutzer, ob getippt oder gesprochen.

4. Datenspeicherung

Diese Komponente speichert Gesprächsverläufe, Nutzerpräferenzen und andere relevante Daten. Sie ermöglicht es dem Chatbot, den Kontext über Sitzungen hinweg aufrechtzuerhalten, Interaktionen zu personalisieren und durch Analysen zu verbessern.

5. Benutzerdefinierte Integrationen

Willst du deinen Chatbot an deine speziellen Bedürfnisse anpassen? Mit benutzerdefinierten Integrationen kannst du deinen Chatbot mit deinem CRM, deiner Unternehmensdatenbank, deinem Kalender, deinen Zahlungswegen und vielen anderen Tools verbinden.

Wie funktionieren Chatbots?

Chatbots funktionieren, indem sie mit dir ein Gespräch führen, genau wie mit einem echten Menschen, aber über einen Computer oder ein Smartphone.

Hier ist eine einfache Erklärung, wie die Dinge funktionieren:

• Verstehe deine Nachricht: Wenn du etwas in einen Chatbot tippst oder sagst, muss er zuerst verstehen, was du fragst. Wenn du zum Beispiel tippst: "Wie ist das Wetter heute?", muss der Chatbot erkennen, dass du nach dem Wetter fragst.

• Herausfinden, was du willst: Nachdem er deine Nachricht verstanden hat, versucht der Chatbot herauszufinden, was du willst. Das mag einfach klingen, aber es ist wie das Lösen eines kleinen Puzzles. Der Chatbot schaut sich die Wörter an, die du benutzt hast, und bestimmt deine "Absicht". In diesem Fall ist deine Absicht, ein Wetter-Update zu bekommen.

• Finde die richtigen Informationen: Sobald der Chatbot weiß, wonach du fragst, macht er sich an die Arbeit, um die richtige Antwort zu finden. Er kann eine Wetterdatenbank durchsuchen, frühere Unterhaltungen einsehen oder sich mit anderen Online-Diensten verbinden, um die benötigten Informationen zu erhalten.

• Auf dich antworten: Nachdem er die nötigen Informationen gesammelt hat, stellt der Chatbot eine Antwort zusammen. Wenn du nach dem Wetter gefragt hast, könnte er sagen: "Die Vorhersage für heute ist sonnig mit einer Höchsttemperatur von 75°F." Das Ziel ist es, dir eine klare und hilfreiche Antwort zu geben.

• Die Unterhaltung am Laufen halten: Der Chatbot verfolgt auch das Gespräch, damit er angemessen reagieren kann, wenn du eine Folgefrage stellst. Wenn du z. B. fragst: "Was ist mit morgen?", merkt sich der Chatbot, dass ihr immer noch über das Wetter redet und gibt dir die Vorhersage für den nächsten Tag.

• Lernen mit der Zeit: Viele Chatbots werden mit der Zeit besser. Sie lernen aus jeder Interaktion, bemerken Muster und verbessern ihre Antworten. Wenn zum Beispiel viele Menschen nach bestimmten Themen fragen, kann der Chatbot anfangen, detailliertere Antworten zu diesen Themen zu geben.

Die oben genannten Schritte mögen einfach klingen, aber es gibt eine Menge technischer Details, die den Prozess steuern. Wir erklären dir, wie Chatbots funktionieren, indem wir drei Schlüsselkonzepte erklären: Mustervergleiche, Algorithmen und künstliche neuronale Netze.

1. Mustervergleiche: Erkennen vertrauter Phrasen

Hast du schon einmal ein Puzzlespiel gelöst? Es funktioniert, wenn du Teile entdeckst, die zusammenpassen, und das dann weiter tust. Ähnlich wie die Mustererkennung in Chatbots.

• Wie sie funktionieren: Pattern Matcher suchen nach bestimmten Phrasen oder Wörtern in dem, was du eingibst. Wenn du einen Chatbot zum Beispiel fragst: "Wie spät ist es?", erkennt der Pattern Matcher das Wort "Zeit" und vergleicht es mit einer voreingestellten Antwort wie "Es ist 14 Uhr".

• Beispiel: Angenommen, du tippst "Erzähl mir einen Witz". Der Chatbot hat einen Mustervergleich, der das Wort "Witz" erkennt. Er vergleicht dieses Muster mit einer gespeicherten Antwort wie: "Warum trauen Wissenschaftler den Atomen nicht? Weil sie alles erschaffen!"

Mustervergleiche eignen sich gut für einfache, unkomplizierte Fragen, aber sie sind begrenzt, weil sie nur auf exakte Übereinstimmungen reagieren. Wenn du die gleiche Frage anders formulierst, erkennt der Chatbot sie vielleicht nicht.

2. Algorithmen: Schritt-für-Schritt-Problemlöser

Wie kann ein Chatbot also komplexere Fragen beantworten? Das Geheimnis liegt in Algorithmen. Genau wie ein Schritt-für-Schritt-Rezept, das du beim Backen eines Kuchens befolgst, ist ein Algorithmus eine Reihe von detaillierten Anweisungen, die dem Chatbot sagen, was er mit den erhaltenen Informationen tun soll.

• Wie sie funktionieren: Wenn du eine Frage stellst, verwendet der Chatbot Algorithmen, um deine Worte zu verarbeiten, deine Absicht zu erkennen und dann die beste Antwort zu finden. Diese Algorithmen zerlegen deine Eingaben in kleinere Teile, analysieren sie und folgen einem logischen Prozess, um die Antwort zu finden.

• Beispiel: Wenn du fragst: "Wie wird das Wetter morgen?", wählt ein Algorithmus im Chatbot zunächst Schlüsselwörter wie "Wetter" und "morgen" aus. Dann sucht er in einer Reihe von Schritten (oder Regeln) nach der morgigen Wettervorhersage und präsentiert sie dir in übersichtlicher Form.

Algorithmen sind flexibler als Musterabgleiche, weil sie nicht genau Wort für Wort übereinstimmen müssen. Sie eignen sich gut für Aufgaben, die etwas mehr Denkarbeit erfordern, wie das Finden bestimmter Informationen oder das Ausführen einfacher Berechnungen.

3. Künstliche neuronale Netze: wie das menschliche Gehirn, aber in einem Roboter

Mustervergleiche und Algorithmen sind cool, aber wie funktionieren KI-Chatbots? Künstliche neuronale Netze machen einen fortschrittlichen Chatbot erst "fortschrittlich". Inspiriert von einer der größten Schöpfungen der Natur, funktionieren diese Netzwerke wie das menschliche Gehirn und Nervensystem.

So wie unser Gehirn aus Erfahrungen lernt, helfen neuronale Netzwerke Chatbots dabei, aus vergangenen Gesprächen zu lernen, um besser zu verstehen und zu reagieren.

• Wie sie funktionieren: Ein neuronales Netzwerk besteht aus Schichten von "Knoten" (stell dir diese als kleine Entscheidungsträger vor). Wenn du eine Nachricht sendest, schickt der Chatbot sie durch diese Schichten. Jeder Knotenpunkt verarbeitet die Informationen ein wenig, um die wahrscheinlichste Bedeutung deiner Worte herauszufinden. Das Netzwerk lernt mit der Zeit, indem es sein Verständnis anpasst, je nachdem, ob frühere Antworten richtig oder falsch waren.

• Beispiel: Angenommen, du fragst einen Chatbot oft: "Was gibt's Neues?", um die Nachrichten zu checken. Anfänglich wird er es vielleicht nicht richtig verstehen. Aber mit jeder Interaktion lernt das neuronale Netzwerk dazu und erkennt, dass "Was gibt's Neues?" bedeutet, dass du nach Neuigkeiten suchst. Bald wird es in der Lage sein, eine relevante Antwort zu geben, wie z. B. "Hier ist, was heute passiert ist: [Nachrichten-Highlights]".

Künstliche neuronale Netze können komplexere Unterhaltungen führen, sich an verschiedene Arten, dieselbe Frage zu stellen, anpassen und sogar den Kontext und feine Nuancen in der Sprache verstehen.

Was ist NLU (Natural Language Understanding)?

NLU ist die Art und Weise, wie ein Chatbot versteht, was du fragst. Sie ist ein wichtiger Teil davon, wie Chatbots und andere KI-Systeme die menschliche Sprache verstehen und darauf reagieren.

NLU ermöglicht es dem Chatbot, deine Worte nicht nur zu hören oder zu lesen, sondern tatsächlich zu verstehen, was du damit meinst.

NLU funktioniert mit diesen 3 Konzepten, um es auf den Punkt zu bringen:

• Identifizierung von Entitäten: NLU wählt wichtige Details in deiner Nachricht aus, die sogenannten "Entitäten". Wenn du sagst: "Buche einen Flug nach New York am Freitag", sind die Entitäten "New York" (Ziel) und "Freitag" (Datum). Diese Details sind wichtig, damit der Chatbot deine Anfrage korrekt ausführen kann.

• Die Absicht verstehen: Wenn du mit einem Chatbot sprichst, hast du normalerweise ein bestimmtes Ziel oder eine "Absicht". Wenn du z. B. sagst: "Ich brauche eine Pizza", willst du damit Essen bestellen. NLU hilft dem Chatbot herauszufinden, was dieses Ziel ist. Er erkennt, dass deine Anfrage nicht nur aus zufälligen Wörtern besteht, sondern aus einer bestimmten Handlung, die der Chatbot ausführen soll - zum Beispiel eine Bestellung aufgeben.

• Der Umgang mit dem Kontext: Manchmal reicht eine einzige Nachricht nicht aus, um zu verstehen, was du willst. NLU hilft dem Chatbot, den Kontext eines Gesprächs im Auge zu behalten. Wenn du fragst: "Wie wäre es mit Samstag?", nachdem du über die Buchung eines Fluges gesprochen hast, weiß der Chatbot mithilfe von NLU, dass du immer noch über Reisepläne sprichst.

Warum ist NLU wichtig?

NLU sorgt dafür, dass sich Chatbots menschlicher anfühlen. Ohne NLU würde der Bot nur auf bestimmte, vorprogrammierte Sätze antworten. NLU ermöglicht es dem Chatbot, flexibel zu sein und eine breite Palette von Fragen zu verstehen, auch wenn sie auf unterschiedliche Weise gestellt werden. So kann der Bot präzise antworten und die Interaktion natürlich wirken lassen.

Was ist NLP (Natural Language Processing)?

Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) ist ein weites Feld der Wissenschaft und Technologie, das sich damit beschäftigt, wie Maschinen wie Computer und Chatbots die menschliche Sprache verstehen, interpretieren und so reagieren können, dass sie sowohl sinnvoll als auch nützlich ist. Betrachte NLP als die Brücke, die es Menschen ermöglicht, mit Maschinen in der Alltagssprache zu kommunizieren, egal ob gesprochen oder geschrieben.

Warum ist NLP wichtig?

NLP ist wichtig, weil es Maschinen ermöglicht, mit uns in unserer Sprache zu kommunizieren, nicht in ihrer. Ohne NLP müssten wir mit Computern auf eine Art und Weise kommunizieren, die sie leicht verstehen können - wie mit Code oder Befehlen. NLP sorgt dafür, dass sich die Interaktion menschlicher anfühlt und wir mit Maschinen so reden können, wie wir es mit einem Menschen tun würden.

Wenn du zum Beispiel dein Smartphone fragst: "Wie ist das Wetter heute? NLP verarbeitet deine Frage, versteht, dass du ein Wetter-Update willst, prüft die relevanten Daten und gibt dann eine Antwort wie "Es ist sonnig mit einer Höchsttemperatur von 75°F".

Das größere Bild: NLP vs. NLU

Während NLU (Natural Language Understanding) ein Teil von NLP ist, der sich speziell auf das Verstehen und Interpretieren von Bedeutung konzentriert, deckt NLP einen breiteren Bereich ab. Es umfasst nicht nur das Verstehen, sondern auch das Erzeugen von Sprache, das Übersetzen von Sprachen, das Zusammenfassen von Texten und vieles mehr. Im Grunde genommen umfasst NLP alle Techniken und Prozesse, die es Maschinen ermöglichen, auf intuitive und effektive Weise mit menschlicher Sprache zu arbeiten.

Chatbots vs. KI-Chatbots

Das Aufkommen leistungsstarker Chatbots wie Chat GPT und Gemini hat die Begriffe Chatbot und KI-Chatbots vermischt. Aber vor ein paar Jahren, als die Technologie noch nicht so weit fortgeschritten war wie heute, konnten diese Begriffe nicht synonym verwendet werden.

Ein Standard-Chatbot folgt vorprogrammierten Regeln und Skripten, um auf Benutzereingaben zu reagieren. Er vergleicht bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen mit vorgegebenen Antworten. Diese Chatbots eignen sich gut für einfache, sich wiederholende Aufgaben, wie die Beantwortung allgemeiner Fragen oder die Führung von Nutzern durch einfache Prozesse, aber sie haben Probleme mit komplexeren oder unerwarteten Anfragen.

Ein KI-Chatbot hingegen nutzt künstliche Intelligenz, insbesondere die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und maschinelles Lernen, um Benutzereingaben flexibler zu verstehen und darauf zu reagieren. KI-Chatbots können komplexere Unterhaltungen führen, aus früheren Interaktionen lernen und personalisierte Antworten geben. 

Hier siehst du, wie KI-Chatbots im Vergleich zu normalen Chatbots funktionieren:

Integration von Chatbots in digitale Nachrichtenkanäle  

Chatbots spielen eine wichtige Rolle im digitalen Marketing einer Marke, indem sie Kunden ansprechen, das Kundenerlebnis verbessern und die Konversionsrate erhöhen. Messaging-Kanäle wie WhatsApp, Facebook Messenger, Instagram DMs und Website-Live-Chat sind nur einige Möglichkeiten, wie diese Bots ihre Magie entfalten können.

• Über Messaging-Kanäle können Chatbots in Echtzeit mit potenziellen Kunden interagieren, Fragen beantworten, sie durch den Kaufprozess führen und sogar personalisierte Empfehlungen auf der Grundlage des Nutzerverhaltens aussprechen.
• Durch sofortige Antworten und 24/7-Support helfen Chatbots dabei, Kunden zu binden, die Absprungrate zu senken und die Chancen zu erhöhen, Besucher in Leads oder Verkäufe zu verwandeln.
• Sie können diese Kanäle auch nutzen, um wertvolle Daten über die Vorlieben und das Verhalten der Kunden zu sammeln, die für maßgeschneiderte Marketingstrategien und eine bessere Zielgruppenansprache genutzt werden können.

Trengo: Die ultimative KI-Chatbot-Lösung für deine Website und mehr

Jetzt, wo du weißt, wie ein KI-Chatbot funktioniert, bist du bereit, dir einen für deine Website zuzulegen? Denn Trengo hat die perfekte Lösung für dich!

Mit dem KI-gesteuerten Chatbot "AI HelpMate" von Trengo kannst du alle deine Messaging-Kanäle unter einem Dach vereinen. Egal, ob sich deine Kunden über WhatsApp, den Website-Chat oder die sozialen Medien an dich wenden, alle deine Kundendienstanfragen landen in einem Posteingang.

AI HelpMate hilft dir:

• Führe Routinegespräche und treibe gleichzeitig den Support und den Verkauf voran.
• Biete Unterstützung in 26 Sprachen mit 6 Standardsprachen für zusätzliche Klarheit.
• Erstelle Antwortvorschläge, die Teammitglieder nutzen und anpassen können.
• Schalte das Gespräch bei Bedarf nahtlos auf menschliche Agenten um.
• Passen Sie den KI-Chatbot an Ihre Branding-Richtlinien und das verfügbare Wissen an.

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