Chatbot
Chatbots werden immer beliebter, zum Beispiel um den Kundenservice zu verbessern.
Verschiedene Arten von Chatbots
Die Unterschiede zwischen regelbasierten und KI-Chatbots können als stilistische Gegensätze betrachtet werden. Regelbasierte Bots sind mit bestimmten Antworten vorprogrammiert, aber künstliche Intelligenz nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, um ihre eigene Sprache für die Konversation zu generieren, anstatt bereits festgelegten Kriterien zu folgen, wodurch sie flexibler auf verschiedene Situationen oder Themen reagieren können.
KI-basierte Chatbots werden zum Beispiel von Google DialogFlow oder Amazon Lex angetrieben. Sie imitieren menschliche Gespräche besser als je zuvor. Dank der Fähigkeit dieser Technologie, natürliche Sprache zu verarbeiten, reagiert er so, dass er im Kontext dessen, was du sagst, Sinn macht - und nicht einfach nur antwortet, wie es ein automatisierter Bot sonst tun würde.
Wie können Chatbots zu besserem Kundenservice beitragen?
Chatbots können erfolgreich im Kundenservice eingesetzt werden um häufige Probleme oder Bedienungsfehler zu beantworten und zu erklären. Unternehmen gewinnen dadurch Zeit, ihre Agenten nur noch die komplexeren Anfragen bearbeiten zu lassen. Das bedeutet, dass Kunden weiterhin Hilfe bekommen, wenn sie sie brauchen, Unternehmen aber Ressourcen einsparen.
Chatbots und Laravel
Mit der BotMan-Bibliothek steht ein regelbasierter Chatbox für einfache Anwendungsfälle bereit. BotMan bietet eine einfache Schnittstelle, um deinen Chatbot zu konfigurieren und zu steuern. Außerdem enthält er eine Reihe integrierter Funktionen, wie z. B. die Protokollierung von Nachrichten und die Verarbeitung natürlicher Sprache. Mit Laravel ist es also ganz einfach, Chatbots in deine Website oder Anwendung einzubinden und so effizienter mit deinen Nutzern zu kommunizieren.
KI-basierte Chatbots in Laravel
Wenn ein KI-basierter Chatbot genutzt werden soll, muss er mit seinem Dienstanbieter kommunizieren können. Die Eingaben des Nutzers werden über die API zum Dienstleister (z.B. Google DialogFlow oder Amazon Lex) übertragen und via Natural Language Understanding (NLU) ausgewertet. Die Antwort auf diese Anfrage wird wieder über die API entgegen genommen und dem Benutzer angeziegt. Ohne NLU wäre der Chatbot nicht in der Lage, die Absicht des Nutzers zu verstehen und eine genaue Antwort zu geben. Daher ist NLU für jeden KI-basierten Chatbot unerlässlich.
Die Hauptaufgabe für Unternehmen und uns als umsetzende Agentur besteht hier nicht in der Entwicklung eines eignen Chatbots, sondern im Training des Chatbots im Kontext deines spezifischen Anwendungsfalles.