Chatbot-Design: Alles, was Sie brauchen, um 2025 bessere Bots zu bauen

Als Kind habe ich stundenlang Lego-Städte entworfen: kleine Läden, kurvige Straßen und diese überfröhlichen Minifiguren. Damals dachte ich, ein Eimer Steine reicht. Aber selbst Lego braucht Design-Denken.

Genau dieses kindliche Gespür ist heute die Grundlage meiner Arbeit: KI-Chatbots entwickeln.

Mit meinem Hintergrund in UI/UX und als KI-Forscher bei Botpress – der Plattform hinter Hunderttausenden von Chatbots, darunter mehrfach ausgezeichnete – habe ich erlebt: Technologie allein reicht nicht.

Was großartige Chatbots ausmacht, ist das Chatbot-Design.

In diesem Artikel teile ich die erprobte Vorgehensweise, mit der ich Chatbots entwickle, die wirklich funktionieren. Ich zeige, wie gutes Design aus einfachen Bots großartige macht, was Gespräche flüssig macht und wie Sie Chatbots bauen, die Menschen gerne nutzen.

Was ist Chatbot-Design?

Chatbot-Design ist der Schnittpunkt, an dem Nutzererlebnis (UX), Benutzeroberfläche (UI) und KI-Technologien wie Conversational AI zusammenkommen, um effektive KI-Chatbots und KI-Assistenten zu schaffen.

Das Ziel von Chatbot-Design ist es, Gespräche mit dem Bot so reibungslos zu gestalten, dass Nutzer einfach und ohne Umwege ans Ziel kommen.

Warum ist Chatbot-Design wichtig?

Chatbot-Design ist wichtig, weil jede Interaktion mit dem Chatbot prägt, wie Nutzer Ihr Produkt wahrnehmen.

Ist die Erfahrung verwirrend, brechen Nutzer ab – und nehmen einen negativen Eindruck Ihrer Marke mit. Ist das Design gelungen, kommen sie wieder.

Das ist heute wichtiger denn je, denn 67 % der Menschen haben im letzten Jahr einen Chatbot für den Kundensupport genutzt.

Bei Botpress haben wir VR Bank geholfen, einen KI-Chatbot für komplexe Hypotheken- und Altersvorsorgeprozesse zu entwickeln – beides stark regulierte und traditionell manuelle Abläufe.

Durch die Kombination aus UX-Expertise, Fachwissen und intelligenter Spracherkennung entstand ein Chatbot, der Nutzer durch sensible Finanzentscheidungen führt und Daten direkt ins CRM überträgt.

Mit diesem Chatbot konnte VR Bank jährlich über 530.000 € einsparen.

Genau das bewirkt gutes Chatbot-Design: Es macht Interaktionen hilfreich und wirkt sich direkt auf den Unternehmenserfolg aus.

Was ist der Unterschied zwischen Chatbot-UI-Design und Chatbot-UX-Design?

Chatbot-UI-Design betrifft das, was Nutzer sehen; Chatbot-UX-Design, wie sie sich während der Interaktion fühlen.

UI (Benutzeroberfläche) umfasst zum Beispiel das Chatfenster, Buttons, Farben, Icons und Sprechblasen.

Kurz gesagt: UI sorgt dafür, dass der Chatbot gut aussieht.

UX (Nutzererlebnis) bezieht sich auf die gesamte Nutzerreise – wie klar der Bot kommuniziert und wie gut er Nutzer ans Ziel bringt. Dazu gehört auch, wie der Bot auf Fehler reagiert.

Kurz gesagt: UX macht Chatbots einfach und angenehm nutzbar.

Best Practices für Chatbot-UX-Design

Wie Nutzer mit Ihrem Bot interagieren, entscheidet darüber, ob sie Hilfe finden oder frustriert aufgeben.

Die folgenden Best Practices haben sich in echten Projekten am meisten bewährt. Sie sind praktisch und entscheidend für die Chatbot-Implementierung.

In die Nutzerreise einbetten

Der größte Fehler bei Chatbot-Einführungen ist, den Bot als bloßes Zusatz-Feature zu behandeln.

Chatbots schaffen nur dann Mehrwert, wenn sie in die Nutzerreise eingebettet sind und Menschen dorthin führen, wo sie ohnehin hinwollen.

Ein perfektes (und leckeres) Beispiel ist Fromeo, ein Chatbot, den wir für Les Producteurs de lait du Québec entwickelt haben.

Fromeo steht prominent auf der Startseite von Fromages d’ici und fungiert als digitaler „Käse-Butler“, der Nutzer in ein Erlebnis einlädt, das sie vorher nicht kannten.

Fromeos Aufgabe? Menschen durch Hunderte von Quebec-Käsesorten führen und über ein Gespräch persönliche Empfehlungen geben. Statt endloser Kategorien begegnet Fromeo den Nutzern mit einer einfachen Frage: „Worauf haben Sie heute Lust?“

Das ist ein Paradebeispiel dafür, wie ein Chatbot in den Nutzerfluss eingebettet wird – aus passivem Stöbern wird eine interaktive, wertvolle Reise.

Von Anfang an klare Erwartungen setzen

Ruby Labs hat diesen Ansatz genutzt, um den Support über sechs abonnementsbasierte Apps hinweg zu skalieren.

Öffnet ein Nutzer den Support-Chatbot, werden ihm sofort vier einfache Optionen angezeigt:

• Konto kündigen
• Fragen zur Abrechnung
• Technisches Problem beheben
• Allgemeine Frage stellen

Diese Buttons leiten Nutzer direkt zu den häufigsten Anliegen und damit zum Erfolg.

Es geht nicht um ausgefeilte Technik, sondern darum, klar zu zeigen, wobei der Bot helfen kann.

Das war ein wichtiger Faktor dafür, dass Ruby Labs monatlich über 4 Millionen Support-Anfragen mit einer Lösungsquote von 98 % automatisieren konnte.

Ebenso wichtig ist es, ehrlich zu sagen, wobei der Chatbot nicht helfen kann. Wenn er z. B. keine Rückerstattungen oder detaillierte Kontohilfe bietet, sollte das von Anfang an klar sein.

Für natürlichen Gesprächsfluss gestalten

Einer der Gründe, warum ich ChatGPT so oft nutze: Die Gespräche wirken natürlich.

ChatGPT macht Pausen und antwortet so, dass es sich wie ein echtes Hin und Her anfühlt. Dieses Tempo hilft, Informationen aufzunehmen und dranzubleiben – gerade bei komplexen Fragen.

Genau so sieht guter Gesprächsfluss aus – und so lasse ich Chatbots menschlicher wirken.

Weitere Tipps und Tricks, die ich für den Gesprächsfluss nutze:

• Antworten kurz und prägnant halten
• Kurze Pausen zwischen Nachrichten einbauen, damit Nutzer Zeit haben, die Infos zu verarbeiten

Wie strukturiert man das UX-Design eines Chatbots?

1. Tiefgehende Nutzerforschung und Intent-Analyse

Bevor Sie einen Flow skizzieren oder eine Nachricht schreiben, müssen Sie wissen, für wen Sie gestalten. Nicht als vage Persona – sondern für echte Nutzer, echte Ziele, echte Hürden.

Hier scheitern die meisten Bots: Sie werden nach Annahmen gebaut, nicht nach Belegen.

Starten Sie mit drei grundlegenden Fragen:

• Wer sind die typischen Nutzer? (z. B. neue Besucher, Stammkunden, Mitarbeitende?)
• Was sind ihre Ziele? (z. B. Hilfe bekommen, etwas kaufen, etwas verfolgen, ein Abo kündigen?)
• Was frustriert sie an der aktuellen Erfahrung?

Diese Antworten finden Sie nicht in einem Brainstorming. Sprechen Sie mit Teams wie Kundensupport, Vertrieb und Produkt, um zu erfahren, wo Nutzer am meisten Schwierigkeiten haben.

Schauen Sie sich Support-Tickets, Chat-Protokolle oder Suchanfragen im Hilfecenter an, um Muster zu erkennen.

Mit dieser Recherche erstellen Sie eine Intent-Map: eine Liste, was Ihr Bot leisten muss und wie Nutzer ihre Anliegen formulieren.

2. Definieren Sie einen klaren Zweck für Ihren Chatbot

Ihr Chatbot muss nicht alles können. Er muss nur eine Sache richtig gut machen.

Bevor Sie eine Nachricht schreiben, bestimmen Sie den wichtigsten Anwendungsfall – etwas, das Nutzer wirklich brauchen und Ihr Team zuverlässig automatisieren kann.

Sie suchen nach einem Prozess, der genau passt:

• Hohe Häufigkeit
• Nervt die Nutzer
• Folgt einem klaren Muster

Im E-Commerce ist das zum Beispiel meist die Sendungsverfolgung oder Produktsuche: beides häufig, strukturiert und risikoarm zu automatisieren.

Sobald Sie Ihren Fokus festgelegt haben, formulieren Sie eine einzeilige Mission für den Bot. Zum Beispiel: „Führe Nutzer in weniger als zwei Minuten durch die Kontokündigung – ganz ohne Agenten.“

Definieren Sie nun den Erfolg mit Zahlen. Streben Sie 80 % Automatisierung an? Eine kürzere durchschnittliche Bearbeitungszeit? Weniger Eskalationen?

3. Gestalten Sie die gesamte Chat-Reise

Planen Sie die komplette Nutzerreise, bevor Sie auch nur eine einzige Nachricht schreiben. Das ist das Fundament für eine gute Chatbot-UX.

So erstellen Sie eine Chatbot-Journey wie ein Profi

Das ist mein Prozess für jedes Projekt – egal ob Kundensupport, Onboarding oder Lead-Erfassung:

1. Wo trifft der Nutzer auf den Bot? Startseite? Hilfe-Center? Bezahlseite?
2. Wie erkennt der Bot, was der Nutzer möchte? (Schlüsselwörter, Buttons, Nutzereingaben)
3. Was passiert nach jeder Absicht? Skizzieren Sie alle Varianten.
4. Wann und wie endet der Flow? Wird eskaliert, eine Aufgabe abgeschlossen oder Daten zurückgegeben?
5. Was passiert, wenn etwas schiefgeht?

Beispiel-Journey: Bestellverfolgungs-Bot

Hier ein einfacher Ablauf als Referenz:

1. [Begrüßungsnachricht]: „Hallo 👋 Möchten Sie eine Bestellung verfolgen, den Lieferstatus prüfen oder eine Frage stellen?“
   → Schnellantworten: „Bestellung verfolgen“, „Lieferinfos“, „Support kontaktieren“‍
2. [Nutzer wählt ‚Bestellung verfolgen‘]
3. [Bot fragt nach Bestellnummer]: „Natürlich! Können Sie Ihre Bestellnummer eingeben?“‍
4. [Datenbank prüfen]
   → Falls gefunden: „Ihre Bestellung ist unterwegs und sollte heute bis 16:00 Uhr ankommen.“
   → Falls nicht gefunden: „Hmm, ich konnte diese Nummer nicht finden. Möchten Sie es noch einmal versuchen oder den Support kontaktieren?“‍
5. [Nutzeraktion]
   → Erneut versuchen oder an einen Mitarbeiter weiterleiten‍
6. [Gesprächsende]: „Schön, dass ich helfen konnte. Gibt es noch etwas, bevor Sie gehen?“

4. Schreiben und testen Sie Beispieldialoge

Sobald Sie den Flow Ihres Chatbots festgelegt haben, geht es an die wichtigen Details: die tatsächlichen Bot-Aussagen.

Meine Regel: Wenn Sie keinen realistischen Beispieldialog für eine Absicht schreiben können, sind Sie noch nicht bereit, sie zu bauen.

Starten Sie mit 3 bis 5 Beispieldialogen für Ihre wichtigsten Anwendungsfälle: echte, konkrete Szenarien aus Ihrer Nutzerforschung. Die Dialoge sollten die tatsächliche Sprache der Nutzer widerspiegeln, nicht nur formale Unternehmenssprache.

Zum Beispiel:

• Ein Nutzer, der gerade doppelt abgebucht wurde und verärgert ist.
• Jemand, der versucht, sein Passwort zurückzusetzen, aber keine E-Mail erhält.
• Ein Erstnutzer, der nicht weiß, wie er sein Probeabo kündigen kann.

Schreiben Sie die gesamte Interaktion, inklusive Sonderfällen und unerwarteter Wendungen. Gibt jemand nur eine halbe Antwort oder weicht vom Ablauf ab – wie reagiert der Bot?

Halten Sie Nachrichten kurz und klar. Teilen Sie Erklärungen in sinnvolle Schritte auf und nutzen Sie Zeilenumbrüche für bessere Lesbarkeit.

Spielen Sie die Dialoge anschließend mit Ihrem Team oder – noch besser – mit echten Nutzern durch.

Lesen Sie sie laut vor.

Beobachten Sie in den Logs, wo Nutzer zögern, etwas missverstehen oder Rückfragen stellen, die Ihr Skript nicht abdeckt. Das ist vermutlich die beste Methode, um Flows zu verbessern.

5. Bauen Sie Ihren Chatbot

Jetzt, wo Flow und Inhalte stehen, ist es Zeit, Ihren KI-Chatbot zu bauen.

Sie benötigen:

• Willkommensnachricht
• Zentrale Absichten (FAQ, Kontohilfe, Bestellabfrage usw.)
• Logik für Support-Übergabe
• Wiederholungs- und Fehlerbehandlung

Ihr Team sollte auch festlegen, wie der Bot Daten wie Bestellnummern oder Nutzerpräferenzen speichert. Muss er APIs aufrufen, um Versanddaten oder Kalenderverfügbarkeiten abzurufen? Soll er sich vergangene Interaktionen merken?

Integrieren Sie Tools wie Calendly oder Google Kalender für Termine, Zendesk für Support sowie Stripe oder Shopify für Transaktionen. Eigene APIs helfen, interne Systeme anzubinden.

6. Testen und optimieren Sie kontinuierlich

Sobald Ihr Bot live ist, merken Sie schnell, was funktioniert – und was nicht.

Und dafür sagen wir: Danke, Chatbot-Analytics.

Nichts ist wertvoller als echte Nutzerdaten, um Ihren Bot zu verbessern.

Wichtige Kennzahlen nach dem Launch:

• Häufigste Absichten
• Knoten mit hoher Abbruchrate
• Wiederkehrende Phrasen, die zu Fallbacks führen
• Zeit pro Sitzung / Erfolgsraten

Profi-Tipp: Legen Sie ein „Bot-Verbesserungsprotokoll“ an.

Ich empfehle, dieses Protokoll alle zwei Wochen zu prüfen. Verfolgen Sie Änderungen und deren Auswirkungen. Trainieren Sie die Absichtserkennung neu, wenn neue Muster auftreten.

Die besten Tools für Chatbot-UX-Design

Planungs- & Mapping-Tools

Mit diesen Tools können Sie die Logik eines Chatbots skizzieren, bevor Sie programmieren. Sie sind ideal, um Flows zu visualisieren und Sonderfälle zu erkennen.

Lucidchart

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Als jemand, der Chatbots aus Spaß baut (und bei einem KI-Unternehmen arbeitet), ist das eines meiner Lieblingstools für die Planung von Gesprächen.

Es eignet sich hervorragend, um detaillierte Gesprächsbäume, Fallback-Pfade und Entscheidungslogik zu erstellen.

Ich arbeite besonders gerne damit, wenn ich mit Entwicklern oder Support-Teams zusammenarbeite, weil alles sehr visuell und leicht abzustimmen ist.

Bonus: Die Echtzeit-Kollaboration ist perfekt für asynchrone Teamarbeit.

Miro

Meistens starte ich Chatbot-Design-Workshops in Miro. Es eignet sich super, um rohe Ideen wie Absichten und Beispielphrasen visuell zu sammeln.

Wenn Lucidchart der Ort ist, an dem ich Dinge formalisiere, ist Miro der Raum für kreatives Brainstorming. Auch für frühe Team-Workshops oder das Festhalten von Nutzer-Insights nach der Recherche ist es ideal.

Whimsical

Das ist mein Favorit, wenn ich schnell einen Gesprächsentwurf bauen oder einen kleinen Feature-Flow skizzieren möchte.

Perfekt, wenn ich alleine arbeite oder jemandem ein Konzept zeigen will, ohne ein großes Tool-Setup.

Außerdem bleibt damit alles übersichtlich und auf hohem Niveau, ohne sich zu früh in Details zu verlieren.

Test- & Research-Tools

Keine Chatbot-Strategie ist komplett ohne Tests mit echten Nutzern. Diese Tools helfen, das Konversationsdesign zu validieren und Feedback vor dem Launch zu sammeln.

PlaybookUX

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Ich habe PlaybookUX genutzt, um unmoderierte Tests mit Chatbot-Prototypen durchzuführen, und habe dabei immer eine Fülle an Feedback erhalten.

Sie erhalten Nutzerreaktionen und Navigationsverhalten, ohne Interviews terminieren zu müssen.

Besonders hilfreich, um Stellen zu erkennen, an denen Nutzer den Bot missverstehen oder unerwartete Wege im Flow gehen.

Maze

Maze nutze ich gerne für schnelles Signaltesten.

Wenn Sie einfach nur wissen möchten: Ergab dieser Flow Sinn?

Lookback

Lookback unterstützt Live-Interviews und Bildschirmaufzeichnungen, sodass Sie Reaktionen und Usability-Probleme in Echtzeit beobachten können.

Ich habe persönlich schon kleine Timing-Probleme oder unklare Formulierungen entdeckt, nur weil ein Nutzer mitten im Gespräch drei Sekunden gezögert hat.

AI-Chatbot-Plattformen

Das sind Komplettlösungen, mit denen Sie Chatbots tatsächlich bauen und bereitstellen. Sie bieten oft Tools für Logik, Integrationen und Sprachverarbeitung.

Botpress

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Ich baue alles in Botpress – es ist der perfekte Mittelweg zwischen No-Code und voller Entwickler-Flexibilität.

Botpress bietet eine umfassende Plattform für Conversational AI mit NLU-, RAG- und individuellen Flow-Funktionen.

Der visuelle Editor ist für Designer intuitiv, und die Plattform unterstützt Echtzeit-Tests und Debugging.

Ideal für Teams, die mit wenig Code von der Idee bis zur Produktion gehen wollen.

Das Beste daran? Es ist kostenlos!

Rasa

Als jemand ohne technischen Hintergrund kann ich sagen: Rasa ist technischer. Ich habe Rasa für ML-lastige, individuelle Bots genutzt, wenn ich volle Kontrolle über Intent-Modelle brauchte.

Wenn Ihr Team Python-Erfahrung hat und mehr als Drag-and-Drop-Logik benötigt, ist Rasa extrem leistungsfähig.

Dialogflow

Dialogflow eignet sich gut für einfache Bots oder wenn Ihr Stack ohnehin auf Google Cloud basiert.

Ich habe es einmal genutzt, um einen sprachgesteuerten IT-Helpbot zu bauen, der mit Google Kalender und Sheets verbunden war.

Es ist nicht so flexibel für fortgeschrittene Abläufe oder individuelle Logik, aber sehr angenehm, wenn Ihre Anforderungen einfach sind.

Analyse- & Optimierungs-Tools

Sobald Ihr Chatbot live ist, benötigen Sie Einblicke in seine Leistung. Analyse-Tools verfolgen das Nutzerverhalten, den Erfolg von Gesprächen, Abbruchstellen und mehr.

Botpress (integriert)

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Ein weiterer Aspekt von Botpress, den ich sehr schätze, ist der integrierte Analyse-Tab.

Es ist wirklich einfach, Abläufe im Kontext zu debuggen und zu sehen, was Nutzer eingegeben haben, bevor der Bot verwirrt war.

Dashbot

Wenn Sie mehrere Bots betreiben oder ein eigenes Dashboard für Interaktion und Leistung möchten, ist Dashbot eine tolle Wahl.

Es bietet strukturierte Einblicke in Dinge wie Nutzerbindung und Fallback-Auslöser.

Google Analytics (benutzerdefinierte Ereignisse)

Ich empfehle Google Analytics besonders für Marketing-Teams, die sehen möchten, wie sich der Bot auf Conversions, Absprungraten oder die gesamte Seiteninteraktion auswirkt.

Es ist nicht speziell für Chatbots entwickelt, eignet sich aber hervorragend für eine umfassendere Trichteranalyse.

Intelligentere Chatbots gestalten

Das Design ist die Grundlage für jede großartige Chatbot-Erfahrung.

Botpress ist eine KI-Agenten-Plattform, die jedem die Werkzeuge bietet, intelligente Agenten mit natürlichem Dialog zu erstellen und bereitzustellen.

Mit integrierten Design-Tools, wiederverwendbaren Vorlagen und einer leistungsstarken NLU-Engine macht Botpress es einfach, Bots zu erstellen, die nicht nur funktionieren, sondern auch menschlich wirken.

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FAQs

Wie lange dauert es, einen Chatbot zu entwerfen und zu veröffentlichen?

Das Entwerfen und Veröffentlichen eines gut funktionierenden Chatbots kann je nach Komplexität von wenigen Stunden bis zu mehreren Wochen dauern. Einfache FAQ-Bots können in 2 bis 3 Stunden live gehen, während fortgeschrittenere Bots, die komplexe Aufgaben übernehmen, ein paar Tage oder länger benötigen, um Qualität und Zuverlässigkeit sicherzustellen.

Brauche ich Programmierkenntnisse, um einen Chatbot zu entwerfen?

Programmierkenntnisse sind für das Chatbot-Design dank visueller Builder und No-Code-Tools wie bei Botpress (oder Dialogflow) nicht zwingend erforderlich. Für komplexe Integrationen oder spezielle Funktionen ist jedoch oft Entwicklerunterstützung hilfreich, um die Fähigkeiten des Bots zu erweitern.

Kann ein Chatbot mehrere Sprachen oder Dialekte im selben Bot verarbeiten?

Ein Chatbot kann mehrere Sprachen oder Dialekte im selben Bot verarbeiten, wenn er mit mehrsprachigen NLU-Modellen entwickelt wurde und sprachspezifische Trainingsdaten unterstützt. Viele moderne Chatbot-Plattformen bieten integrierte Mehrsprachigkeit, dennoch sollten Übersetzungen sorgfältig geplant und auf Feinheiten in Formulierungen, kulturellem Kontext und Nutzererwartungen in verschiedenen Regionen getestet werden.

Wie kann ich messen, ob mein Chatbot-Design nach dem Start erfolgreich ist?

Der Erfolg des Chatbot-Designs wird nach dem Start anhand von Kennzahlen wie Aufgabenerfüllungsrate, Nutzerzufriedenheit, Fallback-Rate und durchschnittlicher Lösungszeit gemessen. Gesprächsprotokolle und Nutzerfeedback helfen, Reibungspunkte und die Gesamteffektivität zu erkennen.

Welche typischen Fehler sollte ich beim Entwerfen von Chatbot-Gesprächen vermeiden?

Typische Fehler im Chatbot-Design sind der Einsatz von roboterhafter oder zu formeller Sprache, unklare Darstellung der Bot-Fähigkeiten, starre Abläufe, die unerwartete Eingaben ignorieren, sowie fehlende effektive Fallback-Nachrichten. Tests mit echten Nutzern helfen, natürliche Gespräche und reibungslose, hilfreiche Interaktionen sicherzustellen.