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Als Kind habe ich stundenlang Lego-Städte entworfen: kleine Läden, gewundene Straßen und diese überaus fröhlichen Minifiguren. Damals dachte ich, man bräuchte nur einen Eimer Steine. Doch selbst Legos erfordern Designdenken.
Es stellte sich heraus, dass derselbe Kindheitsinstinkt die Grundlage für das ist, was ich heute mache: KI-Chatbots erstellen .
Mit einem Hintergrund in UI/UX und jetzt als KI-Forscher bei Botpress – der Plattform hinter Hunderttausenden eingesetzten Chatbots, darunter mehrere preisgekrönte Chatbots – habe ich aus erster Hand erfahren, dass Technologie allein nicht ausreicht.
Was großartige Chatbots auszeichnet, ist das Chatbot-Design.
Dieser Artikel beschreibt die bewährte Blaupause, mit der ich Chatbots entwickelt habe, die tatsächlich funktionieren . Ich erkläre, wie Chatbot-Design aus einfachen Bots großartige Bots macht, was Gespräche flüssig macht und wie man Chatbots entwickelt, die die Leute gerne nutzen.
Was ist Chatbot-Design?
Chatbot-Design ist die Schnittstelle, an der Benutzererfahrung (UX), Benutzeroberfläche (UI) und KI-Technologien wie Konversations-KI zusammenkommen, um effektive KI-Chatbots und KI-Assistenten zu erstellen.
Das Ziel des Chatbot-Designs besteht darin, Chatbot-Konversationen reibungsloser zu gestalten, sodass Benutzer problemlos finden, was sie brauchen, ohne sich verloren zu fühlen.
Warum ist das Chatbot-Design wichtig?
Das Chatbot-Design ist wichtig, da jede Chatbot-Interaktion die Wahrnehmung Ihres Produkts durch die Benutzer beeinflusst.
Wenn das Erlebnis verwirrend ist, springen Nutzer ab. Schlimmer noch: Sie hinterlassen einen negativen Eindruck von Ihrer Marke. Wenn das Design hingegen funktioniert, kommen Kunden zurück.
Und das ist wichtiger denn je, da 67 % der Menschen im vergangenen Jahr einen Chatbot für den Kundensupport verwendet haben.
Bei Botpress Wir haben der VR Bank geholfen, einen KI-Chatbot zu entwickeln, der komplexe Hypotheken- und Rentenabläufe abwickelt – beides stark regulierte und traditionell manuelle Prozesse.
Durch die Kombination von UX-Expertise, fachspezifischem Input und intelligentem Verständnis natürlicher Sprache haben wir einen Chatbot erstellt, der Benutzer durch sensible Finanzentscheidungen führt und Daten direkt in ihr CRM einspeist.
Durch diesen Chatbot haben wir der VR Bank geholfen, jährlich über 530.000 € zu sparen .
Genau das bewirkt ein gutes Chatbot-Design. Es sorgt dafür, dass Interaktionen hilfreich wirken und wirkt sich direkt auf den Gewinn eines Unternehmens aus.
Was ist der Unterschied zwischen Chatbot-UI-Design und Chatbot-UX-Design?
Beim Chatbot-UI-Design geht es darum, was der Benutzer sieht, während es beim Chatbot-UX-Design darum geht, was der Benutzer während der Interaktion fühlt.
Zur UI (Benutzeroberfläche) gehören Dinge wie das Chatfenster, Schaltflächen, Farben, Symbole und Nachrichtenblasen.
Kurz gesagt: Die Benutzeroberfläche sorgt dafür, dass der Chatbot gut aussieht.
Bei UX (User Experience) geht es um die gesamte User Journey. Sie umfasst, wie klar der Bot kommuniziert und wie gut er dem Benutzer von A bis Z hilft. UX umfasst auch, wie der Bot auf Fehler reagiert.
Kurz gesagt: UX macht die Verwendung von Chatbots einfach und angenehm.
Best Practices für Chatbot-UX-Design
Die Art und Weise, wie Benutzer mit Ihrem Bot interagieren, kann entscheidend dafür sein, ob sie die benötigte Hilfe erhalten oder ganz aufgeben.
Die folgenden Best Practices machen meiner Erfahrung nach den größten Unterschied bei der Implementierung von Chatbots. Sie sind praktisch und für die Chatbot-Implementierung unerlässlich.
In die User Journey einbetten
Der größte Fehler, den ich bei der Bereitstellung von Chatbots sehe, besteht darin, den Bot wie ein Funktions-Add-on zu behandeln.
Chatbots schaffen nur dann einen Mehrwert, wenn sie in die Benutzerreise eingebettet sind und die Leute dorthin führen, wo sie ohnehin hin möchten.
Ein perfektes (und köstliches) Beispiel dafür ist Fromeo, ein Chatbot, den wir für Les Producteurs de lait du Québec entwickelt haben.
Fromeo befindet sich im Mittelpunkt der Homepage von Fromages d'ici und fungiert als digitaler „Käsebutler“, der Benutzer zu einem Erlebnis einlädt, von dem sie nicht wussten, dass sie es brauchen.
Fromeos Aufgabe? Sie hilft Nutzern , sich in Hunderten von Käsesorten aus Quebec zurechtzufinden , indem sie ihnen im Gespräch personalisierte Empfehlungen präsentieren. Anstatt sie durch endlose Käsekategorien zu zwingen, bietet Fromeo ihnen eine unkomplizierte „Worauf haben Sie heute Lust?“-Erfahrung.
Dies ist ein Paradebeispiel für die Einbettung eines Chatbots in den Benutzerfluss. Es verwandelt eine passive Browsersitzung in eine interaktive, hochwertige Reise.
Setzen Sie von Anfang an klare Erwartungen
Ruby Labs verwendete diesen Ansatz beim Skalieren des Supports auf sechs abonnementbasierte Apps.
Wenn ein Benutzer den Support-Chatbot öffnet, werden ihm sofort vier einfache Optionen angezeigt:
- Mein Konto kündigen
- Fragen zur Abrechnung
- Behebung eines technischen Problems
- Stellen Sie eine allgemeine Frage
Diese Schaltflächen führen Benutzer zu erfolgreichen Ergebnissen, indem sie die häufigsten Anforderungen sofort anzeigen.
Es geht nicht um ausgefallene Technik. Es geht darum, den Leuten klar und deutlich zu zeigen, bei was der Bot helfen kann .
Dies trug maßgeblich dazu bei, dass Ruby Labs jeden Monat über 4 Millionen Supportsitzungen mit einer Lösungsrate von 98 % automatisieren konnte.
Es ist auch wichtig, ehrlich zu sagen, was der Chatbot nicht kann . Wenn er Dinge wie Rückerstattungen oder detaillierte Kontohilfe nicht erledigt, sagen Sie das offen.
Design für den Gesprächsfluss
Einer der Gründe, warum ich ChatGPT so oft ist es so, dass sich die Gespräche natürlich anfühlen.
ChatGPT hält inne und antwortet auf eine Weise, die sich wie ein echtes Hin und Her anfühlt. Dieses Tempo erleichtert es mir, Informationen aufzunehmen und aufmerksam zu bleiben, insbesondere bei komplexen Fragen.
So sieht ein guter Gesprächsfluss aus und so sorge ich dafür , dass Chatbots menschlicher klingen .
Einige weitere Tipps und Tricks, die ich beim Gestalten eines Gesprächsflusses verwende, sind:
- Antworten kurz und prägnant halten
- Einfügen von kurzen Pausen zwischen den Nachrichten, damit die Benutzer Zeit haben, das Gesehene zu verarbeiten
So strukturieren Sie das UX-Design eines Chatbots
1. Tauchen Sie tief in die Benutzerforschung und Absichtsermittlung ein
Bevor Sie einen Ablauf skizzieren oder eine einzelne Nachricht schreiben, müssen Sie wissen, für wen Sie das Design erstellen. Nicht in vagen Persona-Begriffen – für echte Benutzer, echte Ziele, echte Reibungspunkte.
Und genau hier scheitern die meisten Bots: Sie basieren auf Annahmen und nicht auf Beweisen.
Beantworten Sie zunächst drei grundlegende Fragen:
- Wer sind die typischen Benutzer? (z. B. neue Besucher, wiederkehrende Kunden, Mitarbeiter?)
- Was sind ihre Ziele? (z. B. Hilfe erhalten, einen Kauf tätigen, etwas verfolgen, ein Abonnement kündigen?)
- Was frustriert sie an der aktuellen Erfahrung?
Diese Antworten finden Sie nicht bei einem Brainstorming. Sprechen Sie mit Teams wie Kundensupport, Vertrieb und Produkt, um herauszufinden, wo die Benutzer die größten Schwierigkeiten haben.
Sehen Sie sich dann Support-Tickets, Chat-Protokolle oder Hilfecenter-Suchen an, um Muster zu erkennen.
Durch diese Untersuchung erstellen Sie eine Absichtskarte: eine Liste dessen, was Ihr Bot verarbeiten muss und wie Benutzer diese Anfragen natürlich formulieren.
2. Definieren Sie einen klaren Zweck für Ihren Chatbot
Ihr Chatbot muss nicht alles können. Er muss nur eine Sache wirklich gut können.
Bevor Sie eine einzige Nachricht schreiben, identifizieren Sie den Anwendungsfall mit der größten Wirkung – etwas, das die Benutzer tatsächlich brauchen und etwas, das Ihr Team problemlos automatisieren kann.
Sie suchen nach einem Prozess, der genau das Richtige für Sie ist:
- Hochfrequenz
- Verärgert Benutzer
- Folgt einem vorhersehbaren Muster
Im E-Commerce sind dies beispielsweise in der Regel die Auftragsverfolgung oder die Produktsuche: Beide Vorgänge werden häufig durchgeführt, sind strukturiert und lassen sich mit geringem Risiko automatisieren.
Sobald Sie Ihren Fokus festgelegt haben, formulieren Sie eine einzeilige Mission für den Bot. Etwa so: „Führen Sie Benutzer in weniger als zwei Minuten durch die Kontoauflösung, ohne dass ein Agent eingreifen muss.“
Definieren Sie Erfolg nun numerisch . Streben Sie eine Automatisierung von 80 % an? Eine Verkürzung der durchschnittlichen Bearbeitungszeit? Weniger Eskalationen?
3. Entwerfen Sie das End-to-End Chat Reise
Planen Sie die gesamte Benutzerreise, bevor Sie eine einzige Nachricht schreiben. Dies ist die Grundlage der Chatbot-UX.
So planen Sie die Reise eines Chatbots wie ein Profi
Hier ist der Prozess, den ich bei jedem Projekt befolge, sei es für den Kundensupport, das Onboarding oder die Lead-Erfassung:
- Wo begegnet der Benutzer dem Bot? Auf der Homepage? Im Hilfecenter? Auf der Checkout-Seite?
- Wie erkennt der Bot, was der Benutzer möchte? (Schlüsselwörter, Schaltflächen, Benutzereingaben)
- Was passiert nach jeder Absicht? Skizzieren Sie alle Variationen
- Wann und wie endet der Flow? Eskaliert er, beendet er eine Aufgabe oder gibt er Daten zurück?
- Was passiert, wenn etwas schief geht?
Beispielreise: Auftragsverfolgungs-Bot
Hier ist ein grundlegender Ablauf als Referenz:
- [Willkommensnachricht] : „Hallo 👋 Möchten Sie eine Bestellung verfolgen, den Lieferstatus prüfen oder eine Frage stellen?“
→ Schnelle Antworten: „Meine Bestellung verfolgen“, „Lieferinformationen“, „Mit dem Support sprechen “ - [Benutzer wählt „Meine Bestellung verfolgen“]
- [Bot fordert zur Eingabe der Bestellnummer auf] : „Klar! Können Sie Ihre Bestellnummer eingeben? “
- [Datenbank prüfen]
→ Falls gefunden: „Ihre Bestellung ist zur Auslieferung unterwegs und sollte heute bis 16:00 Uhr eintreffen.“
→ Falls nicht gefunden: „Hmm, ich konnte diese Nummer nicht finden. Möchten Sie es erneut versuchen oder den Support kontaktieren? “ - [Benutzeraktion]
→ Versuchen Sie es erneut oder eskalieren Sie das Problem an einen Agenten - [Gesprächsende] : „Schön, dass ich helfen konnte. Noch etwas, bevor Sie gehen?“
4. Schreiben und testen Sie Beispieldialoge
Nachdem Sie den Ablauf Ihres Chatbots abgebildet haben, ist es an der Zeit, sich mit den wichtigsten Details zu befassen: den tatsächlichen Worten, die Ihr Bot sagt.
Hier ist die Regel, die ich jedes Mal befolge: Wenn Sie kein realistisches Beispielgespräch für eine Absicht schreiben können, sind Sie noch nicht bereit, es aufzubauen.
Beginnen Sie mit dem Schreiben von drei bis fünf Beispieldialogen für Ihre wichtigsten Anwendungsfälle: reale, spezifische Szenarien basierend auf Ihrer Nutzerforschung. Diese sollten die tatsächlich verwendete Sprache widerspiegeln, nicht bereinigte Geschäftstexte.
Zum Beispiel:
- Ein Benutzer, dem gerade doppelte Kosten in Rechnung gestellt wurden und der frustriert ist.
- Jemand versucht, sein Passwort zurückzusetzen, erhält aber keine E-Mail.
- Ein Erstbenutzer, der nicht sicher ist, wie er seine Testversion kündigen kann.
Beschreiben Sie die gesamte Interaktion, einschließlich Sonderfällen und unangenehmen Umwegen. Wie geht der Bot damit um, wenn jemand nur eine halbe Antwort gibt oder vom Skript abweicht?
Halten Sie Ihre Nachrichten kurz und klar. Unterteilen Sie Erklärungen in logische Schritte und verwenden Sie Zeilenumbrüche, um die Lesbarkeit zu verbessern.
Sobald die Dialoge geschrieben sind, spielen Sie sie mit Ihrem Team oder noch besser mit echten Benutzern durch.
Lesen Sie sie laut vor.
Anhand der Protokolle der Benutzerinteraktion mit dem Bot können Sie erkennen, wo Benutzer zögern, Missverständnisse aufkommen lassen oder Folgefragen stellen, die Ihr Skript nicht vorhergesehen hat. Dies ist wohl der beste Weg, um Abläufe zu verbessern.
5. Erstellen Sie Ihren Chatbot
Nachdem Ihr Ablauf und Inhalt nun fertig sind, ist es an der Zeit, Ihren KI-Chatbot zu erstellen .
Du brauchst:
- Willkommensnachricht
- Kernabsichten (FAQ, Kontohilfe, Auftragssuche usw.)
- Unterstützt die Übergabelogik
- Wiederholungs- und Fallback-Behandlung
Ihr Team sollte auch entscheiden, wie der Bot Daten wie Bestellnummern oder Benutzereinstellungen speichert. Muss er APIs aufrufen, um Versanddaten oder Kalenderverfügbarkeit abzurufen? Soll er sich vergangene Interaktionen merken?
Integrieren Sie mit Tools wie Calendly oder Google Calendar für die Terminplanung, Zendesk für den Support und Stripe oder Shopify für Transaktionen. Benutzerdefinierte APIs können die Verbindung mit Ihren internen Systemen erleichtern.
6. Kontinuierlich testen und verfeinern
Sobald Ihr Bot live ist, werden Sie schnell lernen, was funktioniert und was nicht.
Und dafür können wir sagen: Danke, Chatbot-Analyse .
Wenn es um die Verbesserung Ihres Bots geht, sind echte Daten von echten Benutzern nichts Besseres.
Einige wichtige Kennzahlen zur Überwachung nach der Markteinführung:
- Häufigste Absichten
- Knoten mit hoher Ausfallrate
- Wiederholte Phrasen, die auf Fallbacks treffen
- Zeit pro Sitzung / Erfolgsraten
Profi-Tipp : Erstellen Sie ein „Bot-Verbesserungsprotokoll“.
Ich empfehle, dieses Protokoll alle zwei Wochen zu überprüfen. Verfolgen Sie Aktualisierungen und deren Auswirkungen. Trainieren Sie Ihre Absichtserkennung, sobald neue Muster auftreten.
Die besten Tools für Chatbot-UX-Design
Planungs- und Kartierungstools
Diese helfen Ihnen, die Logik eines Chatbots zu skizzieren, bevor Sie eine einzige Codezeile anfassen. Sie eignen sich ideal zur Visualisierung von Abläufen und zur Identifizierung von Randfällen.
Lucidchart
Als jemand, der zum Spaß Chatbots erstellt (und bei einem KI-Unternehmen arbeitet), ist dies bei weitem eines meiner Lieblingstools zum Planen von Gesprächen.
Es eignet sich hervorragend zum Erstellen detaillierter Konversationsbäume, Fallback-Pfade und Entscheidungslogik.
Ich verwende es besonders gern bei der Arbeit mit Ingenieuren oder Supportteams, da alles super visuell dargestellt wird und die Abstimmung einfach ist.
Bonus: Die Zusammenarbeit in Echtzeit ist ein Traum für asynchrone Teamarbeit.
Miro
Normalerweise starte ich Chatbot-Design-Workshops in Miro. Es eignet sich hervorragend, um grobe Ideen wie Absichten und Beispielformulierungen in einen visuellen Spielplatz zu übertragen.
Während ich in Lucidchart Dinge formalisiere, ist Miro der Ort, an dem ich kreativ denken kann. Es eignet sich auch hervorragend für frühe Brainstormings im Team oder zum Erfassen von Nutzererkenntnissen nach der Recherche.
Wunderlich
Dies ist meine erste Wahl, wenn ich schnell einen Gesprächsentwurf erstellen oder einfach nur einen kleinen Funktionsablauf skizzieren möchte.
Es ist perfekt, wenn ich alleine arbeite oder jemandem ein Konzept zeigen muss, ohne über ein großes „Tool-Setup“ zu verfügen.
Es eignet sich außerdem hervorragend dafür, die Dinge übersichtlich und auf hohem Niveau zu halten, ohne zu früh in die kleinsten Einzelheiten einzutauchen.
Test- und Forschungstools
Keine Chatbot-Strategie ist vollständig, ohne echte Benutzerinteraktionen zu testen. Diese Tools helfen Ihnen, das Konversationsdesign zu validieren und vor dem Start Feedback zu sammeln.
PlaybookUX
Ich habe PlaybookUX verwendet, um unmoderierte Tests an Chatbot-Prototypen durchzuführen, und es liefert mir jedes Mal eine Fülle von Feedback.
Sie erhalten Benutzerreaktionen und Navigationsverhalten, ohne Interviews planen zu müssen.
Dies ist besonders nützlich, um Punkte zu erkennen, an denen Benutzer den Bot falsch verstehen oder unerwartete Wendungen im Ablauf nehmen.
Labyrinth
Ich verwende Maze gerne für schnelle Signaltests.
Wenn Sie einfach nur wissen möchten: War dieser Ablauf sinnvoll?
Rückblick
Lookback unterstützt Live-Interviews und Bildschirmaufzeichnungen, sodass Sie Reaktionen und Usability-Probleme in Echtzeit beobachten können.
Mir persönlich sind schon kleine Timing-Probleme oder unklare Formulierungen aufgefallen, indem ich beobachtet habe, wie ein Benutzer mitten im Gespräch drei Sekunden lang zögerte.
KI-Chatbot-Plattformen
Hierbei handelt es sich um End-to-End-Plattformen, die bei der Chatbot-Implementierung zum Aufbau und zur Bereitstellung von Konversationserlebnissen eingesetzt werden. Sie enthalten häufig Tools für Logik, Integrationen und die Verarbeitung natürlicher Sprache.
Botpress
Ich baue alles ein Botpress : Es trifft den Sweet Spot zwischen No-Code und voller Entwicklerflexibilität.
Botpress bietet eine voll funktionsfähige Plattform zum Erstellen von Konversations-KI mit Unterstützung für NLU, RAG und benutzerdefinierte Flows.
Der visuelle Builder ist für Designer intuitiv und die Plattform unterstützt Tests und Debugging in Echtzeit.
Und es eignet sich hervorragend für Teams, die mit minimalem Code vom Konzept zur Produktion gelangen möchten.
Und das Beste: Es ist kostenlos!
Rasa
Als jemand ohne technischen Hintergrund würde ich sagen, dass Rasa einen höheren Entwicklungsaufwand erfordert. Ich habe Rasa für ML-lastigere, benutzerdefinierte Bots verwendet, beispielsweise wenn ich die volle Kontrolle über Intent-Modelle benötigte.
Wenn Ihr Team jedoch über Python-Erfahrung verfügt und etwas über die Drag-and-Drop-Logik hinaus erstellen muss, ist Rasa unglaublich leistungsstark.
Dialogflow
Dialogflow ist ideal für einfache Bots oder wenn Ihr stack ist bereits tief in Google Cloud.
Ich habe es einmal verwendet, um einen sprachgesteuerten IT-Helpbot zu bauen, der angebunden war an Google Calendar und Blätter.
Es ist nicht so flexibel für erweiterte Abläufe oder benutzerdefinierte Logik, aber wirklich reibungslos, wenn Ihre Anforderungen unkompliziert sind.
Analyse- und Optimierungstools
Sobald Ihr Chatbot live ist, benötigen Sie Einblicke in seine Leistung. Analysetools erfassen Benutzerverhalten, Gesprächserfolg, Abbruchpunkte und mehr.
Botpress (eingebaut)
Ein weiterer Aspekt von Botpress Was ich liebe, ist die integrierte Analyseregisterkarte.
Es ist wirklich einfach, Flows im Kontext zu debuggen und zu sehen, was Benutzer eingegeben haben, bevor der Bot verwirrt wurde.
Dashbot
Wenn Sie mehrere Bots ausführen oder ein dediziertes Dashboard für Engagement und Leistung wünschen, ist Dashbot großartig.
Es bietet Benutzern strukturierte Einblicke in Dinge wie Benutzerbindung und Fallback-Trigger.
Google Analytics (benutzerdefinierte Ereignisse)
Ich empfehle Google Analytics für Marketingteams, die sehen möchten, wie sich der Bot auf Conversions, Absprungraten oder die allgemeine Seiteninteraktion auswirkt.
Es ist nicht Chatbot-nativ, eignet sich aber hervorragend für eine umfassendere Trichteranalyse.
Entwerfen Sie intelligentere Chatbots
Das Chatbot-Design ist die Grundlage jedes großartigen Chatbot-Erlebnisses.
Botpress ist eine KI-Agentenplattform, die jedem die Tools zum Erstellen und Bereitstellen intelligenter Agenten mit natürlichem Dialog bietet.
Mit integrierten Design-Tools, wiederverwendbaren Vorlagen und einer leistungsstarken NLU-Engine macht Botpress es einfach, Bots zu erstellen, die nicht nur funktionieren, sondern sich auch menschlich anfühlen.
Beginnen Sie noch heute mit dem Bau. Es ist kostenlos.
FAQs
Wie lange dauert es, einen Chatbot zu entwickeln und zu starten?
Das Entwerfen und Starten eines gut funktionierenden Chatbots kann je nach Komplexität zwischen einigen Stunden und mehreren Wochen dauern. Einfache FAQ-Bots können in 2 bis 3 Stunden online gehen, während fortgeschrittene Bots, die komplexe Aufgaben bearbeiten, einige Tage oder mehr benötigen, um Qualität und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Brauche ich Programmierkenntnisse, um einen Chatbot zu entwickeln?
Programmierkenntnisse sind für die Entwicklung von Chatbots nicht unbedingt erforderlich, da Plattformen wie Botpress (oder Dialogflow) visuelle Builder und no-code-Tools anbieten. Komplexe Integrationen oder spezielle Funktionen profitieren jedoch oft von der Unterstützung durch Entwickler, um die Fähigkeiten eines Bots zu erweitern.
Kann ein Chatbot mehrere Sprachen oder Dialekte in ein und demselben Bot verarbeiten?
Ein Chatbot kann mit mehreren Sprachen oder Dialekten in ein und demselben Bot umgehen, wenn er mit mehrsprachigen Natural Language Understanding (NLU)-Modellen entwickelt wurde und sprachspezifische Trainingsdaten unterstützt. Viele moderne Chatbot-Plattformen bieten integrierte mehrsprachige Funktionen. Dennoch müssen Sie die Übersetzungen sorgfältig planen und auf Nuancen in der Formulierung, im kulturellen Kontext und in den Erwartungen der Nutzer in verschiedenen Regionen testen.
Wie kann ich messen, ob mein Chatbot-Design nach dem Start erfolgreich ist?
Der Erfolg des Chatbot-Designs wird nach der Markteinführung anhand von Metriken wie Aufgabenerfüllungsraten, Nutzerzufriedenheit, Rückfallquoten und durchschnittliche Lösungszeit gemessen. Konversationsprotokolle und Nutzerfeedback helfen dabei, Reibungspunkte und die Gesamteffektivität zu ermitteln.
Welche häufigen Fehler sollte ich bei der Gestaltung von Chatbot-Konversationen vermeiden?
Zu den häufigen Fehlern bei der Entwicklung von Chatbots gehören die Verwendung einer roboterhaften oder übermäßig formalen Sprache, die mangelnde Klärung der Fähigkeiten des Bots, die Erstellung starrer Abläufe, die unerwartete Eingaben ignorieren, und das Fehlen wirksamer Ausweichmeldungen. Das Testen mit echten Nutzern hilft, natürliche Unterhaltungen und reibungslose, hilfreiche Interaktionen zu gewährleisten.
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