Der ultimative Leitfaden für NLP-Chatbots im Jahr 2025

NLP-Chatbots verstehen natürliche Sprache

NLP-Chatbots können natürlich auch natürliche Sprache verstehen und interpretieren. 

Ein Benutzer kann eine Nachricht senden, als ob er mit einem anderen Menschen kommunizieren würde, und ein NLP-Chatbot kann die Bedeutung entschlüsseln.

Dazu gehören:

• Verständnis für Rechtschreib- und Grammatikfehler
• Feststellen, ob eine Nachricht eine Frage oder eine Absicht ist
• Registrierung der Emotionen eines Benutzers auf der Grundlage seiner Sprache

Dies bringt NLP-Chatbots der natürlichen menschlichen Interaktion sehr viel näher. Ein regelbasierter Chatbot kann nur auf eine bestimmte Anzahl von Befehlen genau reagieren. 

NLP-Chatbots erleichtern Unterhaltungen, nicht nur Fragebögen 

Wenn ein Chatbot-Benutzer mit einem regelbasierten Chatbot interagiert, führt jede unerwartete Eingabe in eine Gesprächssackgasse. 

Aufgrund ihrer strengen Programmierung fühlen sich Gespräche mit regelbasierten Chatbots oft wie Fragebögen an: Wie kann ich Ihnen heute helfen? An welchem Modell sind Sie interessiert? Wie hoch ist Ihr Budget?

Regelbasierte Chatbots können oft durch eine gut dokumentierte FAQ-Seite ersetzt werden. Da sich ein NLP-Chatbot jedoch an Gesprächshinweise anpassen kann, ist er in der Lage, ein umfassendes, komplexes Gespräch mit den Nutzern zu führen.

NLP-Chatbots verbessern sich ständig 

Die einzige Möglichkeit für einen regelbasierten Chatbot, sich zu verbessern, besteht darin, dass ein Programmierer weitere Regeln hinzufügt.

Aber ein NLP-Chatbot wird sich anhand der von seinen Nutzern bereitgestellten Daten verbessern. 

Die Fähigkeit, sich zu verbessern, macht einen NLP-Chatbot besser in der Lage, verschiedene Arten der Formulierung von Fragen oder Absichten zu verstehen.

Je mehr Gespräche es mit den Nutzern führt, desto besser kann es Fragen verstehen und ein Gespräch führen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Der am weitesten gefasste Begriff, die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der sich mit den natürlichsprachlichen Interaktionen zwischen Maschinen und Menschen befasst. 

NLP zielt darauf ab, Maschinen in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache so zu interpretieren und darauf zu reagieren, dass sie sinnvoll und nützlich ist.

Wenn von NLP die Rede ist, schließt dies die Teilbereiche NLU und NLG ein. 

Natürliches Sprachverständnis

Natürliches Sprachverständnis (NLU) ist ein Teilbereich des NLP.

NLU konzentriert sich auf die Fähigkeit der Maschine, die Absicht hinter menschlichen Eingaben zu verstehen. 

NLU umfasst Aufgaben wie Absichtserkennung, Entitätsextraktion und Stimmungsanalyse - Komponenten, die es einer Software ermöglichen, den Text zu verstehen, der ihr von einem Menschen gegeben wird.

Generierung natürlicher Sprache

Die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG) ist ein weiteres Teilgebiet des NLP.

Sie konzentriert sich darauf, die Antwort der Maschine so kohärent und kontextbezogen wie möglich zu gestalten.

NLG umfasst die Bestimmung des Inhalts (Entscheidung, wie auf eine Anfrage zu antworten ist), die Satzplanung und die Generierung der endgültigen Textausgabe durch die Software.

Unterstützung der Mitarbeiter

Wenn ein Unternehmen einen NLP-Chatbot einsetzt, kann es Aufgaben automatisieren, die sonst von Mitarbeitern erledigt werden müssten.

Ein Chatbot könnte Anrufe beim Kundensupport entgegennehmen, Besprechungen planen oder Analysen durchführen und die Ergebnisse in einem Bericht bereitstellen. 

Wenn Mitarbeiter weniger Zeit mit sich wiederholenden Aufgaben verbringen, können sie sich mehr auf anspruchsvolle Prozesse konzentrieren - solche, die ein höheres Maß an Strategie, Einfühlungsvermögen oder Kreativität erfordern.

Freie Übersetzung

Zu den Sprachfähigkeiten eines NLP-Chatbots gehört auch die Übersetzung, so dass Unternehmen ihre Nutzer ohne zusätzliche Kosten in jeder beliebigen Sprache bedienen können.

NLP-Chatbots werden in der Regel durch große Sprachmodelle (LLMs) angetrieben, die sprachübergreifend funktionieren. Allein ChatGPT kann in über 80 verschiedenen Sprachen verwendet werden. 

Wenn Bot-Builder eine Plattform zur Erstellung von KI-Chatbots nutzen, können sie auch maßgeschneiderte Übersetzungsfunktionen einbauen. 

24/7 Unterstützung

Einer der Vorteile eines Chatbots ist seine ständige Verfügbarkeit.

Da NLP-Chatbots viele Interaktionen von Anfang bis Ende abwickeln können, sind Mitarbeiter nicht immer nötig, um bei einzelnen Anfragen zu helfen. 

Da ein Unternehmens-Chatbot immer aktiv ist, können Unternehmen zu jeder Tageszeit Listen von Leads oder Servicekunden erstellen.

Skalierbarkeit

Da NLP-Chatbots den Großteil der Benutzergespräche übernehmen, können Unternehmen in einem Maße skalieren, wie es bei der Verwendung von Mitarbeitern unmöglich wäre. 

NLP-Chatbots können eine große Anzahl gleichzeitiger Anfragen bearbeiten, Prozesse beschleunigen und eine Vielzahl von Aufgaben zuverlässig erledigen.

Wenn ein Unternehmen skalieren will, ist KI-Automatisierung eine Notwendigkeit.

Integrationsfähigkeit

Peter Gentsch, Professor für Künstliche Intelligenz, schreibt in seinem Buch KI in Marketing, Vertrieb und Service: "Für den Benutzer scheinen Chatbots aufgrund ihrer informativen Fähigkeiten "intelligent" zu sein. Chatbots sind jedoch nur so intelligent wie die zugrunde liegende Datenbank".

Um einen Chatbot von höchstem Wert zu erstellen, sollte er in die bestehenden Systeme und Plattformen eines Unternehmens integriert werden. 

Ein NLP-Chatbot ist unendlich viel nützlicher, wenn er in der Lage ist, Maßnahmen in Systemen zu ergreifen: ein CRM aktualisieren, eine E-Mail senden, einen Mitarbeiter benachrichtigen. 

Diese Art der nahtlosen Integration in bestehende Geschäftsprozesse erfordert a) Entwickler, die diese Integrationen zwischen ihren Chatbots und ihren Systemen erstellen, oder b) die Verwendung von Chatbot-Plattformen, die integrierte Integrationen in gängige Plattformen bieten.

Geringere Kosten

Unternehmen, die KI einsetzen, berichten von einer Senkung der Arbeitskosten um 52 %.

Die Kosteneffizienz von NLP-Chatbots ist einer ihrer Hauptvorteile - sie ermöglichen es Unternehmen, ihren Betrieb aufzubauen, ohne die Kosten in die Höhe zu treiben. 

Bei richtiger Implementierung wird die Automatisierung von Konversationsaufgaben durch einen NLP-Chatbot immer zu einem positiven ROI führen, egal in welchem Anwendungsfall. 

Chatbots für die Kundenbetreuung

Einer der ersten weit verbreiteten Anwendungsfälle für Chatbots waren Bots für den Kundensupport. 

Und sie werden immer beliebter. Tatsächlich geben 83 % der Entscheidungsträger an, dass sie planen, ihre Investitionen in KI für den Kundenservice im nächsten Jahr zu erhöhen.

Der Kundensupport ist ein natürlicher Anwendungsfall für NLP-Chatbots mit ihrem 24/7- und mehrsprachigen Service.

Seit den Tagen der traditionellen regelbasierten Chatbots haben die Kundenserviceteams die einfachsten Anrufe an Chatbots weitergegeben.

Mit der Einführung von NLP-Chatbots kann die KI-Automatisierung immer komplexere Kundenanfragen übernehmen, von der Kaufberatung bis zur Behebung technischer Probleme. 

Chatbots zur Kundengewinnung

Es gibt viele Anwendungsfälle für NLP-Chatbots innerhalb eines KI-gestützten Verkaufstrichters, einschließlich Lead-Qualifizierung und KI-Lead-Generierung.

NLP-Chatbots eignen sich perfekt für die Lead-Generierung, da die Vertriebs- und Marketingteams große Mengen an qualifizierenden Gesprächen durchsehen müssen.

Ein Chatbot kann mit Website-Besuchern interagieren oder Nachrichten an Kontakte per E-Mail oder über andere Nachrichtenkanäle senden.

Um ihr volles Potenzial auszuschöpfen, sollten NLP-Chatbots mit allen relevanten internen Systemen integriert werden.

Ein Chatbot zur Leadgenerierung muss in das CRM eines Unternehmens und in ein Kalenderbuchungssystem (z. B. Calendly) integriert und über die am besten geeigneten Messaging-Kanäle (E-Mail, Website oder Kanäle wie WhatsApp).

Interne Mitarbeiter-Chatbots

Während die meisten NLP-Chatbots auf Kunden ausgerichtet sind, gibt es eine wachsende Zahl von Unternehmen, die NLP-Chatbots für interne Prozesse einsetzen.

Dazu können die Personalabteilung, der IT-Support oder die Unterstützung bei internen Aufgaben wie der Dokumentation gehören.

Diese Art von Chatbots ist vor allem in Unternehmen mit einer großen Anzahl von Mitarbeitern verbreitet.

Schritt 1: Wählen Sie eine Plattform

Viele Unternehmen haben beschlossen, ihren eigenen NLP-Chatbot von Grund auf zu entwickeln.

Das kann eine verlockende Entscheidung sein: alle Fäden in der Hand, ein unbeschriebenes Blatt, keine monatlichen Abonnementgebühren. Aber nur wenige gehen diesen Weg für lange Zeit. 

Die Erstellung von Grund auf ist zeit- und arbeitsintensiv. Plus Das bedeutet, dass die Erstellung Ihres Chatbots viel länger dauert oder die Qualität geringer ist - oder beides.

Bei der Auswahl einer Plattform sollten Sie die besonderen Anforderungen Ihres Unternehmens berücksichtigen.

Wenn Sie eine Plattform wünschen, die die Möglichkeiten Ihres Chatbots nicht einschränkt, suchen Sie nach einer Chatbot-Plattform für Unternehmen, die über offene Standards und einen erweiterbaren stack verfügt. 

Wenn der Datenschutz Ihr größtes Anliegen ist, sollten Sie eine Plattform wählen, die hohe Sicherheitsstandards aufweist.

Wenn Sie ein Entwicklerteam mit Anfängern haben, sollten Sie eine Plattform mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche wählen. 

Wenn Sie etwas Inspiration brauchen, können Sie unsere Liste der besten Chatbot-Plattformen durchsehen.

Und wenn Sie daran interessiert sind, morgen einen Anruf zu tätigen, können Sie sich an unser Vertriebsteam wenden. 

Schritt 2: Sammeln Sie Ihre Daten

Wenn Sie Ihren Chatbot anhand von Unternehmensinformationen trainieren möchten - z. B. Personalrichtlinien oder Protokolle des Kundensupports - müssen Sie die Informationen sammeln, anhand derer Ihr Chatbot trainiert werden soll. 

Nicht jedes Unternehmen verwendet Originaldaten, um einen Chatbot zu trainieren. Oft reicht eine erweiterte Eingabeaufforderung aus, um die Abläufe Ihres Chatbots zu gestalten. 

Wenn Sie jedoch einen Chatbot wünschen, der einen zusätzlichen Schritt zur Anpassung des Angebots Ihres Unternehmens unternimmt, dann ist das Sammeln von Daten und deren Verwendung zum Trainieren Ihres Chatbots eine Möglichkeit, dies zu tun.

Schritt 3: Erstellen Sie Ihren Chatbot

Wenn Sie sich für eine Chatbot-Plattform entscheiden, sollten Sie darauf achten, dass diese genügend Schulungsmaterial enthält, um Ihr Team während des gesamten Entwicklungsprozesses zu unterstützen. 

Wir bieten zum Beispiel Akademiekurse, tägliche Livestreams und eine umfangreiche Sammlung von YouTube-Tutorials.

Die Erstellung von Bots kann eine schwierige Aufgabe sein, wenn man mit der Lernkurve konfrontiert ist - wenn man Ressourcen zur Hand hat, läuft der Prozess viel reibungsloser ab als ohne.

Und wenn Ihr Team neu in der Bot-Erstellung ist, verfügen die meisten Chatbot-Plattformen für Unternehmen über einen visuellen Flow-Builder, der per Drag-and-Drop bedient werden kann und eine einfache Visualisierung Ihrer Workflows ermöglicht. 

Schritt 4: Integrieren und Anpassen

Chatbots existieren nicht in einem Vakuum. Ihr Zweck ist nicht nur die Interaktion mit Kunden oder die Erläuterung einer Reihe von Richtlinien. 

Die nützlichsten NLP-Chatbots für Unternehmen sind in die Systeme und Plattformen Ihres Unternehmens integriert. 

Das können Tabellen und Dokumente, Ihre Website oder andere Dienste von Drittanbietern sein - denken Sie an Plattformen wie Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp oder Zendesk.

Wenn Sie eine KI-Chatbot-Plattform verwenden, wird die meiste Zeit Ihres Teams darauf verwendet, die Integrationen Ihres Bots zu perfektionieren, anstatt den Chatbot selbst zu entwickeln.

Und wenn Sie sich für eine starke Plattform entscheiden, können Sie Ihren Chatbot in Bezug auf Ton und Persönlichkeit anpassen.

Sie müssen keine bestimmten Wörter auswählen, aber Sie können bestimmen, wann Ihr Chatbot entschuldigend sprechen soll oder welche Art von Sprache er zur Beschreibung Ihrer Produkte verwenden soll.

Schritt 5: Einsetzen

Einer der besten Aspekte eines Chatbots ist, dass er problemlos über jede Plattform oder jeden Messaging-Kanal eingesetzt werden kann. 

Viele Unternehmen entscheiden sich dafür, einen Chatbot nicht nur auf ihrer Website, sondern auch auf ihren Social-Media-Kanälen oder internen Messaging-Plattformen einzusetzen. 

NLP-Chatbots sind ein effizienter Weg, um eine erfolgreiche Omnichannel-Strategie umzusetzen.

Ihre Nutzer können denselben Dienst über mehrere Kanäle nutzen und erhalten plattformspezifische Hilfe. 

Ein WhatsApp kann einen Kunden zum Beispiel auffordern, sein Passwort auf Ihrem internen System zu ändern.

1. Welche Kriterien sollte ich zur Bewertung von NLP-Chatbot-Plattformen verwenden?

Suchen Sie nach Plattformen, die den technischen Fähigkeiten Ihres Teams entsprechen, solide Integrationen bieten, LLMs unterstützen und Ihnen Raum zum Skalieren geben. Bonuspunkte gibt es für eine gute Dokumentation und einen reaktionsschnellen Support.

2. Was sind die häufigsten Herausforderungen bei der Integration von NLP-Chatbots?

Die Anbindung an Altsysteme, die Synchronisierung von Echtzeitdaten und die Aufrechterhaltung stabiler APIs kann schwierig werden, insbesondere wenn sich die Dinge im Backend ohne Vorwarnung ändern.

3. Wie schneiden Open-Source-Plattformen im Vergleich zu kommerziellen Plattformen für die Entwicklung von NLP-Chatbots ab?

Open-Source bietet Ihnen volle Kontrolle und Flexibilität, aber Sie benötigen mehr Entwicklungskapazitäten. Kommerzielle Plattformen bieten in der Regel Geschwindigkeit, Support und integrierte Funktionen, die das Leben erleichtern.

4. Kann ich die Plattform wechseln, nachdem ich bereits einen Chatbot erstellt habe?

Das können Sie, aber es ist wie ein Umzug. Sie müssen Abläufe neu aufbauen, Daten migrieren und möglicherweise alles neu integrieren. Es ist machbar, seien Sie nur bereit für einen kleinen Aufschwung.

5. Wie gewährleisten NLP-Chatbots den Schutz der Nutzerdaten?

Gute Plattformen verschlüsseln Daten, anonymisieren Konversationen und lassen Sie Regeln für die Speicherung und Weitergabe von Daten festlegen. Prüfen Sie je nach Ihren Bedürfnissen immer, ob sie Dinge wie GDPR oder HIPAA einhalten.