Wie man einen WordPress Chatbot in 3 einfachen Schritten erstellt

1. Beantwortet sofort die Fragen der Besucher

Anstatt die Nutzer mehrere Seiten nach Informationen durchsuchen zu lassen, gibt ein Chatbot sofortige Antworten auf allgemeine Fragen.

Beispiel: Ein Besucher einer Fitness-Coaching-Website möchte sich über die Preise informieren. Anstatt sich durch die Menüs zu klicken, gibt er ein : "Wie viel kostet ein persönlicher Trainingsplan?" Der Chatbot antwortet sofort mit den Einzelheiten des Pakets und bietet ein kostenloses Beratungsgespräch für weitere Informationen an.

2. Führt die Nutzer zu den richtigen Inhalten

Nicht jeder Besucher weiß, wo er suchen muss. Ein Chatbot fungiert als virtueller Führer, der sie auf der Grundlage ihrer Fragen zu relevanten Seiten, Blogbeiträgen oder Produktseiten leitet.

Beispiel: Ein potenzieller Kunde landet in einem Geschäft für umweltfreundliche Hautpflege, ist sich aber nicht sicher, welche Feuchtigkeitscreme zu seinem Hauttyp passt. Der Chatbot fragt: "Ist Ihre Haut trocken, fettig oder eine Mischhaut?", empfiehlt ein passendes Produkt und leitet den Kunden direkt zur Kasse weiter.

3. Verringert das Wegwerfen und Verlassen des Wagens

Ein Chatbot kann proaktiv Nutzer ansprechen, die zögern, bevor sie einen Kauf tätigen oder sich anmelden, und so die Wahrscheinlichkeit verringern, dass sie die Seite verlassen, ohne etwas zu unternehmen.

Beispiel: Ein Besucher einer Reisebuchungs-Website legt einen Flug in seinen Warenkorb, geht aber nicht zur Kasse. Der Chatbot meldet sich: "Denken Sie noch über Ihre Reise nach? Die Preise für Ihren Flug nach Paris steigen bald!" und fordert ihn auf, die Buchung abzuschließen, bevor er etwas verpasst.

4. Automatisiert sich wiederholende Support-Aufgaben

Anstatt die Kundenserviceteams mit einfachen Anfragen zu überfordern, kümmern sich Chatbots um häufig gestellte Fragen, Auftragsverfolgung und Rückerstattungsrichtlinien, so dass sich die Mitarbeiter auf komplexe Probleme konzentrieren können.

Beispiel: Ein Nutzer eines Online-Modegeschäfts fragt : "Wo ist meine Bestellung?" Der Chatbot ruft die Informationen zur Sendungsverfolgung ab und antwortet: "Ihr Paket ist unterwegs und sollte heute um 17 Uhr ankommen.".

5. Engagiert und fängt Leads 24/7 ein

Im Gegensatz zum Live-Chat geht ein Chatbot nie offline. KI-Leadgenerierung ist 24/7, 365 Tage im Jahr möglich. Selbst außerhalb der Geschäftszeiten kann er Besucher ansprechen, Fragen beantworten und Leads für die Weiterverfolgung sammeln.

Beispiel: Ein Startup-Gründer besucht um Mitternacht die Website einer Web-Agentur, um sich über die Preise zu informieren. Der Chatbot fragt : "Möchten Sie ein individuelles Angebot? Schicken Sie uns Ihre E-Mail, und wir schicken es Ihnen morgen früh zu. Der Lead wurde erfasst - obwohl Paul vom Vertrieb schlief.

Step 1: Set Up Your Chatbot Project

Bevor Sie mit der Gestaltung von Unterhaltungen beginnen, müssen Sie den Zweck des Chatbots definieren und sein Verhalten konfigurieren. So stellen Sie sicher, dass der Chatbot mit Ihren Geschäftszielen übereinstimmt und das richtige Nutzererlebnis bietet.

a) Legen Sie in Botpress ein neues Projekt an und wählen Sie "Von Grund auf neu beginnen", um es vollständig anzupassen.

b) Definieren Sie den Zweck und den Tonfall des Chatbots.

• Bietet der Chatbot Kundensupport, Unterstützung beim Verkauf oder allgemeine Website-Navigation?
• Legen Sie Agent Instructions fest, um zu bestimmen, wie der Bot mit den Benutzern interagieren soll.

Dieser Schritt ist entscheidend, da er die Grundlage für die Funktionsweise des Chatbots bildet. Ein gut definierter Chatbot verhält sich vorhersehbarer und sorgt für ein reibungsloses Nutzererlebnis.

Schritt 2: Fügen Sie Ihre Website und Dokumente für den AI-Abruf hinzu

Ein Chatbot ist nur so intelligent wie die Informationen, auf die er Zugriff hat. Anstatt Antworten auf jede Frage manuell zu programmieren, können Sie mit Botpress externe Wissensquellen importieren, damit der Chatbot dynamisch genaue Antworten generieren kann.

a) Rufen Sie den Bereich "Wissensdatenbank" in Botpress auf.

b) Laden Sie den Link zu Ihrer Website hoch, damit der Chatbot auf bestimmte Seiten verweisen kann, um Informationen zu erhalten.

c) Fügen Sie Dokumente als txt- oder pdf-Dateien hinzu, um weitere Informationen zu Ihrem Pitch Deck oder Ihren FAQs hinzuzufügen.

Dies stellt sicher, dass der Chatbot genaue Antworten liefert, indem er auf FAQs oder Serviceseiten zurückgreift und manuelle Aktualisierungen überflüssig macht.

Schritt 3: Tabellen für dynamische Informationen erstellen

Wenn Ihr Chatbot Leads erfassen oder Daten speichern muss, erfassen Botpress strukturierte Details wie Namen, E-Mails und Anfragearten. So bringen Sie sie in Ihren Workflow ein.

a) Gehen Sie im Botpress auf "Tabellen".

b) Legen Sie eine neue Tabelle an (z.B. "customerLeads").

c) Definieren Sie die Spalten anhand der Daten, die Sie speichern möchten:

• Name (zur Personalisierung der Antworten)
• E-Mail (für Nachfassaktionen)
• Name des Unternehmens (für maßgeschneiderte Vorschläge)
• Anfragetyp (zur Kategorisierung von Anfragen)

Ohne diesen Schritt sind alle Daten, die der Chatbot sammelt, temporär und können später nicht referenziert werden. Die ordnungsgemäße Speicherung der Daten ermöglicht Nachfassaktionen, Analysen und die Automatisierung von Arbeitsabläufen.

Schritt 4: Erstellen des Arbeitsablaufs

Sobald wir die Wissensquellen deklariert haben, können wir fortfahren und dieses Wissen mit LLMs integrieren, um einen Arbeitsablauf für unseren Chatbot zu erstellen.

1. First Message: Starting the Conversation

The chatbot greets the user and provides three options:

• Know more about the product → Leads to the FAQ node.
• Find a relatable customer → Directs users to Customer Success for lead capture.
• Close conversation → Ends the chat.

Dadurch wird sichergestellt, dass die Nutzer schnell relevante Informationen finden, ohne unnötiges Hin und Her.

2. Handling FAQs with an Autonomous Node

If a user selects "Know more about the product," the chatbot searches indexed data to provide structured answers. If it detects sales intent (e.g., questions about pricing or implementation), it redirects them to Customer Success instead of ending the conversation.

Auf diese Weise bleiben hochinteressante Nutzer im Verkaufstrichter, anstatt nach einer einfachen FAQ-Antwort abzuspringen.

Schritt 5: Fügen Sie den Chatbot zu Ihrer WordPress-Website hinzu

Jetzt, wo Ihr Chatbot fertig ist, betten Sie ihn in WordPress ein, damit Besucher mit ihm interagieren können.

2. Get the Botpress Webchat Script

• Log in to Botpress and go to the Integrations tab.
• Click Webchat, then copy the Embedded script from the Pre-configured tab.

1. Kontrolle von Zugang und Berechtigungen

Nicht jeder sollte den gleichen Grad an Kontrolle über Ihren Chatbot haben. Implementieren Sie einen rollenbasierten Zugriff, um Berechtigungen einzuschränken und sicherzustellen, dass nur autorisierte Teammitglieder Workflows bearbeiten, auf Benutzerdaten zugreifen oder Integrationen ändern können. Die Zugriffskontrolle ist eine wichtige Säule jeder Chatbot-Sicherheitsstrategie.

Beste Praxis: Verwenden Sie eine Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) und plattformbasierte Berechtigungen (z. B. WordPress-Benutzerrollen, API-Schlüssel), um nicht autorisierte Änderungen zu verhindern.

2. Datenerhebung und -speicherung einschränken

Erfassen Sie nur die Daten, die Sie benötigen. Die Speicherung unnötiger Kundendaten erhöht die Sicherheitsrisiken und die Compliance-Bedenken, insbesondere im Hinblick auf GDPR, CCPA oder andere Datenschutzgesetze.

Beste Praxis: Konfigurieren Sie Ihren Chatbot so, dass sensible Daten (z. B. Zahlungsdaten) maskiert und Datensätze nach einer festgelegten Aufbewahrungsfrist automatisch gelöscht werden.

3. Sichere Integration von Drittanbietern

Viele Unternehmen integrieren Chatbots in CRMs, Ticketingsysteme und E-Commerce-Plattformen. Stellen Sie sicher, dass diese Integrationen bewährten Sicherheitspraktiken folgen und keine sensiblen Informationen durch schlecht konfigurierte APIs preisgeben.

Beste Praxis: Verwenden Sie verschlüsselte API-Verbindungen, beschränken Sie die gemeinsame Nutzung von Daten auf die notwendigen Felder und führen Sie regelmäßige Sicherheitsüberprüfungen bei Integrationen von Drittanbietern durch.

1. How can I test the chatbot before going live?

To test your chatbot before going live, use the built-in emulator inside Botpress. It allows you to simulate conversations in a controlled environment, previewing how your bot responds in real-time without affecting your live website.

2. Is it possible to connect multiple chatbots to different subdomains of the same site?

Yes, you can connect multiple chatbots to different subdomains by deploying separate chatbot instances in Botpress and embedding each one using its unique JavaScript snippet. This allows each subdomain to have a bot tailored to its specific content or audience.

3. How do I make my chatbot GDPR-compliant?

To make your chatbot GDPR-compliant, ensure it only collects necessary personal data, and informs users about how their data will be used. You should also implement data access and deletion procedures as required by the regulation.

4. What happens if the chatbot can’t find an answer to a user’s question?

If the chatbot can’t find an answer, you can configure a fallback flow to acknowledge the gap, suggest rephrasing, offer relevant links, or escalate to a human agent. This keeps the experience smooth even when the bot doesn’t know the answer.

5. How often should I retrain the LLM or update the knowledge base?

You don’t need to retrain the LLM itself if you're using a retrieval-based setup; instead, update your knowledge base regularly – ideally once a month or whenever key business content changes. This ensures the chatbot remains accurate and up-to-date without full model retraining.