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Neue Vertriebswege durch intelligente Chatbots und Augmented Reality

Wie lassen sich hochkomplexe Produkte auch online verkaufen? Wie lassen sich diese persönlich beraten und individuell konfigurieren? Das waren einige der Ausgangs-Fragen des 2018 gestarteten Forschungsprojekt ARBAY (Augmented-Reality basierte Beratungs- und Verkaufsplattform für hochvariante und individualisierbare Güter).

Im Rahmen eines vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Verbundprojektes arbeiten Unternehmen und Universitäten nun im dritten Jahr an neuen Möglichkeiten, hochvariante Güter unter Zuhilfenahme von Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und intelligenten Chatbots zu konfigurieren. Einsatz-Szenario ist die Möbelbranche und ihre Produkte. Dank einer AR-Brille kann das zukünftige Möbelstück direkt im eigenen Wohnzimmer erlebbar gemacht werden. Neben der Entwicklung einer Verkaufsplattform werden auch neue Geschäftsprozesse definiert, die eine virtuelle Kundenberatung aktiv unterstützen. So kann die Auswahl, Konfiguration, Beratung und schließlich der Erwerb des individuellen Möbelstücks komplett über die neue Verkaufsplattform erfolgen.
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Chatbots arbeiten im Team als intelligente Dialogmaschine(n)

Das Ziel der USU im Projekt ist die Entwicklung einer intelligenten Dialogmaschine (Chatbot), die in der Rolle eines virtuellen Beraters den Endanwender bei der Möbelberatung und der Konfiguration aktiv unterstützt. Dank Spracherkennung, gezielter Rückfragen und verschiedenen Beratungsmöglichkeiten hilft er dem Endanwender beim Konfigurieren seines Möbelstücks.
Ein Alleinstellungsmerkmal und im Rahmen des Forschungsprojekts entstanden, ist die Kombination aus mehreren Chatbots zu einem so genannten Bot Universe, die jeweils spezifische Aufgaben erfüllen und Services bereitstellen, um so den Endanwender bei der Konfiguration eines individuellen Möbelstücks ein optimales Beratungserlebnis zu bieten. Die Chatbots bilden dabei eine Schnittstelle zwischen den Spracheingaben des Kunden, der virtuellen, räumlichen Darstellung des Möbelstücks in der VR-Brille und der Verkaufsplattform.
ARBAY befindet sich nun im letzten Projektjahr und tritt in eine spannende Phase ein. Nun geht es darum, die von allen Konsortialpartnern entwickelten Einzelmodule zu einem großen Ganzen zusammenzufügen. Zusätzlich sollen die Ergebnisse im Rahmen von Praxisstudien im Möbelhaus mit Kunden und Möbelberatern validiert werden.

Wie das Ganze dann am Ende aussehen soll, erklären die einzelnen Projektpartner in diesem kurzen Video: Das ARBAY-Projekt

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Abbildung 1: Schaubild zum Bot Universe mit externem Service

Was ist das Chatbot Universe und wie funktioniert es?

Die Chatbots innerhalb des Bot Universe kommunizieren dabei über das so genannte USU Chatbot Protocol untereinander. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um einen USU Chatbot oder den Bot eines Drittherstellers, beispielsweise einen im RASA Framework erstellten Bot, handelt. Solange alle das USU Chatbot Protocol implementiert haben, können sie miteinander kommunizieren und Daten austauschen. Jeder Chatbot verfügt dabei idealerweise über einen abgegrenzten Themenkomplex und bildet einen eigenen Use Case ab. So berät ein Bot den Anwender zur Planung einer perfekten Couch, während ein anderer Termine mit einem Berater vereinbart oder Daten für eine E-Mail bzw. ein Ticketsystem erfasst. Diese modularen Bots erlauben so eine einfache Pflege und Wartung durch die Redakteure. Kommt ein neuer Themenkomplex hinzu, wird einfach ein weiterer Bot erstellt und dem Bot Universe hinzugefügt. Ist ein Thema hingegen nicht mehr relevant, wird der entsprechende Bot einfach abgeschaltet. Das Bot Universe als solches bleibt davon jedoch unberührt und muss nicht neu modelliert werden, wie das ggf. bei Mitbewerbern von Chatbots der Fall wäre, da die Bots im Prinzip autark voneinander sind und über eine eigene Moderation verfügen. Sowohl das Wissen (was weiß der Bot und antwortet dem Anwender) als auch die Moderationsnachrichten des Bots (wie kommuniziert der Bot und führt den Anwender durch den Dialog) können somit getrennt voneinander modelliert werden.
Das Herzstück des sog. Bot Universe bildet dabei ein Wertespeicher (Key Value Store). Dort werden Daten, wie beispielsweise Namen, Zahlen oder auch komplexere Daten für die Dauer eine Bot-Sitzung gespeichert. Doch nicht die Bots, sondern auch externe Services wie beispielsweise ein CRM-System oder ein Portal können darauf zugreifen und Daten schreiben und lesen.

Das Chatbot-Berater-Team im Praxistest

Doch wie schaut das nun in der Praxis aus? Der Anwender stellt seine Anfragen an den sog. Lead Bot. Dieser übernimmt die Rolle eines Vermittlers oder Koordinators und verfügt selbst nicht über eigenes Wissen.

Er fragt alle aktiven Bots des Bot Universe, ob sie ein passendes Thema zur gesuchten Anfrage haben. Die KI ermittelt dabei die Treffer mit der höchsten Übereinstimmung. Treffer mit niedriger Übereinstimmung werden dem Anwender nicht angezeigt.

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Abbildung 2: Ein Lead Bot mit zwei Bots als Teil eines Bot Universe

Vom Übergang zu einem anderen Bot bekommt der Anwender nicht viel mit. Er sieht stets das gleiche User Interface, selbst wenn er mit einem externen Bot kommunizieren würde.
Wie bereits erwähnt werden Daten zwischen dem Anwender, den Bots und externen Systemen per Variablenspeicher ausgetauscht. Externe Systeme und Services kommunizieren daher nicht direkt mit den Bots und benötigen somit auch kein eigenständiges Interface zu ihnen. Die Daten werden einzig und allein in den Variablenspeicher geschrieben und von dort gelesen. Die Daten sind auch nur für die Dauer der aktiven Bot Session aktiv und werden im Anschluss gelöscht. Ein weiterer Pluspunkt in Hinsicht auf den Datenschutz und der DSGVO-Konformität liegt darin, dass im Protokoll nur der Variablenname, nicht aber die Werte bzw. Parameter gespeichert werden. So kann das Reporting beispielsweise den Eintrag ‚Name‘ oder ‚Kundennummer‘, nicht aber den eigentlichen Namen oder die Kundennummer enthalten. Die Daten sind somit nur den Systemen bekannt.

Abb3Abbildung 3: Veranschaulichung des Datenaustauschs mit dem Wertespeicher am Beispiel eines Chatbot Dialogs

Wie können Kunden nun ihre Chatbots bzw. Systeme für ihre Projekte an den USU Chatbot anbinden? Ganz einfach! Die APIs des Chatbot Protocols als auch des Wertespeichers finden sich in der Cloud-basierten Kollaborations-Plattform USU Knowledge Exchange.


Weitere Infos zum Projekt ARBAY finden sich auf der Projektseite.

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Henry Michel

Henry Michel

Nach Abschluss seines Studiums als Wirtschaftsingenieur mit Schwerpunkt in der technischen Logistik war Henry Michel als Produktmanager und Projektleiter für komplexe Software zuständig. Bei USU bringt er seine gesammelte Erfahrung als Produktmanager besonders in den Bereichen Chatbot und Self-Service ein. Seine Expertise umfasst dabei sowohl den IT-Self-Service wie auch den Customer Self-Service.

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