{"id":23558,"date":"2024-04-05T17:23:08","date_gmt":"2024-04-05T17:23:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/blog\/chatbot-absichtserkennung-richtig-gemacht\/"},"modified":"2025-07-17T10:28:20","modified_gmt":"2025-07-17T10:28:20","slug":"chatbot-absichtserkennung-richtig-gemacht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/blog\/chatbot-absichtserkennung-richtig-gemacht\/","title":{"rendered":"Chatbot Absichtserkennung, richtig gemacht"},"content":{"rendered":"\n<section\n\tid=\"\"\n\tclass=\"section-blog-case-study pb-l\/l md:pb-l\/xxl\"\n\tdata-theme-block-id=\"block_e1f439cb88f68c0d5572925afba31b0e\"\n\tdata-aos=\"fade-up\"\n>\n\t<div class=\"relative\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"absolute top-0 left-c\/xl pt-0 lg:pt-4 md:mt-c\/m lg:mt-0\">\n\t\t\t\t<div class=\"py-c\/xs md:py-c\/l xl:py-c\/xs\">\n\t\t\t\t\t<ul class=\"flex gap-2 line-clamp-1 body-small\"><\/ul>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"flex lg:flex-row 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vorbereitet ist. Die Kunden werden ihre Frage stellen und jedes Mal die richtige Antwort erhalten. Die Konversationen werden vollst\u00e4ndig automatisiert und tadellos ablaufen, und alle sind zufrieden.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Aber seien wir mal ehrlich, so l\u00e4uft das doch eigentlich nicht, oder?<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Sich jedes Szenario vorzustellen und f\u00fcr jede Interaktion tiefgreifende und aussagekr\u00e4ftige Inhalte zu entwerfen, ist offen gesagt noch nicht m\u00f6glich, selbst wenn Sie sich noch so sehr bem\u00fchen. Die Kunden stellen ihre Fragen auf ihre ganz eigene Art und Weise oder sie fragen nach Dingen, mit denen der Bot noch nie in Ber\u00fchrung gekommen ist und auf die er keine Antwort hat: Neue Produkte? Pr\u00fcfen Sie. Aktualisierungen der Politik? Pr\u00fcfen Sie. Mehr Details zu den vorhandenen Antworten? Pr\u00fcfen Sie.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Die Antwort auf dieses l\u00e4stige, aber h\u00e4ufige Problem &#8211; oder zumindest die m\u00f6gliche Antwort &#8211; ist die Entdeckung des Vorsatzes. Aber wie k\u00f6nnen Sie eine effektive Entdeckung f\u00fcr Ihre Bots auf eine Weise vorantreiben, die skalierbar und nachhaltig ist?<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Was ist die Entdeckung der Absicht? Und warum ist das von zentraler Bedeutung f\u00fcr die Verbesserung und Weiterentwicklung von Bots?<\/h2>\n<p>Das Ziel eines intelligenten virtuellen Agenten ist es, dem Kunden einen Self-Service zu erm\u00f6glichen, der ihn zur richtigen Antwort f\u00fchrt, ohne dass ein Agent eskalieren muss. Aber wie kann sie das tun, wenn Kunden Fragen stellen, die sie nicht beantworten kann?<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Konversations-KI ist vieles, aber sie ist keine Magie &#8211; auch wenn die neuesten Modelle einige ziemlich magische Dinge k\u00f6nnen. Das bedeutet, dass die wichtige Aufgabe, daf\u00fcr zu sorgen, dass Ihr virtueller Agent geschult und reaktionsbereit ist, dem Chatbot-Team zuf\u00e4llt.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Nat\u00fcrlich kann dies auf viele verschiedene Arten geschehen: Vielleicht stellen Ihre Kunden Fragen auf unerwartete Weise und der Bot ben\u00f6tigt zus\u00e4tzliches NLU-Training. M\u00f6glicherweise ist die Konversation ins Stocken geraten und Sie k\u00f6nnen die Automatisierung verbessern, indem Sie die Absichten mit Unterthemen feinabstimmen. Oder es kann einfach sein, dass ein v\u00f6llig neues Thema pl\u00f6tzlich einen Anstieg der Anfragen verzeichnet und Sie schnell neue Intentionen entwickeln und einf\u00fchren m\u00fcssen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Unabh\u00e4ngig von der letztendlichen Korrekturma\u00dfnahme liegt der Schl\u00fcssel zur Korrektur der Leistung darin, die Konversationen, die Ihren virtuellen Agenten ins Straucheln bringen, effizient zu finden und zu korrigieren.Die Erkennung von Absichten, d.h. die automatische Identifizierung und Kategorisierung der Ziele oder Zwecke, die hinter den an einen Chatbot gesendeten Nutzernachrichten stehen, ist hier entscheidend. Aber das ist nicht immer einfach.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Das Problem mit der Absicht und der Themenfindung, die nicht auf Skalierung ausgelegt ist<\/h2>\n<p>Die effektive Erkennung von Absichten ist eine gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr Chatbot-Teams &#8211; eine, die sich oft im Verborgenen abspielt.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Jeden Tag bearbeitet Ihr virtueller Agent Tausende, wenn nicht Zehntausende von Anfragen pro Tag. Und auf einen (hoffentlich kleinen) Teil dieser Anfragen wird der Chatbot einfach keine hilfreiche Antwort geben k\u00f6nnen. Die Erkennung von Chatbot-Intentionen und -Themen und die Erstellung eines Arbeitsplans zur Behebung von M\u00e4ngeln ist ein wesentlicher Bestandteil der t\u00e4glichen Arbeit eines Chatbot-Teams.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Einige Teams wenden sich an SQL, um ihnen zu helfen. Ahnungen zu folgen, Anfragen zu schreiben &#8211; manchmal kann sich das wie eine Partie Whac-a-Mole anf\u00fchlen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Wir kennen mindestens ein Team, das es sich zur Aufgabe gemacht hat, jeden Tag 100 Konversationen zu durchforsten, um diese unangenehmen Momente zu finden, und jeden einzelnen manuell zu bewerten, um festzustellen, ob dies eine Gelegenheit war, den Bot zu behalten oder eine neue Absicht zu entwickeln. Die Verwaltung umfangreicher Tabellenkalkulationen war eine t\u00e4gliche Praxis, die viel Zeit und Energie verschlang.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Erschwerend kommt hinzu, dass es umso schwieriger ist, die Daten manuell zu durchsuchen und einen Sinn darin zu erkennen, je l\u00e4nger ein virtueller Agent in Produktion ist und je gr\u00f6\u00dfer das Volumen ist, das auf den Bot einwirkt. Und das nur, wenn Sie das Gl\u00fcck haben, Zugang zu aktuellen Gespr\u00e4chsdaten zu haben. Viele Teams haben das nicht und erleben lange Wartezeiten, wenn sie versuchen, Zugang zu erhalten.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Andere Teams verlassen sich auf spezialisierte Ressourcen mit tiefgreifenden Kenntnissen in der Datenwissenschaft: F\u00fcr diese Teammitglieder hat dies vielleicht keine Priorit\u00e4t, sie verstehen die Anfrage nicht immer, und wenn der Bericht zur\u00fcckkommt, ist er nicht immer brauchbar &#8211; er muss oft entschl\u00fcsselt, organisiert und hinterfragt werden. Leider hat dieser Prozess bei mindestens einem Team, das wir kennen, mehr als sechs Monate gedauert. Was f\u00fcr eine verpasste Gelegenheit, auf Kundenanfragen einzugehen und bessere automatisierte Erlebnisse zu schaffen!<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Wenn Ihr virtueller Agent Konversationen in gro\u00dfem Umfang verwaltet, k\u00f6nnen Sie es sich einfach nicht leisten, Wochen oder Monate zu warten und weiterhin frustrierende Konversationen und Agenten-Eskalationen zu f\u00fchren.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Die Weiterentwicklung eines virtuellen Agenten zu einem reaktionsf\u00e4higeren und gr\u00fcndlicheren Agenten, der Ihnen das gew\u00fcnschte automatisierte Erlebnis bietet, erfordert einen anderen Ansatz bei der Absichtserkennung.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Mit KI-gesteuerter Absichtserkennung und Chatbot-Analysen wird eine undankbare Aufgabe zum Kinderspiel<\/h2>\n<p>Egal, ob es sich um ein neu eingef\u00fchrtes oder ein etabliertes Unternehmen handelt, virtuelle Agenten werden immer mit Fragen konfrontiert, die sie nicht beantworten k\u00f6nnen. Die konversationelle KI entwickelt sich rasant weiter, aber in der Praxis bedeutet das, dass die Gespr\u00e4che mit virtuellen Agenten immer komplexer werden. Chatbot-Teams brauchen die richtigen Tools, um erfolglose Konversationen zu erkennen, diese Komplexit\u00e4t zu bew\u00e4ltigen und effizient bessere Konversationen aufzubauen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Die gute Nachricht ist, dass es innovative Technologien gibt, mit denen Sie diese Schwierigkeiten leicht aufsp\u00fcren k\u00f6nnen, die es Ihnen erm\u00f6glichen, sie als Schulungsm\u00f6glichkeiten oder neue Absichten zu identifizieren, und die Ihnen dann dabei helfen, eine Priorit\u00e4tenliste zu erstellen, um die Probleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Sehen Sie selbst, wie die <a href=\"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/bot-analytik\/\">Chatbot-Analyseplattform<\/a> von Calabrio Ihnen helfen kann, Verbesserungen zu beschleunigen. Der einzigartige Bot Automation Score der Bot Analytics-Plattform hilft Teams, schnell bestimmte Themen zu identifizieren, die untersucht werden m\u00fcssen, und vereinfacht so den Prozess der Erstellung neuer Intents und der Bereitstellung besserer Erlebnisse. Erfahren Sie mehr \u00fcber die Leistungsf\u00e4higkeit von Calabrio Bot Analytics, wenn Sie <a href=\"https:\/\/info.calabrio.com\/book-demo\/\">noch heute eine Demo buchen<\/a>.<\/p>\n<\/div>\n<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\n\n\n\t<\/div> ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":234,"featured_media":34491,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[],"blog-languages":[],"class_list":["post-23558","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analytics-de"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.5 (Yoast SEO v27.5) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Wie man die Chatbot-Intent-Erkennung richtig macht | Calabrio<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Verstehen Sie die Bedeutung von Absichtserkl\u00e4rungen - und die Herausforderungen, die damit verbunden sind, diese nachhaltig zu gestalten. 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