Lui macht Karriere: So entstand der Chatbot-Assistent für lexoffice

Chatbots sind fleißige Mitarbeiter: Auch in Pandemiezeiten sind sie immer erreichbar, müssen nicht ins Homeoffice, in Kurzarbeit oder Quarantäne. Sie ackern 24/7 und haben nie schlechte Laune. Wenn es gut läuft und sie für ihre Aufgabe clever programmiert sind, können sie gerade im Kundendienst für eine enorme Kosten- und Zeitersparnis sorgen, und das bei einer wesentlich besseren User Experience. Ein freundlicher Bot, der Kunden zuvorkommend hilft, bleibt sicher positiver im Gedächtnis als jede noch so gut gestaltete Website.

Ein solcher Chatbot ist Lui, der am Black Friday 2019 bei lexoffice im Rahmen einer Rabattkampagne seine Arbeit als Sales Agent aufnahm. »Die Ergebnisse waren wirklich überzeugend«, sagt Michael Schönstein, Senior Business Architect Marketing bei Haufe Group in Freiburg. »Allein am Black-Friday-­Wochenende konnten wir 900 Neukunden gewinnen.« Am Ende der Kampagne lag das Ergebnis um 120 Prozent über dem des Vorjahres.

Lui hat also einen prima Job gemacht und wurde prompt befördert. Nach einigen »Schulungen« und viel Implementierungsaufwand ist der »bestinfor­mier­te Mitarbeiter« seit Juni 2020 als Software- und Buchhaltungsexperte tätig und steht lexoffice-Kunden sowohl bei ihren täglichen Problemen mit der Buchhaltung, mit Finanzplänen und Lohnabrechnungen zur Seite wie auch im Umgang mit den vielfältigen Möglichkeiten des Tools. Doch bevor wir uns Luis neuem Aufgabenbereich zuwenden, werfen wir erst einmal einen Blick auf seinen Werdegang.

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Chatbot Lui: Konzeptuelle Punktlandung

Anfang Oktober 2019 reisten vier lexoffice-Mit­ar­bei­ter nach Berlin, gespannt blickten sie der Pitchpräsentation bei der Agentur think moto entgegen. Das Briefing sah für die Black-Friday-Kampagne eine Com­munity-Rabatt-Mechanik vor – je mehr Teilnehmer in einem bestimmten Zeitraum generiert werden, desto höher der Nachlass. Eine klassische Web­kampagne wollte das Unternehmen keinesfalls, sondern etwas Innovativeres. Aus diesem Grund hatte man auch think moto zum Pitch eingeladen. Die Agentur präsentierte drei unterschiedliche Kon­zepte. »Alle drei super – aber das mit dem Chatbot war absolut herausragend und passte prima zum ­lexoffice-Claim ›just smile‹«, wie Michael Schön­stein erklärt. Mit Charme und Esprit sollte der Bot die ­Besucher von lexoffice.de erobern und sie zur Teilnahme an der Aktion animieren.

»Der Kunde war so begeistert von der Idee, dass wir direkt im Anschluss an den Pitch mit der Aus­arbeitung der Chatbot-Persona begannen«, erzählt Marco Spies, Managing Partner von think moto in Berlin. Dabei half ein Character Sheet, wie es etwa Drehbuchautoren einsetzen, um seine Persönlich­keit zu konkretisieren. »Wir entwarfen einen Pseudo-Lebenslauf, der festlegte, wo der Bot wohnt, wie alt ist er, was seine Hobbys sind, welchen Freundeskreis er hat und so weiter«, berichtet Schönstein.

PROJEKT Entwicklung eines Chatbots für eine Community-Rabatt-Kampagne mit anschließender Integration in die Buchhaltungssoftware lexoffice
KUNDE Haufe-Lexware GmbH, Freiburg, www.haufegroup.com/de
AGENTUR think moto, Agentur für Innovation und Design, Berlin, www.thinkmoto.de
TOOLS Stift und Papier, Miro, Cognigy.AI
ZEITRAUM ab Anfang Oktober 2019

Ein Chatbot braucht Persönlichkeit

Damit der Chatbot Lui Gestalt annehmen konnte, brauchte es neben dem Lebenslauf auch die Auswahl eines Behavioural Archetypes sowie eine psychologische Charakterisierung anhand der sogennannten Big-Five-­Persönlichkeitsmerkmale. Das Ergebnis: Lui tritt smart und engagiert auf. Small Talk ist kein lästiges Muss für ihn. Er ist immer gut informiert und löst unangenehme Situationen gerne mal mit einem humorvollen Spruch. Und er ist immer für ­eine Überraschung gut, gibt jedem ein gutes Gefühl und arbeitet so motiviert, dass er alle damit ansteckt. Dabei ist er fokussiert und präferiert clevere, effiziente Lösungen.

Auf der Grundlage dieses Profil erarbeitete das think-moto-Team in der folgenden Woche die Brand-Filter, um die Markenwerte auf das Look-and-feel, die Nutzerführung sowie Bewegung und Interak­tion übertragen zu können. »Diese Vorarbeit ist für den Designprozess von großer Bedeutung«, sagt Katja Wenger, Creative Partner bei think moto. Im nächsten Schritt stellte das Team ein Moodboard zusammen. »Damit gaben wir den zuvor mit dem Kunden definierten Charaktermerkmalen erstmals ein Gesicht. Aus einer Reihe von Attributen wurde Lui, ein kleiner Bot, der rund und knuffig war und unseren Vorstellungen schon sehr nahekam«, erzählt sie. Der Kunde verliebte sich sofort in Lui.

Die Farbwelt des lexoffice-Erscheinungsbilds in Orange und Petrol wirkte allerdings zu gesetzt für die neue Technologie. »Also haben wir die Farben strahlender gemacht und Luis niedlichem Smiley-Gesicht einen Farbring verpasst, der ein wenig an den Impulsring von Amazons Echo-Smart-Speakern erinnert. Das sollte das Digitale, Innovative, das Neu­artige und Lebendige visuell vermitteln«, erklärt Katja Wenger. Damit war nun ein erkennbarer Charakter entstanden. Aber wie und was sollte Lui kommunizieren? Bei der Gestaltung markengerechter Dialoge sind viele Komponenten zu beachten (siehe hier). In diesem Fall zielten sie klar auf eine hohe Conversion.

Dialoge sind das UX Design der Chatbots

»Um die Sache nicht komplizierter als nötig zu machen, haben wir uns – auch angesichts der knappen Entwicklungszeit – entschieden, aus Lui einen Chat­bot zu machen, der sehr stark führt«, erklärt Marco Spies. Der Nutzer klickt sich überwiegend durch vorformulierte Quick Replies. Dennoch musste der User Flow drei Zielgruppen mitnehmen: Bestandskunden, potenzielle Neukunden, also Personen, die schon einmal etwas von lexoffice gehört haben, und Menschen, die die Software noch gar nicht kannten. Dabei gab es auch die verschiedenen Zugänge zu berücksichtigen, ob über Kampagnen-Banner oder die Homepage. Die User sollten gleich nach der ers­ten Kontaktaufnahme in den richtigen Channel gelenkt werden. Entsprechend modular musste der User Flow aussehen. Wollte der Nutzer nicht direkt kaufen, sondern sich erst einmal informieren, soll­te er zunächst in einen Seitenstrang und dann zurück zum Verkauf geführt werden. »In einem guten User Flow steckt jede Menge ehrliches UX-Handwerk«, so Marco Spies.

Am Bildschirm ließ sich kein Überblick über den komplexen User Flow erstellen. »Also schlossen wir uns zu viert ein und entwarfen an der Wand ein riesi­ges Flowchart mit den verschiedenen User Journeys«, berichtet Spies. Diese übertrug das Team dann in Miro, optimierte das entstandene Diagramm dort und entwickel­te gemeinsam mit Drehbuchautor Christoph Mathieu die Dialoge. Die ersten drei Beispielkonversationen waren eindeutig zu lang. »Also gingen wir noch einmal zurück auf unsere Brand-Filter und überprüften, ob der Duktus der Markenpersönlichkeit entspricht«, erklärt Marco Spies. Jetzt ist Lui in seiner Kommunikation durchgängig sympathisch, kurz und prägnant.

Chatbot Lui denkt mit Cognigy.AI

Als Nächstes galt es, den User Flow in die Chatbot-Plattform Cognigy.AI zu überführen (siehe unten). »Da wir in Miro nur den geführten Dialog abbilden, die Konversation mit dem Bot aber sehr viel komplexer und flexibler sein kann, mussten wir den geführten Dialog erst abstrahieren und dann manuell in Cognigy.AI implementieren«, erklärt Paul Krizsan, Visual & Conversational Designer bei think moto. Da der Agentur hier noch Erfahrungswerte fehlten, hatte er sich vor dem Pitch bei Cognigy rückversichert, dass dieses Projekt innerhalb der kurzen Entwicklungszeit von sechs Wochen realisierbar wäre.

Von den Vorteilen von Cognigy.AI ist think moto überzeugt: »Die grafische Visualisierung kommt De­signern entgegen, man braucht keine steile Lernkurve, um das Tool zu bedienen, und es ist kollaborativ«, lobt Paul Krizsan. Die Intents seien wesentlich besser visualisiert als etwa in Dialogflow von Google, wo sie einfach in einer großen Liste aufgeführt sind. »Die Zusammenhänge zwischen den Ge­sprächsbausteinen sind zudem viel übersichtlicher.« Auch die Tatsache, dass Cognigy ein deutsches Unter­nehmen mit Sitz in Düsseldorf ist, habe den Kontakt erheblich erleichtert. »Wir konnten direkten Einfluss auf weitere Features der Software nehmen«, so der Designer, der mit dem Cognigy-Team inzwischen gut befreundet ist.

So funktioniert Cognigy.AI

Nachdem wir das Konzept in Miro übertragen ­hatten, definierten wir die Intents (User-Absichten), die in Cognigy.AI Aktionen triggern sollten. Eine solche Chatbot-Plattform stellt das komplette Umfeld für die Bot-Entwicklung inklusive der KI zum Verständnis natürlicher Sprache bereit. Sie ermöglicht uns, Funktionen, Aktionen und Lernfähigkeiten unseres Bots durch kodierte Konfigurationen effektiv zu erweitern. Für Cognigy.AI haben wir uns entschieden, weil wir als Designer lieber mit einem visuellen Tool arbeiten und damit viel Zeit sparen konnten. Cognigys KI ist vor allem bei der freien Eingabe der User gefordert. Dafür haben wir die Intents um Synonyme, einen optionalen Bestätigungssatz für Machine-Learning-Intents, Standardantworten und viele Beispielsätze und Regeln ergänzt, um sicher­zugehen, dass Lui die Frage oder Antwort des Users richtig erkennt. Die KI muss man lange trainieren und immer wieder testen, ob Intents eventuell kollidieren und die KI nicht weiß, welche Aktion sie auslösen soll. In diesem Fall benennt man den entsprechenden Intent einfach um. Ein Beispiel: Würde ein Intent »lexoffice empfehlen« heißen, kann dies zweierlei bedeuten: Ich als Kunde möchte lexoffice einem Interessenten empfehlen, oder ich als Interessent möchte lexoffice empfohlen be­kommen. Also haben wir präziser formuliert: Der erste Intent lautet nun »lexoffice weiterempfehlen«, der andere »berate mich«. Luiza Leorato

Luiza Leorato, UX/UI-Designerin bei think moto in Berlin, hat die Arbeit mit Cognigy.AI und das Training von Lui viel Spaß gemacht. 

Chatbot richtig platzieren

Nach dem Erfolg der Black-Friday-Kampagne nahmen Agentur und Kunde Anfang 2020 die nächste Etappe ins Visier: die Integration des Chatbots in die Buchhaltungssoftware. Sie waren noch mitten in der Konzeptionsphase, als das Covid19-Virus alles durch­einanderwirbelte. »Nachdem wir uns vom ersten Schreck erholt hatten, lief die Zusammenarbeit über Videokonferenzen aber eigentlich genauso reibungs­los wie vorher«, berichtet Katja Wenger.

Entscheidend war es, für Lui den richtigen Platz in dem Tool zu finden. Mit dieser Frage beschäftigte sich das Designteam intensiv: Sollte er als Free Floating Layer immer dort auftauchen, wo seine Hilfe gebraucht würde? Das barg die Gefahr, dass er – wie einst Clippy von Microsoft – immer zur Unzeit auftauchen und die Nutzer nerven könnte. Oder sollte er rechts unten sitzen, wie man es von Chatfenstern gewohnt ist? Diese Position belegte aber bereits die Customer-Service-Plattform Intercom mit einer Chat­box, über die der technische Softwaresupport läuft. Und weil dort für jeden Funktionsfehler ein Ticket erstellt wird, ließ sich dieser Dienst keinesfalls mit Lui kombinieren. Hätten die Designer ihn dort mit einem eigenen Fenster untergebracht, wären die bei­den Chatboxen in Konkurrenz zueinander getreten, was die User vermutlich verwirrt und Lui die Show gestohlen hätte. Also fassten die think-moto-Designer das Dashboard ins Auge.

Neues Betätigungsfeld für Chatbot Lui

Inzwischen ist Lui ins Dashboard eingezogen und hat seine Aufgabe als Buchhaltungs- und Software­experte übernommen. Das Chatfenster umfasst neben dem Eingabefeld auch ein paar Tipps, ein Tutorial und News – wie in einem Cockpit. »So haben wir nebenbei noch das Dashboard aufgeräumt«, lacht die Kreativchefin. Denn die Icons für diese Funktionen und die Suche waren vorher in diesem platziert. »Oben in der Hauptnavigation ist der Chatbot nun ein integraler Bestandteil der Anwendung und wirkt nicht wie draufgesetzt.« Von allein, über Notifications, meldet er sich nur, wenn es relevante Hinweise zu Softwareänderungen oder Neuerungen wie das Formular für staatliche Soforthilfe gibt, die für Unternehmen und Freelancer relevant sind.

Während die Programmierer bei lexoffice die Integration in die Software vornahmen, bastelten die Kreativen bei think moto bereits an einer neuen Idee. In WhatsApp soll Lui wie ein Freund als Kontakt im Smartphone der lexoffice-Kunden präsent sein und so eine enge Verbindung zur Marke knüpfen. Er wird auf Produktneuheiten und Änderungen hinweisen und Ansprechpartner bei Problemen sein. Den Kontakt von Lui kann man dann auch Freunden schicken, die sich für die Buchhaltungssoftware interessieren. Der WhatsApp-Channel wird viele Funk­tionalitäten aufnehmen, die Lui bereits in der App erledigt – und dazu noch Aufgaben aus Pre-Sales und Support. Mit einem Chatbot kann man es ja machen, er arbeitet wie ein Wilder und klagt doch nicht. Ist das nicht praktisch?

Angelika Eckert, freie Journalistin und PAGE-Autorin in Berlin, wirft mit diesem Artikel einen faszinierten Blick in die Zukunft des Webdesigns. Sie ist überzeugt, dass Chatbots die grafischen User Interfaces sukzessive ablösen werden.

Tipps für das Design von Branded CUIs

Marco Spies und Katja Wenger, Partner der Agentur think moto, verraten, wie man Dialoge für Chatbots und Voice-Assistenten markengerecht gestaltet

Wie UX Design generell erfordert die Entwicklung von Conversational User Interfaces (CUIs) eine gründliche Planung der Prozesse und eine klare Konzeption nicht linearer User Flows. Anstatt den Anwender durch visuelle Muster zu führen, bestimmen Dialoge die User Experience. Das heißt, nicht Links und Schaltflächen lösen den nächsten Schritt aus, sondern Schlüsselwörter oder Phrasen. Folgendes sollten Sie bei der Gestaltung von Branded Conversational UIs beachten:

1. Chatbot Use Cases: Definieren Sie klare Ziele

Dazu gehören geschäftliche Zielsetzungen ebenso wie Userbedürfnisse und Markenanforderungen. Umreißen Sie deutlich, welches Problem der Chatbot lösen soll – Lui sollte zunächst verkaufen. Arbeiten Sie schlüssige Use Cases heraus, indem Sie die Pain Points der Anwen­der und den Kontext, in dem die Applikation genutzt werden soll, kennenlernen. Sobald Sie wissen, welche Rolle der Chatbot in der User Journey spielt, lassen sich passende Dialoge formulieren. Vergessen Sie dabei nicht die Ziele der Marke! Welche Rolle spielt die Chatbot-Persona im Brandkontext? Welche Beziehung hat sie zur Markenpersönlichkeit?

2. So schreiben Sie fokussierte Chatbotdialoge

Denken Sie in kurzen Sequenzen. Jeder Satz sollte das Gespräch und den User im Prozess der Aufgabenerfüllung einen Schritt voranbringen. Der Chatbot sollte freundlich sein und dem User mit der Zeit vertraut werden. Duktus, Sprache, Stil und Humor müssen der Persönlichkeit des Chatbots entsprechen. Ziehen Sie einen Drehbuchautor hinzu oder nutzen Sie zumindest deren Tools wie Miro, Scrivener, StoryIt oder WriterDuet. Beachten Sie dabei folgende Aspekte, die einen Chatbotdialog erfolgreich machen:

• Onboarding: Die Begrüßung des Users spielt dramaturgisch und im Beziehungsaufbau eine ganz wesent­liche Rolle. Holen Sie ihn an Bord und beginnen Sie die Unterhaltung. Der Grad der Formalität oder Vertrautheit hängt vom Verhältnis ab. Handelt es sich um einen neuen oder wiederkehrenden Besucher?
• Die einzelnen Dialogsequenzen kurz halten: Die Texte sollten nicht zu viele Informationen enthalten und in ihrer kleinen Dialogbox schnell zu verstehen sein. Für eine gute Lesbarkeit sollten Sie ganze Sätze schreiben, mit einem großen Anfangsbuchstaben und einem Punkt am Satzende.
• Belohnen Sie User-Aktionen: Um ein Gespräch in Gang zu bringen und hilfreiche Antworten zu geben, muss der Bot Informationen einholen und den Gesprächsfluss anregen. Um falsche Erwartungen der User zu vermeiden, hilft es, die Rolle und Aufgabe des Chatbots zu Beginn klar zu definieren (»Hallo, ich bin Lui, der Buchhaltungsexperte von lexoffice. Für eine stressfreie Buchhaltung bist du bei mir genau richtig«). Passen­de Vorschläge offerieren dem Nutzer relevante Hand­lungs­schritte und -optionen.
• Die Absicht des Users vorhersehen: Im Chatbot-­Design nennen wir eine Benutzerabsicht Intent. Ein ­Intent könnte sein: »Ich möchte einen Flug nach New York buchen.« Diesen Intent brechen wir herunter auf die drei Begriffe »Flug«, »New York«, »Buchen«, die wir als Keywords für nachfolgende Dialoge markieren. Die Wiederholung des Intents oder Nachfragen geben dem User Gewissheit, dass er richtig verstanden wurde.
• Immer den nächsten Schritt vorschlagen: Vermeiden Sie offene Fragen, geben Sie stattdessen Hinweise für den User: »Was ist Ihre Kleidergröße? Wir haben die Größen 48, 50, 52 und 54 auf Lager.«
• Kontext berücksichtigen: Falls man weiß, woher der User kommt (Website, Newsletter, Banner et cetera), könnte der Chatbot darauf reagieren. Das hilft, den User besser zu führen, und baut Vertrauen auf.
• Details beachten: Wie schnell sollte der Bot reagieren? Ein Augenblick Bedenkzeit wirkt natürlicher als eine
  zu promp­te Antwort. Dieser Moment lässt sich etwa durch die tanzenden Punkte in Chat-Anwendungen überbrücken. Bei Textbots könnten Animationen oder Emoticons das Gespräch unterstützen und visualisieren, was gerade passiert.
• Schnittstellen mitdenken: Versteht der Chatbot die Eingabe nicht oder ist nicht in der Lage, die Aufgabe auszuführen, sollte er signalisieren, dass er jetzt an eine reale Person abgibt. Dafür müssen die realen Callcenter-­Mitarbeiter gut geschult sein und den Sprachduktus sowie die Markenpersönlichkeit weiterführen.

3. Chatbot-Apps testen, analysieren, verfeinern

Die Dialoge sollte man kontinuierlich durch lautes Lesen auf Natürlichkeit, Prägnanz und Verständlich­keit prüfen. Beziehen Sie echte Nutzer ein, denn diese wählen sicher andere Wege durch die Konversation. Testen Sie in mehreren Steps: erst das Projektteam, dann intern, dann Freunde und Familie, Alpha/Beta-Tests. Auch Chatbot-Applikationen sind nie fertig. Daher ist es ratsam, von Anfang an ein geeignetes Analysetool wie etwa OData Analytics Endpoint von Cognigy ein­zusetzen, um herauszufinden, welche Intents wiederholt auftauchen. Diese Daten werten wir aus, um In­formationen über Interaktions- und Konversions­ra­ten et cetera zu gewinnen.

Marco Spies/Katja Wenger

PDF-Download: PAGE 9.2020

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