Bedürfniserhebung durch Chatbots an ausgewählten Touchpoints innerhalb der Kundenkommunikation
| dc.contributor.author | Siemon, Dominik | |
| dc.contributor.author | Robra-Bissantz, Susanne | |
| dc.date.accessioned | 2021-02-03T12:34:44Z | |
| dc.date.available | 2021-02-03T12:34:44Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | Aufgrund eines bedeutenden technologischen Fortschritts im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) sind eine Vielzahl neuer Systeme und Anwendungen entstanden, die eine künstliche Interaktion und Kommunikation mit Nutzern ermöglichen (Gnewuch, Morana, & Maedche, 2017; Maedche, Morana, Schacht, Werth, & Krumeich, 2016). Neben spezifischen Anwendungen in Form von virtuellen Assistenten (VA), wie Apples Siri oder Amazonas Alexa, entwickeln Unternehmen zunehmend Chatbots und Enterprise Bots für die Interaktion mit Kunden. Im Jahr 2016 hat Facebook ihren Messenger für Chatbots geöffnet wodurch mittlerweile über 34.000 Chatbots auf Facebook vorhanden sind. Auch Microsoft hat mit Cortana eine Möglichkeit geschaffen, mit einem Chatbot zu interagieren. Der Messangerdienst Telegram ermöglichte diese künstliche Interkation bereits im Jahr 2015 und Google stellt mit seinem Dienst Dialogflow ein einfaches Angebot zur Erstellung eigener Chatbots für Unternehmen bereit (Stäcker & Stanoevska-Slabeva, 2018). Das Jahr 2017 wird auch als der zweite Frühling der Chatbots bezeichnet (Haberich, 2018). Klar (2018) sagt, dass Chatbots im Kundenservice in allen Branchen eine immer wichtigere Rolle spielen und sogar von Kunden gewünscht werden. Auch wenn Chatbots bereits vielseitig im Kontakt mit Kunden eingesetzt werden, fehlen konkrete wissenschaftliche Studien zu der Akzeptanz von Kunden im Bereich der Bedürfniserhebung. Die Erfüllung von Kundenbedürfnissen ist ein zentrales Element eines Unternehmens, wodurch die Erhebung dieser Kundenbedürfnisse einen hohen Stellenwert einnimmt (Jacob, 2018). Die Erhebung von Kundenbedürfnissen ist mit viel Aufwand verbunden, welches unter anderem ressourcenintensive Studien der Marktforschung oder Analysen bestehender Daten mit sich zieht. Die direkte Bedürfniserhebung durch Kundenberater ist darüber hinaus mit einem hohen Zeit- und Personalaufwand verbunden, da möglichst jeder Kunde unmittelbar betreut werden sollte (Jacob, 2018). Eine Beratung durch einen intelligenten künstlichen Kundenbetreuer, könnte somit eine enorme Kosten- und Zeitaufwandsreduktion hervorrufen und dennoch eine Kundenzufriedenheit und somit Loyalität erzeugen. Ziel dieses Artikels ist es, herauszufinden inwieweit Chatbots in der B2C-Kommunkiation die Bedürfnisse des Kunden an bestimmten Touchpoints erheben können. Dafür wurde eine empirische Studie mit einem explorativen Fragebogen mit 131 Probanden durchgeführt. [... aus der Einleitung] | de |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/34889 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | TUDpress | |
| dc.relation.ispartof | Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2019 | |
| dc.subject | Wissensmanagement | |
| dc.subject | Transformation | |
| dc.subject | Wissensgemeinschaften | |
| dc.subject | Chatbots | |
| dc.subject | Kundenkommunikation | |
| dc.title | Bedürfniserhebung durch Chatbots an ausgewählten Touchpoints innerhalb der Kundenkommunikation | de |
| dc.type | Text/Conference Paper | |
| gi.citation.endPage | 152 | |
| gi.citation.publisherPlace | Dresden | |
| gi.citation.startPage | 144 |
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