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Conversational User Interfaces – Worauf gilt es zu achten?
Seit vielen Jahrzehnten entwickeln Designer grafische Benutzeroberflächen (GUI). Obwohl mit Google Now, Siri und Alexa virtuelle Assistenten schon lange in unser Leben Einzug gefunden haben, tun sich mit Conversational User Interfaces (CUI) noch viele Entwickler schwer. Hierunter werden text- und sprachbasierte Bedienelemente verstanden, die an die Gewohnheiten der Nutzer angepasst werden. Grafische Elemente wie Buttons und Links werden somit durch menschenähnliche Gespräche, die auf natürlicher Sprache und Emotionen basieren, ersetzt. Nutzer müssen somit nicht mehr auf Schaltflächen klicken, sondern stellen dem Bot eine Frage. Doch wie muss ein Chatbot aufgebaut sein, der eine erfolgreiche Mensch-Computer-Interaktion fördert?
Die Chatbot-Challenge: Das ist Massimo - funktional und menschlich zugleich
In Kooperation mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben wir einen idealtypischen Bot erstellt, welcher mit Social Cues ausgestattet ist und menschliche Eigenschaften aufweist. Dürfen wir vorstellen: Das ist Massimo, unser Chatbot-Barista mit italienischem Charme. Seine Aufgabe ist es dem User eine passende Kaffeesorte zu empfehlen und ihm dabei eine herausragende Customer Experience zu bieten.
Der Avatar eines Chatbots bestimmt seine Wahrnehmung
Dass wir beim Avatar tief in der Klischee-Kiste wühlen ist kaum zu übersehen. Doch das hat gute Gründe: Das was in Frankreich der Wein und in Deutschland das Bier ist, ist in Italien der Kaffee. Der Nutzer verbindet mit dem Land eine stark ausgeprägte Kaffeekultur, sodass ein Chatbot mit dieser Herkunftsgeschichte und italienischen Wortphrasen mühelos akzeptiert sowie mit einem liebevollen Schmunzeln hingenommen wird. Sein Geschlecht, Name und sein visuelles Erscheinungsbild wirken auf die Wahrnehmung des Nutzers ein. Auch das Userfeedback, welches wir auf verschiedenen Messen erhalten haben, gibt uns recht: Massimo wirkt kompetent, sympathisch und authentisch.
Die Grundlagen menschlicher Dialoge
Menschliche Konversationen folgen einem festen Regelwerk, auch wenn wir es nicht implizit merken. Diese Regeln nehmen wir oftmals als selbstverständlich hin, ohne über ihre Wirkung zu reflektieren. Ein menschenähnlicher Chatbot sollte einerseits in der Lage sein das Geschriebene oder Gesprochene richtig zu interpretieren, andererseits aber auch auf eine angemessene Art und Weise zu reagieren. In einem dialogorientiertem UI-Design gilt es somit beide Bestandteile angemessen miteinander zu verbinden und sowohl konstitutive Regeln als auch normative Regeln der menschlichen Sprache einfließen zu lassen.
Der aufbauende Dialog im Conversational User Interface
Grundsätzlich wechseln sich die Gesprächspartner in einem Gespräch ab. Hierbei wird sowohl das Unterbrechen als auch das Übersprechen als unhöflich wahrgenommen. Das gilt natürlich auch für Bots, die auf den Inhalt aufbauen und intuitiv darauf reagieren sollten.
Kontextuelle Verknüpfung von Informationen
Bei einem fortschreitendem Dialog verbindet sich jeder Schritt miteinander. Sobald das nicht der Fall ist, kann der Nutzer schnell verwirrt werden. Da die Antworten und Fragestellungen des Users meist verkürzt hineingegeben werden, ist eine angemessene Reaktion auf kontextbezogene Informationen hilfreich. Eine Frage nach dem Wetter enthält beispielsweise häufig keine Ortsangabe. Jedoch kann dies durch vorhergegangene Standortinformationen zu einer sinnvollen und zielgerichteten Antwort verknüpft werden. Dieser Umstand wird im UI-Design immer wichtiger, da User oft fragmentische Antworten geben. Insbesondere jedoch dann, wenn sie mündlich sprechen.
Typing Delays und Emoticons als Teil des Dialog Flows
Auch Typing Delays, d.h. Zeitverzögerungen beim Versenden einer Nachricht, können einen Einfluss auf die Empfindung einer Interaktion haben. Unser Chatbot Massimo versendet Nachrichten nicht sofort, sondern verwendet Typing Indicators. Das bedeutet, dass im Dialogdesign drei Punkte implizieren, dass eine Antwort in Kürze zu erwarten ist. Der Hintergrund hierzu ist simpel: Natürlich ist ein Chatbot in der Lage unverzüglich eine Nachricht zu versenden. Vielmehr steckt hier ein durch den Menschen gelerntes Verhalten dahinter. Aus der Kommunikation mit anderen Menschen sind wir es gewohnt, dass das Tippen einer Nachricht einige Zeit in Anspruch nimmt. Das menschliche Gehirn geht davon aus, dass sein Kommunikationspartner ebenfalls menschlich sein muss – auch dann, wenn dieser ein Chatbot ist. Studien zeigen, dass eine Zeitverzögerung dann positiv wahrgenommen wird, wenn der Nutzer über eine große Erfahrung mit dem Umgang mit Chatbots verfügt und möglichst schnell eine Antwort benötigt.
Typing Delays erzeugen beim Nutzer ein Gefühl der Menschlichkeit - vorausgesetzt, er hat wenige Erfahrungen mit Chatbots und ist nicht auf eine schnelle Antwort angewiesen.
Fehlerreduzierung im Chatbot-Interfacedesign:
Die Konkretisierung entscheidet
Auch in unserem A-/B-Test mit einem simplen Bot zeigt sich, dass die Tonalität der Nachrichten maßgeblich zu einem gelungenem Dialog beitragen kann. Die Fehlerquote eines Chatbots lässt sich durch eine Konkretisierung der Aussage reduzieren. Eine Aussage wie „Sorry, I don’t understand“ lässt den Nutzer nicht verstehen, wie er seine Anfrage besser formulieren könnte. Ein menschenähnlicher Bot sollte klärende Fragen stellen, Abfragen umformulieren und neue Hinweise zur Fehlerbehebung geben. Massimo beispielsweise erklärt, dass er eine Anfrage nicht versteht, da der Nutzer die falsche Sprache verwendet und gibt den Hinweis eine englische Eingabe zu tätigen.
Konkrete Fragestellungen und Aussagen helfen dabei eine gute Kommunikation zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen.
Sentiment-Analyse zur Auswertung der Stimmung
Bei unserem Test mit Massimo und einem normalen, in seiner Funktionalität reduzierten Bot, haben wir den User-Sentiment mitgemessen und ausgewertet. Hierdurch kann die Stimmung eines Users mitgetrackt werden. Die Stimmungsanalyse ermöglicht es einer künstlichen Intelligenz die Emotionen hinter einer Botschaft zu verstehen. Hierbei werden mehrere Attribute erfasst und ausgewertet, wie zum Beispiel den Inhalt oder ob dieser eine positive oder negative Meinung zum Objekt hat. Wartet ein Nutzer zum Beispiel lange in einer Warteschlange, so ist er möglicherweise genervt. Ein Chatbot kann hierbei deeskalierend agieren oder den Nutzer zu einem Agenten weiterleiten.
Die Sentiment-Analyse am unteren Bildrand bestimmt die Stimmung des Nutzers. Sie wertet den User Input aus und kann den Nutzer bei Schwierigkeiten an einen Agenten weiterleiten.
Unser Fazit: Eine erfolgreiche Nutzerinteraktion muss nicht kompliziert sein
Als wir Massimo auf der DEMEXCO 2018 das erste Mal der breiten Öffentlichkeit vorgestellt haben, hat uns jede Menge positives Feedback erreicht. Er witzelt nicht nur locker herum und versprüht italienischen Charme, er macht richtig Lust darauf sich auf eine Reise durch die Vielfalt der Kaffeebohnen zu begeben. Die Ergebnisse zeigen umso mehr, dass es sich lohnen kann sich über den Avatar eines Chatbots, das Conversational Interface Design und die Zielgruppe, mit welcher er interagieren soll, ausgiebige Gedanken zu machen. Aus diesem Grund haben wir die Ergebnisse aus dem A-/B-Test in einem übersichtlichem Screencapture-Video festgehalten. Zudem empfehlen wir einen Blick auf das Chatbot Design Kit vom KIT. Hier sind viele Eigenschaften gelistet, die bei der Umsetzung mit einfließen können.
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