In der aktuellen Ausgabe des Magazins Chief Learning Officer berichtet Tiffany Vojnovski, Performance Consultant bei GP Strategies, über erste Kundenprojekte von GP Strategies, bei denen Chatbots zur Unterstützung von Lernprozessen eingesetzt werden.
Chatbots können sehr verschiedene Formen annehmen. Sie können beispielsweise auf sorgfältig entwickelten, Text-basierten Skripten mit vorgegebenen Auswahloptionen basieren, auf der Verarbeitung von natürlichsprachlichen Texteingaben oder aber auf der Verarbeitung von gesprochener Sprache in Echtzeit. Und sie können prinzipiell für unterschiedliche Szenarien genutzt werden – von Auskünften, über Lerndialoge und administrative Aufgaben bis hin zu Gesprächssequenzen (vgl. dazu diesen Post).
Vojnovski bleibt in Ihrem Beitrag zu technischen Aspekten leider sehr vage, stellt aber die folgenden Aspekte als zentral für die erfolgreiche Umsetzung solcher Projekte heraus:
- Nutzungsszenario sorgfältig auswählen
- Erwartungsmanagement & Personalisierung
- Erfolgsmessung und iterative Verbesserung
- Leichtigkeit der Interaktion (‘fun’)
1) Nutzungsszenario sorgfältig auswählen
Vojnovski führt zwei Szenarien bzw. Projekte an, bei denen der Einsatz eines Chatbots Mehrwert bietet:
- Chatbot-basierte Interaktionen mit den Teilnehmenden im Nachgang zu einem Präsenztraining
Im Rahmen eines Vertriebstrainings bei General Motors wurde ein Chatbot eingesetzt, um die Teilnehmenden im Nachgang zu einem Präsenztraining mit weiteren Informationen zu den Trainingsinhalten zu versorgen. Dies führte u.a. dazu, dass es den Vertriebsmitarbeitenden leichter fiel, in Kundengesprächen wichtige Produktvorteile zu erwähnen. - Individualisierter Zugriff auf Informationen im Rahmen eines Onboarding-Programms für neue Mitarbeitende
Im Rahmen des Onboarding-Programms eines Herstellers und Ausrüsters von Booten wurden u.a. Frage-Sequenzen genutzt, um die Informationen bzw. die Lernpfade für die neuen Mitarbeitenden auf die jeweils spezifischen Rahmenbedingungen (Beschäftigungsstandort, Typ Arbeitsvertrag, Rolle / Funktion, etc.) anzupassen.
2) Erwartungsmanagement & Personalisierung
Für die Akzeptanz der Chatbot-Anwendungen ist es wichtig, dass die Nutzer wissen, was sie erwartet: Welche Art von Interaktion bzw. Information kommt über diesen Kanal? Wann bzw. in welchem Rhythmus? Wie oft bzw. für wie lange? Darüber hinaus ist es für die Akzeptanz hilfreich, wenn die Nutzer die Möglichkeit haben, ihre Nutzererfahrung zu personalisieren. Beispielsweise wann oder in welchem Rhythmus ihnen die Nachrichten zugespielt werden sollen.
3) Erfolgsmessung und iterative Verbesserung
Der Einsatz und die Weiterentwicklung von Chatbots erfolgen sinnvoll in kurzen Iterationen. Vojnovski stellt für die hier vorgestellten Szenarien die folgenden Messgrössen als relevant heraus und empfiehlt, deren Erfassung / Auswertung von vornherein einzuplanen:
- Nutzungsintensität zu Beginn: Quote der Teilnehmenden, die den Chatbot freischalten bzw. der Nutzung zustimmen;
- Nutzungsintensität im Verlauf: Quote der Teilnehmenden, die den Chatbot im Zeitverlauf nutzen;
- Fachwissen: Ergebniswerte zu Wissens-Quizees;
- Nutzererfahrung: Ergebniswerte für Net Promotor Score.
4) Leichtigkeit der Interaktion
Die Funktion von Chatbots im Rahmen von Trainingsangeboten (und die Interaktion mit diesen) ist eine andere als beispielsweise die von Web-Based Training (WBT) oder Handbüchern. Entsprechend sollte der Ton und die Ansprache angepasst werden. Vojnovski empfiehlt einen informellen aber authentischen Ton, eingestreute humorvolle Elemente sowie die Möglichkeit, eigene Antworten oder Reaktionen mit anderen Nutzern des Angebots zu teilen.
Vojnovski, Tiffany: Text buddies. L&D use cases for chatbots. Chief Learning Officer Magazine, May / June 2020, S. 20-23 und 53.
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