Fachbuch, 2021
78 Seiten
1 Einführung in die Thematik
2 Theoretischer Hintergrund
2.1 Historische Entwicklung von Chatbots
2.1.1 Definitionen und begriffliche Grundlagen
2.1.2 Arten von Chatbots
2.1.3 Klassifizierung von Chatbots
2.2 Die Customer Journey im digitalen Zeitalter
2.2.1 Begriffliche Grundlagen und Abgrenzung
2.2.2 Die Ursprünge der Customer Journey
2.2.3 Prozessmodell nach Lemon und Verhoef (2016)
2.3 Anwendung von Chatbots innerhalb der Customer Journey
2.3.1 Conversational Commerce
2.3.2 Inhaltliche Zusammenführung
3 Forschungsmethode
3.1 Umfang der Recherche
3.2 Konzeptualisierung des Themas
3.3 Literaturrecherche
4 Ergebnisse
4.1 Motive für den Einsatz von Chatbots
4.1.1 Unternehmensperspektive
4.1.2 Kundenperspektive
4.2 Potentiale von Chatbots
4.2.1 Vorkaufphase
4.2.2 Kaufphase
4.2.3 Nachkaufphase
5 Inhaltliche Diskussion der Ergebnisse
5.1 Implikationen und weiterer Forschungsbedarf
5.2 Limitationen
6 Fazit
Diese Bachelorarbeit verfolgt das übergeordnete Ziel, die Forschungslücke bezüglich des Einsatzes von textbasierten Chatbots entlang der Customer Journey zu schließen und die daraus resultierenden Potentiale für Unternehmen zu ermitteln.
2.1 Historische Entwicklung von Chatbots
Durch die voranschreitende Digitalisierung und den sich daraus ergebenden technologischen Entwicklungen und Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz sowie der Verarbeitung natürlicher Sprache, haben textbasierte Chatbots als eine Erscheinungsform der „Conversational Interfaces“ zunehmend an Bedeutung gewonnen (Brandtzaeg und Følstad 2017; Fiore et al. 2019b; Klopfenstein et al. 2017). Hinter dem Trend-Thema „Chatbot“ verbirgt sich jedoch keine neue Technologie. Der Begriff hat schon einige Meilensteine hinter sich und existiert seit den frühen Anfängen der Mensch-Maschinen Interaktion (Khan und Das 2018). Inspiriert durch den von Alan Turing in den 1950er Jahren eingeführten „Turing Test“ mit der Fragestellung „Can a Machine Think?“, begannen Wissenschaftler Computerprogramme zu entwickeln, die einen menschlichen Kommunikationspartner simulieren sollten (Turing 1995).
Der erste, wohl berühmteste Chatbot mit dem Namen „ELIZA“ wurde 1966 durch den Informatiker Joseph Weizenbaum eingeführt und ist als Vorläufer aller Chatbots bekannt (Spierling 2018). Durch technologische Weiterentwicklungen im Bereich der AI konnten Chatbots ab dem Jahr 1980 durch technologische Fortschritte im Kontext des Machine Learning (ML) einfacher trainiert und implementiert werden (Radziwill und Benton 2017). Um das Jahr 2016 nahm, durch die Integration von Chatbots innerhalb von Messenger-Plattformen, die Implementierung der Technologie rasant zu (Dale 2016). Die zunehmende Beliebtheit zahlreicher Messaging-Plattformen, wie Facebook Messenger, Skype, Slack, WeChat und Telegram, veranlasst immer mehr Unternehmen in die automatisierte Kundenkommunikation zu investieren (Følstad und Brandtzæg 2017). Aufgrund der starken Relevanz und der ansteigenden Implementierung befasst sich der nachfolgende Teil mit den begrifflichen Grundlagen rund um das Thema Chatbot. Da sich der Fokus dieser Bachelorarbeit weniger auf die technischen Aspekte von Chatbots, sondern vielmehr auf die wirtschaftlichen Potentiale richtet, finden die technischen Komponenten und Funktionsweisen keine nähere Betrachtung.
1 Einführung in die Thematik: Die Einleitung beleuchtet die Auswirkungen der digitalen Transformation auf Kundenbedürfnisse und führt Chatbots als Lösungsansatz zur Optimierung der Customer Journey ein.
2 Theoretischer Hintergrund: Dieses Kapitel definiert Chatbots, erläutert die Customer Journey nach Lemon und Verhoef und führt das Konzept des Conversational Commerce als Rahmen für die Untersuchung ein.
3 Forschungsmethode: Die Arbeit beschreibt das methodische Vorgehen einer systematischen Literaturanalyse, die auf dem Framework von Brocke et al. basiert.
4 Ergebnisse: Die Ergebnisse präsentieren die identifizierten Motive für den Chatbot-Einsatz aus Unternehmens- und Kundensicht sowie die Potentiale in den drei Phasen der Customer Journey.
5 Inhaltliche Diskussion der Ergebnisse: Hier werden die Ergebnisse kritisch reflektiert, Implikationen für die Praxis abgeleitet und der zukünftige Forschungsbedarf definiert.
6 Fazit: Das Fazit fasst die zentrale Rolle von Chatbots zusammen und betont die Notwendigkeit, zukünftige Herausforderungen und technologische Lebenszyklen zu beachten.
Chatbots, Customer Journey, Customer Experience, Künstliche Intelligenz, Machine Learning, Conversational Commerce, Digitale Transformation, Kundenkommunikation, Automatisierung, Online-Marketing, e-service Agenten, Kundenbindung.
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Rolle von Chatbots als Werkzeug der Künstlichen Intelligenz, um die Kundeninteraktion entlang der Customer Journey effizienter zu gestalten und Unternehmen bei der Optimierung der Customer Experience zu unterstützen.
Die Arbeit verknüpft die theoretischen Grundlagen zu Chatbots und deren Klassifizierung mit dem Modell der Customer Journey sowie dem aufstrebenden Bereich des Conversational Commerce.
Ziel ist es, die bestehende Forschungslücke bezüglich der Potentiale von textbasierten Chatbots in den verschiedenen Kaufphasen zu schließen und Empfehlungen für Unternehmen abzuleiten.
Die Autorin verwendet eine systematische Literaturanalyse (SLA), die an das „Framework for literature reviewing“ von Brocke et al. angelehnt ist, um relevante Erkenntnisse aus aktuellen Studien zu bündeln.
Der Hauptteil analysiert zunächst die Motive für den Einsatz von Chatbots aus Sicht von Unternehmen und Kunden, bevor er spezifische Potentiale für die Vorkauf-, Kauf- und Nachkaufphase detailliert aufzeigt.
Die zentralen Schlagworte sind Artificial Intelligence, Customer Journey, Customer Experience und Chatbots, die zusammen den Rahmen für die Untersuchung bilden.
Die Klassifizierung erfolgt anhand der Kategorien Wissensdomäne (offen/geschlossen), Intelligenz (regelbasiert/selbstlernend), Aufgabenspektrum (aufgaben-, chat- oder informationsbasiert) und Dialogform (sprach- oder textbasiert).
In der Kaufphase können Chatbots als Shopping-Assistenten fungieren, die den Kunden bei der Informationsbereitstellung und dem Bezahlprozess unterstützen, wobei WeChat als wegweisendes Beispiel für eine Plattform dient, die den gesamten Kaufprozess integriert.
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