Chatbots: Warum virtuelle Gesprächspartner meistens scheitern

Geschrieben von
Miriam Schäfer
Chatbots

Chatbots kommen meistens dann zum Einsatz, wenn Kommunikation und Kontaktaufnahme schnell gehen sollen. Während immer mehr Unternehmen auf die maschinellen Gesprächspartner setzen, um ihren Support zu verbessern, schiessen sie sich damit oft ein Eigentor. Warum das so ist – und was es bräuchte, damit es funktioniert.

Von Chatbots in der Customer Experience

Was passiert, wenn ein Kunde unzufrieden mit einem Anbieter ist? Er läuft zur Konkurrenz. Kennzahlen der Kundenzufriedenheit gibt es viele. Wie ein Unternehmen in der direkten Interaktion abschneidet, trägt dabei besonders viel Gewicht. Chatbots ersetzen in der digitalen Welt den menschlichen Mitarbeiter, um Prozesse zu automatisieren und zu beschleunigen. Das bringt echte Vorteile – aber auch einige Tücken.

Tempo, Effizienz, maschinelles Lernen: Das Versprechen ist real. Eingelöst wird es aber nur mit ausreichend Trainingsdaten. Das CRM-Unternehmen Zendesk hat in einem Report zu den Customer Experience Trends 2021 sowohl Kunden als auch Betriebe zu ihren Erfahrungen befragt – auch mit Chatbots.

Chatbots werden Ziel von Beschimpfungen

Jens Leucke, General Manager der DACH-Region bei Freshworks, berichtete von teils handfest frustrierenden Kundenerfahrungen. Eine Auswertung zeigte: Ein Grossteil der Kundschaft greift auf Beleidigungen zurück, sobald der Chatbot nicht weiterkommt. Deutlicheres Feedback gibt es kaum. Wer Chatbots einsetzt, ohne sie ernsthaft zu trainieren, kauft sich genau dieses Problem ein.

Grundvoraussetzungen fehlen oft

Bevor ein Chatbot irgendeine sinnvolle Funktion übernehmen kann, müssen die Grundlagen stimmen. Und genau daran hapert es oft schon. Systeme brauchen Daten, um zu lernen – und die Anforderungen hängen vom Einsatzszenario ab. Ein Bot, der echte Gespräche führen soll, braucht deutlich mehr als einer, der Mails nach Thema sortiert.

Ohne Wissensdatenbank geht nichts

KIs brauchen Daten, um zu lernen. Die Grundlage dafür ist in der Regel eine sogenannte Knowledge Base – eine Wissensdatenbank. Schau dir unser Wiki an: Das ist im Kern genau das. Um einem Bot eine Funktion zuzuweisen, braucht er eine entsprechende Verknüpfung, auf die er beim Lernen zurückgreifen kann. Der Aufbau einer solchen Datenbank ist enorm aufwändig – das ist Arbeit, die kein Roboter abnehmen kann.

Weiterleitung an den Menschen fehlt

Irgendwann ist in vielen Gesprächen der Punkt erreicht, an dem ein Chatbot nicht weiterkommt. Und genau hier liegt ein häufiger Fehler: Statt den Kunden an einen echten Gesprächspartner weiterzuleiten, versucht der Bot in einer Endlosschleife, ihn doch noch irgendwie zufriedenzustellen. Der Effekt ist der gegenteilige – Frustration, Verärgerung, Abbruch. Egal wie gut das Training war: Ein Chatbot sollte nie der einzige Support-Mitarbeiter eines Unternehmens sein.

Unpersönliche Ansprache

«Lieber Kunde, wie kann ich dir helfen?» Und schon fühlt sich die Person unverstanden – schliesslich hat sie sich vielleicht schon durch FAQs oder Hilfestellungen auf der Webseite geklickt. Bei registrierten Kunden ist eine persönliche Anrede unerlässlich. Bei reinen Besuchern hilft zumindest die Verknüpfung mit vorherigen Seiteninteraktionen und -bewegungen. So bekommt der Chatbot ein paar Gesprächsgrundlagen, mit denen er die Konversation besser einleiten kann.

Chatbots, die die falsche Sprache sprechen

Gemeint ist nicht die Herkunftssprache, sondern das Sentiment – die aktuelle Stimmung des Kunden. Wer den Support aufsucht, ist bekannterweise selten gut drauf. Genau das muss ein guter Chatbot berücksichtigen. Eine kurze Einleitung mit dem Eingeständnis, dass das Anliegen bisher nicht gelöst werden konnte, kann hier viel ausmachen. Methoden zur Sentiment-Analyse ermöglichen das – sind aber aufwändig und müssen von Anfang an mitgeplant werden.

Tags: Künstliche IntelligenzOnline-Marketing
Über die Autor:in

Miriam Schäfer

Social Media und redaktionelle Inhaltspflege rundum.dog seit April 2026. Schreibt für dataloft zu Datenschutz, Online-Recht, Social-Media-Trends und KI-Themen.

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