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Chatbot «Lou» weiss, wer den Kratzer im Parkett bezahlt

Wie läuft das mit der Schlüsselrückgabe, wie sauber muss die Wohnung sein und wer bezahlt den Kratzer im Parkett? Die Wohnungsabgabe wirft bei Mietern viele Fragen auf. Chatbot «Lou» versteht diese Fragen sowohl geschrieben wie gesprochen und weiss die Antwort dazu. Zeix und Botsblitz haben ihn für den Mieterinnen- und Mieterverband entwickelt, wobei er aufgrund der Corona Krise nicht jetzt, sondern erst im September Online gehen wird.

Pascal Rosenberger (Botsblitz)

Zwei Mal im Jahr zu den offiziellen Kündigungsterminen am 1. April und 1. Oktober beziehen Tausende Mieterinnen und Mieter in der Schweiz ein neues Zuhause. Den Umzug zu organisieren und durchzuführen ist das eine. Das andere: zu wissen, was bei der Abgabe der alten Wohnung gilt. Wie sauber muss sie sein? Wie lange darf der Vermieter das Depot zurückbehalten? Etc.

 

Chatbot «Lou» weiss Antwort auf Fragen rund um die Wohnungsabgabe
Chatbot «Lou» vom Mieterinnen- und Mieterverband

Wer eine solche mietrechtliche Frage hat, kann sich an den Mieterinnen- und Mieterverband wenden. Dieser bietet Support in verschiedenen Formen: als Ratgeber auf der Website, per Email für Mitglieder oder an der kostenpflichtigen Hotline. Da das Anfragevolumen auf den 1. April und den 1. Oktober hin jeweils stark ansteigt, sind stets alle Kanäle überlastet und Mieter müssen Wartezeiten in Kauf nehmen. Nichts, was den Zügelstress lindert.

Technisches Setup klären

Um das Serviceangebot zu erweitern und die Support-Mitarbeitenden zu entlasten, entschied sich der Mieterinnen- und Mieterverband für einen Chatbot. Das Ziel war, einen mit künstlicher Intelligenz unterstützten Chatbot zu realisieren, der einfach formulierte, allgemein gehaltene und wiederkehrende Fragen der Mieter versteht und ihnen umgehend die passende Antwort liefert. Die Umsetzung gingen Zeix und Botsblitz zusammen mit dem Verband im Herbst 2019 an im Hinblick auf eine Lancierung vor dem Zügeltermin im Frühling 2020. Der Chatbot erhielt den Namen Lou, abgeleitet vom französischen “louer” für mieten.

Artikel zum Thema

Die grundlegende Unterscheidung von Chatbots und was man beim Aufbau beachten sollte, haben wir in diesem «Was Chatbots können und warum User sie lieben» zusammengefasst. Der Zusammenhang von Chatbots und Sprachanwendungen erklärt «Sprachsteuerung mit Alexa, Google, Siri & Co.», wo auch klar wird, weshalb die grundlegenden Arbeiten an der Datenstruktur jetzt begonnen werden sollten.

Im ersten Schritt galt es, das technische Setup zu klären. Die Idee war, dass der Chatbot seine User durch die Konversation führt und gleichzeitig die Möglichkeit bietet, offen formulierte Fragen zu stellen. Konkret: die Kombination eines geschlossenen, regelbasierten Chatbots mit einem KI-Chatbot. Es zeigte sich, dass sich der Chatbot-Editor Landbot und die natürliche Sprachverarbeitung Dialogflow von Google auch ohne Entwickler kombinieren lassen.

Inhalte im Fokus

Der zweite Schritt waren die Inhalte: mit der ursprünglichen Absicht, mietrechtliche Fragen rund um die Abgabe einer Wohnung zu klären, fokussierte der Chatbot bereits auf ein klar umrissenes Thema. Eine wichtige Voraussetzung, um die Erwartungen der User richtig zu setzen und die Chance zu erhöhen, dass der Chatbot die Antwort auf eine Frage kennt. Zusammen mit dem Juristen des Mieterinnen- und Mieterverbandes bereiteten wir die Inhalte auf. Aus seiner Erfahrung kannte er die wichtigsten Themen, welche die Mieterinnen und Mieter jeweils umtreibt. Das Ziel war, Antworten zu formulieren, die für sich stehen und sich von anderen abgrenzen. Oder technisch gesprochen: eine Antwort entsprach einem so genannten Intent. Diese Antworten schälten wir gemeinsam aus dem bereits vorhandenen Fundus an Fragen und Antworten heraus und spitzten sie sprachlich so zu, dass sie Chat-tauglich wurden.

 

 

eine Beispiel, wie Chatbot «Lou» in Aktion aussieht.
Hier hat Chatbot «Lou» eine Frage beantwortet,

Conversion einbauen

Parallel erarbeiteten wir die Architektur des Dialogs von der Begrüssung über den Frage-/Antwortteil bis hin zur Conversion. In erster Linie sollte Chatbot Lou natürlich seinen Usern klar machen, was er kann und wie sie mit ihm interagieren können. Indem Lou zu einem Teil regelbasiert und einem Teil KI-gestützt mit seinen Usern interagiert, kann er sich nicht nur um brennende Fragen kümmern, sondern auch gleich eine Mitgliedschaft vermitteln.

Als Nächstes fütterten wir Dialogflow, das System für die natürliche Sprachverarbeitung (NLU) mit Fragen, auf die eine festgelegte Antwort folgen sollte. Diese Art des Trainings führten wir im engeren und erweiterten Team durch, nutzten aber auch externe Quellen. Dazu gehörten frühere Kolumnen, Ratgeber, Nutzerfragen in Foren, FAQs oder auch das Suchvolumen bestimmter Fragen bei Google. Mit diesem Training sollte Lou fit werden, um möglichst viele offene Fragen der User zu verstehen und richtig zu interpretieren. In den internen Tests waren die Ergebnisse schon sehr treffend.

Auch als Voice-Anwendung

Wer gerade Bananenkisten schleppt, hat keine Hände frei: darum brachten wir Chatbot Lou auch auf den Google Assistant. Dieser ist ein digitaler Assistent wie zum Beispiel auch Siri von Apple oder Alexa von Amazon. Er stellt seine Dienste beispielsweise auf iPhones als gleichnamige App, direkt in Android-Smartphones integriert oder über einen Smartspeaker zur Verfügung. Der Zuruf “Ok Google, gib mir Chatbot Lou” aktiviert den interaktiven Ratgeber. User können dann ihre Fragen an Lou richten und bekommen die passenden Antworten zu hören. Das Wissen und die Intelligenz, um den richtigen Rat zu geben, bezieht Lou auch bei der Voice-Anwendung aus Dialogflow, dem Programm für die natürliche Sprachverarbeitung (NLU Natural Language Understanding).

Chatbot Lou wird im Herbst auf der Website des Mieterinnen- und Mieterverbandes und im Google Assistant zur Verfügung stehen.

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