Tabelle 1
Indikatoren zur Erhöhung der Zufriedenheit.
| INDIKATOR | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Schnelligkeit | Chatbots sollen in der Lage sein, auch bei grosser Nachfrage schnell auf Anfragen zu zu antworten (Espig et al., 2019; Niralaet al., 2022). |
| Irritationsresistenz | Chatbots sollen mit Rechtschreibfehlern und Beleidigungen umgehen können (Espig et al., 2019; Simonsen et al., 2020). |
| Verlässlichkeit | Verschiedene Studien zeigen, dass die Zufriedenheit mit Chatbots eng damit zusammenhängt, ob diese korrekte und verlässliche Antworten liefern (Aoki, 2020; Kohne et al., 2020). Kann ein Chatbot eine Anfrage nicht verstehen, sind Hilfestellungen zu liefern, damit Nutzerinnen und Nutzer ihre Anfrage neu formulieren können (Simonsen et al., 2020). Limitationen des Chatbots sollen ausdrücklich als solche gekennzeichnet werden (Simonsen et al., 2020). |
| Individualisierung | Nutzerinnen und Nutzer möchten bedarfsgerecht addressiert werden und nicht das Gefühl haben, Teil eines Kundensegments zu sein (Franke & Schulz, 2016). Die Kommunikation des Chatbots soll also genau zum Kontext des Anliegens passen (Franke & Schulz, 2016). |
| Datensicherheit | Den Kontext eines Anliegens zu verstehen, ist teilweise nur möglich, wenn ein Chatbot Einsicht in persönliche Daten der Nutzerinnen und Nutzer hat. Dies kann beispielsweise durch ein Login erreicht werden (Makasi et al., 2022; Simonsen et al., 2020). Es muss sichergestellt zudem werden, dass die Informationen der Nutzerinnen und Nutzer nicht an Dritte weitergegeben werden (Userlike, 2023). Dies ist insbesondere bei Behörden ein wichtiger Faktor, da mit schutzwürdigen Daten gearbeitet wird. |
| Menschen-Ähnlichkeit | Ein hochwertiger Chatbot zeichnet sich durch einen freundlichen und einfühlsamen Umgang aus. Merken Nutzerinnen und Nutzer, dass ein Chatbot unsensibel auf ihre Anfrage reagiert, sinkt ihre Zufriedenheit (Aoki, 2020). Empathie – ein menschlicher Charakterzug – kann durch künstliche Intelligenz simuliert werden (Aoki, 2020). |
| Maschinen-Ähnlichkeit | Trotzdem sollten Chatbots nicht zu menschlich wirken, da Nutzerinnen und Nutzer ansonsten vergessen, dass sie mit einer Maschine mit gewissen Limitationen kommunizieren (Simonsen et al., 2020). |
Abbildung 1
Modell
Tabelle 2
Startnachrichten für Experiment.
| STARTNACHRICHT MENSCH | STARTNACHRICHT BOT |
|---|---|
| Guten Tag. Mein Name ist Sandra Muster und ich bin Mitarbeiterin des Strassenverkehrs- und Schifffahrtsamtes und beantworte heute Ihre Fragen. Wie kann ich Ihnen behilflich sein? | Guten Tag. Ich bin der digitale Assistent des Strassenverkehrs- und Schifffahrtsamtes und beantworte Ihre Fragen. Ich bin noch jung, aber lerne dank Ihren Eingaben laufend dazu. Bitte stellen Sie mir Ihre Frage. |
Tabelle 3
Demografie der Gruppen.
| FAKTOR | GRUPPE BOT | GRUPPE MENSCH |
|---|---|---|
| Alter | Mittelwert: 34.47 | Mittelwert: 35.13 |
| Standardabweichung: 14.31 | Standardabweichung: 14.54 | |
| Digitalaffinität | Mittelwert: 6.93 | Mittelwert: 7.00 |
| Standardabweichung: 0.26 | Standardabweichung: 0.00 | |
| Bildungsstand | Mittelwert: 4.87 | Mittelwert: 5.00 |
| Standardabweichung: 1.13 | Standardabweichung: 1.20 |