Tipps zur Chatbot-Entwicklung: So gelingt der Einstieg in Conversational KI

16. September 2026

Der Aufstieg des Chatbots ist in vollem Gange. Und wenn Sie sich gut mit diesen künstlich intelligenten Kreationen stellen möchten, sollten Sie das ein oder andere über deren Entwicklung wissen. Um Sun Tzus bekanntes Sprichwort frei zu übersetzen: „Halten Sie Ihre Freunde nah und die Bots noch näher.“

Spaß beiseite, Chatbots gewinnen massiv an Bedeutung. Und obwohl sich bei Sinch Mailgun alles um E-Mail dreht, bietet der Einsatz von Chatbots große Vorteile, um das Nutzererlebnis zu verbessern. Chatbots bieten nämlich sofortige Antworten … an jedem Tag, zu jeder Zeit. Chatbots fördern auch die Produktakzeptanz, helfen bei der Navigation in Ihrer App und beantworten wiederkehrende Support-Fragen.

Wenn Sie verstehen, wie Chatbots funktionieren und wie man einen Bot entwickelt, können Sie Ihre Skills diversifizieren und Ihren Wert in der Entwicklung weiter steigern.

Natürlich ist das stereotype Bild in der Softwareentwicklung eine Person, die in einem dunklen Raum umgeben von Bildschirmen voller Code sitzt und große Mengen an Koffein herunterschluckt.

Vielleicht ist da etwas Wahres dran. Aber die besten Entwicklungsteams wissen auch, wie man ein ideales Nutzererlebnis schafft. Bei der Chatbot-Entwicklung gehört dazu auch das Wissen darüber, wie Menschen sprechen, schreiben, denken und fühlen.

Wie wir von Fréderic Godin, Head of AI bei Chatlayer by Sinch erfahren haben, gehört zur Entwicklung eines Chatbots weitaus mehr als nur Code.

Ein Chatbot ist eine Software, die so programmiert ist, dass sie eine menschliche Konversation simuliert. Laut CX Today gibt es drei primäre Methoden, um einen Chatbot zu betreiben:

1. Pattern-Matching ist eine Methode, bei der regelbasierte Bots Text klassifizieren und basierend auf Keywords antworten, die sie in den Fragen erkennen.
2. Andere Bots verwenden Algorithmen, wie den Multinomial-Naive-Bayes -Algorithmus, der darauf ausgelegt ist, Texteingaben zu analysieren und Probleme mit zahlreichen Klassen zu lösen.
3. Noch fortschrittlichere Chatbots nutzen künstliche neuronale Netze. Das sind komplexere Algorithmen, die auf der Funktionsweise von Neuronen im menschlichen Gehirn basieren.

Die effektivsten Chatbots nutzen Natural Language Processing (NLP), einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz (KI). Das Ziel von NLP ist es, Maschinen dabei zu helfen, die Art und Weise der menschlichen Kommunikation zu verstehen, damit die KI eine nützliche Antwort generieren kann. Wie Fréderic erklärt, kann ein guter Chatbot sogar menschliche Emotionen erkennen.

Einige Bots reagieren auf Textnachrichten, während Voicebots es ermöglichen, über ein Gerät per Sprache zu interagieren, sodass nicht mehr getippt werden muss.

Während alle Chatbots eine grundlegende Geschäftslogik verwenden, um vordefinierte Antworten auf Fragen zu liefern, können regelbasierte oder auf Pattern-Matching basierende Bots dies nur anhand einer begrenzten Anzahl von Fragen und erkennbaren Keywords tun. Die Chatbot-Technologie hat sich jedoch weit darüber hinaus entwickelt.

Fortschrittlichere Bots nutzen maschinelles Lernen, um ihr Wissen und ihre Fähigkeiten auf Basis von Nutzeranfragen und -interaktionen zu erweitern. Im Laufe der Zeit sind diese Bots so programmiert, dass sie durch die Konversationen, die sie mit der Nutzerschaft führen, immer besser auf echte Menschen reagieren.

Dies wird als Conversational KI bezeichnet. Das bedeutet, dass ein Bot NLP, maschinelles Lernen und Conversational Design nutzt, um eine realistische Mensch-zu-Mensch-Interaktion nachzubilden. Einfach ausgedrückt sorgt Conversational KI dafür, dass Chatbots menschlich und nicht wie ein Roboter klingen.

Das ist eine äußerst komplexe Herausforderung. Bedenken Sie, dass die durchschnittliche Person bis zum Alter von zwölf Jahren braucht, um die 20.000 häufigsten Wörter ihrer Muttersprache zu lernen. Stellen Sie sich also vor, einen effektiven, mehrsprachigen Chatbot für ein internationales Unternehmen zu entwickeln.

Zum Glück wurde bereits ein großer Teil der Vorarbeit geleistet. Plattformen zur Erstellung von Chatbots wie Chatlayer by Sinch helfen dabei, den Prozess zu vereinfachen und zu optimieren. Ein Bot kann in einer Sprache entwickelt werden und mehr als 100 weitere verstehen, ohne neu trainiert werden zu müssen.

Menschen können dieselbe Frage auf viele verschiedene Arten stellen. Deshalb sagt Fréderic, dass ein gut programmierter Chatbot eine Vielzahl von Anfragen bearbeiten können muss. Dafür kann er maschinelles Lernen nutzen, aber Sie müssen dem Bot zunächst eine Arbeitsgrundlage geben.

Laut Fréderic sollte ein erstklassiger Chatbot auch Rechtschreibfehler, Tippfehler, Slang, Synonyme und Sätze verstehen, in denen die Wörter in einer anderen Reihenfolge angeordnet sind.

Wenn Chatbots eine Natural-Language-Processing-Engine nutzen, können sie verschiedenste Eingaben interpretieren, selbst wenn die wichtigsten Keywords in der Nachricht fehlen. Außerdem hilft eine NLP-Engine Bots dabei, Tippfehler und andere Fehler zu verarbeiten.

Natürlich ist das weitaus komplexer als das obige Bild. Hier sind einige Schlüsselbegriffe im Zusammenhang mit NLP und dem Chatbot-Erlebnis:

• Nachrichten und Ausdrücke
• Intention
• Confidence-Rate
• Antworten
• Entitäten
• Stimmungen

Zusammen bilden diese Begriffe die Grundkomponenten, die in Verbindung miteinander den Ablauf einer Chatbot-Konversation ausmachen. Die Praxis, die sich mit der Entwicklung dieser Abläufe beschäftigt, nennt man Conversation Design.

Eine Nachricht ist die Frage oder der Kommentar, die von der Kundschaft oder der Nutzerschaft an den Chatbot gesendet wird: „Ich möchte eine Pizza bestellen.“ Diese Nachricht wird einer Intention zugeordnet, bevor sie an den Chatbot gesendet wird.

Eine Intention ist das übergeordnete Ziel, das die Person aus der Kundschaft erreichen möchte. In diesem Fall: Pizzabestellung aufgeben.

Natürlich gibt es mehr als eine Möglichkeit, nach einer Pizza zu fragen. Ausdrücke stellen die verschiedenen Möglichkeiten dar, die Anfrage zu stellen:

• „Kann ich eine Pizza bestellen?“
• „Ich brauche so schnell wie möglich eine Pizza.“
• „Ich habe Lust auf Pizza!“

Wenn eine Nachricht gesendet wird, versucht die NLP-Engine, den Ausdruck zu verstehen und ihn der richtigen Intention zuzuordnen. Zudem weist sie der Nachricht einen Confidence-Score zu, der bewertet, wie sicher sich die Technologie bei der Vorhersage der Intention ist. Entwicklungsteams können einen Schwellenwert für den Confidence-Score festlegen. Ist dieser zu niedrig, kann der Bot eine „Nicht verstanden“-Antwort ausgeben und gegebenenfalls um eine Umformulierung zur Klärung bitten.

Antworten sind (wenig überraschend) das, was der Bot an die Kundschaft zurücksendet. Das ist nicht immer eine direkte Antwort. Oftmals handelt es sich um eine weitere Frage, die zur Klärung der Nachricht beiträgt und die Konversation am Laufen hält. Darüber hinaus wirkt die Interaktion für wiederkehrende Kundschaft durch verschiedene Bot-Antworten authentischer.

• „Klar, welche Pizza möchten Sie?“
• „Gerne, welche Größe möchten Sie bestellen?“
• „Natürlich! „Soll das eine Zustellung sein oder holen Sie ab?“

Entitäten sind Phrasen innerhalb eines Ausdrucks, die Informationen liefern, welche ein Chatbot letztendlich benötigt, und die Art der zu liefernden Antwort nahelegen. Beispielsweise kann eine erste Nachricht über eine Pizza die Größe oder den Belag enthalten. Der Chatbot sollte diese Informationen also verarbeiten und eine angemessene Antwort geben, ohne die Frage später noch einmal stellen zu müssen.

• Kundschaft: „Kann ich eine große Pizza bestellen?“
• Bot: „Klar, was möchten Sie auf Ihrer großen Pizza haben?“

Schließlich liefern Stimmungen in einer Nachricht dem Chatbot Hinweise darauf, wie sich die Person fühlt. Klingt die Person beispielsweise frustriert, könnte der Bot mit einer einfühlsamen Entschuldigung reagieren.

• Kundschaft: „Wo zum Teufel bleibt meine Pizza?!“
• Bot: „Es tut mir leid, dass Sie immer noch warten. Lassen Sie mich nachsehen, ob ich helfen kann.“

Die NLP-Engine ordnet die Nachricht der richtigen Intention zu, zieht aber auch Entitäten aus dem Ausdruck und erkennt möglicherweise die Stimmung, um eine entsprechend zugeschnittene Antwort zu senden.

Die folgende Tabelle zeigt, wie dieser gesamte Ablauf in der Reisebranche aussehen könnte:

Klicken Sie hier, um eine Grafik in voller Größe zu sehen

Ein weiterer wichtiger Faktor bei der Chatbot-Entwicklung ist eine Grundlage aus zuverlässigen Daten. Sie benötigen Nutzerdaten, um Details darüber aufzudecken, welche Art von Fragen der Bot beantworten wird. Zudem brauchen Sie eine Datenbank, die dem Bot dabei hilft, die richtigen Informationen als Antwort bereitzustellen.

Nehmen wir Alexa als Beispiel …

Wenn Sie Alexa fragen: „Wie wird das Wetter heute?“, weiß die KI bereits, wo Sie sich befinden. Das sind Daten, die sie über Sie hat. Dann muss sie sich mit einer Datenbank verbinden, die aktuelle Wetterinformationen für Ihren Standort enthält, um Ihnen die Vorhersage mitteilen zu können.

Eine effektive Lösung für Conversational KI lässt sich in andere Plattformen integrieren, um auf Daten zuzugreifen, die das Chatbot-Erlebnis verbessern und personalisieren. Zu den Zum Beispiel, Chatlayer-Integrationen gehören Tools wie Salesforce, ZenDesk und Hootsuite.

Laut Fréderic besteht eine Möglichkeit, Zero-Party-Daten in der Conversational KI zu nutzen, im Zugriff auf Kundensupport-Protokolle.

Chatbots müssen auch wissen, was zu tun ist, wenn sie die Kundschaft nicht zufriedenstellen können oder keine Antwort auf das Problem haben. In diesem Fall ist NLP, einschließlich der Fähigkeit, Emotionen zu erkennen, laut Fréderic sehr nützlich. Entwicklungsteams können Bots so programmieren, dass sie erkennen, wenn die Kundschaft Hilfe von Support-Mitarbeiterinnen und -Mitarbeitern benötigt.

Eine interessante Beobachtung, die Fréderic bei Chatbot-Interaktionen gemacht hat, ist, dass Menschen die Art und Weise, wie sie Fragen stellen, ändern, sobald sie merken, dass sie mit einem Bot sprechen. Wenn nötig, scheinen die Leute die Dinge für den Bot etwas „zu vereinfachen“. Es scheint, als würden wir uns an Bots anpassen, während diese lernen, uns zu verstehen.

Auch wenn Programmierkenntnisse bei der Chatbot-Entwicklung sicherlich ein großer Vorteil sind, müssen Sie sich auch Zeit nehmen, das Projekt richtig zu planen. Hier sind fünf Schlüsselfragen, die Sie klären sollten, bevor Sie mit der Entwicklung eines Bots beginnen:

1. Was ist das Ziel? Gibt es etwas Bestimmtes, das Ihr Unternehmen durch die Entwicklung eines Chatbots erreichen möchte? Warum benötigen Sie einen? Legen Sie fest, wie ein effektives Chatbot-Erlebnis aussehen soll, und messen Sie die Ergebnisse.
2. Was sind die Anwendungsfälle? Wie wird der Chatbot in der Praxis eingesetzt? Wird er die Rolle des Kundensupports übernehmen oder Produkte empfehlen? Soll er dabei helfen, Bestellungen aufzugeben und nachzuverfolgen? Soll er Termine buchen können? Achten Sie darauf, klar zu definieren, welche Aufgaben der Bot übernehmen soll.
3. Wer wird mit dem Bot interagieren? Es ist extrem wichtig, die Nutzerschaft und ihre Bedürfnisse zu verstehen. Überlegen Sie, was Ihre Zielgruppe von einem Chatbot-Erlebnis erwarten würde, und holen Sie sich Rat von Kollegen und Kolleginnen, die im direkten Kontakt mit der Kundschaft stehen.
4. Welche Persönlichkeit hat Ihr Chatbot? Ihr Bot soll authentisch menschlich klingen, doch das kann je nach Branche und Kundschaft variieren. Sollte er formell und höflich sein, oder würde Ihre Nutzerschaft lieber mit einem verspielten Chatbot interagieren?
   
   Ihr Marketing-Team möchte vielleicht auch, dass der Bot eine bestimmte Brand Voice widerspiegelt. Wenn es sich um einen Voicebot handelt, müssen Sie buchstäblich eine Voice auswählen, deren Klang zur gewünschten Persönlichkeit Ihres Bots passt.
5. Wo wird Ihr Chatbot eingesetzt? Conversational KI kann auf einer Website, per SMS, in Social-Messaging-Apps, durch Callcenter-Automatisierung oder direkt in Ihrer Software stattfinden. Der gewählte Kanal kann sich auf die Entscheidungen bei der Chatbot-Entwicklung auswirken.

Wenn es an der Zeit ist, mit der Entwicklung Ihres Bots zu beginnen, haben Fréderic Godin und das Team von Chatlayer by Sinch zahlreiche Tipps parat. Hier sind einige ihrer besten Tipps zur Chatbot-Entwicklung:

Der erste Eindruck zählt. Die Art und Weise, wie sich Ihr Bot bei der Nutzerschaft vorstellt, gibt den Ton für die Konversation an. Außerdem wissen die Leute so genau, was sie vom Chatbot erwarten können.

Hier ist ein Beispiel:

„Hallo James! Ich bin Bessie, ein virtueller Assistent, der Ihnen dabei hilft herauszufinden, wie Sie eine Website für Ihr Kleinunternehmen erstellen.“

„Womit kann ich Ihnen heute helfen?“

In diesem Beispiel nehmen wir an, dass die Person eingeloggt ist und der Bot die Begrüßung daher mit dem Vornamen personalisieren kann.

Wenn Sie mit der Chatbot-Entwicklung beginnen, können all diese potenziellen Fragen und verschiedenen Ausdrücke überwältigend sein. Laut Fréderic ist es am besten, ein einfaches Problem der Kundschaft auszuwählen und darauf aufzubauen.

Fréderic schlägt beispielsweise vor, eine Frage mit einer höflichen Antwort zu begegnen, in der der Bot der Nutzerschaft einfach einen Link zu einer Webseite zur Verfügung stellt, auf der sich die gesuchte Antwort befindet.

Wenn Ihr Chatbot-Entwicklungsprojekt fortschrittlicher und komplexer wird, suchen Sie nach Möglichkeiten, den Arbeitsaufwand für sich und Ihren Bot zu reduzieren. Das könnte bedeuten, Bot-Dialoge und Variablen wenn möglich wiederzuverwenden.

Sie sollten auch sicherstellen, dass Ihr Chatbot auf Informationen zugreifen und diese wiederverwenden kann. Wenn Sie einmal nach der Bestellnummer fragen, sollte der Bot diese später in der Interaktion nicht noch einmal erfragen müssen.

Ein dynamischer Chatbot ist widerstandsfähig gegenüber Veränderungen. Sie können einen dynamischen Chatbot programmieren, indem Sie ihn auf Informationen aus externen Datenbanken zugreifen lassen, anstatt diese fest in den Bot zu programmieren. Ihre externe Datenbank dient dabei als „maßgebliche Informationsquelle“. Wenn Sie also die Datenbank aktualisieren, wird auch Ihr Chatbot aktualisiert. Sie müssen die Änderung nur an einer einzigen Stelle vornehmen.

Erwarten Sie keine Perfektion, wenn Ihr Chatbot schließlich anfängt, mit Menschen zu interagieren. Teams für die Chatbot-Entwicklung können viel daraus lernen, wenn sie beobachten, was funktioniert und was nicht.

Weitere Best Practices für die Erstellung von Bots und eine Checkliste zum Conversation Design finden Sie in der Chatlayer-Dokumentation von Sinch. Es gibt auch vordefinierte Chatbot-Vorlagen für ausgewählte Branchen, die Ihnen dabei helfen können, beim Erstellen und Anpassen Ihres Bots einen Vorsprung zu erhalten.

Obwohl Fréderic ein großer Befürworter von Chatbots ist, gibt er unumwunden zu, dass die Dinge ab einem bestimmten Punkt zu komplex werden und ein Mensch eingreifen muss. Je komplexer die Nachrichten der Nutzerschaft werden, desto mehr Zeit und Ressourcen fließen in die Entwicklung der KI. Irgendwann stehen Sie also vor dem Problem, dass sich der Aufwand immer weniger rentiert.

Programmieren Sie daher einen Chatbot unbedingt so, dass er die Kundschaft an Support-Mitarbeiterinnen und -Mitarbeiter weiterleitet, wenn die KI wahrscheinlich nicht ausreicht.

Chatbots sind zu einer nützlichen Technologie für die Omnichannel-Kommunikation geworden. Das ist ein Ansatz für das Nutzererlebnis, der konsistente Interaktionen zwischen Menschen und Marken auf jedem beliebigen Kanal ermöglicht, den die betreffende Person bevorzugt (SMS, Voice, E-Mail, Messaging-Apps usw.).

Fréderic weist darauf hin, dass Sie das Chatbot-Erlebnis basierend auf dem Kanal anpassen können, auf dem eine Konversation stattfindet. Beispielsweise sollen die Chatbot-Antworten auf Instagram vielleicht informeller klingen als in einer in Ihre Anwendung integrierten Chat-Funktion.

Der beste Weg zu einem besseren Nutzererlebnis besteht natürlich darin zu verstehen, was in den Köpfen der Kundschaft vorgeht. Sie müssen keine Gedanken lesen können, aber es ist hilfreich, die Geschichte hinter der Kundschaft zu verstehen.

Um Ihnen dabei zu helfen, haben unsere Freunde bei Sinch Mailjet ein kostenloses E-Book über die sogenannte „Omnichannel-Heldenreise“ zusammengestellt. In diesem E-Book erfahren Sie, was Ihre Nutzerschaft mit bekannten Helden wie Luke Skywalker und Harry Potter gemeinsam hat. Außerdem erhalten Sie einige Ideen dazu, welche Rolle Ihr Chatbot in der Geschichte spielen könnte. (Tipp: R2D2 und C3PO sind zwei ziemlich gute Tipps.)