Regelbasierte Chatbots: Ein Leitfaden für Anfänger mit Beispielen

In diesem anfängerfreundlichen Leitfaden werde ich regelbasierte Chatbots entmystifizieren. Was sie sind, wie sie funktionieren, wo sie glänzen (und kämpfen) und vieles mehr.

Am Ende wissen Sie genau, wann ein einfacher, regelgesteuerter Bot alles ist, was Sie brauchen, und wann es Zeit sein könnte, KI einzusetzen. (Spoiler: Manchmal ist Einfachheit der Schlüssel zum Erfolg.)

Also, fangen wir an!

Was ist ein regelbasierter Chatbot?

Ein regelbasierter Chatbot ist im herkömmlichen Sinne eigentlich ziemlich nicht intelligent – er lernt oder improvisiert nicht. Stattdessen folgt er einer Reihe vordefinierter Regeln oder einem Skript, um zu entscheiden, wie er antworten soll.

Es ist eher wie ein interaktiver Flussdiagramm oder Entscheidungsbaum, der die Konversation steuert. Jeder Pfad wird im Voraus von einem Menschen (normalerweise einem Konversationsdesigner oder Support-Manager) festgelegt.

Ein regelbasierter Bot kann nur Szenarien bewältigen, für die er explizit programmiert wurde. Wenn Sie etwas Unerwartetes fragen, gibt er entweder eine generische Standardantwort oder versteht es nicht.

Aus diesem Grund wird er auch manchmal als Entscheidungsbaum-Bots oder Skript-Bots bezeichnet.

Sind regelbasierte Chatbots „KI“?

Kurze Antwort: nein. Zumindest nicht die Art von KI, die die Leute heute meinen.

Regelbasierte Bots verwenden kein maschinelles Lernen oder natürliche Sprachverarbeitung, wie es KI-Chatbots tun.

Regelbasierte Chatbots können eine einfache Schlüsselwortübereinstimmung verwenden (wenn die Nachricht des Benutzers „Preis“ enthält, antworten Sie mit Preisinformationen) oder Schaltflächen präsentieren, auf die der Benutzer klicken kann. Aber sie lernen nicht aus Daten oder verstehen den Sprachkontext über die vorgegebenen Regeln hinaus.

Einen regelbasierten Bot „KI“ zu nennen, ist also etwas irreführend. Es ist Automatisierung, ja, aber es ist keine künstliche Intelligenz im modernen Sinne.

Wie funktionieren regelbasierte Chatbots?

Ein regelbasierter Bot kann so programmiert werden, dass er ein Wort wie „Bestellung“ erkennt und dann einem Skript folgt. „Sicher, ich kann Ihnen bei Ihrem Bestellstatus helfen. Wie lautet Ihre Bestellnummer?“

Dann gibt es basierend auf der Eingabe des Benutzers eine vorformulierte Antwort oder vielleicht einen Link zur Nachverfolgung der Bestellung.

Jeder Schritt ist eine vordefinierte Regel: Wenn der Benutzer X sagt, tut der Bot Y. Im Wesentlichen ein Gesprächsflussdiagramm.

Viele regelbasierte Chatbot-Builder bieten einen visuellen „Drag-and-Drop“-Flow-Editor, in dem Sie Knoten für jede Frage/Antwort erstellen und diese mit Pfeilen verbinden.

Einige Schlüsselelemente der Funktionsweise von regelbasierten Chatbots:

• Vordefinierte Auslöser: Der Bot ist so programmiert, dass er auf bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen achtet oder zu bestimmten Zeitpunkten antwortet.
• Wenn/Dann-Logik: Das Rückgrat ist die bedingte Logik, bei der jeder Schritt explizit definiert ist.
• Kein NLP (Natural Language Processing): Im Gegensatz zu KI-Bots analysieren regelbasierte Bots normalerweise nicht wirklich Sätze auf Absicht.
• Endlicher Zustand und Fallback: Wenn der Benutzer vom Skript abweicht, greift der Bot oft auf eine Standardnachricht zurück, wie z. B. „Entschuldigung, das habe ich nicht verstanden. Bitte wählen Sie eine Option.“ oder er leitet an einen menschlichen Agenten weiter, falls verfügbar.

Bei regelbasierten Chatbots müssen Sie antizipieren, was Benutzer fragen werden, und den Ablauf entsprechend gestalten.

Um zu zeigen, wie dieser Ablauf funktioniert, sehen Sie sich dieses Flussdiagramm-Beispiel an:

Vorteile von regelbasierten Chatbots (Pros)

KI-Chatbots wachsen vielleicht rasant, aber regelbasierte Chatbots bleiben unglaublich beliebt, und das aus gutem Grund:

1. Einfache und schnelle Implementierung

Regelbasierte Chatbots sind einfacher zu implementieren, da ihre Logik geradlinig ist. Viele Plattformen bieten heute visuelle Editoren, mit denen Sie Konversationspfade buchstäblich zeichnen können.

Ein einfacher Chatbot kann für ein kleines Unternehmen innerhalb eines Tages einsatzbereit sein.

2. Kostengünstig

Im Vergleich zu KI-Chatbots sind regelbasierte Chatbots wesentlich kostengünstiger, da sie keine große Rechenleistung und Datenmengen benötigen.

Es gibt kostenlose oder sehr günstige Chatbot-Builder, mit denen Sie regelbasierte Abläufe erstellen können, was Ihre Support-Tickets für wiederkehrende Anfragen erheblich reduzieren kann.

3. Volle Kontrolle über Antworten

Sie bestimmen genau, was er sagt und wie er sich verhält. Dies kann für Marken, die auf Ton und Genauigkeit achten, sehr wichtig sein.

Es besteht keine Gefahr, dass der Bot vom Skript abweicht oder etwas sagt, was er nicht sollte (was bei KI-Bots gelegentlich vorkommen kann).

4. Zuverlässigkeit und Sicherheit

Da regelbasierte Bots auf festen Abläufen basieren, sind sie weniger anfällig für seltsame Fehler. Wie z. B. bizarre Antworten zu generieren oder plötzlich nicht mehr zu funktionieren, weil das KI-Modell fehlerhaft war.

Und typischerweise laufen diese Bots auf Ihren eigenen Servern oder einem vertrauenswürdigen Dienst, und sie senden keine Kundendaten zur Verarbeitung an eine externe KI-Engine.

5. Ideal für die Automatisierung häufiger Aufgaben

Ein regelbasierter Chatbot wird dringend für FAQs und Routineaufgaben empfohlen.

Er eignet sich hervorragend zum Beantworten von Fragen oder zur Automatisierung von Aufgaben wie:

• Geschäftszeiten
• Überprüfung des Bestellstatus
• Zurücksetzen von Passwörtern
• Terminvereinbarung
• Grundlegende Fehlerbehebung, z. B. Haben Sie versucht, es aus- und wieder einzuschalten?

6. Geschwindigkeit für den Benutzer

Da alles vorprogrammiert ist, sind die Antworten des Bots sofort und transaktionsartig. Es gibt keine Bedenk- oder Verarbeitungsverzögerung (abgesehen vielleicht vom Aufruf einer API für Informationen).

Benutzer klicken auf eine Schaltfläche oder senden ein Schlüsselwort und erhalten sofort eine Antwort.

7. Integrationen

Regelbasierte Bots können so eingerichtet werden, dass sie bestimmte Aktionen ausführen oder Daten abrufen, indem sie über APIs mit Ihren Datenbanken oder Systemen integriert werden.

Zum Beispiel kann ein Bot skriptgesteuert werden: wenn der Benutzer auf „Bestellstatus“ klickt → rufen Sie unsere Bestell-Datenbank-API mit seiner E-Mail-Adresse auf → geben Sie den Status zurück.

Diese Art von einfacher Integration ist oft einfacher zu implementieren.

Einschränkungen von regelbasierten Chatbots (Nachteile)

Nun, regelbasierte Bots haben viele Vorteile, aber sie sind nicht ohne Nachteile. Es ist wichtig, diese Einschränkungen zu kennen, damit Sie entscheiden können, ob eine regelbasierte Lösung Ihre Bedürfnisse wirklich erfüllt oder ob Sie an eine Grenze stoßen werden.

Hier sind die Hauptnachteile oder Herausforderungen bei regelbasierten Chatbots:

1. Begrenztes Verständnis (Keine Flexibilität)

Die größte Einschränkung ist der enge Geltungsbereich. Ein regelbasierter Chatbot kann nicht über das Skript hinausdenken.

Wenn die Anfrage nicht exakt mit einem der vordefinierten Trigger oder Abläufe des Bots übereinstimmt, kann der Bot sie nicht bearbeiten. Er hat Schwierigkeiten, Fragen zu beantworten, die vom Designer nicht vorhergesehen wurden.

2. Roboterhaft, nicht gesprächig

Regelbasierte Bots stellen sehr formelhafte Fragen oder bieten sehr steife Antwortmöglichkeiten. Das fühlt sich nicht natürlich an, um damit zu sprechen.

Benutzer können leicht erkennen, wenn sie mit einem dummen Bot sprechen, und wenn die Konversation Empathie oder komplexe Entscheidungsfindung erfordert, kann die Erfahrung unbefriedigend sein.

3. Kein Lernen oder Anpassen

Ein regelbasierter Chatbot verbessert sich nicht von selbst. Wenn er heute 1000 Chats hat, wird er den 1001. Chat exakt gleich bearbeiten.

Es gibt keinen Mechanismus, damit er aus Fehlern oder neuen Trends bei Kundenanfragen lernt, im Gegensatz zu KI-Chatbots. Dies erforderte kontinuierlichen manuellen Aufwand, um ihn effektiv zu halten.

4. Geht schlecht mit Fehlern oder Mehrdeutigkeiten um

Menschliche Gespräche sind chaotisch. Menschen machen Tippfehler, stellen vage Fragen oder geben Informationen in unerwarteter Reihenfolge an.

Regelbasierte Bots sind typischerweise schlecht darin, diese Situationen zu bewältigen.

5. Schwer zu skalieren für komplexe Bedürfnisse

Je mehr Sie anpassen, was Ihr Bot tut, desto komplizierter werden die Regeln. Das kann schnell unüberschaubar werden.

Stellen Sie sich ein großes Unternehmen mit Dutzenden von Produkten oder Dienstleistungen vor, das einen umfassenden, regelbasierten Chatbot entwickelt, um alle Bereiche abzudecken. Die Verwaltung all dieser Regeln könnte ein Albtraum sein.

6. Frustrierende Benutzererfahrung (wenn nicht gut gestaltet)

Wenn das Menü des Bots nicht das enthält, was der Benutzer benötigt, stößt er auf eine Sackgasse.

Wenn der Bot Benutzer durch zu viele Schritte zwingt („Wählen Sie zuerst Ihre Problemkategorie“ → „Wählen Sie nun das spezifische Problem“ → „Wählen Sie nun das Unterproblem…“ bis zum Erbrechen), können die Benutzer verärgert werden, insbesondere wenn ein Mensch es mit einer Frage hätte lösen können.

7. Wartungsaufwand für sich ändernde Informationen

Wenn sich Ihre Antworten häufig ändern, kann ein regelbasierter Bot zu einer Belastung bei der Wartung werden. Jemand muss seine fest codierten Antworten kontinuierlich aktualisieren.

All das gesagt, sind diese Einschränkungen keine Dealbreaker, wenn Ihr Anwendungsfall für einen regelbasierten Bot geeignet ist. Der Trick besteht darin, innerhalb seiner Grenzen zu entwerfen.

Beispiele für regelbasierte Chatbots

Hier sind einige Beispiele für regelbasierte Chatbots, die veranschaulichen, wie sie eingesetzt werden:

1. E-Commerce-Support-Bot

Viele Online-Shops haben eine kleine Chat-Blase, die aufpoppt und sagt: „Hallo! Ich bin hier, um bei Bestellungen, Rücksendungen oder FAQs zu helfen.“

Oft sind dies regelbasierte Bots.

Zum Beispiel war H&Ms virtueller Assistent auf seiner Website historisch ein regelbasierter Chatbot, mit dem Sie auswählen konnten, was Sie brauchten (Bestellverfolgung, Produktinformationen usw.).

Indem Sie Optionen anklicken. Er konnte „Wo ist meine Bestellung?“ beantworten, indem er Sie nach Ihrer Bestellnummer fragte und dann den Status mitteilte.

Fragen Sie ihn etwas außerhalb des Skripts, wie z. B. „Haben Sie Sommerkleider in Blau?“, und er würde Sie wahrscheinlich auffordern, auf der Website zu suchen, oder sagen, dass er nicht helfen kann.

2. FAQ und Self-Service von Fluggesellschaften

Lufthansas Elisa, ein Bot, der bei Flugannullierungen, Umbuchungen, Rückerstattungen und COVID-19-Reiseinformationen hilft.

Elisa ist ein regelbasierter Bot, der Benutzern Kategorien präsentiert und sie durch die notwendigen Schritte führt, und das sehr effizient.

Viele Fluggesellschaften begannen mit regelbasierten Chatbots, um gängige Probleme zu lösen, und leiten oft an einen Live-Agenten weiter, wenn der Bot nicht helfen kann.

Kunden können sofort Hilfe bei grundlegenden Dingen wie der Überprüfung des Rückerstattungsstatus erhalten, ohne in der Warteschleife zu hängen.

3. Bankassistent

Viele Banken nutzen Chatbots, um FAQs zu beantworten oder wiederkehrende Kundendienstaufgaben zu automatisieren (wie z. B. die Eröffnung neuer Konten).

Die im Grunde auf regelbasierten Modellen basieren. Benutzer wählen aus vordefinierten Optionen, und der Chat schreitet voran.

Alles, was mit Verifizierung oder Komplexität zu tun hat, wird an Menschen weitergeleitet.

4. Restaurantreservierungs-Bot

Ähnlich wie in der Bankenbranche können auch kleine Restaurants regelbasierte Chatbots nutzen, um Kundendienstaufgaben zu automatisieren. Zum Beispiel:

• Um häufig gestellte Fragen zu beantworten, wie z. B. „Geschäftszeiten“
• Tischreservierung und -stornierung
• Verbindung von Kunden mit dem Support-Team
• Restaurantmenü

Es ist im Grunde ein Ersatz für ein Webformular, aber im Chat. Das ist bequem für den Benutzer und erspart dem Restaurant, immer wieder manuell auf dieselben Fragen zu antworten.

5. Lead-Generierungs-Chatbot

Viele Marketing-Websites nutzen Bots, die auftauchen und Leads qualifizieren.

Wenn Sie eine B2B-Software-Website betreiben, könnten Sie einen Chatbot verwenden, der fragt: „Willkommen! Interessieren Sie sich für unsere Software? Darf ich Ihnen ein paar Fragen stellen, um Ihnen die richtigen Informationen zu geben?“

Nach einer Antwort des Benutzers folgt er einfach dem vordefinierten Ablauf, um Benutzerinformationen zu sammeln.

Dies funktioniert besser, als mehrere Popups anzuzeigen, die das Benutzererlebnis beeinträchtigen und dazu führen, dass sie Ihre Website endgültig verlassen.

6. Interner HR- oder IT-Helpdesk-Chatbot

Chatbots können intern eingesetzt werden, um Mitarbeitern bei häufigen Anfragen zu helfen.

Zum Beispiel ein IT-Hilfe-Bot, den Mitarbeiter auf Slack anschreiben und nach einem bestimmten Dokument fragen können.

Diese internen Bots halten sich oft an regelbasierte Logik, da der Geltungsbereich begrenzt und gut bekannt ist.

Ebenso könnte eine Personalabteilung einen Chatbot nutzen, um Fragen zur Urlaubsregelung oder zu Leistungen zu beantworten.

Der Vorteil intern ist, dass er für Mitarbeiter in verschiedenen Zeitzonen rund um die Uhr verfügbar ist und das Personal der Personal- oder IT-Abteilung für Routineaufgaben entlastet.

Die Quintessenz ist: Regelbasierte Chatbots sind überall, sobald man das Muster erkennt.

Arten von Chatbots: Regelbasiert vs. KI-gestützt

Hauptunterschiede zwischen regelbasierten Chatbots und KI-Chatbots:

Aspekt	Regelbasierter Chatbot	KI-gestützter Chatbot
Ansatz	Vordefinierte Regeln und Entscheidungsbäume. Entwickelt, um nur Szenarien zu bearbeiten, die von den Entwicklern vorhergesehen wurden.	Maschinelles Lernen und NLP-Algorithmen. Entwickelt, um die Absicht und den Kontext des Benutzers zu verstehen und Antworten zu generieren.
Lernfähigkeit	Kein Selbstlernen. Verbessert sich nicht, es sei denn, Menschen aktualisieren das Skript. Bleibt über die Zeit statisch.	Lernt aus Daten. Kann sich mit mehr Trainingsbeispielen und Interaktionen verbessern und seine Antworten im Laufe der Zeit verfeinern.
Eingabe verstehen	Schlüsselwortabgleich oder Tastenauswahl. Begrenztes Verständnis natürlicher Sprache.	Natural Language Processing (NLP) zur Analyse der Benutzereingabe. Kann Synonyme, Tippfehler und freiformige Fragen verarbeiten, indem es die Absicht des Benutzers erfasst.
Gesprächsfluss	Linear und vordefiniert. Fühlt sich an wie ein strukturiertes Skript oder ein IVR-Menü.	Dynamisch und kontextbezogen. Kann Multi-Turn-Dialoge führen, Kontext erinnern und Themen natürlicher wechseln.
Antwortflexibilität	Feste Antworten basierend auf vorgefertigten Inhalten und Vorlagen.	Generative Antworten, die dynamisch aus einer Wissensdatenbank abgerufen werden und eine Vielfalt an Formulierungen aufweisen.
Einrichtung und Kosten	Schnelle Einrichtung, in vielen Fällen ohne Programmierung. Günstiger in der Erstellung.	Erfordert mehr Einrichtungszeit und möglicherweise technisches Fachwissen. Höhere Anfangskosten (Inhalt, Entwicklung oder Abonnement einer KI-Plattform).
Am besten geeignet für	Einfache FAQs oder Formulare.	Komplexe Aufgaben oder große Abfragevielfalt
Wartung	Einfache Wartung	Laufendes Training/Tuning kann erforderlich sein.
Skalierbarkeit der Antworten	Begrenzt. Hat Schwierigkeiten mit Fragen, für die es nicht explizit programmiert wurde, und es ist schwierig, jede mögliche Formulierung abzudecken, die Benutzer verwenden könnten.	Breit. Theoretisch kann es unendliche Variationen beantworten, wenn es auf dem Gebiet trainiert wurde.
Benutzererfahrung	Vorhersehbar und transparent.	Konversationell und natürlich.
Umgang mit Unbekanntem	Fällt normalerweise auf eine höfliche Entschuldigung zurück oder wiederholt das Menü. Oft so konfiguriert, dass es an menschlichen Support eskaliert, wenn es nicht helfen kann.	Es kann versuchen, unbekannte Fragen zu beantworten. Es kann auch so konfiguriert werden, dass es bei Bedarf an menschlichen Support weiterleitet.

Abschließende Gedanken

Regelbasierte Chatbots sind im Zeitalter der KI vielleicht nicht glamourös oder aufmerksamkeitsstark, aber sie bleiben ein praktisches, zuverlässiges Werkzeug im Werkzeugkasten für Kundensupport und Benutzerbindung.

Ich empfehle, mit den Grundlagen zu beginnen und erst dann zu KI überzugehen, wenn/falls der regelbasierte Ansatz Ihre Anforderungen wirklich nicht erfüllen kann.

Benutzern ist es egal, ob es sich um KI oder Regeln handelt – sie wollen Hilfe.

Wenn Ihr regelbasierter Chatbot ihr Problem schnell löst, werden sie zufrieden sein.

Viel Erfolg und viel Spaß beim Bot-Bauen!