Wie erkennt ein Chatbot unterschiedliche Namen für dasselbe?

Das Problem

Ihre Firma nennt es «Wartungsvertrag». Die Kundin schreibt «Serviceabo». Ein älteres Dokument spricht von «Unterhaltsvereinbarung». Alle meinen dasselbe, aber der Chatbot findet nur einen Teil der Unterlagen und antwortet: «Dazu habe ich nichts gefunden.»

Das passiert in jedem Betrieb. Über Jahre entstehen alte Produktnamen, Kurzformen wie «KV» oder «GL» und Mundartwörter, die in keinem Dokument stehen, aber im Alltag gebräuchlich sind. Kunden verwenden ohnehin ihre eigenen Wörter.

Moderne Suche kommt mit vielen Umschreibungen zurecht, aber nicht mit allem. Besonders bei Abkürzungen, Eigennamen und Firmenjargon bleibt eine Lücke. Mit einer gepflegten Begriffsliste schliessen Sie sie zu einem grossen Teil.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Sammeln Sie echte Kundenwörter. Lesen Sie 50 Kundenanfragen aus E-Mail, Telefonnotizen und Chat. Notieren Sie Wörter, die in Ihren Dokumenten nicht vorkommen.
2. Sammeln Sie die internen Begriffe. Fragen Sie das Team nach Abkürzungen, alten Produktnamen und Spitznamen für Abläufe.
3. Legen Sie eine Zuordnungstabelle an. Pro Zeile: der bevorzugte Firmenbegriff, die Varianten, ein kurzer Hinweis zur Bedeutung. Zum Beispiel in Excel.
4. Entscheiden Sie, wo die Liste wirkt. Sie kann die Frage erweitern, bevor gesucht wird («Serviceabo» wird zu «Serviceabo, Wartungsvertrag»), oder dem Chatbot als Hinweis in den Anweisungen mitgegeben werden.
5. Markieren Sie Mehrdeutiges. Wörter wie «Offerte» können in Ihrem Betrieb mehrere Dinge heissen. Halten Sie fest, wann welche Bedeutung gilt.
6. Kennzeichnen Sie alte Namen. Wenn ein Produktname nicht mehr gilt, soll der Chatbot den neuen nennen und kurz darauf hinweisen.
7. Testen Sie mit Kundenwörtern. Stellen Sie 20 Fragen mit den Varianten aus der Liste und prüfen Sie, ob die richtigen Dokumente gefunden werden.
8. Pflegen Sie die Liste. Prüfen Sie monatlich unbeantwortete Fragen, siehe Wissenslücken erkennen, und ergänzen Sie neue Begriffe.

Vorlage zum Kopieren

Mit diesem Auftrag lassen Sie sich aus echten Kundenfragen einen Entwurf der Begriffsliste erstellen. Sie prüfen und ergänzen ihn danach.

Ich möchte für unseren Chatbot eine Begriffsliste erstellen.

Unsere Firma: [Branche, Ort]
Unsere offiziellen Begriffe (aus Dokumenten): [Liste]
Echte Kundenfragen (ohne Namen und persönliche Angaben): [Liste]

Erstelle eine Tabelle mit den Spalten:
Firmenbegriff | Mögliche Kundenwörter und Varianten | Hinweis zur Bedeutung | Sicherheit (sicher/vermutet)

Regeln:
- Nimm nur Zuordnungen auf, die sich aus den Texten ergeben. Kennzeichne Vermutungen als «vermutet».
- Erfinde keine Produktnamen und keine Abkürzungen.
- Nenne am Ende Begriffe, die mehrdeutig sind, und stelle mir dazu Rückfragen.

Alle Zeilen mit «vermutet» klärt eine Person aus dem Betrieb, bevor sie in die Liste kommen. Entfernen Sie vorher alle Personendaten aus den Kundenfragen.

Worauf Sie achten müssen

• Datenschutz: Kundenfragen enthalten oft Namen oder Bestellnummern. Anonymisieren Sie sie, bevor Sie sie in ein KI-Werkzeug einfügen oder in der Liste speichern.
• Zu viele Synonyme: Wer jedes Wort erweitert, bekommt zu viele Treffer und ungenaue Antworten. Beschränken Sie sich auf Begriffe, die tatsächlich Probleme machten.
• Falsche Gleichsetzung: Zwei ähnliche Begriffe sind nicht immer dasselbe, etwa «Offerte» und «Auftragsbestätigung». Im Zweifel getrennt führen.
• Sprachvarianten: Schweizer Ausdrücke und Hochdeutsch können abweichen («Velo» und «Fahrrad»). Mehr dazu unter Schweizer Begriffe und Embeddings.
• Pflege: Eine veraltete Liste schadet. Legen Sie eine verantwortliche Person und einen Rhythmus fest.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Elektroinstallationsbetrieb in Aarau beantwortet Kundenanfragen mit einem Chatbot. Kunden schreiben «Gratisofferte», «Kostenvoranschlag» oder «Richtpreis». In den Dokumenten steht nur «unverbindliche Richtofferte».

Vorher fand der Chatbot bei «Kostenvoranschlag» nichts und verwies ratlos ans Telefon. Nachher hat der Betrieb zwölf Zuordnungen in einer Tabelle gepflegt. Fragt jemand nach «Kostenvoranschlag», wird die Frage um «Richtofferte» ergänzt, und der Chatbot findet das Merkblatt mit den Bedingungen. Die Telefonate zu dieser Frage nehmen ab, ohne dass jemand die Dokumente umschreiben musste.

So hilft Ihnen Alpasana

Eine Begriffsliste lohnt sich besonders, wenn sie Teil eines gut geplanten Chatbot-Projekts ist. Die KI-Beratung und digitale Transformation von Alpasana hilft, den Anwendungsfall zu klären, einen Pilot aufzusetzen und Einsatzregeln festzulegen.

Dabei werden auch Systeme verbunden und die Umsetzung dokumentiert, damit Ihre Begriffe nachvollziehbar gepflegt werden können. Projekte werden individuell offeriert.

Häufige Fragen

Muss ich die Dokumente umschreiben?

In der Regel nicht. Die Liste wirkt bei der Suche, ohne dass Sie die Originale ändern. Nur bei veralteten Begriffen kann ein Hinweis im Dokument sinnvoll sein.

Findet der Chatbot Synonyme nicht von selbst?

Teilweise ja, vor allem allgemeine Wörter. Firmenspezifische Begriffe, Abkürzungen und alte Produktnamen kennt er nicht. Genau dort hilft die Liste.

Wer soll die Liste pflegen?

Am besten eine Person, die den Kundenkontakt kennt, etwa im Sekretariat oder Support. Sie ergänzt monatlich neue Begriffe aus den unbeantworteten Fragen.

Wie gross darf die Liste werden?

Es gibt keine feste Grenze. Beginnen Sie mit 10 bis 30 Zuordnungen und wachsen Sie nur dort, wo Tests oder echte Gespräche eine Lücke zeigen.