Open Access

Oliver Kerzinger

• Unternehmen stehen vor der Herausforderung eine Vielzahl an Informationen den Mitarbeitern und Mitarbeiterinnen zur Verfügung zu stellen. Zu diesem Zweck haben sich bereits unterschiedliche Softwarelösungen etabliert. Nachteilig sind in diesem Verfahren zwei Aspekte. Einerseits sind die Informationen so aufzubereiten, dass diese auch einfach abgerufen werden können. Andererseits haben die Anwender und Anwenderinnen die Bedienung einer Software zuerst zu erlernen. Chatbots ermöglichen es, Informationen durch die Verwendung der natürlichen Sprache aufzufinden. Zum Kennenlernen dieser Technologie, erfolgt die Entwicklung eines ChatbotPrototyps. Dieser setzt AIML-Dokumente und den Multinomialen Naive Bayes Algorithmus ein. Die AIML-Dokumente dienen zur Simulation von allgemeinen Gesprächsthemen. Der Multinomiale Naive Bayes wird hier genutzt, um spezifische Anfragen entsprechend zu klassifizieren. Aufbauend auf diesen Prototyp erfolgt eine quantitative Befragung von Teilnehmenden unterschiedlicher Organisationen. Erhoben wird, inwiefern sich Chatbots auf die Servicequalität auswirken. Diese Messung erfolgt mit der Veränderung der Zufriedenheit der Teilnehmer und Teilnehmerinnen. Der Fragebogen beinhaltet die Ermittlung der Technologieakzeptanz, die aktuelle Situation im Unternehmen, die Veränderung durch Chatbots und persönliche Lebensumstände. An dieser Umfrage haben insgesamt 27 Personen teilgenommen. Ausgehend von den Ergebnissen kann gesagt werden, dass die Servicequalität, welche durch die Veränderung der Zufriedenheit erhoben wird, sich im Mittel um 0,924 auf der Fünf-teiligen Likert-Skala verbessert hat. Wird der Median herangezogen, so verändert sich dieser Wert von drei auf fünf. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen lassen sich in einzelnen Organisationen Chatbots implementieren. Dies ermöglicht eine konkrete Umsetzung und die Messung des Einflusses auf die Servicequalität mit zusätzlichen Messverfahren, wie der Kano-Analyse oder dem Service Blueprint.
• Companies are faced with the challenge to provide their employees a wide variety of information. Various software solutions have already been established for this purpose. There are two key drawbacks to this: Firstly, information must be prepared such that it can be easily retrieved and, secondly, users have to learn how to use the software. Chatbots allow information to be retrieved using natural language. This thesis describes the development of a prototype chatbot in order to demonstrate the challenges involved. This chatbot uses AIML documents and the Multinomial Naïve Bayes algorithm. The AIML documents are used to simulate a conversation about general topics. The Multinomial Naïve Bayes is used to classify specific requests. Based on this prototype, a quantitative survey with participants from different organisations is conducted. The questionnaire determines how chatbots affect service quality by measuring changes in participant satisfaction. The survey includes the findings of technology acceptance, the current situation, the change with chatbots and personal circumstances. 27 people participated in this survey. The results show that the service quality, as measured by the change of satisfaction, increases on average by 0.924 on the five-point Likert scale used. Using the median, this value improves from three to five. Based on the findings, chatbots can be implemented individually in organisations. This enables a concrete implementation and measurement of the service quality with additional measurement methods, such as the Kano analysis or the service blueprint.