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Die Bachelorarbeit mit dem Titel "Chatbots als Kommunikationsinstrument: Ein Leitfaden für kleine und mittelständische Unternehmen zur Optimierung der Kundenkommunikation durch den Einsatz von Chatbots" zielt darauf ab, praxisorientierte Leitlinien für KMU zu entwickeln, die Chatbots zur Verbesserung ihrer Kundenkommunikation einsetzen möchten. Die Arbeit konzentriert sich auf zwei Hauptaspekte: Erstens, wie KMU Chatbots erfolgreich in ihre Marketingstrategien integrieren können, unter Berücksichtigung technischer und unternehmerischer Bedürfnisse und Ziele. Zweitens, wie der Einsatz von Chatbots die Effektivität der Kundenkommunikation in diesen Unternehmen beeinflusst, mit dem Ziel, Kundenansprache und -bindung zu verbessern sowie Prozesse zu optimieren. Durch theoretische Grundlagen und praxisnahe Empfehlungen bietet die Arbeit einen umfassenden Leitfaden, der konkrete Handlungsempfehlungen für die erfolgreiche Implementierung von Chatbots liefert. Diese sollen KMU dabei unterstützen, einen nachhaltigen Mehrwert für ihre Kundenbeziehungen zu schaffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken.
In den letzten Jahren haben Recommender Systeme zunehmend an Bedeutung gewonnen. Diese Systeme sind meist für Bereiche des E-Commerce konzipiert und berücksichtigen oftmals nicht den aktuellen Kontext der nutzenden Person. Recommender Systeme können allerdings nicht nur im E-Commerce zum Einsatz kommen, sondern finden ihren Anwendungszweck auch im Gesundheitswesen. Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, ein Recommender System zu entwickeln, das den aktuellen Kontext der nutzenden Person (Chatverlauf, demografische Daten) besser berücksichtigen kann. Dazu befasst sich diese Arbeit mit der Konzeption und prototypischen Umsetzung eines kontextsensitiven Recommender Systems für einen bereits existierenden Chatbot aus dem Gesundheitswesen. Das in dieser Arbeit konzipierte und entwickelte Recommender System soll Mitarbeitende aus dem Gesundheits- und Sozialwesen entlasten und ihnen hilfreiche sowie thematisch sinnvolle Informationen zur Verfügung stellen. Basierend auf festgelegten Anforderungen wurde ein Konzept für das Recommender System entwickelt und zu Teilen als Prototyp umgesetzt. Abschließend wurde der Prototyp im Hinblick auf die Anforderungen evaluiert. Zudem fand eine technische Evaluation und eine Evaluation mithilfe von Anwendenden statt, welche den implementierten Prototypen bereits existierenden Systemen gegenüberstellte. Die von dem Prototyp empfohlenen Textausschnitte erzielten in der Evaluation mit nutzenden Personen eine thematisch signifikant höhere Übereinstimmung mit den Chatdaten.
Die vorliegende Bachelorarbeit untersucht die Anwendung der Transformer-Architektur bei der Entwicklung eines Chatbots für die Auskunft von Studieninformationen. Sie bietet eine gründliche Einführung in Chatbots, deren Funktionsweise und Klassifikation sowie in die Grundlagen neuronaler Netzwerke, Deep Learning und Natural Language Processing. Insbesondere die Transformer-Architektur und ihre Hauptkomponenten werden eingehend analysiert. Im Zuge dessen werden auch aktuelle Forschungen im Bereich Large Language Models und Fine-Tuning berücksichtigt.
Im praktischen Teil erfolgt die Darstellung der Konzeption, Implementierung und Evaluierung eines Chatbots für die Studienauskunft. Der erstellte Chatbot nutzt eine semantische Suche in Kombination mit einem Large Language Model, was sich als attraktive Alternative zu herkömmlichen Chatbots erweist. Zwar ist der aktuelle Entwicklungsstand des Chatbots noch nicht für die produktive Nutzung geeignet, dennoch zeigt er Potenzial für vielfältige Einsatzmöglichkeiten bei fortlaufender Entwicklung.
Die Arbeit schließt mit einer Diskussion ethischer Aspekte und zeigt zukünftige Forschungsmöglichkeiten auf. Die erzielten Erkenntnisse könnten für eine Vielzahl von Kontexten relevant sein und einen signifikanten Beitrag zur Entwicklung effizienter und genauer Informationsabfragesysteme leisten.
Die durch den Konsumenten intensive Nutzung des Smartphones im Alltag sowie der fortwährend technologische Wandel erzeugen eine Abwanderung der Konsumenten in die Onlinewelt. Das infolgedessen zunehmend veränderte Konsumentenverhalten zwingt Unternehmen, ihre Kommunikationskanäle anzupassen sowie zu überdenken, um so bestmöglich mit ihren Kunden zu interagieren. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der Thematik des Conversational Commerce, einem derzeit noch jungen Trend innerhalb des E-Commerce.
Das Ziel dieser Masterarbeit ist es, eine fundierte Wissensgrundlage zum Gebiet Conversational Commerce zu schaffen, einschließlich den wichtigsten, damit in Verbindung stehenden Begriffen.
Als Einstieg in das Thema wird zu Beginn der Arbeit die Entwicklung des E-Commerce, hinsichtlich der Transformation dessen durch die Digitalisierung, thematisiert sowie auf die Marktentwicklung von Messaging Applikationen eingegangen. Neben der Unterteilung in text- und sprachbasierte Dialogsysteme, sprich Bots und Sprachassistenten, sollen die derzeit aktuell am Markt befindlichen Systeme vorgestellt und detailliert erläutert werden. Darüber hinaus werden diese anhand ihrer unterschiedlichen Typologien klassifiziert.
Anhand der Einbindung zweier Studien zum Thema Conversational Commerce sowie der Untersuchung dreier Chat Applikationen, soll nicht nur der künftige Einsatz von messaging-basierter Kommunikation geprüft, sondern auch, der für den Kunden und das Unternehmen entsprechende Mehrwert herausgearbeitet werden. Zusätzlich setzt sich die Arbeit mit den Herausforderungen aus Kunden-, Anbieter- und Händlersicht auseinander. Die daraus resultierenden Ergebnisse führen zu einem abschließenden Gesamtfazit dieser Arbeit.