Chatbot im B2B Vertrieb für Curandus
Curandus, ein medizinisches Startup mit Sitz in Boston, hat sich dazu entschieden, einen Chatbot zur Lead Generierung auf der Website zu testen. Wir haben einen Chatbot auf Basis von Amazon Lex, AWS Machine Learning Technologie, erstellt. Der Chatbot kommuniziert mit potenziellen Kunden, Ärzten und Patienten.
Herausforderung: Auswahl der richtigen Technologie für den Chatbot
Die größte Herausforderung bei der Entwicklung eines Chatbots ist die richtige Wahl der Technologie. Wir haben uns für Amazon Lex entschieden, weil es umfangreiche Möglichkeiten zur Erstellung von Gesprächsszenarien bietet, lernfähig ist (der Bot speichert jede Konversation mit dem Nutzer, und wir bringen ihm dann etwas bei), schönes US-Englisch bietet, die Möglichkeit bietet, in Zukunft weitere Sprachen zu implementieren, und die Freiheit bietet, den Chatbot über bekannte Anwendungen zu verbreiten - Slack, Facebook Messenger oder eine Website oder mobile Anwendung. Das bedeutet, dass unser Chatbot sogar auf Slack mit Ihnen sprechen kann. Die Verwendung der Amazon Lex-Technologie erfordert Python-Kenntnisse und die Fähigkeit, den AWS Lambda-Cloud-Service zu nutzen.
Konversation mit dem Chatbot: roles and scenarios
Zu Beginn des Gesprächs stellt unser Chatbot fest, ob er mit einem Kunden (Pharmaunternehmen), einem Arzt oder einem Patienten spricht. Nachdem er festgestellt hat, wer der Gesprächspartner ist, startet der Chatbot entsprechende Gesprächsszenarien. Die gesamte Lösungsarchitektur basiert auf Amazon AWS-Technologien. Der Benutzer spricht mit dem Chatbot auf der Curandus-Website.
Konversation mit Curandus Chatbot
Sprechen Sie mit unserem Chatbot. Vergiss nicht, hallo zu sagen und dich vorzustellen, wer du bist.
Markenfarben
Typografie
Für die Chatbot-Schnittstelle können Sie jede beliebige Schriftart verwenden. Wir haben uns für Nunito aus der Google Fonts-Bibliothek entschieden, die Signaturschrift der Marke Curandus.
Project Stack
Design
27 Nov 2019
Erledigt in 10 Tage
Team
Technische Beschreibung
Herausforderung
Wir hatten keine vorgefertigten Chatbot-Szenarien. Der Kunde stellte uns lediglich die Struktur der Daten zur Verfügung, die der Chatbot von verschiedenen Nutzertypen sammeln und in Form von Leads liefern sollte. Auf der Grundlage dieser Daten entwickelten wir effiziente und einfache Szenarien, die auf die Anforderungen der Amazon Lex-Technologie zugeschnitten waren.
Chatbot design
Für ein erfahrenes Entwicklungsteam ist die Implementierung eines Chatbots von der Programmierung her auf der Grundlage von Amazon Lex relativ einfach. Aber die korrekte Gestaltung des Chatbot-Konversationsflusses kann eine Herausforderung sein. Ein Chatbot ist nicht einfach ein Formular, in dem genau festgelegt ist, welche Daten ein Benutzer ausfüllen muss. Die Erfassung von Daten durch einen Chatbot erfolgt durch eine Konversation, deren Gestaltung dem UX-Designer obliegt. Bei einer Konversation können wir nicht genau vorhersagen, wie sie verlaufen wird und was genau der Nutzer uns mitteilen wird. Bitte besuchen Sie den Blog und lesen Sie mehr über chatbot design.
AWS Tools
Lex, S3, DynamoDB, Lambda, IAM, Cognito, Amplify
Stack
Django, React.js, SASS, AWS
