#137 Vom Produktberater zum virtuellen Assistenten: Die Chatbot-Reise des Schweizer Online-Shops brack.ch

Fabian Büchler gibt Einblicke in die Entwicklung und Erfolge des Chatbots von brack.ch, einem Schweizer Online-Shop mit über 250.000 Produkten. Der KI-gestützte Produktberater bietet durch seine Dialogform einen echten Mehrwert gegenüber herkömmlichen Suchfunktionen und erzielt beeindruckende Erfolge mit vier- bis fünffach höheren Konversionsraten.

• Entstehung als kleines Innovationsprojekt Ende 2022 durch ein Team von vier bis fünf internen Mitarbeitern und zwei externen Spezialisten
• Entwicklung eines maßgeschneiderten Bots auf OpenAI-Basis statt Einsatz einer fertigen SaaS-Lösung
• Fokus auf Produktberatung mit schrittweiser Erweiterung um FAQ-Inhalte und Service-Funktionen wie Paket-Tracking
• Bot nutzt interne Datenquellen wie Produktbeschreibungen und Herstellerinformationen ohne externe Internetsuche
• Besonders hohe Erfolgsraten bei beratungsintensiven Produkten mit detaillierten Zusatzinformationen
• Betriebskosten durch OpenAI-APIs mittlerweile vernachlässigbar niedrig
• Zukünftige Pläne: Integration des Kundenkontos, einheitlicher Einstiegspunkt und langfristig intelligente universelle Suchleiste

Besucht uns ab dem 1. Mai, um den Chatbot im neuen Design und mit verbesserter Benutzeroberfläche zu erleben.

Chapters

• 0:27 Einführung und Projektbeginn
• 3:28 Technische Umsetzung und Entwicklung
• 5:36 Fokus auf Produktberatung
• 8:36 Datenquellen und Informationsverarbeitung
• 12:11 Erfolge und Nutzungsstatistiken
• 16:20 Zukunftspläne und Vision

Transcript

Speaker 1: 0:15

Herzlich willkommen zum nächsten Podcast von Sophies AI Talk. Heute geht es um den Chatbot von brakch, ein Schweizer Online-Shop, und dabei ist Fabian Bürchli. Ich freue mich, dass du dabei bist. Vielen Dank für deine Zeit.

Speaker 2: 0:33

Sehr gerne, ich freue mich über die Einladung.

Speaker 1: 0:37

Und bevor wir starten, möchte ich ganz kurz meinen Partnern danken. Das ist CMM360, das ist CreaLog und das ist FIA aus Deutschland. Danke, dass ihr den Podcast unterstützt. Danke, dass ihr dabei seid. Und jetzt geht es an Fabian. Fabian, ehrlich gesagt, aufmerksam geworden über euren Chatbot bin ich eigentlich durch einen Blogbeitrag, wo ihr sehr genau beschrieben habt, wie man denn diesen Bot nutzt. Das war so mein erster Start mit dem Chatbot, Aber vielleicht könntest du mal kurz erklären wie kam es eigentlich zu dem Chatbot-Projekt? Wie habt ihr euch dazu entschieden? Wie seid ihr es angegangen?

Speaker 2: 1:16

Also, ich kann dir gerne noch erklären, wie es zum Blogbeitrag kam.

Speaker 1: 1:20

Die Frage kommt definitiv noch.

Speaker 2: 1:22

Vielleicht fangen wir von vorne an. Wir haben das muss jetzt Ende 23 gewesen sein oder sogar Ende 22, die Zeit rennt extrem. als der ganze Gen-AI-Hype aufkam, hat eigentlich ein Mitarbeiter in der IT mal angefangen, mit der Technologie ein bisschen zu experimentieren, ob es einen Dialog auf Basis unserer Produkte geben kann. Wir haben schnell gemerkt, dass das noch ein weiter Weg ist, dass das so nicht ausgereift ist, aber das Experiment hat uns gezeigt, dass da tatsächlich was drin liegt. Wir haben danach relativ schnell die Vorteile gesehen mit dem 24-7-Beratungsmöglichkeit. Die Dialogform haben wir extrem spannend gefunden, oder weil in der klassischen Suche in einem Online-Shop gibst du ein Keyword ein und dann findest du, was du brauchst, oder kannst vielleicht noch etwas filtern, aber dann ist es schnell mal vorbei. Und auch natürlich die Breite vom Sortiment. also es ist nicht ein Marktplatz mit Millionen Produkten, aber trotzdem haben wir halt 52.000 Produkte mehr.

Speaker 2: 2:31

Deswegen haben wir da schnell einen Nutzen gesehen, haben das spannend gefunden und wollten effektiv auch wieder mal ein innovatives Projekt haben. Das hat die Marke Wrack früher häufiger gehabt, und deswegen haben wir uns dem angenommen. Und das war eigentlich auch ein Projekt. das wurde damals vom CIO quasi initiiert und lief auch komplett an allem vorbei. quasi initiiert und lief auch komplett an allem vorbei. Also, das war eine ganz kleine Truppe, die sich da wöchentlich getroffen hat und versucht hat, aus dem was zu machen.

Speaker 1: 3:04

Jetzt kannst du vielleicht noch einen Schritt weiter gehen bei der Umsetzung. Du sagst jetzt eine kleine Gruppe, die da was gemacht hat, Habt ihr das alles selber umgesetzt? Nutzt ihr einen Anbieter? Nutzt ihr eine Software-as-a-Service-Plattform? Wie habt ihr das gemacht? nutzt ihr einen Anbieter? nutzt ihr eine Software-as-a-Service-Plattform?

Speaker 2: 3:18

Wie habt ihr das gemacht? Also, wir waren ungefähr vier bis fünf interne Leute und zwei externe. Wir haben da mit der Agentur Aramys zusammengearbeitet. Die haben uns einerseits Know-how-technisch und andererseits halt vom Zeitaufwand geholfen zu entwickeln, weil das kennen die meisten Online-Shops die Pipeline für die Entwickler ist immer rappelvoll, und da haben wir natürlich ein bisschen Unterstützung gebraucht. Aber wir haben bewusst eigentlich keine Software-as-a-Service-Lösung angestrebt, sondern eigentlich schon eine in Anführungszeichen eigene Lösung, also mit OpenAI, aufbauend auf eigentlich unserem bestehenden Ökosystem, und haben dann relativ schnell eigentlich auch den Prototypen in so wöchentlichen Sessions zusammen gehabt. Das ging relativ fix. Also, wir haben, so hätte ich gesagt, im November 2022 uns intensiv damit beschäftigt, und so März, februar hatten wir eigentlich schon einen recht anständigen Prototypen und haben dann aber verschiedene Agent-Typen gegeneinander abgeglichen.

Speaker 2: 4:27

Also ein Typ, der zum Beispiel zuerst die Frage zusammenfasst und dann das Problem erklärt und dann Produkte vorschlägt, einer, der direkt Produkte vorschlägt, und dann haben wir versucht, uns so ranzutasten. Was ist so die optimale Vorgehensweise? im Dialog Guardrails war extrem wichtig, dass er nicht irgendwelchen Blödsinn erzählt, und das hat dann aber extrem lange gedauert. Also vom Prototyp dann bis zum Live-Gang waren es sechs Monate, hätte ich gesagt. Also, wir waren drei Monate, bis wir quasi anständigen Prototypen hatten, also die bekannten 80 Prozent, und dann für den Rest haben wir eigentlich fast nochmal ein halbes Jahr gebraucht, weil halt das Detail der Teufel lag. Im Detail, sagt man so schön.

Speaker 1: 5:11

Ja, das erlebe ich immer wieder, gerade bei diesen Sprachmodellen. Im ersten Moment geht das so schnell, und man denkt wow, cool, was kann ich. Und dann kommen halt die 20%. Jetzt habe ich gerade zwei Fragen zum Inhalt des Bots. Zum einen hast du am Anfang gesagt die 24-7-Beratung. Wo liegt bei euch der Fokus? Ist das eher so ein Bot Richtung Customer Service, Ich finde mein Paket nicht. Wann kommt meine Bestellung endlich? Oder geht es wirklich eher um Beratung?

Speaker 2: 5:38

Wir haben am Anfang mit dem klaren Ziel Produktberatung gestartet. Wir haben ihn auch Produktberater genannt, also im Vergleich zu den Kollegen von Jumbo, das haben wir kein Avatar geschaffen, sondern wir haben das einfach Produktberater genannt, weil wir natürlich auch schon im Hinterkopf hatten, dass das nicht ewig ein Produktberater bleiben wird. Wir haben dann in einem Zwischenschritt mal FAQs von unserer Seite integriert und möchten jetzt natürlich im weiteren Weg als wie mehr in eine Rundum-Beratung kommen. Also, du kannst beispielsweise auch deine Post-Tracking-ID in den Chatbot posten, und das ist die ziemlich einzigste externe Info, die er abruft. Und solche Features wollen wir natürlich noch mehr integrieren, weil für unseren Kundenservice ist es natürlich extrem spannend, weil die oftmals die gleichen Fragen erhalten, also mehrmals am Tag natürlich dieselben Fragen, und diese kann man relativ gut maschinell beantworten lassen. Deswegen gehen wir da schon den Schritt weg vom Produktberater bis zur virtuellen Assistenz.

Speaker 1: 6:46

Jetzt hast du gerade schon angesprochen externe Daten. Also, ich glaube, das mit dem Pakettracking ist noch relativ einfach. Ich gebe meine Paketnummer ein, der sucht das bei der Post oder bei DPD und gibt mir den Lieferstatus zurück. Ist der auch wirklich mit meinem Kundenkonto verknüpft? Könnte er sich die Tracking-Nummer auch selber suchen, oder ist da noch die Schranke dazwischen?

Speaker 2: 7:07

Nein, wir haben anfänglich sowieso komplett davon abgesehen, weil wir ja schon einen anständigen Respekt davor auch hatten, den zu schnell mit dem Kundenkonto zu verknüpfen. Mittlerweile haben wir da eine andere Meinung und möchten das in einem nächsten Schritt auch tun, weil wir schon die Vorteile für die Kundschaft selbst sehen, dass es halt einfach schneller geht, wenn er mit meinem Kundenkonto verknüpft ist, aber natürlich auch für unsere Mitarbeitenden als Entlastung, und wir haben da so eine Idee, wie man das elegant lösen könnte, dass man dann das Kundenkonto wirklich aktiv mit dem Bot verknüpfen kann, also dass das auch nicht standardmäßig der Fall ist, weil ich glaube, es gibt halt genug Leute, die das auch nicht möchten. Aber das ist definitiv einer der nächsten Schritte, die wir angehen wollen.

Speaker 1: 7:57

Okay, bin ich gespannt, wie ihr das umsetzt. Jetzt aber nochmal zurück was du gesagt hattest, fand ich sehr interessante Dialoge, wie er jetzt beraten soll.

Speaker 1: 8:05

Also, ich habe wohin meinen Zaun für eine Schildkröte gesucht, beziehungsweise ich interessiere mich gerade dafür, ob ich eine Schildkröte für einen Garten kaufen sollte. Und was ich sehr interessant fand als erstes hat er dann gesagt ja, beachte aber, dass der Zaun die richtige Höhe hat, beachte, dass der in den Boden reingeht, dass die da nicht runterkrabbeln können. Also er hat mir erst sehr viele Tipps gegeben, worauf ich achten muss, obwohl ich gar nicht gefragt habe. Dann hat er mir Produkte gegeben, und dann hat er mir nochmal gesagt, wie ich mich am besten entscheiden kann. Also, ich soll auf die Höhe achten, auf das Material und so weiter. Was ist da so der Hintergrund eurer Psychologie dahinter?

Speaker 2: 8:44

Also, es gibt verschiedene Szenarien, oder nennen wir es Customer Journeys. Was wir bis jetzt gemerkt haben in den letzten Monaten, ist schon, dass, dass Recherche-intensivere Produkte auch erfolgreicher im Chatbot quasi abgehandelt werden, weil wenn du jetzt Mineralwasser oder irgendwie sowas Simples suchst, dann konsolidierst du eigentlich nicht den Chatbot, und das heißt, er müsste schon einen Mehrwert bieten. Rund jetzt nur um die Produktsuche, weil sonst kann ich ja logischerweise die Produktsuche benutzen, und deswegen ist schon das Ziel, dass er auch ein bisschen besser beraten kann. Also wir hatten den ersten Case mit so Velo-Pneus und Schläuchen, wo ich jetzt selbst auch wirklich ein Banause bin, wo er dann auch beispielsweise, wenn du nach einer Größe suchst oder so dir sagt, wo du was findest, welche Informationen du brauchst, damit du eine erfolgreiche Suche dann auch absetzen kannst.

Speaker 2: 9:44

Genau, und das ist schon die Idee, dass ein bisschen mehr kann. Wie einfach nur Produkte vorschlagen, ist natürlich auch wieder ein Risiko, denn je mehr, dass er redet, desto eher ist die Chance mal da, dass er vielleicht auch einen Fehler macht. Aber ich glaube, prinzipiell müssen die Leute schon den Mehrwert auch sehen, die so ein Chatbot mit sich bringt. Also muss er kein War sein.

Speaker 1: 10:05

Das war jetzt meine nächste Frage Wie valide sind denn die Antworten? Weil ich muss zugeben also er hat mir jetzt vorgeschlagen, der Zaun muss mindestens einen halben Meter hoch sein. Und ich wollte so eine Minigartenschildkröte, Und ich frage mich ob die fliegen kann, also wenn er jetzt mindestens einen halben Meter hoch sein muss, kann sein, dass der Bot recht hat. Ich kenne mich noch nicht so gut damit aus, aber wo nimmt der Bot diese Informationen her? Die sind ja sicherlich nicht in der Produktbeschreibung Gartenzaun enthalten, oder?

Speaker 2: 10:31

Wir also prinzipiell nimmt das ein bisschen tatsächlich auf allem, was so auf Parkch rumliegt, um es ganz salopp zu sagen. Wir haben natürlich auch PDFs mit Herstellerinformationen, wo er sich gewisse Dinge auch zusammensucht. Warum er jetzt exakt bei der Schildkröte auf den halben Meter kommt, weiß ich nicht. Vielleicht kann sie gut klettern, Aber prinzipiell bastelt er sich das schon aus den Informationen zusammen, die er hat. Wäre aber auch gut möglich, dass der Hinweis beispielsweise bei einem anderen Tier hinterlegt wäre und er sich das dann so zusammenbaut. Also das kennen wir alle von der Technologie, dass zum Teil natürlich auch der Fächer etwas aufgemacht wird.

Speaker 1: 11:13

Okay, aber er sucht nicht direkt im Internet, oder?

Speaker 2: 11:17

Nein, von dem haben wir abgesehen. Das waren doch zu viele Risiko. Vielleicht werden wir das auch mal ändern. Ich glaube, das weiß, man stand jetzt nicht, aber das waren es dann zu risikoreich gefühlt nach das ganze Internet irgendwie nach Inputs kontrollieren zu müssen. Deswegen sind wir da bescheiden geblieben, mit dem Risiko natürlich, dass sein Wissen auch nicht komplett ist.

Speaker 1: 11:41

Jetzt hast du ja schon gesagt, er wird weiterentwickelt. Das heißt, ich gehe mal davon aus, so ganz unzufrieden seid ihr mit dem aktuellen Bot nicht. Vielleicht kannst du mal sagen, wie er genutzt wird oder ob ihr da irgendwas feststellen konntet. Ist es wirklich erfolgreich? Kaufen die Leute mehr? Kaufen die überhaupt? Kriegt ihr direktes Feedback?

Speaker 2: 11:59

Genau. Also, wir haben recht lange bewusst den Traffic auch niedrig gehalten, um die Kosten zu beobachten. Also wir haben ihn am Anfang beispielsweise nur nach Login dann konstant anzeigen lassen und beispielsweise über Teaser, wenn du gesucht hast oder eine Suche abgesetzt hast, zwei, dreimal geklickt hast und nicht weitergekommen bist, dann haben wir so Teaser eingeblendet, um wirklich mal smooth zu starten. Jetzt ist er eigentlich für alle zugänglich, wie wir diskutiert haben, vom Entry Point her noch nicht ganz optimal, aber wir sind eigentlich sehr zufrieden, wie er genutzt wird. Wir stellen schon fest, dass es vor allem beratungsintensive Produkte sind, so Zeugs wie Note Disclaimer sagen.

Speaker 2: 13:01

Die Leute, die im Chatbot suchen, die sind natürlich auch schon irgendwie weiter empfangel wie Leute, die jetzt von Google Shopping auf eine PDP kommen. Aber wir haben schon eine bedeutend höhere Add-to-Card-Rate der Produkte, die aus dem Chatbot geklickt werden, revenue und Conversion-Rate als jetzt bei dem in Anführungszeichen normalen Traffic, der den Bot nichts genutzt hat. Also wir reden so von vier bis fünffacher Steigerung. Also das zeigt uns trotzdem, dass die, die den Bot benutzen, dass die fündig werden und danach auch bei uns einkaufen. Wir sind sehr bewusst, dass wir das Angebot sicher noch weiter verbessern können, aber so am Stand jetzt sind wir sehr zufrieden.

Speaker 1: 13:45

Okay, danke schön. Gerade noch eine Frage dazu Du hast das Thema Kosten angesprochen. Du würdest jetzt aber unterm Strich schon sagen, die eingesetzten Kosten lohnen sich oder rentieren sich im Gegensatz zu dem, was ihr rausholt.

Speaker 2: 13:59

Ja, also, mittlerweile sind vor allem auch die Betreibungskosten sind ja extrem niedrig, die API-Kosten von OpenAI, also da reden wir wirklich von einem vernachlässigbaren Betrag. Wir haben, als wir das erste Mal so die Buchhaltung gemacht haben, waren wir so bei einem hohen fünfstelligen Betrag. Ich hätte jetzt gesagt, mittlerweile haben wir den schon rein PR-technisch draußen, weil das also ich bin ja heute auch hier aus dem Grund und habe das auch schon an diversen Veranstaltungen sonst gemacht Also das Interesse war relativ groß, weil wir halt auch schnell waren, und wir haben jetzt auch nie quasi direkt nur den Umsatz beurteilt, sondern wir haben das immer beurteilt ist es ein relevanter Touchpoint in der Customer Journey. Also, wir glauben auch nicht, dass es ewig ein Chatbot bleiben wird. Wir glauben schon ein bisschen an eine andere Vision vom Suchen und Finden.

Speaker 1: 15:18

Deswegen habe ich immer geschaut, dass die Zuhörer ihre Joggingrunde nicht extrem ausdehnen müssen, oder sonst sind sie mit dem Auto im Office angekommen und können nicht mehr weiter zuhören. Aber noch ganz wichtige zwei Fragen, und zwar zum einen haben wir am Anfang den Blogbeitrag angesprochen. Ihr habt einen Blogbeitrag über den Bot geschrieben, wo ihr ganz genau definiert, wie Leute den Bot nutzen sollen. Was man ihnen fragen kann Wie kam es dazu, und was ist so davon der Outcome gewesen?

Speaker 2: 15:48

Genau. Also wir haben ab Tag 1 ein Kundenfeedback abgefragt. Also die Leute, die uns Feedback geben wollten, die konnten das auch, haben das dann ausgewertet und haben gemerkt, dass die Leute so Feature-Wünsche haben, wie dass er Gegenfragen stellt oder dass er weitere Fragen stellt. Zur Verfeinerung Und jetzt, wenn du einen Prompting-Kurs machst, dann lernst du eigentlich, dass du so viele Informationen wie möglich in einen Prompt reinpacken sollst, nicht, dass du so viele Informationen wie möglich in einen Prompt reinpacken sollst. Und da haben wir irgendwann auch das Aha-Erlebnis gehabt, dass die Leute ja in der Breite jetzt nicht die Top-Prompte-Innen sind. Und dann bin ich auf die Idee gekommen, weil eine Kollegin aus dem Editorial Content die hat auch interne Schulungen gegeben, wie man quasi generell LLM-Modelle benutzen kann, Und dann habe ich sie gefragt, ob sie nicht mal einen Beitrag schreiben könnte und den Kundinnen quasi erklären kann, wie man den Chatbot am besten benutzt oder was man ihm so mitgeben muss, damit man Spaß daran hat oder auch erfolgreich bei der Suche ist. Genau das hat sie dann gemacht, und so kam es, dass wir den Chatbot da mit einem Blogbeitrag erklärt haben.

Speaker 1: 17:05

Ja, ich fand das sehr, sehr sinnvoll und nützlich und interessant. Hat das auch wirklich was gebracht? Also würdet ihr sagen, danach nutzen die Leute den Bot besser, oder Das ist jetzt schwierig zu sagen.

Speaker 2: 17:17

Also, ich konnte jetzt im direkten Zusammenhang schon nicht feststellen. Das war wirklich auch mehr ein Service-Gedanke, aber ich konnte jetzt nicht irgendeinen direkten Zusammenhang zwischen Blog-Beitrag lesen und verbesserten Prompting darstellen. Ich glaube generell, die Leute werden ja in der Breite auch besser. Es gibt so viele Faktoren, von denen ich annehme, dass sie eintreten werden. Es ist so die Qualität vom Modell verbessert sich, die Kosten senken, und prinzipiell wird vor allem die jüngere Zielgruppe viel fitter werden in der Bedienung dieser Large Language Modelle. Und das sind alles so Faktoren, die irgendwann eintreffen werden, und wir bauen da auch klar für die Zukunft und vielleicht nicht mal so sehr für den Moment jetzt.

Speaker 1: 18:02

Ich denke, das merkt man auch absolut. Die Leute, die lernen ja auch durch andere Bots. Also, die nehmen euren Bot, und dann nehmen sie noch andere, und jeder Bot, den sie nutzen, bringt sie eigentlich einen Schritt weiter. Also von dem her genau.

Speaker 2: 18:14

Also das fand ich auch spannend, und ich habe mich relativ schnell mit den Kollegen von Jumbo in Verbindung gesetzt, weil wir beide auch gedacht haben, das konkurrenziert sich nicht, weil man kann sowas nicht nachbauen innerhalb von einem Tag, wenn man jetzt von dem anderen was erfährt, was sie gerade umsetzen. Und prinzipiell, das war ja lange so die Situation im E-Commerce, dass eigentlich Werbung für den E-Commerce irgendwie alle beflügelt hat, und das glaube ich nach wie vor auch, dass halt jeder Shop, der ein Chatbot einsetzt, quasi ein bisschen Werbung für diesen neuen Touchpoint macht, und wir alle so gemeinsam irgendwie auch das Thema bekannter machen können.

Speaker 1: 18:58

Sehr schön gesagt. Jetzt sprichst du die ganze Zeit schon über die Zukunft. Darf ich dich noch als letzte Frage fragen, was denn so für die nahe Zukunft geplant ist oder was du schon sagen darfst? was können die Nutzer erwarten? Darfst du da was verraten?

Speaker 2: 19:13

Genau. Also, wir haben im Vorgespräch ja hier kurz angetönt, dass bei uns der erste Eindruck ein bisschen chaotisch ist, dass du nicht genau weißt, wo du ansprechen musst. Das werden wir sicher auf dem 1.5. Optimieren, dass die Kundinnen nur einen Einstiegspunkt haben in den Chat. Wir haben da generell ein großes Rebranding, also der Shop wird generell in einem neuen Look daherkommen und möchten alles in dem Zusammenhang ein bisschen aufräumen.

Speaker 2: 19:40

Das ist das Organisatorische, und dann ist uns sicher wichtig, wie wir bereits besprochen haben, das Kundenkonto zu integrieren oder da erste Fortschritte zu machen, um das ganze Shopping-Erlebnis effizienter zu machen. Und dann vielleicht einen noch nächsten Schritt gefällt mir schon die Idee von Amazon mit ihrem Rufus-Modell, dass man eigentlich eine Searchbar hat, wo man prinzipiell jegliche Fragen reinstellen kann und das System dann selbst so intelligent ist, um zu wissen, diese Person braucht jetzt nur Produktvorschläge, eine andere vielleicht eher einen Ratgeber, eine dritte möchte vielleicht einen Dialog mit einem Large-Language-Modell führen. Also das wäre schon so die Higher Vision, dass man eigentlich am Schluss nur noch einen Einstieg für jegliche Fragen hat. Aber von dem sind wir noch ein bisschen weg. Also, ich denke, das Kundenkonto und das Zusammenspiel ist der nächstlogische Schritt.

Speaker 1: 20:39

Vielen Dank, macht Sinn. Ich gebe dir noch eine HireVision von Alibaba mit. Da finde ich sehr interessant. Da chatten ja die Kunden häufig mit den Supplieren vielmals wirklich noch Mensch zu Mensch, und der Bot fasst dann mitten in der Konversation oftmal die bisherige Konversation zusammen.

Speaker 1: 20:57

Also er sagt dann zum Beispiel so also das Offer wäre jetzt, und fasst mir nochmal das allerletzte Offer, was sich dann über zehn Dialoge verhandelt, zusammen. Das finde ich sehr interessant, wie sich der Bot da in die gesamte Kommunikation mit einbringt und dann wirklich so eine Zusammenfassung oder ähnliches erstellt, gerade bei langen Dialogen. Und ich weiß nicht, wie es euch geht, ich habe letztens mal bei Alibaba mit seinem Supplier gechattet. Das geht dann schon hin und her, und ein Wort, ein Wort, ein Satz, dann sind wir bei dem Preis, dann sind wir bei dem Preis, dann sind wir bei der Farbe, und gar nicht mehr, was ich eigentlich wollte. Da macht das schon Sinn.

Speaker 2: 21:29

Ja, Ja, also es ist sicher spannend, wenn auch eine proaktivere Rolle einnehmen kann. Unsere ist jetzt natürlich schon eher in der passiven Rolle, dass du eine Frage stellst und eine Antwort bekommst. Also die proaktive Rolle, die macht sicher auch Spaß, dann auszutesten, bin ich bei dir.

Speaker 1: 21:47

Super. Dann würde ich sagen, freue ich mich eigentlich jetzt schon auf die nächste Folge mit dir. Ich glaube, das wird nicht langweilig mit uns. Ich danke dir für deine Zeit. Es war wahnsinnig spannend. Und ja, wie gesagt, es gibt bestimmt eine Fortsetzung. Du hast ein paar Mal Jumbo angesprochen. Mit denen gibt es übrigens auch eine Podcast-Folge. Ihr könnt mal ein bisschen zurückscrollen, liebe Zuhörer, wenn ihr die noch nicht gehört habt. Und ansonsten bedanke ich mich bei meinen Partnern CMM360, crealog und Vier. Ich wünsche allen noch einen ganz tollen Tag, und wie immer hat das letzte Wort der Fabian. Du darfst gerne das noch loswerden, was du bislang noch nicht sagen durftest.

Speaker 2: 22:23

Also vielen Dank für die Einladung. Ich komme auch gerne wieder, wenn wir News haben, oder wir können auch gerne mal eine Dreierfolge mit Jumbo und Brack machen.

Speaker 1: 22:30

Ah ja super.

Speaker 2: 22:32

Das Thema ist noch lange nicht vorbei, und ja also, ich freue mich auf den ersten Fünften, die die Lust haben, können dann vorbeischauen, wie es aussieht und wie ihnen die neue Umgebung gefällt, wo dann auch der Chatbot eingebettet ist.

Speaker 1: 22:50

Und ja, vielen Dank fürs Zuhören und schönen Tag noch. Danke schön.