Chatbots als Persönlichkeiten: Nicht immer die beste Idee
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Hadi, R. (2019). When Humanizing Customer Service Chatbots Might Backfire. NIM Marketing Intelligence Review, 11(2), 30-35. DOI: https://doi.org/10.2478/nimmir-2019-0013

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NIM Marketing Intelligence Review – KI und die Ära des automatisierten Marketings

Chatbots als Persönlichkeiten: Nicht immer die beste Idee

Autorinnen und Autoren

  • Rhonda Hadi, Associate Professor of Marketing, Saïd Business School, University of Oxford, United Kingdom, Rhonda.Hadi@sbs.ox.ac.uk
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Rhonda Hadi 

Immer mehr Unternehmen setzen Chatbots im Kundenservice ein. Anstatt eines menschlichen Mitarbeiters interagieren die Kunden mit einer Maschine. Viele Unternehmen verleihen diesen Chatbots durch Namen, menschenähnliche Darstellungen, eine menschliche Stimme oder gar Charakterbeschreibungen menschliche Züge. Intuitiv erscheint eine solche Humanisierungsstrategie eine gute Idee zu sein. Untersuchungen zeigen jedoch, dass die Humanisierung von Chatbots nuanciert wahrgenommen wird und auch nach hinten losgehen kann. Vor allem im Kontext von Kundenbeschwerden können menschenähnliche Chatbots negative Reaktionen verärgerter Kunden noch verstärken, denn ihre Leistung wird im Vergleich mit nicht-humanisierten Chatbot-Varianten kritischer beurteilt. Servicemanager sollten daher sehr sorgfältig überlegen, ob und in welchen Situationen sie humanisierte Service-Chatbots einsetzen möchten. 

Literaturnachweise

  • Hadi, R., Thomaz, F., Crolic, C., & Stephen, A. (2019). Blame the Bot: Anthropomorphism and Anger in Customer-Chatbot Interaction. Working paper.
  • ​Valenzuela, A., & Hadi, R. (2017). Implications of Product Anthropomorphism Through Design. In M. R. Solomon & T. M. Lowrey (Eds.), The Routledge Companion to Consumer Behavior. Routledge.

Autorinnen und Autoren

  • Rhonda Hadi, Associate Professor of Marketing, Saïd Business School, University of Oxford, United Kingdom, Rhonda.Hadi@sbs.ox.ac.uk
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Hadi, R. (2019). When Humanizing Customer Service Chatbots Might Backfire. NIM Marketing Intelligence Review, 11(2), 30-35. DOI: https://doi.org/10.2478/nimmir-2019-0013


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