Im Conversation Design, also dem Entwurf von dialogbasierten Interaktionen zwischen Mensch und Maschine, spielt das Konzept des „Acknowledgements“ (Bestätigungen oder Rückmeldungen) eine zentrale Rolle.
Es beschreibt die Art und Weise, wie ein System, sei es ein Chatbot, eine Sprachassistenz oder eine andere dialogbasierte Anwendung, die Eingaben der Nutzerinnen und Nutzer erkennt, bestätigt und darauf reagiert. Acknowledgements tragen erheblich zur Benutzerfreundlichkeit und zum Vertrauen in das System bei.
Warum sind Acknowledgements wichtig?
Nutzerfeedback: Rückmeldungen signalisieren den Usern, dass ihre Eingaben korrekt verstanden und verarbeitet wurden. Dies gibt ihnen die Sicherheit, dass das System ihnen zuhört und sie ernst nimmt.
Vermeidung von Missverständnissen: Durch klare Rückmeldungen können Missverständnisse vermieden werden. Wenn eine User-Eingabe falsch interpretiert wurde, kann das System dies durch ein gezieltes Acknowledgement klarstellen und eine Korrektur vorschlagen.
Verbesserte User Experience (UX): Eine gut gestaltete Rückmeldung fördert eine positive Nutzererfahrung, da sie den Dialogfluss unterstützt und ein Gefühl von natürlicher Interaktion vermittelt.
Arten von Acknowledgements
Bestätigungen lassen sich in verschiedene Typen unterteilen, je nach ihrer Funktion im Dialog:
Explizite Acknowledgements: Hierbei bestätigt das System explizit die Eingabe der Nutzerinnen und Nutzer. Beispiel:
- Nutzerin: „Ich möchte morgen einen Termin vereinbaren.“
- System: „Okay, ich habe Ihren Wunsch notiert. Sie möchten morgen einen Termin vereinbaren.“
Implizite Acknowledgements: Das System geht direkt auf die Eingabe ein, ohne diese explizit zu bestätigen. Beispiel:
- Nutzerin: „Zeige mir die Wettervorhersage für Berlin.“
- System: „Das Wetter in Berlin morgen: 22°C und sonnig.“
Positives Feedback: Das System gibt eine positive Rückmeldung, um das Vertrauen zu stärken und die Nutzerin oder den Nutzer zu ermutigen. Beispiel:
- „Gute Wahl!“ oder „Alles klar, das mache ich!“
Korrektur- und Klärungs-Acknowledgements: Wenn das System unsicher ist, ob es die Eingabe richtig verstanden hat, gibt es eine Rückfrage. Beispiel:
- „Meinten Sie, dass Sie einen Termin für morgen vereinbaren möchten?“
Best Practices im Conversation Design
Klarheit und Präzision: Acknowledgements sollten klar und präzise sein, um Missverständnisse zu vermeiden. Unklare oder zu vage Rückmeldungen können die User irritieren.
Natürlichkeit im Dialog: Acknowledgements sollten sich in den Dialogfluss einfügen und natürlich wirken. Vermeide übermäßige Wiederholungen, die den Dialog künstlich wirken lassen.
Anpassung an den Kontext: Die Art des Acknowledgements sollte immer im Kontext der jeweiligen Interaktion gewählt werden. Ein explizites Acknowledgement ist beispielsweise bei kritischen oder komplexen Anfragen wichtiger als bei einfachen.
Nutzerzentrierung: Die Bedürfnisse und Erwartungen der User sollten im Mittelpunkt stehen. Manche Nutzerinnen und Nutzer bevorzugen klare Bestätigungen, während andere eine schnellere und weniger formelle Kommunikation schätzen.
Beispiele und Anwendungsfälle
- Kundensupport: Ein Chatbot, der im Kundenservice eingesetzt wird, kann mit Acknowledgements sicherstellen, dass er die Anliegen der Kundinnen und Kunden richtig verstanden hat, bevor er Lösungsvorschläge anbietet.
- Sprachassistenten: Ein Sprachassistent, der auf Sprachbefehle reagiert, kann durch implizite Acknowledgements den Dialogfluss aufrechterhalten und durch explizite Acknowledgements sicherstellen, dass die Befehle korrekt ausgeführt werd