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Facebook Chatbot-
Entwicklung in der Praxis:
Einblicke in den Chatbot
von dm-drogerie Markt
Anbieten
statt Locken und Verführen
Beratung und Service
Freundlich, sympathisch & offene Kommunikation
Mensch vs. Maschine
Konflikt der Unternehmensphilosophie
Ziele unseres Testcases
• Potentiale Messenger Bots frühzeitig
nutzen und daraus lernen
• Kontaktangebot im Alltag der Kunden
• Entlastung des ServiceCenters
Ein Chatbot namens Bo
Reduktion auf 2 wesentliche Funktionen
Infos über Limited Editions
Beantwortung der häufigsten Nutzerfragen
Es muss nicht von Anfang an perfekt, aber verfügbar und
funktional sein!
Behind the scenes
Die Mechanik von Chatbots
Wie man in 15 Minuten einen
funktionierenden Chatbot baut
Not.
Wer es dennoch will: https://chatbotsmagazine.com/have-15-minutes-create-your-
own-facebook-messenger-bot-481a7db54892
Wie funktioniert
ein Chatbot?
Verstehen von Eingaben
und
Erzeugen von Ausgaben
Verstehen von
Eingaben
Verstehen von Eingaben - Keyworderkennung
Ich suche ein Shampoo gegen Schuppen
mit Citrusduft für max. 2€
Shampoo: Produktkategorie
Ich suche ein Shampoo gegen Schuppen
mit Citrusduft für max. 2€
Shampoo: Produktkategorie
Citrusduft: Stemming von „Zitrusduft“
Gegen Schuppen: Alias von „Anti-Schuppen“
 2 Produktattribute/Suchparameter
2€: Zahl + Währungszeichen: Preis
max.: Begrenzer „maximal“
 Parameter „Preis bis“
Problemfall: Keine Keywords
Ich suche so ein Haarwaschgedöns für fast umme
???
Problemfall
Alles klar, was soll es denn für ein Shampoo sein?
Hast Du eine Lieblings-Marke?
Egal, nur nix von duschdas
Ich habe 245 duschdas-Produkte gefunden…
Problemfall
Ich habe Dich nicht verstanden. Vielleicht kannst Du
Deine Frage noch mal anders formulieren?
Rede nicht um den heißen Brei… Du
kannst offensichtlich gar nix!
Ich habe 35 Produkte in der Kategorie „Brei“ gefunden…
Grundproblem
bei rein keywordbasierten Ansätzen
Wo finde ich Duschgel?
Was habt ihr für Duschgel?
Wird Euer Duschgel an Tieren getestet?
Was empfehlt ihr: Duschgel oder Seife?
Was ist in eurem Duschgel?
Frage nach Sortiment
Frage nach Standort (Filiale) bzw. zur Kategorisierung (Online-Shop)
Frage nach Produkteigenschaften/Inhaltsstoffen
Frage zur Herstellung
Beratungsfrage
1. Was ist die Absicht der Eingabe
(intend)?
2. Welche Informationen werden bei
dieser Anfrage mit übermittelt (values)?
Natural Language Processing
1. automatisierte Zusammenfassung: Die Programme müssen große Texte automatisiert auf das
Wesentliche reduzieren können.
2. Wortbeziehungen innerhalb von Sätzen: Hier ist von NLP gefordert, dass es erkennt, welche Satzbestandteile
zueinander in Beziehung stehen.
3. Diskursanalyse: NLP-Software muss in der Lage sein, das Register eines Textes (gehoben, umgangssprachlich) zu erkennen. Ebenso muss
das Programm erkennen, um welche Textsorte es sich handelt (Einkaufszettel, Rechnung, Aufforderung).
4. maschinelle Übersetzung: Auf NLP basierte Programme müssen die menschliche Sprache in eine andere menschliche Sprache übersetzen können
und dabei Grammatik, Semantik und andere linguistische Teilbereiche beherrschen.
5. morphologische Segmentierung: Hierunter wird das Zerlegen eines Wortes in seine Einzelbestandteile gefasst.
6. NER (Named Entity Recognition) : Ein NLP-Programm muss erkennen, ob ein Text Eigennamen für Orte, Personen oder Organisationen enthält und
es muss diese auch zuordnen können. Für die Textausgabe muss das Programm demnach auch bei westlichen Sprachen wissen, ob die
betreffenden Wörter großgeschrieben werden.
7. Umwandlung in menschliche Sprache: Digital hinterlegte Wörter werden in menschliche Sprache übertragen.
8. Verstehen menschlicher Sprache
9. Optical character recognition (OCR) : Dabei handelt es sich um eine Bilderkennung, die Bilder in Text umwandeln kann, wie es heute schon einige
Scanner können.
10. Erkennung von Gefühlen
11. Erkennen von gesprochener Sprache
12. Erkennen von Stilformen wie Ironie
13. Erkennen von Wortbedeutungen: Klanglich kann „buchen“ sowohl die Aktion eines Ticketkaufs beinhalten als auch die Mehrzahl des Baumes
„Buche“.
http://nlp.stanford.edu:8080/corenlp/process
Überlasst das den
Computerlinguisten.
Nutzt eine API!
Machine Learning
Maschinelles Lernen ist ein
Oberbegriff für die „künstliche“
Generierung von Wissen
aus Erfahrung.
Wikipedia zu Maschinellem Lernen
Machine Learning: Modelle
• Models - was gibt es für Datentypen (z.B. Produkte)
• Intents - was will der User (z.B. ein Produkt kaufen)
• Labels - Welche Attribute sind für dieses Intent wichtig (z.B. Marke,
Preis, etc.)
• Patterns - Welche Usereingaben signalisieren einen bestimmten
Datentyp (ein Preis ist eine Zahl mit Währungszeichen)?
• Context - in welchem Kontext spricht der User zum Bot
• Sentiment - ist die Usereingabe positiv oder negativ konnotiert?
https://wit.ai
Auch hier:
Erfindet das Rad nicht neu!
Ein paar schlaue Leute haben sich dazu bereits Gedanken gemacht.
Machine Learning funktioniert nur
mit (Trainings-)daten. Keine Daten,
keine (sinnvollen) Antworten.
aka. keine-Arme-keine-Kekse-Regel
Erzeugen von
Ausgaben
REGELBASIERT
oder
GENERISCH PER „KÜNSTLICHER
INTELLIGENZ“
Retrieval-based vs. Generative models
Wenn User A sagt,
sage ich B
(Regelbasiert)
Auf Eingabe A halte ich die
Antwort B für die
wahrscheinlichst sinnvolle
(generisch / Machine Learning & Predictions)
Gesprächskontext
unmöglich
Künstliche Intelligenz
(verdammt schwierig)
Regelbasiert
(einfach)
Smart Machine
(schwierig)
regelbasiert generisch
Open Domain
(Allgemein)
Closed Domain
(Spezialgebiet)
einfach
schwer
Gesprächskontext
unmöglich
Künstliche Intelligenz
(verdammt schwierig)
Regelbasiert
(einfach)
Smart Machine
(schwierig)
regelbasiert generisch
Open Domain
(Allgemein)
Closed Domain
(Spezialgebiet)
dm
Chatbot
Skill
Gesprächskontext
unmöglich
Künstliche Intelligenz
(verdammt schwierig)
Regelbasiert
(einfach)
Smart Machine
(schwierig)
regelbasiert generisch
Open Domain
(Allgemein)
Closed Domain
(Spezialgebiet)
Skill 1
Gesprächskontext
unmöglich
Künstliche Intelligenz
(verdammt schwierig)
Regelbasiert
(einfach)
Smart Machine
(schwierig)
Open Domain
(Allgemein)
Closed Domain
(Spezialgebiet) Skill 2
Regelbasiert
(einfach)
Smart Machine
(schwierig)
Skill 3
Regelbasiert
(einfach)
Skill 1
Gesprächskontext
unmöglich
Künstliche Intelligenz
(verdammt schwierig)
Open Domain
(Allgemein)
Closed Domain
(Spezialgebiet)
Skill 2
Skill 3
simuliert
Skill 4
Skill 5
Skill 6
Skill 7
Skill 8
Faustregeln
Regelbasierte Bots sind zunächst einfacher
und kontrollierbarer.
Je weiter der Einsatzzweck, desto mehr
Regeln. Zu viele Regeln: Kontrollverlust.
Hybride Modelle (regelbasiert und generisch)
sind denkbar und sinnvoll.
Der Butterfly-Effect
Alexa, spiele „White Noize“
Ich spiele einen zufälligen Titel von „White Noise“
Nein, das von „Bonaparte“
Ich spiele zufälligen Titel von „Bonaparte“
aus Ihrer Musikbibliothek
Spielt experimentelle elektronische Musik, NICHT
den Titel „White Noize“ von Bonaparte
Spielt „Fuck your Accent“ von Bonaparte
Wie konzipiert
man einen
Chatbot?
Gespräche führen
Freie Gespräche
Hallo, wie kann ich Dir helfen?
Ich suche was zu trinken
Gerne, was darf es denn sein?
Weiß nicht so recht…
Vielleicht ein Kaffee?
Ne, lieber was kaltes.
…
Menschen brauchen
(Gesprächs-)führung
LESSON LEARNED #1
Gespräche führen
Tree Flow
Für welche Kategorie interessierst Du Dich?
Nahrungsmittel
Gerne, was darf es denn sein?
Getränke
Welche Art von Getränk?
Kaltgetränke
Nahrungsmittel Gesundheit Körperpflege
Getränke Snacks Müsli Brotzeit Obst
Heißgetränke Kaltgetränke
Tree Flow
Welche Art von Kaltgetränk?
Kaltgetränke
Säfte & Smooties
Milchgetränke Alkoholische Getränke
Welche Art von alkoholisches Getränk?
Alkoholische Getränke
SprituosenBier Wein Schaumwein
Welche Art Bier?
Bier
AleLager Pils Porter Weißbier
Lager
Welche Brauerei?
Augustiner Spaten Löwenbräu Hofbräu
Tree Flow Augustiner
Welche Brauerei?
Augustiner Spaten Löwenbräu Hofbräu
Hacker
Welche Sorte?
Helles Edelstoff
Helles
Wie viele?
1 2 3 4 Kasten (20)
Kasten (20)
9 Fragen & Antworten,
35 Antwortoptionen,
über 75 Wörter
und alles um „einen Kasten Augustiner Hell“ zu bestellen
Feste Pfade Von welcher Brauerei soll den das Bier sein?
egal
Augustiner Spaten Löwenbräu Hofbräu
Hacker
Ok, Welche Art Bier?
AleLager Pils Porter Weißbier
Lager
Von welcher Brauerei soll den das Bier sein?
Augustiner Spaten Löwenbräu Hofbräu
Hacker
Es gibt zig Wege, das passende
Produkt zu finden. Warum
erlaubt der Bot nur einen?
Lösungsansätze
Hallo, wie kann ich Dir helfen?
Ich suche was zum trinken
Gerne, was darf es denn sein?
A Halbe
Das habe ich nicht verstanden,
kannst Du das anders beschreiben?
A süffiges Blondes
…
Hallo, wie kann ich Dir helfen?
Ich suche was zum trinken
Gerne, was darf es denn sein?
A Halbe
Welche Art von Getränk?
Heißgetränke Kaltgetränke
Nachfragen.
Fallbacks vorbereiten.
Fallbacks zu den Fallbacks
vorbereiten.
LESSON LEARNED #2
How to Start
RTFM ;-)Es ist gut: developers.facebook.com
Facebook Messenger: Hinweise
• Ausgabe-Templates
• Einstiege: Send-to-Messenger-Button insbesondere für Abonnements
• Zugriff auf Nutzerdaten
• App-Review-Prozess
• Push-Nachrichten: 24h-Regel
Store all data you can get,
there will be a time when you
can use it.
— Toby Bradshaw, Microsoft
Wann bietet sich der Einsatz
eines Chatbots an?
Wenn man...
• viele Daten gesammelt hat und bereits mit Machine Learning
arbeitet.
• eine gute Suchengine mit facettierten Suchkriterien hat.
• bereits gute Assistenten und Konfiguratoren hat.
• z.B. im Callcenter schon einen detaillierten Gesprächsleitfaden hat.
• bereits Messenger nutzt und immer die gleichen Fragen gestellt
bekommt.
• man asynchrone Prozesse hat, die momentan per Mail ablaufen
(Lieferstatus).
Weiterlesen!
chatbotslife.com
chatbotsmagazine.com
Outsourcen!
OCTANE AI - fertige Chatbot-Lösung für den Facebook Messenger
API AI - Conversational User Experience Platform.
WIT AI – Machine Learning & Chatbot-Engine
Chancen / Risiken
bezogen auf den dm Bot & Allgemein
Ihr könnt mich nun gerne testen
😌😌 unter der Facebook Seite
👉👉„dm“ findet ihr mich, viele
Grüße Bo 👌👌
Facebook Chatbot-Entwicklung in der Praxis: Einblicke in den Chatbot von dm-drogerie Markt
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Facebook Chatbot-Entwicklung in der Praxis: Einblicke in den Chatbot von dm-drogerie Markt

  • 1. Facebook Chatbot- Entwicklung in der Praxis: Einblicke in den Chatbot von dm-drogerie Markt
  • 2. Anbieten statt Locken und Verführen Beratung und Service Freundlich, sympathisch & offene Kommunikation Mensch vs. Maschine Konflikt der Unternehmensphilosophie
  • 3. Ziele unseres Testcases • Potentiale Messenger Bots frühzeitig nutzen und daraus lernen • Kontaktangebot im Alltag der Kunden • Entlastung des ServiceCenters
  • 4. Ein Chatbot namens Bo Reduktion auf 2 wesentliche Funktionen Infos über Limited Editions Beantwortung der häufigsten Nutzerfragen Es muss nicht von Anfang an perfekt, aber verfügbar und funktional sein!
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14. Behind the scenes Die Mechanik von Chatbots
  • 15. Wie man in 15 Minuten einen funktionierenden Chatbot baut Not. Wer es dennoch will: https://chatbotsmagazine.com/have-15-minutes-create-your- own-facebook-messenger-bot-481a7db54892
  • 19. Verstehen von Eingaben - Keyworderkennung Ich suche ein Shampoo gegen Schuppen mit Citrusduft für max. 2€ Shampoo: Produktkategorie Ich suche ein Shampoo gegen Schuppen mit Citrusduft für max. 2€ Shampoo: Produktkategorie Citrusduft: Stemming von „Zitrusduft“ Gegen Schuppen: Alias von „Anti-Schuppen“  2 Produktattribute/Suchparameter 2€: Zahl + Währungszeichen: Preis max.: Begrenzer „maximal“  Parameter „Preis bis“
  • 20. Problemfall: Keine Keywords Ich suche so ein Haarwaschgedöns für fast umme ???
  • 21. Problemfall Alles klar, was soll es denn für ein Shampoo sein? Hast Du eine Lieblings-Marke? Egal, nur nix von duschdas Ich habe 245 duschdas-Produkte gefunden…
  • 22. Problemfall Ich habe Dich nicht verstanden. Vielleicht kannst Du Deine Frage noch mal anders formulieren? Rede nicht um den heißen Brei… Du kannst offensichtlich gar nix! Ich habe 35 Produkte in der Kategorie „Brei“ gefunden…
  • 23. Grundproblem bei rein keywordbasierten Ansätzen Wo finde ich Duschgel? Was habt ihr für Duschgel? Wird Euer Duschgel an Tieren getestet? Was empfehlt ihr: Duschgel oder Seife? Was ist in eurem Duschgel? Frage nach Sortiment Frage nach Standort (Filiale) bzw. zur Kategorisierung (Online-Shop) Frage nach Produkteigenschaften/Inhaltsstoffen Frage zur Herstellung Beratungsfrage
  • 24. 1. Was ist die Absicht der Eingabe (intend)? 2. Welche Informationen werden bei dieser Anfrage mit übermittelt (values)?
  • 25. Natural Language Processing 1. automatisierte Zusammenfassung: Die Programme müssen große Texte automatisiert auf das Wesentliche reduzieren können. 2. Wortbeziehungen innerhalb von Sätzen: Hier ist von NLP gefordert, dass es erkennt, welche Satzbestandteile zueinander in Beziehung stehen. 3. Diskursanalyse: NLP-Software muss in der Lage sein, das Register eines Textes (gehoben, umgangssprachlich) zu erkennen. Ebenso muss das Programm erkennen, um welche Textsorte es sich handelt (Einkaufszettel, Rechnung, Aufforderung). 4. maschinelle Übersetzung: Auf NLP basierte Programme müssen die menschliche Sprache in eine andere menschliche Sprache übersetzen können und dabei Grammatik, Semantik und andere linguistische Teilbereiche beherrschen. 5. morphologische Segmentierung: Hierunter wird das Zerlegen eines Wortes in seine Einzelbestandteile gefasst. 6. NER (Named Entity Recognition) : Ein NLP-Programm muss erkennen, ob ein Text Eigennamen für Orte, Personen oder Organisationen enthält und es muss diese auch zuordnen können. Für die Textausgabe muss das Programm demnach auch bei westlichen Sprachen wissen, ob die betreffenden Wörter großgeschrieben werden. 7. Umwandlung in menschliche Sprache: Digital hinterlegte Wörter werden in menschliche Sprache übertragen. 8. Verstehen menschlicher Sprache 9. Optical character recognition (OCR) : Dabei handelt es sich um eine Bilderkennung, die Bilder in Text umwandeln kann, wie es heute schon einige Scanner können. 10. Erkennung von Gefühlen 11. Erkennen von gesprochener Sprache 12. Erkennen von Stilformen wie Ironie 13. Erkennen von Wortbedeutungen: Klanglich kann „buchen“ sowohl die Aktion eines Ticketkaufs beinhalten als auch die Mehrzahl des Baumes „Buche“.
  • 29. Maschinelles Lernen ist ein Oberbegriff für die „künstliche“ Generierung von Wissen aus Erfahrung. Wikipedia zu Maschinellem Lernen
  • 30. Machine Learning: Modelle • Models - was gibt es für Datentypen (z.B. Produkte) • Intents - was will der User (z.B. ein Produkt kaufen) • Labels - Welche Attribute sind für dieses Intent wichtig (z.B. Marke, Preis, etc.) • Patterns - Welche Usereingaben signalisieren einen bestimmten Datentyp (ein Preis ist eine Zahl mit Währungszeichen)? • Context - in welchem Kontext spricht der User zum Bot • Sentiment - ist die Usereingabe positiv oder negativ konnotiert?
  • 32. Auch hier: Erfindet das Rad nicht neu! Ein paar schlaue Leute haben sich dazu bereits Gedanken gemacht.
  • 33. Machine Learning funktioniert nur mit (Trainings-)daten. Keine Daten, keine (sinnvollen) Antworten. aka. keine-Arme-keine-Kekse-Regel
  • 36. Wenn User A sagt, sage ich B (Regelbasiert)
  • 37. Auf Eingabe A halte ich die Antwort B für die wahrscheinlichst sinnvolle (generisch / Machine Learning & Predictions)
  • 38. Gesprächskontext unmöglich Künstliche Intelligenz (verdammt schwierig) Regelbasiert (einfach) Smart Machine (schwierig) regelbasiert generisch Open Domain (Allgemein) Closed Domain (Spezialgebiet) einfach schwer
  • 39. Gesprächskontext unmöglich Künstliche Intelligenz (verdammt schwierig) Regelbasiert (einfach) Smart Machine (schwierig) regelbasiert generisch Open Domain (Allgemein) Closed Domain (Spezialgebiet) dm Chatbot
  • 40. Skill Gesprächskontext unmöglich Künstliche Intelligenz (verdammt schwierig) Regelbasiert (einfach) Smart Machine (schwierig) regelbasiert generisch Open Domain (Allgemein) Closed Domain (Spezialgebiet)
  • 41. Skill 1 Gesprächskontext unmöglich Künstliche Intelligenz (verdammt schwierig) Regelbasiert (einfach) Smart Machine (schwierig) Open Domain (Allgemein) Closed Domain (Spezialgebiet) Skill 2 Regelbasiert (einfach) Smart Machine (schwierig) Skill 3 Regelbasiert (einfach)
  • 42. Skill 1 Gesprächskontext unmöglich Künstliche Intelligenz (verdammt schwierig) Open Domain (Allgemein) Closed Domain (Spezialgebiet) Skill 2 Skill 3 simuliert Skill 4 Skill 5 Skill 6 Skill 7 Skill 8
  • 43. Faustregeln Regelbasierte Bots sind zunächst einfacher und kontrollierbarer. Je weiter der Einsatzzweck, desto mehr Regeln. Zu viele Regeln: Kontrollverlust. Hybride Modelle (regelbasiert und generisch) sind denkbar und sinnvoll.
  • 44. Der Butterfly-Effect Alexa, spiele „White Noize“ Ich spiele einen zufälligen Titel von „White Noise“ Nein, das von „Bonaparte“ Ich spiele zufälligen Titel von „Bonaparte“ aus Ihrer Musikbibliothek Spielt experimentelle elektronische Musik, NICHT den Titel „White Noize“ von Bonaparte Spielt „Fuck your Accent“ von Bonaparte
  • 47. Freie Gespräche Hallo, wie kann ich Dir helfen? Ich suche was zu trinken Gerne, was darf es denn sein? Weiß nicht so recht… Vielleicht ein Kaffee? Ne, lieber was kaltes. …
  • 50. Tree Flow Für welche Kategorie interessierst Du Dich? Nahrungsmittel Gerne, was darf es denn sein? Getränke Welche Art von Getränk? Kaltgetränke Nahrungsmittel Gesundheit Körperpflege Getränke Snacks Müsli Brotzeit Obst Heißgetränke Kaltgetränke
  • 51. Tree Flow Welche Art von Kaltgetränk? Kaltgetränke Säfte & Smooties Milchgetränke Alkoholische Getränke Welche Art von alkoholisches Getränk? Alkoholische Getränke SprituosenBier Wein Schaumwein Welche Art Bier? Bier AleLager Pils Porter Weißbier Lager Welche Brauerei? Augustiner Spaten Löwenbräu Hofbräu
  • 52. Tree Flow Augustiner Welche Brauerei? Augustiner Spaten Löwenbräu Hofbräu Hacker Welche Sorte? Helles Edelstoff Helles Wie viele? 1 2 3 4 Kasten (20) Kasten (20)
  • 53. 9 Fragen & Antworten, 35 Antwortoptionen, über 75 Wörter und alles um „einen Kasten Augustiner Hell“ zu bestellen
  • 54. Feste Pfade Von welcher Brauerei soll den das Bier sein? egal Augustiner Spaten Löwenbräu Hofbräu Hacker Ok, Welche Art Bier? AleLager Pils Porter Weißbier Lager Von welcher Brauerei soll den das Bier sein? Augustiner Spaten Löwenbräu Hofbräu Hacker
  • 55. Es gibt zig Wege, das passende Produkt zu finden. Warum erlaubt der Bot nur einen?
  • 56. Lösungsansätze Hallo, wie kann ich Dir helfen? Ich suche was zum trinken Gerne, was darf es denn sein? A Halbe Das habe ich nicht verstanden, kannst Du das anders beschreiben? A süffiges Blondes … Hallo, wie kann ich Dir helfen? Ich suche was zum trinken Gerne, was darf es denn sein? A Halbe Welche Art von Getränk? Heißgetränke Kaltgetränke
  • 57. Nachfragen. Fallbacks vorbereiten. Fallbacks zu den Fallbacks vorbereiten. LESSON LEARNED #2
  • 59. RTFM ;-)Es ist gut: developers.facebook.com
  • 60. Facebook Messenger: Hinweise • Ausgabe-Templates • Einstiege: Send-to-Messenger-Button insbesondere für Abonnements • Zugriff auf Nutzerdaten • App-Review-Prozess • Push-Nachrichten: 24h-Regel
  • 61. Store all data you can get, there will be a time when you can use it. — Toby Bradshaw, Microsoft
  • 62. Wann bietet sich der Einsatz eines Chatbots an? Wenn man... • viele Daten gesammelt hat und bereits mit Machine Learning arbeitet. • eine gute Suchengine mit facettierten Suchkriterien hat. • bereits gute Assistenten und Konfiguratoren hat. • z.B. im Callcenter schon einen detaillierten Gesprächsleitfaden hat. • bereits Messenger nutzt und immer die gleichen Fragen gestellt bekommt. • man asynchrone Prozesse hat, die momentan per Mail ablaufen (Lieferstatus).
  • 63. Weiterlesen! chatbotslife.com chatbotsmagazine.com Outsourcen! OCTANE AI - fertige Chatbot-Lösung für den Facebook Messenger API AI - Conversational User Experience Platform. WIT AI – Machine Learning & Chatbot-Engine
  • 64. Chancen / Risiken bezogen auf den dm Bot & Allgemein
  • 65.
  • 66. Ihr könnt mich nun gerne testen 😌😌 unter der Facebook Seite 👉👉„dm“ findet ihr mich, viele Grüße Bo 👌👌