Qualität & Effizienz in der Conversational AI — Conversational AI
Die Qualität und der Nutzen von Conversational AI gezielt messen
Conversational AI hat das Potenzial, Kundeninteraktionen zu verbessern und betriebliche Effizienz zu steigern. Doch um ihren vollen Nutzen auszuschöpfen, ist es entscheidend, die Qualität der Technologie laufend zu bewerten. Die richtigen Messgrössen helfen dabei, Schwachstellen zu identifizieren und die Leistung zu optimieren.
Typische Fehler beim Messen der Qualität
Ein weit verbreiteter Fehler ist die ausschliessliche Konzentration auf quantitative Messgrössen wie die Anzahl der Interaktionen oder die durchschnittliche Gesprächsdauer. Diese Daten liefern zwar nützliche Einblicke, jedoch fehlt häufig der Kontext über die Qualität der Interaktionen. Um dies zu korrigieren, sollten qualitative Messgrössen wie Kundenzufriedenheit (z.B. über Umfragen) oder die Genauigkeit der Antworten in die Analyse einbezogen werden.
Ein weiterer Fehler besteht darin, die langfristige Kundenbindung nicht zu berücksichtigen. Unternehmen neigen dazu, initiale Interaktionszahlen als Erfolg zu werten, obwohl diese Interaktionen mangelhaft oder unvollständig sein könnten. Eine Korrektur kann hier durch die Analyse von Wiederholungsinteraktionen und Kundenfeedback erfolgen, um die Zufriedenheit und anhaltende Nutzung der AI-Lösungen zu gewährleisten.
Schliesslich unterschätzen viele Unternehmen den Einfluss von AI-Fehlern auf den Markeneindruck. Unzureichend trainierte Modelle können frustrierende Erlebnisse schaffen. Ein Ansatz zur Verbesserung besteht darin, kontinuierliches Training und Evaluation der AI-Modelle zu implementieren, um Fehlerraten zu reduzieren und das System lernfähiger zu machen.
Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage
Analyse der aktuellen Messgrössen: Überprüfen Sie die derzeit eingesetzten Quantitäts- und Qualitätsmetriken und deren Aussagekraft. Ergänzen Sie qualitative Massnahmen, falls diese fehlen.
Kundenfeedback-Mechanismen etablieren: Entwickeln Sie einfache und regelmässige Methoden, um direktes Feedback von Kunden zu erhalten. Dies könnte in Form von Kurzumfragen nach Interaktionen mit der AI erfolgen.
Tracking der langfristigen Interaktionsmuster: Implementieren Sie ein System zur Verfolgung der Wiederkehrquote und der Interaktionsqualität über einen längeren Zeitraum. Nutzen Sie diese Daten, um Änderungen in der AI-Strategie vorzunehmen.
Regelmässige Modellupdates planen: Sorgen Sie dafür, dass Ihre AI-Modelle aktuelle Daten verwenden, um die Genauigkeit der Antworten zu verbessern. Richten Sie ein monatliches Update-Intervall ein, falls dies nicht bereits besteht.
Mitarbeiterschulung: Richten Sie Schulungsmodule ein, damit das interne Team die Funktionsweise und Metriken der Conversational AI besser versteht und damit gezielter Optimierungen durchgeführt werden können.
Durch die fokussierte Berücksichtigung dieser Schritte können Unternehmen die Effektivität ihrer Conversational AI steigern und sicherstellen, dass sie den gewünschten Unternehmensnutzen erbringt.