Conversational AI — Praxisleitfaden — Grundlagen — Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Die Einführung von Conversational AI in Unternehmen birgt grosses Potenzial zur Verbesserung von Kundeninteraktionen und betrieblichen Abläufen. Eine entscheidende Herausforderung liegt jedoch in der Messung von Qualität und Nutzen dieser Technologien. Ohne klare Messgrössen ist es schwierig, den Erfolg eines Conversational AI-Systems zu bewerten und fundierte Entscheidungen über dessen Weiterentwicklung zu treffen.
Typische Messgrössen zur Bewertung der Qualität
Um die Qualität eines Conversational AI-Systems angemessen zu beurteilen, sind spezifische Kennzahlen entscheidend. Zu den wichtigsten zählen die Antwortgenauigkeit, also der Grad, zu welchem das System die Anfragen korrekt versteht und beantwortet. Ebenfalls relevant ist die Abbruchrate, die aufzeigt, wie häufig Nutzer den Dialog abbrechen. Eine hohe Abbruchrate kann Indikatoren für Unzufriedenheit sein. Zudem sollte die Verweildauer im Dialog ausgewertet werden, da sie Aufschluss darüber gibt, wie lange die Nutzer mit dem System interagieren und wie gut das System den Dialog führen kann.
Messgrössen für den Nutzen
Die Bewertung des Nutzens eines Conversational AI-Systems erfordert eine Analyse der Effizienzgewinne und Kosteneinsparungen. Hierzu gehört die Reduktion der Bearbeitungszeit pro Anfrage und die Entlastung des menschlichen Personals. Ein weiterer Nutzenindikator kann der Grad der Kundenbindung sein, gemessen an der Anzahl wiederkehrender Nutzer. Es ist wesentlich, diese Messgrössen kontinuierlich zu überwachen und mit den Unternehmenszielen abzugleichen.
Typische Fehler und deren Korrektur
Ein häufiger Fehler ist die ausschliessliche Fokussierung auf qualitative statt auf quantitative Messgrössen. Manche Unternehmen tendieren dazu, einseitig Bewertungen auf Basis von Kundenfeedback vorzunehmen, ohne datenbasierte Kennzahlen wie Antwortgenauigkeit oder Abbruchrate zu berücksichtigen. Die Korrektur besteht darin, eine ausgewogene Kombination aus qualitativen und quantitativen Messgrössen zu etablieren.
Ein weiterer Fehler kann die Vernachlässigung regelmässiger Analysen sein. Ohne regelmässige Überprüfung der Messgrössen können Probleme unerkannt bleiben oder Eskalationen verursachen. Die Lösung liegt in der Implementierung eines festen Analysezyklus, welcher mindestens monatlich erfolgt.
Schliesslich kann die Missachtung der Differenzierung verschiedener Nutzergruppen zu fehlerhaften Interpretationen führen. Ein Conversational AI-System interagiert eventuell unterschiedlich mit verschiedenen Nutzersegmenten. Hier sollte eine segmentierte Analyse erfolgen, um differenzierte Optimierungsmassnahmen zu ermöglichen.
Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage
Erheben und Überprüfen der aktuellen Messgrössen: Beginnen Sie damit, eine detaillierte Liste aller derzeit verwendeten Messgrössen zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass sowohl qualitative als auch quantitative Kennzahlen abgedeckt sind. Analysieren Sie die Abbruchrate, Antwortgenauigkeit und Verweildauer jeweils im wöchentlichen Intervall.
Einführung eines regelmässigen Analysezyklus: Setzen Sie einen monatlichen Termin für die umfassende Überprüfung der Conversational AI-Performance an. Sorgen Sie dafür, dass alle relevanten Stakeholder eingebunden werden und führen Sie nach jeder Analyse notwendige Justierungen durch.
Segmentierte Datenauswertung: Untersuchen Sie die Interaktionen nach verschiedenen Nutzergruppen, um herauszufinden, ob es bei bestimmten Segmenten signifikante Abweichungen gibt. Entwickeln Sie darauf basierend spezifische Verbesserungsstrategien für unterschiedliche Nutzergruppen.
Die genaue Überwachung und regelmässige Analyse der Messgrössen für Qualität und Nutzen von Conversational AI-Systemen stellen sicher, dass Ihr Unternehmen den maximalen Wert aus dieser Technologie zieht und stets optimierte Kundenerfahrungen bietet.