Conversational AI: Messgrössen für Qualität & Nutzen

Die Qualität und der Nutzen von Conversational AI bestimmen sich durch verschiedene Messgrössen. Diese Messgrössen sind entscheidend, um den Erfolg und die Effizienz solcher Systeme zu bewerten und zu optimieren. Entscheidend sind dabei nicht nur technische, sondern auch qualitative Parameter, die Rückschlüsse auf die Benutzerfreundlichkeit und die Effektivität der Interaktion zulassen.

Kernaussage:

Um die Qualität und den Nutzen von Conversational AI umfassend zu beurteilen, bedarf es einer Vielzahl von Messgrössen. Dazu zählen sowohl quantitative als auch qualitative Kennzahlen, die einen klaren Aufschluss über die Wirksamkeit und Benutzerakzeptanz des Systems geben.

Typische Fehler und deren Korrektur:

1. Fokus auf ausschliesslich quantitative Messgrössen:

Viele Unternehmen tendieren dazu, den Erfolg von Conversational AI lediglich anhand quantitativer Daten wie der Anzahl der Interaktionen oder der Gesprächsdauer zu bewerten. Dies kann jedoch ein unvollständiges Bild liefern.

Korrektur:
Ergänzen Sie quantitative Daten mit qualitativen Analysen, wie Benutzerfeedback und Sentiment-Analysen, um ein umfassendes Bild der Benutzererfahrung zu erhalten. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Bewertung, die sowohl Nutzerzufriedenheit als auch Systemeffizienz berücksichtigt.

1. Unzureichende Evaluierung der Nutzererfahrung:

Oftmals wird die Benutzererfahrung vernachlässigt, was zu einer hohen Abbruchrate und Unzufriedenheit führen kann.

Korrektur:
Führen Sie Usability-Tests durch und analysieren Sie die Benutzererfahrung durch gezielte Umfragen. Diese sollten auf Aspekte wie Verständlichkeit, Relevanz der Antworten und die Fähigkeit zur Problemlösung abzielen. Positive Veränderungen in diesen Bereichen können die Zufriedenheit erheblich steigern.

1. Fehlende Anpassung der Ziele an die tatsächlichen Bedürfnisse:

Ziele für Conversational AI werden häufig ohne Berücksichtigung der spezifischen Bedürfnisse der Kunden und Nutzer gesetzt, was zu einer Diskrepanz zwischen erwarteter und tatsächlicher Nutzung führen kann.

Korrektur:
Setzen Sie realistische und zielgerichtete KPI's, die auf den tatsächlichen Bedürfnissen und Erwartungen Ihrer Nutzer basieren. Diese Anpassung sollte durch regelmässige Analysen und Nutzerfeedback überprüft und bei Bedarf angepasst werden.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage:

1. Analyse der aktuellen Messgrössen:

Beginnen Sie mit einem umfassenden Audit der derzeit verwendeten Kennzahlen. Untersuchen Sie sowohl quantitative Daten als auch die Qualität der Benutzererfahrung.

1. Durchführung einer Nutzerumfrage:

Entwerfen Sie eine gezielte Umfrage, um direktes Feedback von den Nutzern Ihrer Conversational AI zu erhalten. Fokussieren Sie auf Aspekte wie Zufriedenheit, Benutzerfreundlichkeit und Problembehebungskompetenz.

1. Integration qualitativer Kennzahlen:

Nutzen Sie die Ergebnisse der Umfragen und Usability-Tests, um qualitative Messgrössen in Ihre Evaluierungen zu integrieren und diese regelmässig zu analysieren.

1. Anpassung der Zielsetzungen:

Überarbeiten Sie Ihre KPI's basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen. Stellen Sie sicher, dass diese Ziele realistisch und im Einklang mit den Bedürfnissen Ihrer Nutzer sind.

1. Regelmässige Überprüfung:

Innerhalb von 30 Tagen sollten die ersten Korrekturen umgesetzt sein. Planen Sie anschliessend regelmässige Überprüfungen der Systemeinstellungen und Zielerreichung, um kontinuierliche Verbesserungen sicherzustellen.

Durch die systematische Anwendung dieser Schritte können Sie die Qualität und den Nutzen Ihrer Conversational AI entscheidend verbessern.