Effektive Kennzahlen für Conversational AI bestimmen — Überblick

Conversational AI: Messgrössen für Qualität und Nutzen

Die richtige Bewertung der Qualität und des Nutzens von Conversational AI ist entscheidend für deren erfolgreiche Implementierung. Durch das Festlegen passender Messgrössen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre AI-gesteuerten Kommunikationsanwendungen effektiv sind und den gewünschten Mehrwert bieten. Im Zentrum steht die Entwicklung und Anwendung klar definierter Kennzahlen, um die Leistung der Systeme zu analysieren und zu optimieren.

Typische Fehler

Fehler 1: Vernachlässigung von Nutzerfeedback
Ein häufiger Fehler bei der Bewertung von Conversational AI ist die Vernachlässigung des Nutzerfeedbacks. Viele Unternehmen verlassen sich ausschliesslich auf technische Kennzahlen wie Antwortzeiten oder die Anzahl korrekt verstandener Anfragen. Obwohl diese Zahlen wichtig sind, sollte das direkte Feedback der Nutzer nicht ignoriert werden. Ihre Erfahrungen und Anregungen können wertvolle Hinweise auf Verbesserungspotentiale bieten.

Korrektur: Implementieren Sie regelmässige Umfragen oder Feedback-Tools, um kontinuierlich Meinungen und Eindrücke der Nutzer zu sammeln. Diese qualitative Rückmeldung sollte gleichermassen in die Bewertung einfliessen.

Fehler 2: Fokussierung auf unpassende Kennzahlen
Ein weiteres Problem ist die Fokussierung auf Kennzahlen, die nicht direkt mit den Zielen der Conversational AI übereinstimmen. Unternehmen messen oft Aspekte, die leicht nachvollziehbar sind, jedoch keine wirkliche Aussagekraft bezüglich der Kundenzufriedenheit oder der Effizienz der Kommunikation besitzen.

Korrektur: Definieren Sie klare Ziele für Ihre Conversational AI und wählen Sie dann spezifische Kennzahlen aus, die diese Ziele direkt reflektieren, wie zum Beispiel die Conversion-Rate bei E-Commerce-Anwendungen oder die Reduzierung der Bearbeitungszeit im Kundenservice.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Zielsetzung und Kennzahlendefinition (Tag 1–5): Beginnen Sie mit der klaren Definition der spezifischen Ziele für Ihre Conversational AI. Welche Funktionen sollen sie erfüllen und welche strategischen Geschäftsziele sollen sie unterstützen? Leiten Sie daraus geeignete Kennzahlen ab.
2. Integration von Feedback-Mechanismen (Tag 6–10): Implementieren Sie eine Methode zur systematischen Sammlung von Nutzerfeedback. Dies kann in Form von kurzen Umfragen nach Interaktion oder durch ein einfaches Bewertungssystem erfolgen.
3. Überwachung von Nutzungsdaten (Tag 11–20): Sammeln und analysieren Sie Nutzungsdaten Ihrer Conversational AI, um Einblicke in das Nutzerverhalten zu gewinnen. Achten Sie dabei auf Muster, die auf Schwachstellen hinweisen könnten.
4. Evaluation und Anpassung (Tag 21–30): Evaluieren Sie die gesammelten Daten und ziehen Sie Rückschlüsse auf die Effizienz und den Nutzen Ihrer Conversational AI. Passen Sie Ihr System basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen an, um die Nutzererfahrung zu verbessern.

Durch die gezielte Überwachung und Anpassung der Conversational AI Anwendungen wird gewährleistet, dass sie den Anforderungen der Nutzer gerecht werden und ihr volles Potenzial zur Unterstützung der Geschäftsziele entfalten können.