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Qualität und Nutzen in Conversational AI bewerten

Autor: Roman Mayr

Qualität und Nutzen in Conversational AI bewerten

Conversational AI ·

Kernaussage: Um das volle Potenzial von Conversational AI im Unternehmen zu realisieren, müssen klare Messgrössen zur Bewertung der Qualität und des Nutzens dieser Technologien etabliert werden. Nur durch systematische Analyse und Anpassung kann die Effizienz und Effektivität solcher Systeme optimiert werden.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufig anzutreffender Fehler bei der Implementierung von Conversational AI ist das Fehlen klar definierter Erfolgskennzahlen. Oftmals wird die Qualität eines Systems allein durch subjektive Nutzererfahrungen bewertet, anstatt objektive Messgrössen wie Reaktionszeit, Gesprächsdauer oder Lösungsquote heranzuziehen. Zur Korrektur gilt es, standardisierte KPIs zu entwickeln, die sowohl qualitative als auch quantitative Dimensionen abdecken. Beispielsweise sollte die Lösungsquote - das Verhältnis erfolgreich gelöster Anfragen zu allen getätigten Anfragen - regelmässig überwacht und analysiert werden.

Ein weiterer Fehler besteht in der Vernachlässigung der Nutzersicht bei der Evaluation der AI-Performance. Firmen fokussieren sich oft ausschliesslich auf unternehmensrelevante Ziele und verlieren dabei das Nutzungserlebnis aus den Augen. Um dies zu korrigieren, sollten regelmässige Nutzerbefragungen und Qualitätstests in die Evaluationsprozesse integriert werden. Dadurch können Schwachstellen identifiziert und aus Kundensicht verbessert werden.

Ein dritter Fehler ist die mangelhafte Anpassung der KI-Modelle an veränderliche Geschäftsbedingungen und Nutzererwartungen. Häufig wird die AI einmal initial trainiert und dann nicht mehr weiter optimiert. Um dies zu korrigieren, sind kontinuierliche Monitoring- und Trainingszyklen notwendig, die die AI mit den neuesten Daten und Feedback versehen.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

Erste Woche:


  1. Definierung der KPIs: Starten Sie mit der Identifikation der relevanten Messgrössen für Ihre Conversational AI. Welche Aspekte der AI-Interaktion sind für Ihr Geschäftsmodell entscheidend? Erstellen Sie eine Liste prioritärer KPIs, wie Lösungsquote, Reaktionszeit, und Nutzerzufriedenheit.
  2. Datenbasierte Evaluierung: Richten Sie analytische Tools ein, um die definierten KPIs zuverlässig und kontinuierlich zu erfassen. Nutzen Sie Dashboards zur übersichtlichen Darstellung der gewonnenen Daten.

Zweite Woche:


  1. Nutzerfeedback einholen: Planen Sie Befragungen oder Interviews mit regelmässigen Nutzern Ihrer Conversational AI. Fragen Sie nach spezifischen Stärken und Schwächen und sammeln Sie Verbesserungsvorschläge.
  2. Analyse der Ergebnisse: Untersuchen Sie die erfassten Daten und das Nutzerfeedback gründlich. Identifizieren Sie signifikante Muster und Abweichungen.

Dritte Woche:


  1. Optimierungsstrategien entwickeln: Basierend auf Ihren Analysen definieren Sie Massnahmen zur Optimierung. Dies kann die Anpassung von Antwortzeiten, das Training der AI mit neuen Daten oder die Veränderung der Dialogstruktur beinhalten.
  2. Implementierung: Beginnen Sie mit der Umsetzung der identifizierten Optimierungsmassnahmen. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Abteilungen eingebunden sind.

Vierte Woche:


  1. Monitoring: Überwachen Sie die Auswirkungen der getroffenen Massnahmen. Überprüfen Sie erneut die KPIs und das Nutzungsfeedback, um Änderungen festzustellen.
  2. Feedback-Runde: Führen Sie eine abschliessende Feedback-Runde mit den Nutzern durch, um die wahrgenommene Verbesserung zu bewerten.

Indem Sie die in dieser Anleitung beschriebenen Schritte befolgen, werden Sie in der Lage sein, die Qualität und den Nutzen Ihrer Conversational AI zu steigern und langfristig zu sichern.