Aus dem Kurs: Generative KI im Kundenservice

Die richtigen KPI für KI-Anwendungen

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Die richtigen KPI für KI-Anwendungen

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Die richtigen KPI für KI-Anwendungen. Bevor ich zu den einzelnen Metriken komme, denken Sie unbedingt an eine sehr wichtige Erkenntnis: Kund:innen wollen eigentlich keine KI im Sinne eines Chatbots. Sie wollen digitalisierte Prozesse, vollautomatisierte Self-Services. Wenn Sie also einen Chatbot einführen und er zu weniger Volumen in Ihrem Kundenservice führt, heißt das nicht, dass Sie Ihr Unternehmen gerade so richtig digitalisiert haben; Sie sehen die Probleme nur weniger. Schauen Sie deshalb auch auf Ihre Self-Service-Rate, eine wichtige Metrik außerhalb der KI. Im besten Fall verknüpfen Sie den Chatbot als Eingangskanal zu Ihren Self-Services. Bei der Auswahl der richtigen Metriken innerhalb der KI ist entscheidend, dass Sie sich aus der Kundenperspektive ableiten. Gängige Praxis ist, die gleichen relevanten Metriken des direkten Kundenservice zugrunde zu legen, also Kundenzufriedenheit mit der Interaktion, auch CSAT, Customer Satisfaction, genannt, und die Rate der Lösung beim ersten Kontakt, FCR, First Contact Resolution genannt, die Genauigkeit und das Verständnis des Chatbots. Manchmal wird auch ein transaktionaler NPS, Net Promoter Score, gemessen. Ich empfehle, das aber nicht unbedingt einzuführen, denn der NPS sollte immer nur die Kundenbeziehung mit einem Unternehmen insgesamt messen, keine Kontaktpunkte auf einer Chatbot-Basis. Worauf Kund:innen am meisten Wert legen, sind zwei Dinge: Wissen und Jetzt, also die richtige Lösung des Anliegens und dass das sofort passiert. Kein Weiterleiten, kein Weitergeklicke, keine nervigen Kommunikationsschwierigkeiten. Priorisieren Sie die Lösung im Erstkontakt also unbedingt. Um das Sofort kümmert sich die KI selbst. Sie wird nicht müde. Achten Sie darauf, die Abbruchrate, auch Drop-Off-Rate, zu berücksichtigen. Nur weil Kund:innen den Chatbot schließen, ist das Anliegen nicht unbedingt gelöst. Vielleicht haben sie einfach nur aufgegeben?

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