So messen Sie die KI-Leistungsmetriken für Ihr Support-Team

Also gut, Sie haben es geschafft. Sie haben einen KI-Support-Agenten eingeführt. Er ist draußen in der freien Wildbahn, beantwortet Tickets, interagiert mit Kunden und arbeitet an der Seite Ihres Teams. Aber hier ist die entscheidende Frage: Hilft er tatsächlich?

Es ist eine Sache, das Gefühl zu haben, dass es funktioniert, aber eine völlig andere, zu Ihrem Chef zu gehen und zu sagen: „Wir haben die Effizienz um 27 % gesteigert.“ Um von einem Bauchgefühl zu einer harten Zahl zu gelangen, braucht man einen soliden Plan zur Messung der Auswirkungen.

Das Verfolgen der richtigen KI-Leistungsmetriken ist nicht nur das Abhaken eines Kästchens für einen Bericht. Es ist die Art und Weise, wie Sie den Wert des Tools beweisen, Wege finden, es zu verbessern, und sicherstellen, dass sich Ihre Investition tatsächlich für Ihre Kunden, Ihre Agenten und das Unternehmen auszahlt. Dieser Leitfaden gibt Ihnen eine praktische, schrittweise Anleitung, um die Zahlen zu verfolgen, die wirklich zählen.

Was Sie benötigen, um mit der Messung von KI-Leistungsmetriken zu beginnen

Bevor Sie mit der Messung beginnen können, müssen Sie Ihr Haus in Ordnung bringen. Stellen Sie es sich so vor, als würden Sie Ihre Zutaten sammeln, bevor Sie mit dem Kochen beginnen. Sie brauchen keinen Abschluss in Datenwissenschaft, aber ein paar Dinge müssen geklärt sein:

• Klare Ziele: Wie sieht ein „Erfolg“ für Sie aus? Geht es darum, die Anzahl der Tier-1-Tickets um 30 % zu reduzieren? Oder vielleicht die Erstbearbeitungszeit um die Hälfte zu verkürzen? Was auch immer es ist, schreiben Sie es auf.

• Zugriff auf Helpdesk-Analysen: Sie müssen in der Lage sein, Daten aus Ihrem Helpdesk (wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom) abzurufen, um zu sehen, welche Veränderungen sich ergeben, sobald Ihre KI live ist.

• Eine Leistungs-Baseline: Sie können keine Verbesserung messen, wenn Sie nicht wissen, wo Sie angefangen haben. Ziehen Sie Berichte der letzten 30-60 Tage über Ihre wichtigsten Metriken, bevor Sie die KI einsetzen.

• Eine KI-Plattform mit gutem Reporting: Ihr KI-Tool sollte es einfach machen, zu sehen, was es tut. Plattformen wie eesel AI haben integrierte Dashboards, die die wichtigen Dinge verfolgen, damit Sie nicht raten müssen.

Eine 5-Schritte-Anleitung zur Messung Ihrer KI-Leistungsmetriken

Sobald Sie Ihre Ziele und eine Baseline haben, können Sie diesem Prozess folgen, um ein vollständiges Bild davon zu bekommen, wie Ihre KI arbeitet.

Schritt 1: Erstellen Sie Ihre Baseline mit operativen Metriken

Zuerst brauchen Sie ein „Vorher“-Bild Ihrer Support-Operationen. Dies sind die grundlegenden Statistiken, die zeigen, wie Ihr Team allein arbeitet. Indem Sie diese Baseline erstellen, haben Sie einen klaren Vergleichspunkt, um zu sehen, wie groß der Unterschied ist, den die KI macht.

Tauchen Sie in die Daten des letzten Monats oder der letzten zwei Monate ein und notieren Sie sich diese Kernzahlen:

• Erstbearbeitungszeit (First Response Time, FRT): Wie lange wartet ein Kunde auf die erste Antwort? Dies ist ein wichtiger Indikator dafür, wie schnell Ihr Team reagiert.

• Durchschnittliche Bearbeitungszeit (Average Handle Time, AHT): Wie viel Zeit verbringt ein Agent im Durchschnitt mit einem einzigen Ticket, vom Öffnen bis zum Schließen? Diese Zahl sagt viel über die Effizienz der Agenten aus.

• Ticketvolumen: Wie viele Tickets erhalten Sie täglich oder wöchentlich? Es ist auch hilfreich, dies nach häufigen Themen wie „Rechnungsfragen“ oder „Passwortzurücksetzungen“ aufzuschlüsseln, um zu sehen, wo die Zeit wirklich hingeht.

• Ticket-Rückstand: Wie viele Tickets liegen einfach in der Warteschlange und warten darauf, gelöst zu werden? Wenn diese Zahl immer hoch ist, ist das ein gutes Zeichen dafür, dass Ihr Team überlastet ist.

Diese Zahlen sind Ihr Ausgangspunkt. Wenn Sie die KI einführen, können Sie beobachten und genau sehen, wie sie diese Kernmetriken verändert.

Schritt 2: Verfolgen Sie wichtige KI-Leistungsmetriken für Effizienz und Automatisierung

Nachdem Ihre Baseline festgelegt ist, ist es an der Zeit zu sehen, was die KI tatsächlich tut. Diese Metriken drehen sich darum, wie gut die KI Tickets bearbeitet und Ihrem Team repetitive Aufgaben abnimmt, was in der Regel der Grund ist, warum man sich eine anschafft.

Hier sind die wichtigsten Dinge, die Sie beobachten sollten:

• Automatisierungsrate (oder Deflection Rate): Das ist die wichtigste Kennzahl. Es ist der Prozentsatz der Tickets, die die KI vollständig allein löst, ohne dass ein Mensch sie jemals anfasst. Eine hohe Automatisierungsrate ist ein direktes Zeichen dafür, dass Ihr Team mehr Zeit zurückgewinnt.

• KI-Kontakte pro Ticket: Bei den Konversationen, die die KI bearbeitet, wie viele Nachrichtenwechsel sind nötig, um das Problem zu lösen oder zu eskalieren? Weniger Kontakte bedeuten in der Regel, dass die KI den Kunden versteht und ihm schnell die richtige Antwort gibt.

• Triage-Genauigkeit: Wenn Sie KI zur automatischen Kategorisierung und Weiterleitung von Tickets verwenden, wie oft trifft sie die richtige Kategorie, Priorität oder Agentenzuweisung? Wenn dies genau ist, gelangen Tickets schneller zur richtigen Person, was alles beschleunigt.

Eine gute KI-Plattform gibt Ihnen hier viel Kontrolle. Zum Beispiel ermöglicht Ihnen eesel AI, spezifische Regeln einzurichten, um genau zu entscheiden, welche Tickets die KI bearbeiten soll. Sie können klein anfangen mit Dingen mit hohem Volumen wie „Bestellstatus“ und der KI sagen, dass sie alles andere eskalieren soll. Diese Kontrolle, zusammen mit Tools wie dem AI Triage-Produkt, hilft Ihnen, Ihre Automatisierungsrate im Laufe der Zeit selbstbewusst zu erhöhen.

Dieses Bild zeigt ein eesel AI-Dashboard, das wichtige KI-Leistungsmetriken wie die Deflection-Rate und Wissenslücken anzeigt.

Schritt 3: Messen Sie kundenorientierte KI-Leistungsmetriken

Tickets schneller zu schließen ist großartig, aber nicht, wenn es Ihre Kunden unglücklich macht. In diesem Schritt geht es darum, zu überprüfen, wie die Leute darüber denken, mit Ihrer KI zu sprechen. Eine großartige KI ist nicht nur schnell, sondern auch wirklich hilfreich.

Behalten Sie diese kundenorientierten Metriken im Auge:

• Kundenzufriedenheit (CSAT): Dies ist der direkteste Weg, um die Kundenzufriedenheit zu überprüfen. Nachdem ein Ticket geschlossen wurde, bitten Sie sie einfach, die Erfahrung zu bewerten. Der Trick dabei ist, die CSAT-Werte für Tickets, die nur von der KI bearbeitet wurden, von denen zu trennen, die von Ihren menschlichen Agenten bearbeitet wurden.

• Customer Effort Score (CES): Stellen Sie eine einfache Frage: „Wie einfach war es, Ihr Problem zu lösen?“ Wenn Kunden das Gefühl haben, dass sie gegen die KI kämpfen mussten, um eine Antwort zu bekommen, wird Ihr CES es Ihnen sagen. Eine Erfahrung mit geringem Aufwand ist fast immer eine gute.

• Erstlösungsrate (One-Touch Resolution Rate): Welcher Prozentsatz der Probleme wird in einer einzigen Interaktion gelöst? Wenn die KI eine Lösung beim ersten Versuch erzielen kann, zeigt dies, dass sie das Problem und Ihre Wissensdatenbank wirklich versteht.

Wenn diese Zahlen gut aussehen, wissen Sie, dass Ihre KI nicht nur eine Effizienzmaschine ist, sondern auch positive Erfahrungen schafft. Wenn sie zu sinken beginnen, ist das Ihr Stichwort, um die Antworten und Wissensquellen der KI zu überprüfen und zu sehen, was schief läuft.

Schritt 4: Bewerten Sie mitarbeiterorientierte KI-Leistungsmetriken

Der Erfolg eines KI-Agenten hängt auch davon ab, wie gut er mit Ihrem menschlichen Team zusammenarbeitet. Eine gute KI sollte sich wie ein super hilfreicher Kollege anfühlen, nicht wie ein weiteres nerviges Werkzeug. Diese Metriken werden oft vergessen, aber sie sind so wichtig für die Team-Moral und um sicherzustellen, dass die Leute das Ding auch wirklich benutzen.

Hier ist, was Sie sich ansehen sollten:

• Agenten-Akzeptanzrate (für Copilots): Wenn Ihre KI eine Funktion hat, die den Agenten Antworten vorschlägt, benutzen sie diese tatsächlich? Wenn ja, ist das ein gutes Zeichen dafür, dass die Vorschläge korrekt sind und ihnen Zeit sparen.

• Reduzierung repetitiver Tickets: Schauen Sie sich die Arten von Tickets an, die Ihre Agenten jetzt bearbeiten. Hängen sie immer noch bei Passwortzurücksetzungen fest oder haben sie sich komplexeren Kundenproblemen zugewandt? Dieser Wandel ist ein großer Gewinn für die Arbeitszufriedenheit.

• Mitarbeiterzufriedenheit (eNPS): Ein glücklicheres Team ist ein besseres Team. Indem die KI ihnen die langweilige, repetitive Arbeit abnimmt, kann sie Stress reduzieren und ihre Arbeit interessanter machen. Befragen Sie Ihr Team und fragen Sie, ob sie das Gefühl haben, dass die KI ihr Arbeitsleben erleichtert.

Tools wie der eesel AI AI Copilot sind darauf ausgelegt, das Leben der Agenten zu verbessern. Er entwirft sofort markenkonforme Antworten unter Verwendung Ihrer bisherigen Tickets und Ihrer Wissensdatenbank und hilft den Agenten, schneller und konsistenter zu sein. Dies hat direkte Auswirkungen sowohl auf die Bearbeitungszeit als auch auf den CSAT für die von ihnen verwalteten Konversationen.

Ein Screenshot des eesel AI Copilot, der eine Antwort in einem E-Mail-Client vorschlägt und mitarbeiterorientierte KI-Leistungsmetriken veranschaulicht.

Schritt 5: Berechnen Sie KI-Leistungsmetriken für den Geschäftswert und den ROI

Zu guter Letzt müssen Sie die Verbindung zum Geld herstellen. So zeigen Sie der Führungsebene, dass die Investition sich gelohnt hat, und argumentieren dafür, sie noch stärker zu nutzen.

Konzentrieren Sie sich auf diese beiden unternehmensweiten Metriken:

• Kosten pro Lösung: Zuerst ermitteln Sie die durchschnittlichen Kosten für die Lösung eines Tickets durch einen menschlichen Agenten (denken Sie an Gehalt, Sozialleistungen, Software usw.). Dann berechnen Sie die Kosten für ein von der KI gelöstes Ticket basierend auf dem Preis Ihrer Plattform. Die Differenz ist Ihre direkte Ersparnis jedes Mal, wenn die KI etwas von allein erledigt.

• Return on Investment (ROI): Dies ist der ultimative Beweis. Addieren Sie den gesamten Wert, den Ihre KI geschaffen hat (Kosteneinsparungen, produktivere Agenten, vielleicht sogar bessere Kundenbindung), und vergleichen Sie ihn mit dem, was Sie für die Plattform ausgegeben haben. Ein positiver ROI zeigt, dass das Tool dem Unternehmen Geld einbringt.

Die Berechnung des ROI ist viel einfacher, wenn Sie wissen, was Sie ausgeben werden. Es kann kompliziert werden mit Plattformen, die pro Lösung abrechnen, da Ihre Rechnung schwanken kann. Eine Plattform wie eesel AI, die vorhersehbare, pauschale Preise bietet, ermöglicht es Ihnen, Ihre Kosten ohne Rätselraten zu prognostizieren. Sie werden nicht mit einer überraschenden Rechnung bestraft, wenn Sie einen erfolgreichen Monat mit hohem Ticketvolumen haben, was Ihre ROI-Rechnung sauber und einfach hält.

Die öffentliche Preisseite von eesel AI, die das transparente Festpreismodell demonstriert, das die ROI-Berechnungen für KI-Leistungsmetriken vereinfacht.

Profi-Tipps und häufige Fehler, die beim Verfolgen von KI-Leistungsmetriken zu vermeiden sind

Die Messung der KI-Leistung ist keine einmalige Angelegenheit. Hier sind ein paar Tipps, die Ihnen helfen, mehr aus Ihren Daten herauszuholen und einige häufige Fallstricke zu umgehen.

Der Simulationsmodus in eesel AI hilft Benutzern, die KI-Leistungsmetriken vor der vollständigen Implementierung zu prognostizieren.

• Häufiger Fehler: Nur auf die Automatisierungsrate konzentrieren.

  Eine Automatisierungsrate von 90 % mag in einer Präsentation beeindruckend aussehen, aber sie ist ein totaler Fehlschlag, wenn Ihr CSAT-Wert in den Keller fällt, weil die Antworten schrecklich sind. Betrachten Sie Ihre Effizienzmetriken (wie die Automatisierungsrate) immer zusammen mit Ihren Qualitätsmetriken (wie CSAT).

• Häufiger Fehler: Eine generische, handelsübliche KI verwenden.

  Eine KI, die nicht auf Ihr Unternehmen trainiert wurde, wird nicht in der Lage sein, spezifische, nützliche Antworten zu geben. Ihre Leistung wird immer mittelmäßig sein. Die besten Ergebnisse kommen von einer KI, die aus Ihren Daten lernt. Deshalb verbindet sich eesel AI direkt mit Ihren bisherigen Tickets und internen Dokumenten an Orten wie Confluence oder Google Docs, um Antworten zu geben, die tatsächlich auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind.

Von KI-Leistungsmetriken zur Meisterschaft

Das Messen Ihrer KI-Leistungsmetriken ist nichts, was Sie einmal tun und dann vergessen. Betrachten Sie es als einen ständigen Kreislauf: Sie verfolgen, Sie finden heraus, was die Zahlen bedeuten, und Sie machen die Dinge besser. Indem Sie diesen Schritten folgen, können Sie über das Rätselraten hinausgehen und ein klares, datengestütztes Verständnis dafür entwickeln, wie Ihr KI-Agent wirklich arbeitet. Dieses Wissen hilft Ihnen, seine Einstellungen zu verfeinern, Wissenslücken zu füllen und eine bessere Support-Erfahrung für alle Beteiligten zu schaffen.

Bereit, Ihre KI-Leistungsmetriken in Aktion zu sehen? eesel AI macht es einfach, nicht nur in wenigen Minuten einen leistungsstarken KI-Agenten zum Laufen zu bringen, sondern auch dessen Erfolg mit integrierten Simulations- und Reporting-Tools zu messen.

Starten Sie Ihre kostenlose Testversion