Also, Ihr KI-Agent bearbeitet Konversationen. Großartig. Aber woher wissen Sie tatsächlich, ob er gute Arbeit leistet?
Das ist eine Frage, die sich derzeit jeder Support-Leiter stellt. Wir sind in eine Ära eingetreten, in der KI einen großen Teil des First-Line-Supports übernimmt, aber unsere alten Methoden zur Leistungsmessung fühlen sich etwas ungeschickt an, als würde man ein Klapphandy in einer Smartphone-Welt benutzen. Sicher, sie erledigen die Aufgabe, aber man verpasst so viel.
Intercoms Fin AI CSAT ist einer der populärsten Versuche, dieses Rätsel zu lösen. Es wurde entwickelt, um die Kundenzufriedenheit direkt nach einer KI-Interaktion zu messen. Aber liefert es Ihnen wirklich das ganze Bild?
Dieser Leitfaden wird Ihnen genau erklären, was Fin AI CSAT ist, wie es funktioniert, wo es Mängel aufweist und wie die besseren, umfassenderen Methoden zur Messung der KI-Leistung aussehen.
Was ist Fin AI CSAT?
Fin AI CSAT ist eine Funktion innerhalb von Intercom, die entwickelt wurde, um die Kundenzufriedenheitswerte direkt nach einem Chat mit dem „Fin“ KI-Agenten zu erfassen. Stellen Sie es sich einfach wie die klassische Smiley-Umfrage vor, die Sie nach einem Support-Chat erhalten, aber speziell für den Bot.
Laut Intercom funktioniert es, indem eine Umfrage zu entscheidenden Zeitpunkten gesendet wird. Das kann sein, nachdem ein Kunde etwas wie „Danke!“ sagt, wenn ein Chat an einen Menschen übergeben wird oder wenn der Kunde einfach eine Weile still ist. Die Idee ist, eine direkte Feedback-Linie zu schaffen, damit Teams ein Gefühl dafür bekommen, wie Kunden über die Hilfe der KI denken und wo es Verbesserungspotenzial gibt.
Wie man Fin AI CSAT einrichtet und Berichte erstellt
Um Fin AI CSAT zum Laufen zu bringen, müssen Sie sich in die Workflows von Intercom einarbeiten. Das gibt Ihnen zwar Kontrolle, zeigt aber auch, wie viele Hürden man überwinden muss, nur um ein einfaches Feedback-Tool zu implementieren.
Konfiguration von Fin AI CSAT in Workflows
Um es zu aktivieren, müssen Sie in die „Workflows“ von Intercom gehen. Sie fügen einen „Fin antworten lassen“-Schritt zu Ihrem Prozess hinzu und können dann den Schalter umlegen, um die CSAT-Umfrage zu aktivieren.
Danach müssen Sie entscheiden, was die Umfrage auslöst. Die üblichen Verdächtigen sind, wenn ein Kunde positives Feedback gibt oder wenn er inaktiv wird. Intercom fügt sogar eine kleine Verzögerung hinzu, um den Leuten die Möglichkeit zu geben, Folgefragen zu stellen, bevor die Umfrage erscheint. Dieses Setup gibt Ihnen viel Kontrolle, bedeutet aber auch, dass Sie die Logik, wann und wie nach Feedback gefragt wird, manuell erstellen. Für Teams, die einfach nur loslegen wollen, kann es sich anfühlen, als ob man etwas aus einem Bausatz zusammenbaut, anstatt es einfach nur einzuschalten.
Ein Blick auf die Fin AI CSAT-Berichte
Sobald Sie anfangen, Antworten zu erhalten, liefert Ihnen Intercom Berichte, die Ihren gesamten Fin AI CSAT-Score, wöchentliche Trends und eine Aufschlüsselung der Kundenbewertungen von „Hervorragend“ bis „Schrecklich“ zeigen. Sie können auch in die spezifischen Konversationen klicken, um zu sehen, was tatsächlich passiert ist.
Das sind alles anständige Informationen, aber sie haben einen massiven Haken: Sie funktionieren nur, wenn Kunden die Umfrage auch tatsächlich ausfüllen. Sie sehen nur das Feedback des winzigen Bruchteils der Leute, die sich die Zeit nehmen, zu antworten.
Ein Screenshot des Fin AI CSAT-Berichts-Dashboards in Intercom, der Gesamt-Scores und Trends anzeigt.Dies ist ein völlig anderer Ansatz als bei Plattformen wie eesel AI, die nicht einfach herumsitzen und auf Umfragen warten. Mit dem Simulationsmodus von eesel AI können Sie Ihre KI an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets testen, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht. Sie erhalten eine Prognose ihrer Lösungsrate und ein klares Bild davon, wie sie vom ersten Tag an performen wird, ohne auf ein Rinnsal an Umfrageantworten warten zu müssen.
Das eesel AI Simulationsmodus-Dashboard, das KI-Lösungsraten auf Basis historischer Ticketdaten prognostiziert und eine Alternative zum Warten auf Fin AI CSAT-Feedback bietet.Die versteckten Mängel von Fin AI CSAT
Ihre gesamte KI-Leistungsstrategie auf eine Umfrage wie Fin AI CSAT zu stützen, ist, als würde man versuchen, einen Film zu verstehen, indem man nur den Trailer ansieht. Man bekommt eine Ahnung, verpasst aber fast die gesamte Handlung und jede Nuance. Die Daten zur Wirksamkeit von Umfragen offenbaren einige ziemlich große Lücken.
Der 92%ige blinde Fleck bei Fin AI CSAT
Eine der aufschlussreichsten Studien zu CSAT ergab, dass im Durchschnitt nur für etwa 39 % der Konversationen Umfragen versendet werden. Davon machen sich nur 21 % der Kunden die Mühe, zu antworten. Wenn man das hochrechnet, bedeutet das, dass nur 8 % all Ihrer Konversationen jemals einen CSAT-Score erhalten.
Das hinterlässt einen massiven blinden Fleck von 92 %. Sie treffen wichtige Entscheidungen über Ihre KI, das Training Ihrer Agenten und Ihre Hilfeartikel auf der Grundlage von Feedback eines winzigen, nicht repräsentativen Teils Ihrer Kunden. Sie können Probleme nicht beheben, die Sie nicht sehen, und traditionelles CSAT lässt die meisten davon im Dunkeln.
Verzerrte Fin AI CSAT-Ergebnisse durch Antwortverzerrung
Die Probleme hören nicht bei der niedrigen Antwortrate auf. Die Daten, die Sie erhalten, sind oft verzerrt. Wie ein Artikel hervorhebt, sind die Personen, die am ehesten eine Umfrage ausfüllen, diejenigen, die eine wirklich großartige oder eine wirklich schreckliche Erfahrung gemacht haben. Die „schweigende Mehrheit“, die eine vollkommen zufriedenstellende, durchschnittliche Interaktion hatte, sagt in der Regel nichts.
Dies führt zu einer Antwortverzerrung, die Ihnen ein ungenaues Bild vermittelt. Dieselbe Analyse ergab, dass Konversationen, die einen CSAT-Score erhielten, einen um 13 % höheren KI-gesteuerten Customer Experience (CX) Score aufwiesen als Konversationen, die keinen erhielten. Mit anderen Worten, die Umfrageergebnisse waren künstlich schöngefärbt, weil hauptsächlich zufriedenere Kunden antworteten.
An dieser Stelle bietet Ihnen ein Tool, das jede einzelne Interaktion betrachtet, ein viel wahrheitsgetreueres Maß für die Leistung. eesel AI lernt aus 100 % Ihrer vergangenen Tickets und laufenden Konversationen, um zu verstehen, was passiert, ohne auf voreingenommene Umfragen angewiesen zu sein. Sein Analyse-Dashboard zeigt Wissenslücken und Trends aus Ihrem gesamten Supportvolumen auf, nicht nur aus einer kleinen, verzerrten Stichprobe.
Die Zukunft jenseits von Fin AI CSAT: KI-gestützte Analyse für 100 % Abdeckung
Die gute Nachricht ist, dass wir nicht länger an die Grenzen von Umfragen gebunden sind. Eine intelligentere Methode zur Messung des Kundenerlebnisses ist da, eine, die Ihnen 100 % Abdeckung bietet, indem sie KI Ihre Konversationen direkt analysieren lässt.
Von Fin AI CSAT zu einem Customer Experience (CX) Score
Anstatt Kunden zu fragen, wie sie sich fühlen, besteht der neue Ansatz darin, eine KI dies durch die Analyse der Konversation selbst herausfinden zu lassen. Dies wird oft als Customer Experience (CX) Score bezeichnet. Er basiert in der Regel auf drei Hauptsignalen:
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Lösung: Wurde das Problem des Kunden tatsächlich gelöst? Mussten sie sich immer wieder wiederholen?
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Stimmung: Wie war der Ton des Kunden? Waren sie anfangs frustriert und am Ende glücklich?
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Servicequalität: War die Antwort schnell, sachkundig und hatte sie den richtigen Ton?
Indem jede einzelne Konversation anhand dieser Punkte bewertet wird, erhalten Sie einen konsistenten, unvoreingenommenen Score, der blinde Flecken und Antwortverzerrungen beseitigt. Es ist ein vollständiger und genauer Blick auf Ihre Support-Qualität.
Informationen in Taten umsetzen
Der wirkliche Gewinn eines CX-Scores ist nicht nur eine bessere Zahl zu erhalten, sondern auch in der Lage zu sein, etwas damit zu tun. Da die KI jede Interaktion betrachtet, kann sie Ihnen genau sagen, welche Konversationen schief gelaufen sind und, was noch wichtiger ist, warum.
Dies hilft Teams, Problemen vorauszukommen, anstatt nur auf sie zu reagieren. Sie können Trends erkennen, die Sie sonst übersehen würden, wie einen leichten Rückgang der Zufriedenheit bei einer neuen Funktion oder eine wiederkehrende Frage, die auf eine Lücke in Ihren Hilfe-Dokumenten hinweist. Ihre Support-Konversationen werden plötzlich zu einer Goldgrube nützlicher Informationen.
Das ist eine Kernstärke von eesel AI. Unsere Plattform gibt Ihnen nicht nur einen Score, sondern bietet handlungsrelevante Berichte. Sie findet automatisch Lücken in Ihrem Wissen und kann sogar Hilfeartikel für Sie entwerfen, basierend auf erfolgreichen Ticketlösungen. Sie erhalten einen klaren Fahrplan, was zu verbessern ist, gestützt auf Erkenntnisse aus all Ihren Kundeninteraktionen. Außerdem haben Sie mit einer vollständig anpassbaren Workflow-Engine die vollständige Kontrolle, um bestimmte Ticket-Typen zu automatisieren und benutzerdefinierte Regeln einzurichten, damit die KI genau dort besser wird, wo Sie es brauchen.
Das eesel AI-Dashboard zeigt handlungsrelevante Berichte zu Wissenslücken, eine überlegene Alternative zum alleinigen Verlassen auf Fin AI CSAT.Das Preismodell von Intercom für Fin AI und Fin AI CSAT verstehen
Wenn man sich ein Tool ansieht, ist der Preis genauso wichtig wie die Funktionen. Intercoms Preisgestaltung für Fin basiert auf einem Pay-per-Resolution-Modell, was ein zweischneidiges Schwert sein kann.
Fin kostet 0,99 $ für jede Konversation, die es löst. Dies kommt zu ihrem Standard-Helpdesk-Abonnement hinzu, das bei 29 $ pro Benutzer und Monat beginnt. Obwohl es einfach klingt, bedeutet ein Pro-Lösungs-Modell, dass Ihre Kosten unvorhersehbar sein können. Wenn Ihr Support-Volumen wächst oder Fin intelligenter wird und mehr Tickets löst, steigt Ihre Rechnung. Dieses Modell kann Sie versehentlich dafür bestrafen, erfolgreich zu sein, und macht die Budgetierung zu einem echten Kopfzerbrechen, besonders wenn Ihr Team wächst.
| Funktion | Intercom Fin Preise |
|---|---|
| KI-Agent | 0,99 $ / Lösung |
| Plattformgebühr | Ab 29 $ / Benutzer / Monat |
| Kostenmodell | Nutzungsbasiert |
| Vorhersehbarkeit | Gering (Kosten wachsen mit Volumen) |
Im Gegensatz dazu bietet eesel AI transparente und vorhersehbare Preise, die auf den Funktionen und dem Volumen basieren, die Sie tatsächlich benötigen. Sie werden nach einem geschäftigen Monat niemals eine überraschende Rechnung erhalten, weil Sie erfolgreich mehr Support automatisiert haben. Mit flexiblen monatlichen Plänen, die Sie jederzeit kündigen können, behalten Sie die volle Kontrolle über Ihr Budget, ohne dafür bestraft zu werden, effizienter zu werden.
Die transparente, vorhersehbare Preisseite von eesel AI, die sich vom nutzungsbasierten Modell von Tools unterscheidet, die Fin AI CSAT verwenden.Hören Sie auf zu raten und fangen Sie an zu wissen
Die Art und Weise, wie wir die Leistung unserer KI-Agenten messen, verändert sich zum Besseren. Wir bewegen uns weg von der eingeschränkten Sichtweise des umfragebasierten CSAT und hin zur vollständigen, 100%igen Transparenz der KI-gestützten Analyse.
Sich heute auf eine Metrik wie Fin AI CSAT zu verlassen, ist, als würde man mit einem Kompass navigieren, während alle anderen GPS haben. Es kann Ihnen die grobe Richtung weisen, aber Ihnen fehlt das vollständige, genaue Echtzeitbild. Es lässt Sie darüber im Unklaren, wie sich die große Mehrheit Ihrer Kunden wirklich fühlt.
Um Ihr Kundenerlebnis wirklich zu verstehen und zu verbessern, benötigen Sie eine Plattform, die alles sieht. Es ist an der Zeit, nach einer Lösung zu suchen, mit der Sie selbstbewusst testen können, die Ihnen handlungsrelevante Einblicke aus all Ihren Konversationen gibt und die ein Preismodell hat, das Ihr Wachstum tatsächlich unterstützt.
Häufig gestellte Fragen
Fin AI CSAT ist eine Funktion von Intercom, die entwickelt wurde, um die Kundenzufriedenheitswerte speziell nach einer Interaktion mit ihrem „Fin“ KI-Agenten zu erfassen. Es fungiert wie eine Umfrage nach dem Chat, um zu messen, wie Kunden die Unterstützung durch die KI bewerten.
Intercom konfiguriert die Umfrage so, dass sie zu entscheidenden Momenten innerhalb eines Workflows ausgelöst wird, z. B. wenn ein Kunde Dankbarkeit äußert, wenn ein Chat an einen menschlichen Agenten übergeben wird oder nach einer Phase der Inaktivität des Kunden. Oft wird eine leichte Verzögerung hinzugefügt, um Folgefragen zu ermöglichen.
Eine wesentliche Einschränkung ist die niedrige Antwortrate, was bedeutet, dass nur ein kleiner Bruchteil aller Konversationen jemals einen CSAT-Score erhält, was einen massiven blinden Fleck erzeugt. Zusätzlich verzerrt die Antworttendenz oft die Ergebnisse, da Kunden mit sehr starken (positiven oder negativen) Erfahrungen am ehesten antworten.
Leider kann Fin AI CSAT keine vollständige und unvoreingenommene Sicht bieten. Die geringe Teilnahme an Umfragen lässt die meisten Konversationen unbewertet, und die inhärente Antworttendenz bedeutet, dass das erhaltene Feedback oft von einer nicht repräsentativen, verzerrten Stichprobe von Kunden stammt.
Intercom berechnet für Fin AI 0,99 $ für jede Konversation, die es löst, zusätzlich zu ihrem standardmäßigen Pro-Benutzer-Plattformabonnement. Dieses nutzungsbasierte Modell bedeutet, dass Ihre Kosten unvorhersehbarer werden und steigen können, wenn Ihre KI mehr Tickets löst.
Die empfohlene Alternative ist die KI-gestützte Analyse, die 100 % der Konversationen einen Customer Experience (CX) Score zuweist. Dieser Score basiert auf Faktoren wie Lösungserfolg, Kundenstimmung und Servicequalität und bietet so ein konsistentes und unvoreingenommenes Maß für die KI-Leistung.
