Wie man KI-Abweichung vs. menschliche Abweichung im Support misst: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung

Sie haben also einen KI-Support-Agenten eingeführt. Ihr Dashboard zeigt stolz eine himmelhohe "Deflection-Rate," aber wenn Sie zu Ihrem Support-Team blicken, sind diese genauso beschäftigt wie immer. Kommt Ihnen das bekannt vor? Das ist ein häufiger Frust, wenn man die falschen Metriken verfolgt.

Das Problem ist, dass die meisten Plattformen wollen, dass Sie sich auf die Abweisung (Deflection) konzentrieren, was eigentlich nur die Anzahl der Tickets ist, die gestoppt wurden, bevor sie überhaupt erstellt wurden. Diese Metrik erzählt nicht die ganze Geschichte. Sie kann nicht zwischen einem Kunden, der seine Antwort gefunden hat, und einem Kunden, der einfach aufgegeben und die Seite verlassen hat, unterscheiden.

Das wahre Ziel ist nicht nur die Abweisung; es ist die Lösung. Sie müssen wissen, ob Ihre KI tatsächlich Probleme löst und wie das im Vergleich zu den von Ihrem Team verfassten, traditionellen Help-Center-Artikeln abschneidet.

Dieser Leitfaden führt Sie durch einen unkomplizierten Prozess, um genau zu messen und zu vergleichen, wie Ihre KI- und menschlich betriebenen Support-Kanäle wirklich abschneiden. Sie werden endlich den wahren Nutzen Ihrer Automatisierungsbemühungen sehen können, anstatt nur auf eine Scheinmetrik zu starren.

Was Sie für den Anfang benötigen

Bevor wir loslegen, sollten wir ein paar Dinge vorbereiten. Wenn Sie diese zur Hand haben, wird alles viel reibungsloser verlaufen.

• Zugang zu Ihren Helpdesk-Analysen. Diese könnten von Tools wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom stammen.

• Das Analyse-Dashboard Ihrer KI-Support-Plattform.

• Ein Website-Analyse-Tool wie Google Analytics, um den Traffic Ihrer Wissensdatenbank im Auge zu behalten.

• Ein grundlegendes Verständnis Ihrer bestehenden Ticket-Tags und -Kategorien.

Ehrlich gesagt kann das Jonglieren mit Daten aus all diesen verschiedenen Quellen mühsam sein. Eine einheitliche KI-Plattform macht dies wesentlich einfacher. Beispielsweise lässt sich eesel AI direkt in Ihren Helpdesk und Ihre Wissensquellen integrieren und bietet Ihnen ein einziges Dashboard mit klaren Berichten darüber, was tatsächlich gelöst wird und wo Ihre Wissenslücken liegen. Das spart eine Menge Zeit, die Sie sonst damit verbringen würden, Berichte zusammenzustellen.

Wie man die Deflection-Rates von KI und Menschen vergleicht

Also gut, lassen Sie uns durchgehen, wie Sie einen echten Überblick über Ihre Support-Leistung erhalten.

Schritt 1: Verlagern Sie Ihr Ziel auf die Kundenlösung

Die größte Veränderung, die Sie vornehmen müssen, ist eine mentale. Ihr Hauptziel ist nicht nur, Tickets abzuweisen; es geht darum, Kundenprobleme zu lösen. Ein abgewiesenes Ticket kann ein Gewinn sein (ein zufriedener Kunde, der seine Antwort gefunden hat) oder ein Verlust (ein frustrierter Nutzer, der abgewandert ist). Wenn Sie nur die Abweisungszahlen betrachten, haben Sie keine Möglichkeit zu wissen, was von beidem der Fall ist.

• Echte Abweisung (Lösung): Das ist Ihr Ziel. Der Kunde löst sein Problem über einen Self-Service-Kanal, ohne jemals mit einem Mitarbeiter sprechen zu müssen.

• Falsche Abweisung (Abbruch): Das ist der stille Killer. Der Kunde versucht es mit Self-Service, gerät in eine Sackgasse und verlässt die Seite, ohne ein Ticket zu erstellen. In Ihrer Abweisungsstatistik sieht das wie ein Gewinn aus, ist aber ein Misserfolg für Ihre Kundenerfahrung.

Wenn Sie sich auf die Lösungsrate konzentrieren, erhalten Sie ein viel klareres Bild des Erfolgs. Sie beantwortet die einzige Frage, die wirklich zählt: "Haben wir das Problem des Kunden gelöst?"

Viele KI-Tools prahlen mit hohen Deflection-Rates, werden aber verdächtig still, wenn man nach tatsächlichen Lösungen fragt. Hier müssen Sie kritisch denken. Anstatt diese Zahlen für bare Münze zu nehmen, bietet eine Plattform wie eesel AI einen Simulationsmodus. Damit können Sie die KI an Tausenden Ihrer vergangenen Tickets testen und erhalten so eine genaue Prognose Ihrer tatsächlichen Lösungsrate und Kosteneinsparungen, noch bevor Sie live gehen. Kein Raten mehr.

Ein Blick auf den Simulationsmodus von eesel AI, der Benutzern hilft, die KI-Abweisung im Vergleich zur menschlichen Abweisung im Support zu messen, indem er die Lösungsraten vor der Implementierung prognostiziert.

Schritt 2: Erstellen Sie eine Baseline für Ihren menschlich betriebenen Self-Service

Bevor Sie beurteilen können, wie gut Ihre KI abschneidet, müssen Sie wissen, wie Ihre aktuellen, von Menschen geschriebenen Ressourcen performen. Das betrifft Ihre Wissensdatenbank, FAQs und alle Community-Foren.

So können Sie es messen:

1. Überprüfen Sie den Traffic Ihrer Wissensdatenbank: Nutzen Sie ein Tool wie Google Analytics, um zu sehen, welche Ihrer Hilfeartikel am beliebtesten sind. Wenn ein Artikel über das Zurücksetzen von Passwörtern Tausende von Aufrufen pro Monat erhält, können Sie ziemlich sicher sein, dass er von allein eine gute Anzahl einfacher Tickets löst.

2. Bitten Sie um Feedback nach dem Artikel: Sie haben das schon überall gesehen. Eine einfache Umfrage am Ende jedes Inhalts mit der Frage "War dieser Artikel hilfreich? (Ja/Nein)" kann Ihnen viel verraten. Es ist keine exakte Wissenschaft, aber ein hoher Prozentsatz an "Ja"-Stimmen ist ein starkes Zeichen dafür, dass Ihr Inhalt ins Schwarze trifft.

3. Berechnen Sie einen Self-Service-Score: Eine schnelle Methode, um einen Richtwert zu erhalten, ist die Division der Gesamtzahl der einzigartigen Besucher Ihres Hilfe-Centers durch die Gesamtzahl der im gleichen Zeitraum erstellten Tickets.

   • "Self-Service-Score = (Gesamtzahl der Hilfe-Center-Nutzer) / (Gesamtzahl der eingereichten Tickets)"

   • Ein höherer Wert, sagen wir 4:1, deutet darauf hin, dass für jedes erstellte Ticket vier andere Personen möglicherweise selbst Antworten finden. Dies gibt Ihnen eine solide Zahl, mit der Sie die Leistung Ihrer KI vergleichen können.

Schritt 3: Messen Sie die wahre Lösungsrate Ihrer KI

Jetzt ist es an der Zeit, sich die Leistung Ihres KI-Agenten genauer anzusehen. Vage Statistiken helfen Ihnen nicht weiter. Sie müssen nach spezifischen Datenpunkten in den Analysen Ihrer KI-Plattform suchen.

Hier sind die wichtigsten Dinge, die Sie verfolgen sollten:

1. Von der KI geführte Konversationen: Die Gesamtzahl der einzigartigen Chats, an denen Ihr KI-Agent teilgenommen hat.

2. Erfolgreiche Lösungen: Die Anzahl der Konversationen, die die KI vollständig gelöst hat, ohne an einen Menschen übergeben zu müssen. Der beste Weg, dies zu verfolgen, ist eine direkte Bestätigung vom Benutzer, wie z. B. eine Aufforderung am Ende des Gesprächs mit der Frage "Hat dies Ihr Problem gelöst?".

3. Eskalationen an Mitarbeiter: Die Anzahl der Male, bei denen die KI nicht weiterkam und das Gespräch an einen Menschen weiterleiten musste.

Mit diesen Zahlen können Sie die KI-Lösungsrate berechnen:

• "KI-Lösungsrate = (Erfolgreiche KI-Lösungen / Gesamtzahl der von der KI geführten Konversationen) * 100"

Eine hohe Lösungsrate (alles über 50 % ist großartig) ist ein klares Signal dafür, dass Ihre KI einen echten Mehrwert bietet und nicht nur frustrierte Benutzer abweist.

Hier macht das richtige Werkzeug einen riesigen Unterschied. Viele Plattformen, die Sie in langwierige Verkaufsgespräche und Onboardings verwickeln, verstecken ihre Leistung oft hinter komplizierten, verwirrenden Berichten. Im Gegensatz dazu ist eesel AI auf Klarheit ausgelegt. Sie können es in wenigen Minuten einrichten und sofort auf Berichte zugreifen, die sich auf das Wesentliche konzentrieren: Lösungen, nicht leere Abweisungen.

Schritt 4: Vergleichen Sie die Leistung und finden Sie Möglichkeiten

Sobald Sie klare Daten sowohl über Ihre von Menschen geschriebenen Inhalte als auch über die Leistung Ihrer KI haben, können Sie beginnen, kluge Entscheidungen zu treffen, um Ihre gesamte Support-Strategie zu verbessern.

Stellen Sie einen einfachen Bericht zusammen, um einige Schlüsselfragen zu beantworten:

• Welche Themen löst die KI besser als die Wissensdatenbank und umgekehrt? Das hilft Ihnen herauszufinden, wo Sie Ihre KI für die größten Erfolge einsetzen sollten.

• Was sind die häufigsten Gründe, warum die KI an einen Menschen eskalieren muss? Das ist pures Gold. Eine Eskalation ist kein Scheitern; sie ist eine Lernchance. Sie zeigt Ihnen genau, wo die Lücken in Ihrer Wissensdatenbank sind.

Sie können diese Informationen nutzen, um eine leistungsstarke Verbesserungsschleife zu schaffen:

1. Die KI eskaliert eine Frage, weil sie die Antwort nicht kennt.

2. Ihr Bericht markiert dies als Wissenslücke.

3. Sie schreiben einen neuen Hilfeartikel oder aktualisieren einen alten, um dieses Thema abzudecken.

4. Wenn diese Frage das nächste Mal aufkommt, kann Ihre KI den neuen Artikel verwenden, um sie automatisch zu lösen.

Die besten KI-Tools sind darauf ausgelegt, dabei zu helfen. Zum Beispiel analysiert eesel AI automatisch jedes Gespräch, um Trends zu erkennen und weist direkt in Ihrem Dashboard auf spezifische Wissenslücken hin. Es gibt Ihnen im Grunde eine To-Do-Liste, um sowohl Ihre KI als auch Ihr Hilfe-Center intelligenter zu machen.

Das eesel AI-Dashboard zeigt, wie man die KI-Abweisung im Vergleich zur menschlichen Abweisung im Support misst, indem es Wissenslücken identifiziert und Lösungsraten verfolgt.

Häufige Fehler, die Sie vermeiden sollten

Wenn Sie loslegen, versuchen Sie, diese häufigen Fallen zu vermeiden.

• Fehler 1: Allen Self-Service in einen Topf werfen. Ein Kunde, der ein kniffliges Abrechnungsproblem mit einem KI-geführten Workflow löst, ist weitaus wertvoller als jemand, der Ihre Geschäftszeiten auf einer FAQ-Seite findet. Segmentieren Sie Ihre Daten, um die wahre Wirkung zu sehen.

• Fehler 2: Den "Kontakt"-Button verstecken. Es schwierig zu machen, einen Menschen zu erreichen, macht die Leute nur wütend und führt zu der "falschen Abweisung", über die wir gesprochen haben. Geben Sie Kunden immer eine einfache und offensichtliche Möglichkeit, mit einer Person zu sprechen. Das schafft Vertrauen.

• Fehler 3: Die Kundenzufriedenheit (CSAT) vergessen. Bitten Sie immer um Feedback nach einer automatisierten Lösung. Eine hohe Lösungsrate gepaart mit einem niedrigen CSAT-Wert ist ein deutliches Warnsignal, dass etwas nicht stimmt.

Messen Sie, was wirklich zählt

Die Verlagerung Ihres Fokus weg von einer Scheinmetrik wie der "Ticket-Deflection" ist der erste wirkliche Schritt zum Aufbau einer funktionierenden Support-Automatisierungsstrategie. Indem Sie sich auf Lösungsraten konzentrieren und die Leistung Ihrer KI und Ihres von Menschen betriebenen Hilfe-Centers klar trennen, können Sie endlich sehen, was funktioniert und was verbessert werden muss.

Dieser datengesteuerte Ansatz ermöglicht es Ihnen, Ihr Kundenerlebnis ständig zu verbessern, entlastet Ihre Mitarbeiter, damit sie sich komplexeren Aufgaben widmen können, und beweist den echten, unterm Strich stehenden Wert Ihrer KI-Investition.

Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre Support-Automatisierung

Haben Sie genug von unklaren Metriken und KI-Plattformen, die sich wie eine Blackbox anfühlen? eesel AI gibt Ihnen die Werkzeuge, um zu messen, was wirklich zählt. Mit einem leistungsstarken Simulationsmodus, klaren Lösungsberichten und einer Self-Service-Einrichtung, die Sie in wenigen Minuten starten können, sehen Sie endlich die wahre Wirkung der Automatisierung.

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