Sie haben es also geschafft. Sie haben Ihren HubSpot KI-Chatbot eingerichtet, und er ist live auf Ihrer Website, beantwortet rund um die Uhr Fragen und qualifiziert Leads. Das ist ein großartiges Gefühl. Aber nachdem die erste Euphorie verflogen ist, schleicht sich meist eine nagende Frage ein: Funktioniert das Ding wirklich?
Hilft er den Kunden oder schickt er sie nur im Kreis, bis sie verlangen, mit einem Menschen zu sprechen? Haben wir einen echten Nutzen davon?
Antworten auf diese Fragen zu finden, ist der Sinn des Reportings. Aber wenn es um den KI-Chatbot von HubSpot geht, können diese Antworten ... schwierig zu finden sein.
Dieser Leitfaden gibt Ihnen einen ehrlichen, praktischen Einblick in das Reporting des HubSpot KI-Chatbots. Wir gehen durch, was es kann, zeigen Ihnen, wo Sie die Daten finden, und weisen auf die Einschränkungen hin, auf die Sie wahrscheinlich stoßen werden, wenn Ihr Team die Automatisierung ernster nimmt.
Was ist das HubSpot KI-Chatbot-Reporting?
Der Chatbot von HubSpot ist ein Teil ihres KI-Toolkits, das sie „Breeze“ nennen. Er ist darauf ausgelegt, Aufgaben an vorderster Front zu übernehmen, wie das Beantworten einfacher Fragen oder das Buchen von Meetings, alles innerhalb der HubSpot-Welt. Und natürlich stellen sie Ihnen einige Reporting-Tools zur Verfügung, um zu sehen, was er so treibt.
Kurz gesagt, das HubSpot KI-Chatbot-Reporting liefert Ihnen die Zahlen zur Aktivität Ihres Bots. Der Haken? Die Daten sind nicht alle an einem übersichtlichen Ort. Sie müssen sie im Tab „Details“ des Chatflows-Tools und dann noch einmal im benutzerdefinierten Berichts-Builder suchen. Wenn Sie neu auf der Plattform sind, kann es sich anfühlen, als würden Sie versuchen, ein Puzzle zu lösen.
Während HubSpot Ihnen grundlegende Zahlen wie die Anzahl der Konversationen des Bots zeigen kann, lässt es Sie oft im Unklaren über das, was wirklich zählt: Waren die Konversationen gut? Hat der Bot das Problem tatsächlich gelöst? Sie können sehen, dass der Bot beschäftigt ist, aber es ist viel schwieriger zu sehen, wie gut er seine Arbeit macht.
So richten Sie Ihr HubSpot KI-Chatbot-Reporting ein und greifen darauf zu
Bevor Sie mit Verbesserungen beginnen können, müssen Sie wissen, wo Sie die Zahlen finden. In HubSpot bedeutet dies in der Regel, an zwei verschiedenen Orten zu suchen: den Standard-Dashboards und dem benutzerdefinierten Berichts-Builder.
Überprüfen Sie das Standard-Reporting des HubSpot KI-Chatbots
Der schnellste Weg, um eine allgemeine Vorstellung von der Leistung Ihres Bots zu erhalten, ist der Tab „Leistung“ (manchmal auch „Details“ genannt) direkt in den Einstellungen des Bots. Navigieren Sie einfach zu Ihren Chatflows und wählen Sie den Bot aus, den Sie sich ansehen möchten.
Hier finden Sie einige übergeordnete Statistiken:
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Aufrufe: Die Anzahl der Male, die das Chat-Widget von einem Besucher gesehen wurde.
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Konversationsrate: Welcher Prozentsatz dieser Aufrufe hat tatsächlich einen Chat gestartet.
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Erstellte Kontakte: Wie viele neue Personen wurden über den Bot zu Ihrem CRM hinzugefügt.
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Gebuchte Meetings: Wenn Sie Ihren Bot zur Terminplanung verwenden, zeigt dies, wie viele Meetings er gebucht hat.
Dieses Dashboard ist für einen schnellen Überblick in Ordnung, aber Sie können es nicht anpassen oder tiefer graben. Betrachten Sie es als einen Ausgangspunkt, nicht als die ganze Geschichte.
Erstellen benutzerdefinierter Berichte für den HubSpot KI-Chatbot
Wenn Sie etwas mehr Kontrolle wünschen, ist der benutzerdefinierte Berichts-Builder von HubSpot Ihr nächster Anlaufpunkt. Sie gelangen dorthin, indem Sie zu „Berichte“ > „Berichte“ > „Bericht erstellen“ gehen und „Konversationen“ als Ihre Datenquelle auswählen.
Damit können Sie Ihre Daten nach Dingen wie dem Bearbeiter der Konversation, ihrem Status oder dem Kanal, aus dem sie kam (wie Live-Chat oder Facebook Messenger), organisieren. Aber hier stoßen Sie auf eine ziemlich große Hürde. Wie viele Leute in HubSpots eigenen Community-Foren angemerkt haben, können Sie nicht darüber berichten, was tatsächlich in der Konversation gesagt wurde oder was das Endergebnis war. Sie können sehen, wie viele Chats ein Mitarbeiter nach dem Bot bearbeitet hat, aber Sie haben keine Möglichkeit zu wissen, ob die Antworten des Bots überhaupt hilfreich waren.
Warum sich das HubSpot KI-Chatbot-Reporting begrenzt anfühlt
Diese Lücke im Reporting liegt daran, wie der HubSpot-Chatbot aufgebaut ist. Er funktioniert hauptsächlich, indem er Antworten aus einer einzigen, verbundenen Wissensdatenbank abruft. Wenn die Antwort auf eine Frage nicht in diesem spezifischen Hilfezentrum zu finden ist, ist der Bot so konzipiert, dass er aufgibt und den Chat an einen Menschen weiterleitet.
Dies ist ein eher traditioneller Ansatz. Moderne KI-Tools funktionieren anders. Eine Plattform wie eesel AI schaut beispielsweise nicht nur in einem Hilfezentrum nach. Sie verbindet sich sicher mit allen Orten, an denen Ihr Team Informationen speichert. Indem die KI aus Ihren vergangenen Support-Tickets, internen Wikis in Confluence und sogar geteilten Google Docs lernt, baut sie ein viel reichhaltigeres und genaueres Bild Ihres Unternehmens auf. Das bedeutet, sie kann bessere Antworten geben, was Ihnen wiederum viel nützlichere Daten zur Analyse liefert.
Wichtige Kennzahlen für das HubSpot KI-Chatbot-Reporting (und die, die fehlen)
Lassen Sie uns praktisch werden. Was können Sie mit den integrierten Tools von HubSpot tatsächlich messen? Und, was noch wichtiger ist, wo sind die blinden Flecken?
Was Sie mit dem HubSpot KI-Chatbot-Reporting verfolgen können
Das Reporting von HubSpot ist für einige grundlegende Kennzahlen anständig, die Ihnen zeigen, dass der Bot „eingeschaltet“ ist.
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Konversationsvolumen: Dies ist die Gesamtzahl der Chats, die Ihr Bot bearbeitet. Es ist eine einfache Möglichkeit, den Traffic zu messen und zu sehen, wie beschäftigt er ist.
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Weiterleitungsrate an Mitarbeiter: Dies zeigt Ihnen den Prozentsatz der Chats, die an einen Live-Mitarbeiter eskaliert werden. Ein Anstieg hier könnte auf ein Problem hinweisen, aber er sagt Ihnen nicht, was das Problem ist.
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Generierte Kontakte: Für Marketing- und Vertriebsleute ist dies ein wichtiger Punkt. Er zeigt, wie viele neue Leads Ihr Bot einbringt.
Die großen Lücken im HubSpot KI-Chatbot-Reporting, auf die Sie wahrscheinlich stoßen werden
Für jedes Team, das sich wirklich auf Automatisierung verlassen möchte, sind die Kennzahlen, die HubSpot nicht anzeigt, die aufschlussreichsten.
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Keine echte Lösungsrate: HubSpot kann Ihnen sagen, wann ein Chat an einen Menschen weitergeleitet wurde, aber es kann Ihnen nicht wirklich sagen, ob der Bot ein Problem von selbst gelöst hat. Ohne diese Zahl ist es schwierig herauszufinden, wie viel Zeit und Geld der Bot Ihnen tatsächlich spart.
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Keine Möglichkeit zur Qualitätsanalyse: Es gibt keine automatisierte Möglichkeit zu sehen, ob die Antworten Ihres Bots gut, korrekt oder sogar im Einklang mit Ihrer Marke sind. Der einzige Weg, dies herauszufinden, ist, dass jemand aus Ihrem Team die Chat-Transkripte manuell nacheinander durchliest, was überhaupt nicht skalierbar ist.
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Keine Quellen-Zuordnung: Dies ist ein riesiger blinder Fleck für Marketer. Sie können Ihre Chatbot-Konversationen nicht einfach mit den Marketingkampagnen verbinden, die sie dorthin gebracht haben. Wie ein Benutzer in den Community-Foren herausfand, können Sie Quelle, Medium oder Referrer für Chats nicht nachverfolgen.
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Schlechte Sichtbarkeit von Wissenslücken: Die Berichte geben Ihnen keine saubere Liste der Fragen, die der Bot nicht beantworten konnte. Das lässt Sie raten, was Sie zu Ihrer Wissensdatenbank hinzufügen sollten. Sie müssen sich manuell durch fehlgeschlagene Chats wühlen, um herauszufinden, wo Ihre Inhalte unzureichend sind.
Hier beginnt eine dedizierte KI-Plattform wirklich zu glänzen. Hier ist ein kurzer Vergleich:
| Funktion | HubSpot KI-Chatbot-Reporting | eesel AI Reporting |
|---|---|---|
| Lösungsrate | Erfordert manuelle Berechnung | Eine automatisierte, klare Metrik |
| Qualitätsanalyse | Erfordert manuelle Überprüfung der Transkripte | KI-gestützte Einblicke in die Konversationsqualität |
| Identifizierung von Wissenslücken | Indirekt, erfordert manuelles Suchen | Spezielle Berichte zeigen unbeantwortete Fragen |
| Simulation vor dem Start | Nicht verfügbar | Testen Sie mit früheren Tickets, bevor Sie live gehen |
Der Unterschied liegt letztendlich im Vertrauen. Plattformen, die speziell für den KI-Support entwickelt wurden, wie eesel AI, sind darauf ausgelegt, Ihnen klare Antworten zu geben. Das umsetzbare Reporting-Dashboard in eesel AI zeigt Ihnen beispielsweise genau, wo Ihr Wissen Lücken hat, damit Sie wissen, was Sie beheben müssen. Noch besser, sein einzigartiger Simulationsmodus ermöglicht es Ihnen, Ihre KI an Tausenden Ihrer eigenen vergangenen Tickets zu testen. Sie können eine genaue Prognose Ihrer Lösungsrate erhalten, bevor auch nur ein einziger Kunde mit Ihrem Bot spricht. Das ist der Unterschied zwischen Daumendrücken und der Gewissheit, dass es funktionieren wird.
Die Preisgestaltung für die Reporting-Funktionen des HubSpot KI-Chatbots verstehen
Während der kostenlose Chatbot von HubSpot ein netter Einstieg ist, sind die Reporting- und Automatisierungsfunktionen, die Sie für eine echte Analyse benötigen, Teil ihrer teureren Pläne.
Was verlangt HubSpot für das HubSpot KI-Chatbot-Reporting?
Um den benutzerdefinierten Berichts-Builder und andere wichtige Automatisierungstools zu erhalten, benötigen Sie einen Professional- oder Enterprise-Plan für deren Marketing-, Sales- oder Service-Hub. Laut der Preisseite von HubSpot beginnt der Professional-Plan bei 800 $ pro Monat (bei jährlicher Abrechnung).
Zusätzlich zu diesem Abonnement müssen Sie auch eine obligatorische, einmalige Onboarding-Gebühr bezahlen, die für den Professional-Plan 3.000 $ beträgt.
Die wahren Kosten einer gebündelten Plattform
Die Realität einer All-in-One-Plattform ist, dass man, um ein oder zwei wirklich benötigte Funktionen zu erhalten, oft in ein riesiges, komplexes und teures Ökosystem investieren muss. Das funktioniert für einige Unternehmen, aber für Teams, die nur ein leistungsstarkes, spezialisiertes Tool für die Support-Automatisierung benötigen, kann es ein Overkill sein.
Dies steht im starken Kontrast zur unkomplizierten Preisgestaltung einer Plattform wie eesel AI. Alle Kern-Tools, einschließlich des AI Agent, Copilot und Chatbot, sind in einem einzigen, nutzungsbasierten Plan enthalten. Es gibt keine Gebühren pro Lösung, die Sie dafür bestrafen, erfolgreich zu sein. Sie können mit einem flexiblen monatlichen Plan beginnen und ihn in wenigen Minuten selbst einrichten, ohne obligatorische Verkaufsgespräche oder teures Onboarding.
Über die grundlegenden Metriken des HubSpot KI-Chatbot-Reportings hinausgehen
Der Chatbot von HubSpot kann ein absolut brauchbares Werkzeug sein, insbesondere für Unternehmen, die bereits vollständig in dessen Ökosystem leben und arbeiten. Das Reporting deckt die Grundlagen ab und gibt Ihnen einen allgemeinen Eindruck davon, wie beschäftigt Ihr Bot ist.
Aber wenn Sie versuchen, Ihren Support wirklich mit KI zu skalieren, werden Sie sich wahrscheinlich bald von diesen Einschränkungen eingeengt fühlen. Ohne qualitative Analyse, echtes Lösungs-Tracking oder eine Möglichkeit, risikofrei zu testen, treffen Sie Entscheidungen immer auf der Grundlage unvollständiger Informationen. Echter Erfolg mit Automatisierung bedeutet nicht nur, Tickets abzuwehren; es geht darum, die Daten zu haben, um zu beweisen, dass Sie das Kundenerlebnis verbessern.
Dieses Video führt Sie durch den Prozess, wie Sie einen Chatbot in HubSpot erstellen, ihn an Ihr Unternehmen anpassen und damit Leads qualifizieren und mit Ihren Kunden interagieren.
Wenn Sie an die Grenzen des HubSpot KI-Chatbot-Reportings stoßen und ein Werkzeug benötigen, das umsetzbare Einblicke und einen klaren Return on Investment bietet, könnte es an der Zeit sein, sich eine dedizierte Lösung anzusehen. Mit einer Plattform wie eesel AI können Sie in wenigen Minuten live gehen und die Leistung Ihrer KI mit Ihren eigenen Daten simulieren, bevor Sie jemals auf „Start“ drücken.
Häufig gestellte Fragen
Sie können grundlegende Kennzahlen wie das Konversationsvolumen verfolgen, das die Gesamtzahl der Chats misst, und die Weiterleitungsrate an Mitarbeiter, die zeigt, wie oft Chats eskalieren. Zusätzlich werden generierte Kontakte gemeldet, was auf neue, durch den Bot gewonnene Leads hinweist.
Sie können auf grundlegende Berichte im Tab „Leistung“ oder „Details“ in den Einstellungen Ihres Bots unter „Chatflows“ zugreifen. Für mehr Anpassungsmöglichkeiten nutzen Sie den benutzerdefinierten Berichts-Builder, indem Sie zu „Berichte“ > „Berichte“ > „Bericht erstellen“ navigieren und „Konversationen“ als Datenquelle auswählen.
Zu den wesentlichen Einschränkungen gehören das Fehlen einer echten Lösungsrate zur Bestätigung der Problemlösung, keine automatisierte Qualitätsanalyse der Bot-Antworten und eine schlechte Quellenzuordnung für Marketingkampagnen. Es mangelt auch an klarer Sichtbarkeit spezifischer Wissenslücken.
Das HubSpot KI-Chatbot-Reporting kann Ihnen die Weiterleitungsrate an Mitarbeiter anzeigen, bietet aber keine automatisierte Kennzahl für die tatsächliche Lösung direkt durch den Bot. Um die Effektivität zu bewerten, müssten Sie in der Regel Chat-Transkripte manuell überprüfen.
Um den benutzerdefinierten Berichts-Builder und andere erweiterte Automatisierungsfunktionen zu nutzen, die für ein detailliertes Reporting erforderlich sind, benötigen Sie einen Professional- oder Enterprise-Plan, der bei 800 $ pro Monat (bei jährlicher Abrechnung) beginnt, zuzüglich einer obligatorischen einmaligen Onboarding-Gebühr von 3.000 $.
Obwohl das HubSpot KI-Chatbot-Reporting Ihnen übergeordnete Statistiken wie die Weiterleitungsraten an Mitarbeiter anzeigt, bleibt die Identifizierung spezifischer Verbesserungsbereiche eine Herausforderung. Ohne detaillierte Qualitätsanalysen oder klare Berichte über Wissenslücken erfordert das Herausfinden, warum der Bot versagt, oft eine manuelle Überprüfung der Chat-Transkripte.
Es ist an der Zeit, eine dedizierte KI-Lösung in Betracht zu ziehen, wenn Sie klare Lösungsraten, automatisierte Qualitätsanalysen, spezifische Einblicke in Wissenslücken oder die Möglichkeit benötigen, die Leistung Ihrer KI vor der Bereitstellung mit historischen Daten zu simulieren. Diese Funktionen sind entscheidend, um den KI-Support effektiv zu skalieren.
