- Chatbot-Analysen umfassen das Sammeln und Auswerten von Daten darüber, wie Nutzer mit einem Chatbot interagieren. So können Unternehmen die Leistung messen, Probleme erkennen und das Nutzererlebnis verbessern.
- Die Leistung eines Chatbots wird gemessen, indem Ziele definiert, passende KPIs festgelegt und diese Metriken mit Geldwerten verknüpft werden, um den Einfluss und ROI des Bots zu berechnen.
- Wichtige Kennzahlen sind Interaktionsvolumen, Chatdauer, Flow-Wiederholungen, Containment-Raten (Nutzern wird ohne menschliches Eingreifen geholfen), Nutzerzufriedenheitswerte und durchschnittliche Antwortzeiten.
Das Erstellen und Bereitstellen ist nur der erste Schritt beim Erstellen eines KI-Chatbots – nach der Bereitstellung können Sie Ihr Projekt mit Chatbot-Analysen überwachen.
Jedes echte Chatbot- oder KI-Agent-Projekt erfordert die Erfassung von Kennzahlen, um die Leistung zu beobachten und zu verbessern.
Mit mehreren Jahren Erfahrung in der Einführung von Enterprise-Chatbots kennt unser Team sich bestens mit Monitoring und Optimierung erfolgreicher Chatbot-Projekte aus. Die Analysefunktionen eines Chatbots nicht voll auszuschöpfen, ist einer der häufigsten Fehler bei der Einführung von Chatbots.
Hier ist eine kurze Anleitung, wie Sie mit Chatbot-Analysen starten können.
Was sind Chatbot-Analytics?
Chatbot-Analysen sind Daten und Kennzahlen, die erfassen, wie Nutzer mit einem Chatbot interagieren. Sie helfen, die Leistung zu messen, Probleme zu erkennen und die Effektivität des Bots im Zeitverlauf zu optimieren.
Dabei werden Leistung und Interaktionen eines Chatbots anhand ausgewählter Kennzahlen verfolgt, gemessen und analysiert.
Diese Analysen liefern Einblicke, wie Nutzer mit einem Chatbot interagieren, wie effektiv er ist und welchen Gesamteinfluss er auf die Unternehmensziele hat.
Warum sollte ich Chatbot-Analysen messen?
Unabhängig vom Projekt müssen Sie die Analysedaten Ihres AI-Chatbots messen.
Ein KI-Chatbot-Projekt besteht aus drei Phasen: Erstellen, Bereitstellen und Überwachen. Das Herzstück der Überwachungsphase ist das Messen aussagekräftiger Chatbot-Analysen und das kontinuierliche Verbessern des Chatbots.
Eine ordentliche Überwachung ist entscheidend für eine erfolgreiche Chatbot-Einführung – durch die Analyse von Kennzahlen erkennen Sie, wo Ihr Bot noch Verbesserungspotenzial hat und wo er den größten Mehrwert liefert.
So messen Sie die Chatbot-Performance: Schritt für Schritt
1. Ziele des Chatbots definieren
Beginnen Sie damit, den Zweck Ihres Chatbots festzulegen. Welche konkreten Ergebnisse möchten Sie erreichen? Ein Kundenservice-Chatbot und ein Leadgenerierungs-Chatbot verfolgen ganz andere Ziele als ein HR-Chatbot.
Typische Ziele sind besserer Kundensupport, KI-gestützte Leadgenerierung, Vertriebsunterstützung oder mehr Nutzerinteraktion.
2. Ziele an KPIs koppeln
Dann können Sie KPIs auswählen, die Ihre Ziele widerspiegeln:
Wenn Sie besseren Kundensupport anstreben, könnten Ihre KPIs eine Lösungszeit unter 2 Minuten, eine Ticket-Umleitungsrate von mindestens 40 % und eine Kundenzufriedenheit von über 85 % sein.
Wenn Ihr Ziel Lead-Generierung ist, könnten Ihre KPIs beispielsweise 50 qualifizierte Leads pro Woche oder eine Lead-Konvertierungsrate von 20 % sein.
3. Überwache Kennzahlen, die zu deinen KPIs passen
Anschließend können Sie festlegen, welche spezifischen Kennzahlen Ihre KPIs beeinflussen.
Zum Beispiel werden Kennzahlen zur Nutzerbindung an Folgendes geknüpft:
- Die Anzahl der wiederkehrenden Nutzer
- Ob sie mit den Produktempfehlungen des Chatbots interagieren
- Wie viele der gesamten Website-Besucher nutzen den Chatbot?
4. Verknüpfen Sie Kennzahlen mit Geldwerten
Um den Nutzen Ihrer Chatbot-Investition zu verstehen, müssen Sie deren Auswirkungen quantifizieren.
Zum Beispiel:
- Wenn der Chatbot Support-Tickets reduziert, berechnen Sie, wie viel Sie durch die automatische Bearbeitung an Personalkosten einsparen.
- Wenn die Steigerung der Lead-Generierung ein Ziel ist, berechnen Sie den durchschnittlichen Umsatz pro Lead und multiplizieren Sie ihn mit der Anzahl der vom Bot generierten Leads.
Dieser Schritt ist ein entscheidender Teil bei der Berechnung des ROI eines Chatbots.
5. Wiederholen und verbessern
Das Monitoring von Chatbot-Analysen ist ein fortlaufender und sich entwickelnder Prozess.
Überprüfen Sie regelmäßig die Leistung Ihres Chatbots. Analysieren Sie die Daten, um Muster zu erkennen, wie z. B. hohe Abbruchraten, häufige Fehler oder ineffiziente Lösungswege.
Wenn Ihr Chatbot weiterentwickelt wird – mit neuen Funktionen oder erweiterten Anwendungsfällen – müssen Sie auch die gemessenen Kennzahlen und KPIs anpassen und erweitern.
9 Chatbot-Kennzahlen, die Sie verfolgen sollten
1. Anzahl der Interaktionen
Eine der wichtigsten Kennzahlen ist die grundlegendste: Wird Ihr Chatbot überhaupt genutzt?
Falls nicht, sollte Ihr Team die Nutzerführung verbessern oder den Chatbot als zwingenden Schritt im Prozess etablieren (z. B. können Mitarbeitende Urlaubstage nur noch über den Chatbot beantragen, nicht mehr alternativ über HR oder den Chatbot).
2. Durchschnittliche Chatdauer (sowohl Zeitspanne als auch Anzahl der ausgetauschten Nachrichten)
Die ideale Chatbot-Interaktion ist effizient und hilfreich. Wenn Gespräche zu lange dauern, sollten Sie Engpässe identifizieren und reduzieren.
3. Anzahl gestarteter Flows
Erkennt Ihr Chatbot das Problem sofort und löst es, oder durchläuft er mehrere Flows, um eine Lösung zu finden?
4. Anzahl wiederholter Abläufe
Wenn Ihr Chatbot immer wieder dieselben Flows durchläuft, ist das ein Zeichen für Ineffizienz. Das kann daran liegen, dass der Chatbot das Anliegen des Nutzers nicht von Anfang an richtig erkennt.
5. Chatbot-Containment-Rate
Die Chatbot-Containment-Rate gibt an, wie viele Nutzer mit Ihrem Chatbot interagieren und die Interaktion abschließen, ohne einen Menschen zu benötigen.
Ein erfolgreicher Chatbot kann eine Containment-Rate von etwa 65 % erreichen, da es immer Interaktionen geben wird, die menschliche Unterstützung benötigen.
6. Anzahl der wiederkehrenden Nutzer
Wenn Ihr Chatbot nützlich ist, sollten Sie wiederkehrende Nutzer sehen.
7. Anzahl aktiver Nutzer pro Zeitraum
Zu wissen, zu welchen Zeiten Nutzer mit Ihrem Chatbot interagieren, hilft bei der Einsatzplanung für Live-Agenten.
8. CSAT (Kundenzufriedenheitswert)
Direktes Feedback ist eine einfache Möglichkeit, die Wirksamkeit Ihres Chatbots zu messen.
9. Durchschnittliche Antwortzeit
Wenn Ihr Chatbot darauf abzielt, Wartezeiten für Kunden oder Interessenten zu verkürzen, sollten Sie messen, wie lange es dauert, bis ein Kunde mit einem menschlichen Mitarbeiter sprechen kann.
Wenn Ihr Chatbot seine Aufgabe erfüllt, sollte er die Wartezeit deutlich verkürzen.
So nutzen Sie fortgeschrittene Chatbot-Analysen
Die besten Chatbot-Plattformen ermöglichen es Ihnen und Ihrem Team, eigene Metriken zur Nachverfolgung von Chatbot-Analysen einzurichten.
Für individuelle Analysen müssen wertvolle Aktionen identifiziert und der Chatbot angewiesen werden, diese zu erfassen.
Zum Beispiel können Abonnenten bei Botpress jedes Ereignis nachverfolgen, dem sie eine „Track Event“-Karte hinzufügen.
Solche erweiterten Analysen ermöglichen es, sehr spezifische Ereignisse zu verfolgen. Zum Beispiel:
- Wie oft ein Bot eine Frage mit seiner Wissensdatenbank nicht beantworten kann
- Wie oft Nutzer einen Bot während einer Interaktion unterbrechen
- Wie oft ein E-Commerce-Chatbot bei Zahlungen scheitert
- Wie oft Nutzer einen Chatbot verlassen, bezogen auf bestimmte Zeiten oder Abläufe
- Wie oft Nutzer mit den vom Chatbot empfohlenen Produkten interagieren
- Wie oft ein Chatbot ein Produkt oder eine Dienstleistung up- oder cross-sellt
Mit fortschrittlicher Analyse kann Ihr Team Verbesserungsmöglichkeiten punktgenau identifizieren.
Wenn Sie verstehen, wie Nutzer mit jedem Teil des Chatbot-Flows interagieren, können Sie den Prozess immer weiter für bessere Ergebnisse optimieren.
Worauf Sie bei einem Analyse-Dashboard achten sollten
Es gibt viele Optionen für Chatbot-Analytics-Plattformen. Die meisten Chatbot-Plattformen bieten eigene Analyse-Dashboards, die Sie mit zusätzlichen Analytics-Add-ons erweitern können. Diese sind auch für Open-Source-Chatbot-Analysen nützlich.
Wenn Sie nach hochwertigen Chatbot-Analyseplattformen suchen, sollten Sie auf folgende Funktionen achten:
Echtzeit-Überwachung
Ein zentrales Merkmal einer fortschrittlichen Chatbot-Analyseplattform ist die Möglichkeit, die Leistung in Echtzeit zu verfolgen. So sieht Ihr Team nicht nur die neuesten Daten, sondern kann auch schnell auf Probleme oder Auffälligkeiten reagieren.
Zum Beispiel können Sie Echtzeit-Benachrichtigungen für Probleme einrichten, etwa bei einer ungewöhnlichen oder sinkenden Containment-Rate.
Integration mit Geschäftssystemen
Die Möglichkeit, Chatbot-Daten nahtlos in Visualisierungs- und BI-Tools wie Tableau oder Google Analytics zu exportieren, erleichtert das Teilen von Erkenntnissen im Team – ohne dass jeder Zugang zur Chatbot-Plattform braucht.
Anpassbare Kennzahlen
Anpassbare Metriken – oder „erweiterte Analysen“ – ermöglichen es Ihrem Team, gezielt bestimmte Teile des Chatbot-Flows zu untersuchen.
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FAQs
1. Wie oft sollte ich die Analysedaten meines Chatbots überprüfen?
Sie sollten Ihre Chatbot-Analytics mindestens einmal pro Woche überprüfen. Wenn Ihr Chatbot viel Traffic hat oder kritische Aufgaben wie Leadgenerierung oder Support-Triage übernimmt, empfiehlt sich eine tägliche Kontrolle, um Fehler schnell zu erkennen.
2. Wie lege ich am besten eine Ausgangsbasis fest, bevor ich Verbesserungen messe?
Um eine Ausgangsbasis für Verbesserungen zu schaffen, überwachen Sie die Chatbot-Performance 2–4 Wochen lang ohne Änderungen. Verfolgen Sie wichtige Kennzahlen wie Sitzungsanzahl, Containment-Rate, Übergaberate und Nutzerzufriedenheit, um einen Standard für spätere Vergleiche zu setzen.
3. Was ist der Unterschied zwischen Chatbot-Analysen und herkömmlichen Website-Analysen?
Chatbot-Analysen konzentrieren sich auf die Qualität der Interaktion – etwa die Genauigkeit der Absichtserkennung, Abbrüche auf Nachrichtenebene und Lösungsraten – während klassische Website-Analysen Seitenaufrufe und Absprungraten messen. Chatbot-Daten helfen, den Gesprächsfluss zu optimieren; Web-Analysen helfen bei Navigation und Inhalt.
4. Wie lassen sich Chatbot-Analysen mit der User Journey verknüpfen?
Chatbot-Analysen lassen sich mit der User Journey verknüpfen, indem sie genau zeigen, wo Nutzer in Gespräche einsteigen und wie sie durch die einzelnen Schritte gehen. So können Sie Engpässe in bestimmten Phasen wie Onboarding oder Conversion erkennen und die Nutzerreise gezielt optimieren.
5. Wie können prädiktive Analysen Chatbot-Flows im Laufe der Zeit verbessern?
Prädiktive Analysen können Chatbot-Flows verbessern, indem sie Nutzerverhalten auswerten, um nächste Absichten vorherzusagen oder personalisierte Inhalte zu empfehlen. So können Bots Nutzer gezielter führen, Abbrüche verringern und die Abschlussrate steigern.
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