Wie Sie CSAT ohne Umfragen messen können: Ein neuer Weg zur Messung der Benutzerfreundlichkeit

Schnell: Wie erhalten Sie am besten Feedback dazu, wie gut Ihr Conversational Bot die Erwartungen Ihrer Kunden erfüllt? Ich wette, das erste, was Ihnen einfiel, war: „Eine Umfrage!“

Benutzerumfragen sind wohl eine der gängigsten Techniken zur Messung von UX und Kundenzufriedenheit. Aber geben Ihnen Umfragen tatsächlich die nötigen Einblicke in Ihre Nutzererfahrung, und gibt es bessere Optionen?

Lassen Sie uns einen Blick auf die Art der Daten werfen, die Umfragen liefern, und einige alternative Ansätze zur Messung der Kundenzufriedenheit (ohne Umfragen) untersuchen. Die geschäftlichen Auswirkungen einer Steigerung der CSAT – und die Argumente für eine effektivere Messung der CSAT Hohe Kundenzufriedenheit (CSAT) bietet Vorteile, die weit über warme, wohlige Gefühle hinausgehen. Zufriedene Kunden sind das Lebenselixier eines florierenden Unternehmens. Es ist wahrscheinlicher, dass sie wiederkommen und erneut einkaufen, was den Umsatz und den Gesamtwert Ihres Unternehmens steigert. Zufriedene Kunden werden auch zu Markenbotschaftern, die Ihre Produkte oder Dienstleistungen durch Mund-zu-Mund-Propaganda und positive Bewertungen weiter empfehlen. In der wettbewerbsorientierten digitalen Landschaft ist dieses kostenlose und leistungsstarke Marketing von unschätzbarem Wert.

Aber es gibt auch eine Kehrseite. Eine niedrige CSAT führt zu Kundenabwanderung, negativen Bewertungen und einem beschädigten Ruf, der nur schwer zu reparieren ist. Zu verstehen, wie zufrieden Ihre Kunden sind, ist der erste Schritt, um die Situation zu verbessern und die oben genannten Geschäftsvorteile zu erschließen. Dies macht CSAT zu einer wichtigen Kennzahl, weshalb effektive Messverfahren so wichtig sind.

Das ist umso wichtiger, wenn es um die Chatbot-Leistung geht. Chatbots sind oft der erste Kontakt, den Kunden mit Ihrer Marke haben. Ein gut funktionierender Bot kann das Kundenerlebnis verbessern und die Zufriedenheit steigern. Auf der anderen Seite führt ein klobiger Chatbot, der Anfragen falsch versteht oder Probleme nicht schnell lösen kann, zu Frustration. Diese negativen Erfahrungen können der Markenwahrnehmung schaden und sich negativ auf die Eindämmungsrate auswirken, was wiederum zu kostspieligen Eskalationen mit menschlichen Agenten führt. Zeitnahe, genaue CSAT-Daten zu Ihrem Chatbot sind entscheidend für die kontinuierliche Verbesserung Ihrer kundenorientierten KI und letztlich für die Erzielung eines Wettbewerbsvorteils.Überdenken Sie die CSAT-Umfrage zur Messung der Bot-Erfahrung Die typische Quelle für Informationen zur Bot-Erfahrung ist die traditionelle Exit-Umfrage. Das heißt, eine schnelle Umfrage, die nach dem Gespräch gestartet wird, bevor der Kunde das Gespräch abbricht und sich einer anderen Aufgabe zuwendet.

Umfragen sind so beliebt, um CSAT zu messen, weil sie einfach an das Ende einer Konversation angehängt werden können. Dazu gibt es eine Vielzahl von Tools, die eine Anpassung von Branding, Fragen, Benachrichtigungsworkflows, Berichten usw. ermöglichen. Sie scheinen eine einfache und großartige Möglichkeit für ein Unternehmen oder ein Serviceteam zu sein, Feedback zu erhalten.

Umfragen sind schon so lange Teil der digitalen Landschaft, dass ihr tatsächlicher Wert oft nicht in Frage gestellt wird. Es ist jedoch nicht ganz unproblematisch, sich auf einen umfragebasierten Ansatz zu verlassen, wenn Sie messen möchten, wie Ihre Kunden ihre digitalen Interaktionen bewerten. Dazu gehören:

• Die meisten Leute lassen sie aus, da sie nur geringe Renditen bringen, oftnur 5%.
• Binäre Optionen wie ‚Daumen hoch oder runter‘ geben nur wenig Aufschluss.
• Die Sterne-Bewertungen, in der Regel 1-5, liefern immer noch keine Details.
• Textantwort-Schaltflächen können nur bestimmte Themen hervorheben.
• Freitextantworten können in ihrem Umfang schwer zu analysieren sein.

Unabhängig von der Art der Beantwortung können Umfragen Ihnen dabei helfen, einige primitive Feedbackzahlen oder Erkenntnisse zu gewinnen. Aber sie geben so gut wie keinen Aufschluss darüber, wie Ihre Kunden ihre Benutzererfahrung tatsächlich empfinden.

Neben diesen grundlegenden Zahlen umfassen diese Arten von Ergebnissen:

• Subjektive Antworten, bei denen Begriffe wie „schlecht“, „okay“, „zufrieden“, „gut“ und „sehr zufrieden“ von Kunde zu Kunde unterschiedlich sind.
• Auf jeden Kunden, der sich beschwert, kommen etwa 26, die nie reagieren, so eine Studie.
• Kulturelle Voreingenommenheit, Menschen haben ihre eigenen Definitionen, wenn es um Umfragesprache geht, und regionale Unterschiede können sehr unterschiedlich sein.
• Kurzfristig gesehen, hat eine CSAT-Bewertung nicht die Wirkung anderer Umfrageinstrumente. Und die Kunden empfinden Umfragen zunehmend als uninteressant oder wertlos.

Alternative Techniken zur Messung der CSAT Gerade weil Conversational Bots als Mittel zur Automatisierung und zum Kundenservice immer beliebter werden, ist das Vertrauen auf herkömmliche Umfragen ein mangelhafter Ansatz, um die Tausende oder sogar Millionen von Interaktionen Ihres Unternehmens und seiner Bots mit Kunden zu verstehen.

Hier finden Sie einige effektivere Techniken zur Messung der Kundenzufriedenheit, einschließlich der Qualität der Bot-Erfahrung, ohne Umfragen:

• Analysieren Sie Chat-Transkripte:Greifen Sie auf eine Fülle von Informationen zurück, die in den Gesprächsdaten von Chatbot-Interaktionen gespeichert sind. Fortschrittliche Analysetools, insbesondere solche, die auf natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) basieren, können Stimmungen, Schlüsselwörter und Muster in den Transkripten erkennen, die Aufschluss über die Kundenzufriedenheit geben und gleichzeitig den Analyseprozess rationalisieren.
• Überwachen Sie das Kundenverhalten:Verfolgen Sie, wie Benutzer mit Ihrem Bot interagieren. Metriken wie Sitzungsdauer, Zielerfüllungsraten und die Frage, wo Benutzer die Konversation abbrechen, können wertvolle Hinweise auf ihre Zufriedenheit liefern. Speziell entwickelte Bot-Analyseangebote können sogar noch tiefer gehen und Bot-Management-Aufgaben wie die Absichtserkennung beschleunigen .
• Stimmungsanalyse:Verwenden Sie Tools zur Stimmungsanalyse, um Kundenemotionen in Support-Tickets, Erwähnungen in sozialen Medien oder Chatbot-Konversationen zu erkennen. So erhalten Sie in Echtzeit einen Einblick in die positiven, negativen oder einfach nur neutralen Gefühle gegenüber Ihren Angeboten.
• Verfolgen Sie Bot-Eskalationen:Eine hohe Anzahl von Kunden, die mit einem Live-Agenten sprechen möchten, deutet auf Probleme in der Bot-Erfahrung hin. Die Überwachung dieser Eskalationen kann dabei helfen, bestimmte Bereiche zu identifizieren, in denen sich die Funktionalität des Bots negativ auf die CSAT auswirkt.

Ein KI-gestützter Ansatz zur Messung der Bot-Erfahrung Im Zeitalter von Big Data und KI ist Conversational Analytics Software ein leistungsstarkes Tool, mit dem Sie automatisch Signale in jeder Konversation finden können, ohne sich auf Umfragen verlassen zu müssen.

KI-gesteuerte Chatbot-Analysetools und Anrufaufzeichnungssoftware können Ihrem Team beispielsweise dabei helfen, Dinge wie diese zu verstehen:

• Hat der Kunde seine Frage mehr als einmal wiederholt? Mehrfache Wiederholungen signalisieren, dass der Bot nicht versteht, was zu Frustration führt.
• Hat der Bot mehrmals die gleiche Antwort gegeben? Dies deutet auf Starrheit und die Unfähigkeit hin, auf individuelle Bedürfnisse einzugehen, was zu einer schlechten Erfahrung führt.
• Hat der Kunde seine Anfrage mit anderen Worten umschrieben, um eine andere Antwort zu erhalten? Umformulierung kann bedeuten, dass Sie versuchen, den Bot zu einer hilfreichen Antwort zu ‚überlisten‘, die Ihre Unzufriedenheit widerspiegelt.
• Eskalierte die Anfrage in Beschimpfungen oder gab es andere Anzeichen von Frustration? Dies sind eindeutige Anzeichen für ein negatives Kundenerlebnis.
• Gab es mehrere Eskalationsanfragen, die innerhalb des Bots blieben, aber das Problem nicht wirklich gelöst haben? Dies deutet auf Probleme hin, führt aber möglicherweise nicht zu einer traditionellen Eskalation – ein blinder Fleck, der bei Umfragen normalerweise übersehen wird.
• Hat der Kunde die Konvertierung verlassen, bevor er den Endpunkt erreicht hat? Abrupter Abbruch deutet darauf hin, dass der Bot nicht helfen konnte.
• Gab es eine ausdrückliche Rückmeldung des Kunden über seine negativen Erfahrungen? Direkte Kritik ist von unschätzbarem Wert, auch wenn sie unangenehm zu lesen ist.

Durch die Analyse dieser Konversationshinweise mit Hilfe von KI können Sie verborgene Erkenntnisse über die Leistung Ihres Chatbots und potenzielle Schmerzpunkte, die sich auf die CSAT auswirken, aufdecken.

Diese detaillierten, proaktiven Daten ermöglichen es Ihnen, fundierte Verbesserungen vorzunehmen und Ihren Bot für bessere Kundenerlebnisse und höhere Zufriedenheit zu optimieren – ohne eine einzige Umfrage durchführen zu müssen.

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