{"id":23589,"date":"2024-03-28T15:15:14","date_gmt":"2024-03-28T15:15:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/blog\/die-chatbot-leistungskennzahlen-die-jedes-team-messen-sollte\/"},"modified":"2026-03-30T13:35:08","modified_gmt":"2026-03-30T13:35:08","slug":"die-chatbot-leistungskennzahlen-die-jedes-team-messen-sollte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/blog\/die-chatbot-leistungskennzahlen-die-jedes-team-messen-sollte\/","title":{"rendered":"Die Chatbot-Leistungskennzahlen, die jedes Team messen sollte"},"content":{"rendered":"\n<section\n\tid=\"\"\n\tclass=\"section-blog-case-study pb-l\/l md:pb-l\/xxl\"\n\tdata-theme-block-id=\"block_8604334079407047813b6daade990a5a\"\n\tdata-aos=\"fade-up\"\n>\n\t<div class=\"relative\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"absolute top-0 left-c\/xl pt-0 lg:pt-4 md:mt-c\/m lg:mt-0\">\n\t\t\t\t<div class=\"py-c\/xs md:py-c\/l xl:py-c\/xs\">\n\t\t\t\t\t<ul class=\"flex gap-2 line-clamp-1 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class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Das Sch\u00f6ne (und manchmal auch das Belastende) an virtuellen Agenten ist, dass sie nie fertig sind. Sie und Ihre Chatbots k\u00f6nnen immer etwas Neues lernen &#8211; egal, ob Sie sie gestern oder vor 5 Jahren eingef\u00fchrt haben. Um jedoch die richtigen Erkenntnisse zu gewinnen und \u00c4nderungen mit echter Wirkung umsetzen zu k\u00f6nnen, m\u00fcssen Sie die richtigen Aspekte der Leistung betrachten.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Damit Sie das Beste aus Ihrer Bot-Performance und Ihrem Kundenerlebnis machen k\u00f6nnen, haben wir eine Liste der wichtigsten Chatbot-Performance-Kennzahlen zusammengestellt, die Sie kennen und \u00fcberwachen k\u00f6nnen m\u00fcssen, um die Chatbot-Performance zu bewerten und zu verbessern.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2>Wesentliche Chatbot-Leistungsmetriken: Kern-KPIs f\u00fcr die Bot-Bewertung<\/h2>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711642795300\">\n<div id=\"text-block-67da02cf87169\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Wenn Sie versuchen, die Effektivit\u00e4t Ihrer Chatbots zu messen, gibt es Metriken und dann gibt es <em>Metriken<\/em>. Diese vier Eckpfeiler der Chatbot-Kennzahlen, die sich alle mit Calabrio Bot Analytics m\u00fchelos \u00fcberwachen lassen, sind f\u00fcr Ihr Streben nach einer besseren Bot-Performance unerl\u00e4sslich.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3>1. Bot Experience Score<\/h3>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711642926307\">\n<div id=\"text-block-67da02cf87373\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Die Messung des Kundenerlebnisses bei der Interaktion mit einem Chatbot kann eine Herausforderung sein. Zum einen ist explizites Feedback selten, und es ist oft eher negativ. In der Zwischenzeit bieten Umfragen in der Regel einen sehr engen Blick auf das tats\u00e4chliche Engagement. Daf\u00fcr gibt es mehrere Gr\u00fcnde: Die Beteiligung ist in der Regel gering, so dass Sie oft mit einer kleinen Stichprobe arbeiten. Au\u00dferdem sind diejenigen, die teilnehmen, in ihren Antworten nicht immer authentisch (z. B. wenn sie Anreize erhalten), wodurch unbeabsichtigte Verzerrungen entstehen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Um das Kundenerlebnis zu verstehen und die Zufriedenheit ohne Umfragen zu messen, hat Calabrio einen Standard<strong>Bot Experience Score<\/strong>(BES) entwickelt, der f\u00fcr jeden Bot verwendet werden kann. Dieser wichtige Chatbot-KPI ber\u00fccksichtigt alle Kundenkonversationen, um eine unverf\u00e4lschte Bewertung und einen genaueren \u00dcberblick \u00fcber die allgemeine Kundenzufriedenheit zu erhalten. Diese Punktzahl misst lediglich die Erfahrung, nicht die Effektivit\u00e4t des Bots.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Die BES-Metrik beginnt mit einer Punktzahl von 100 und sinkt jedes Mal, wenn es ein negatives Engagement-Signal innerhalb des Bots gibt. Zu den im BES verwendeten negativen Signalen geh\u00f6ren:<\/p>\n<ul>\n<li>Bot-Wiederholungen treten auf, wenn der Bot sich aus irgendeinem Grund w\u00e4hrend einer Unterhaltung wiederholt.<\/li>\n<li>Kundenparaphrase liegt vor, wenn der Kunde eine \u00e4hnliche Anfrage zweimal oder \u00f6fter in einem Gespr\u00e4ch verwendet.<\/li>\n<li>Ein Abbruch liegt vor, wenn der Kunde das Gespr\u00e4ch mitten in der Reise verl\u00e4sst und keinen Bot-Endpunkt erreicht.<\/li>\n<li>Negative Stimmungen werden mithilfe eines KI-basierten Stimmungsmodells erkannt.<\/li>\n<li>In dem Gespr\u00e4ch wird explizit negatives Feedback gegeben.<\/li>\n<li>Profanit\u00e4t ist in dem Gespr\u00e4ch pr\u00e4sent.<\/li>\n<li>Der Kunde hat das Wort &#8222;Agent&#8220; (oder ein \u00e4hnliches Wort) mehr als einmal in einem Gespr\u00e4ch verwendet. Beachten Sie, dass es im Allgemeinen keine schlechte Erfahrung ist, wenn Sie einmal &#8222;Agent&#8220; verwenden und direkt eskaliert werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der BES basiert auf einer Analyse aller Gespr\u00e4che \u00fcber einen bestimmten Zeitraum und reduziert die Punktzahl f\u00fcr negative Erlebnissignale, die bei allen virtuellen Agenten \u00fcblich sind. Wenn ein Gespr\u00e4ch ein negatives Signal aufweist, erh\u00e4lt es eine Punktzahl von 75, bei zwei negativen Signalen eine Punktzahl von 50 und bei drei oder mehr Signalen eine Punktzahl von Null. Alle Gespr\u00e4che werden mit einer Punktzahl bewertet und der Durchschnitt wird verwendet.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Wenn Sie diese Formel auf alle Gespr\u00e4che in einem bestimmten Zeitraum anwenden, erhalten Sie eine sehr klare Bewertung der Kundenerfahrung. Wenn Sie den Bot-Engagement-Score nach dem Grund des Kundenkontakts aufschl\u00fcsseln, k\u00f6nnen Sie ihn in die Tat umsetzen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3>2. Bot Automation Score<\/h3>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711643007048\">\n<div id=\"text-block-67da02cf8753c\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Die zweitwichtigste Kennzahl f\u00fcr jedes Bot-Programm ist, wie oft der Bot die Bed\u00fcrfnisse des Kunden befriedigen kann, ohne dass eine Eskalation zu einem Live-Agenten erforderlich ist. Wir nennen dies den<strong>Bot Automation Score<\/strong> <strong>(BAS)<\/strong>.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Der BAS ist eine bin\u00e4re Metrik, die pr\u00fcft, ob das Gespr\u00e4ch entweder vollst\u00e4ndig automatisiert war oder nicht. Im Gegensatz zum Bot Experience Score ist der BAS kein Ma\u00df f\u00fcr die Erfahrung selbst, sondern vielmehr daf\u00fcr, wie effektiv der Bot bei der Erledigung von Aufgaben ist.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Unserer Erfahrung nach, die wir bei der Analyse der Leistung vieler Bots gemacht haben, wird das genaueste Ma\u00df f\u00fcr die Automatisierung anhand einer Formel ermittelt, die negative Signale ber\u00fccksichtigt.Daher beginnt der Bot Automation Score mit allen Konversationen in einem bestimmten Zeitraum und wird auf der Grundlage der negativen Signale reduziert. Die im BAS verwendeten negativen Signale sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Der Kunde hat keinen Bot-Endpunkt erreicht, der einer der letzten Schritte in einer Bot-Journey ist.<\/li>\n<li>Der Kunde wurde aus irgendeinem Grund an einen Live-Agenten weitergeleitet.<\/li>\n<li>Der Kunde hat eine ausdr\u00fccklich negative Bewertung abgegeben.<\/li>\n<li>Der Bot hat ein falsches Positiv registriert.<\/li>\n<li>Der Kunde forderte einen Agenten an, indem er ein beliebiges &#8222;Agenten&#8220;-\u00e4hnliches Wort verwendete, wurde aber nicht an einen Agenten weitergeleitet.<\/li>\n<li>&#8222;Bad Containment&#8220; trat auf, wenn die Konversation nicht eskaliert wurde, aber das Thema ein Thema war, von dem wir wissen, dass der Bot es nicht effektiv automatisieren kann.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wenn ein Gespr\u00e4ch ein negatives Signal aus der obigen Liste enth\u00e4lt, wird es als nicht automatisiert betrachtet.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Wenn Sie diese Formel auf alle Gespr\u00e4che in einem bestimmten Zeitraum anwenden, erhalten Sie ein sehr klares Ma\u00df f\u00fcr die Automatisierung. Dies kann auch nach Kontaktgr\u00fcnden ausgewertet werden, um einen detaillierteren Einblick in die Bewertung der Chatbot-Leistung und umsetzbare Informationen zu erhalten. Mit dieser negativen Bewertung erhalten Sie nicht nur eine sehr konservative Ansicht der Bot-Effektivit\u00e4t, sondern es wird auch schnell klar, welche Ma\u00dfnahmen ergriffen werden k\u00f6nnen, um die Automatisierungsraten insgesamt zu erh\u00f6hen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3>3. Kosten pro automatisierte Konversation<\/h3>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711643088216\">\n<div id=\"text-block-67da02cf876e8\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>In der Contact Center-Branche sind die Kosten pro Anruf ein typischer KPI, der Aufschluss \u00fcber die Gesamtleistung und Effizienz des Call Centers gibt. Da Bots in den Unternehmen von heute jedoch eine immer wichtigere Rolle spielen, ist es wichtig, dass Callcenter die Kosten pro automatisiertem Gespr\u00e4ch verstehen &#8211; und den ROI ihrer Automatisierung auf den Punkt bringen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>Die Kosten pro automatisierte Konversation<\/strong> scheinen so einfach zu sein, wie die Kosten f\u00fcr die Bot-Plattform und die Lizenzgeb\u00fchren durch die Gesamtzahl der automatisierten Konversationen zu teilen. Bei diesem Ansatz werden jedoch wichtige leistungsbezogene Faktoren au\u00dfer Acht gelassen, z. B. ob ein Bot-Engagement tats\u00e4chlich die Anforderungen des Kunden erf\u00fcllt oder ob es ihn dazu veranlasst hat, zu einem kostspieligeren Kanal &#8211; einem Live-Chat oder Agenten &#8211; zu wechseln, was zu einem Anstieg der Gesamtkosten f\u00fchrt.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Letztendlich sollte eine Chatbot-Analyseplattform bei der Berechnung der Kosten pro automatisierter Konversation drei Hauptfaktoren ber\u00fccksichtigen:<\/p>\n<ol>\n<li>Plattformgeb\u00fchren, einschlie\u00dflich Lizenzierung und Implementierung<\/li>\n<li>Lautst\u00e4rke der Konversation<\/li>\n<li>Automatisierung. \u00dcber die einfache Eingrenzung hinaus ber\u00fccksichtigt die Automatisierung, ob ein Bot in der Lage war, eine Kundenanfrage wirklich ohne Wiederholungen, \u00fcberm\u00e4\u00dfige \u00dcberg\u00e4nge oder Eskalationen zu beantworten.<\/li>\n<\/ol>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"padding-67da02cf877cf\" class=\"mk-padding-divider jupiter-donut- jupiter-donut-clearfix\"><\/div>\n<h3>4. Agent Experience Score<\/h3>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711643126459\">\n<div id=\"text-block-67da02cf87912\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Wie k\u00f6nnen Sie verstehen, was passiert, wenn ein virtuelles Gespr\u00e4ch zu einem Live-Agenten weitergeht? H\u00f6chstwahrscheinlich werden Sie die Hilfe k\u00fcnstlicher Intelligenz ben\u00f6tigen, um einen genaueren Blick darauf zu werfen. Calabrio Bot Analytics berechnet eine einzigartige Metrik f\u00fcr <strong>die Agentenerfahrung<\/strong>, die Signale innerhalb der Konversationsdaten, wie z.B. Abbruch, Wartezeit, Bearbeitungszeit und Stimmung, ber\u00fccksichtigt, um einen globalen \u00dcberblick und lokale Einblicke in die Gesamtleistung sowie in einzelne Themen zu bieten, die von einer Automatisierung profitieren w\u00fcrden.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"padding-67da02cf88d55\" class=\"mk-padding-divider jupiter-donut- jupiter-donut-clearfix\"><\/div>\n<h2>\u00dcber den Kern hinaus: Zus\u00e4tzliche Chatbot-Metriken zum Verst\u00e4ndnis der Effektivit\u00e4t<\/h2>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711643166019\">\n<div id=\"text-block-67da02cf88f02\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Die oben beschriebenen Chatbot-KPIs k\u00f6nnen entscheidend sein, um die Leistung des Bots zu verstehen und zu verbessern. Sie sind jedoch bei weitem nicht die einzigen, die den Teams mit den richtigen Analysen zur Verf\u00fcgung stehen. Die folgenden Chatbot-Erfolgsmetriken k\u00f6nnen Teams dabei helfen, sich auf die kleinsten Probleme zu konzentrieren, um weitere Verbesserungen zu erzielen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3>5. Falsch-Positiv-Rate<\/h3>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711643197864\">\n<div id=\"text-block-67da02cf890a1\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Die <strong>Falsch-Positiv-Rate<\/strong> ist ein Ma\u00df f\u00fcr die Rate, mit der eine \u00c4u\u00dferung vom Modell falsch klassifiziert wird, obwohl das Modell ihr ein hohes Konfidenzniveau zuweist. Diese Rate ist schwer zu messen und h\u00e4ngt von einem unabh\u00e4ngigen parallelen NLP-Modell ab. Geringe Falsch-Positiv-Raten bedeuten jedoch in der Regel, dass das f\u00fcr einen Chatbot eingerichtete nat\u00fcrliche Sprachverst\u00e4ndnis (NLU) von guter Qualit\u00e4t ist.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3>6. Bot-Wiederholungsrate<\/h3>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711643230781\">\n<div id=\"text-block-67da02cf89206\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p><strong>Die Bot-Wiederholung<\/strong> wird im Bot Experience Score (BES) verwendet, ist aber auch ein gutes unabh\u00e4ngiges Ma\u00df f\u00fcr die Leistung aller Conversational Bots. Ein virtueller Agent sollte sich theoretisch nie wiederholen, aber das passiert trotzdem regelm\u00e4\u00dfig. Wenn Sie in der Lage sind, diese Vorkommnisse zu erkennen und zu beheben, k\u00f6nnen Sie schnell Verbesserungen erzielen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3>7. Positive R\u00fcckkopplungsrate<\/h3>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711643260115\">\n<div id=\"text-block-67da02cf8933e\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Negatives Feedback wird in fast allen Situationen mit einem Vielfachen des positiven Feedbacks gegeben. Die <strong>positive Feedback-Rate<\/strong> ist die Rate des positiven Feedbacks geteilt durch die Gesamtmenge des Feedbacks (positiv, negativ, neutral), um eine n\u00fctzlichere Rate zu erhalten.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h3>8. NLU (Natural-Language Understanding) Rate<\/h3>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711643299744\">\n<div id=\"text-block-67da02cf8947f\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Die <strong>NLU-Rate<\/strong> ist eine g\u00e4ngige Kennzahl in der Branche der virtuellen Agenten. Sie ist einfach ein Ma\u00df f\u00fcr die Rate, mit der ein Klassifikator eine \u00c4u\u00dferung mit einer bekannten Absicht bei einem bestimmten Konfidenzniveau zuordnen kann.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div id=\"padding-67da02cf8950d\" class=\"mk-padding-divider jupiter-donut- jupiter-donut-clearfix\">\n<div id=\"chat-history\" class=\"chat-history-scroll-container\">\n<div id=\"8bac98d758f0a0ca\" class=\"conversation-container message-actions-hover-boundary response-optimization tts-removed ng-star-inserted\">\n<div class=\"response-container ng-tns-c1576253954-35 response-optimization response-container-with-gpi tts-removed ng-star-inserted response-container-has-multiple-responses\">\n<div class=\"presented-response-container ng-tns-c1576253954-35\">\n<div class=\"response-container-content ng-tns-c1576253954-35 tunable-selection-with-avatar\">\n<div class=\"response-content ng-tns-c1576253954-35\">\n<div id=\"model-response-message-contentr_8bac98d758f0a0ca\" class=\"markdown markdown-main-panel tutor-markdown-rendering stronger\" dir=\"ltr\">\n<h2 data-sourcepos=\"5:1-6:377\">Andere Chatbot Metriken: Bewertung von Akzeptanz und Nutzung<\/h2>\n<\/div>\n<p>Manchmal kann es bei der <a href=\"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/blog\/warum-die-chatbot-qualitaetssicherung-hoechste-prioritaet-haben-muss-und-wie-ki-dabei-helfen-kann\/\">Chatbot-Qualit\u00e4tssicherung<\/a> hilfreich sein, einen Schritt zur\u00fcckzutreten und das Gesamtbild zu betrachten. Wie oft nutzen die Kunden den Chatbot? Ist sie ausreichend sichtbar? Wie sieht es mit der Effizienz im Vergleich zu Agenten aus, die dieselben Themen bearbeiten? Nutzen Sie diese letzten vier Metriken, um einen besseren \u00dcberblick \u00fcber die Akzeptanz und Nutzung von Chatbots zu erhalten.<\/p>\n<div id=\"model-response-message-contentr_8bac98d758f0a0ca\" class=\"markdown markdown-main-panel tutor-markdown-rendering stronger\" dir=\"ltr\">\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3 data-sourcepos=\"5:1-6:377\">9. Interaktion Volumen<\/h3>\n<p data-sourcepos=\"5:1-6:377\">Das Interaktionsvolumen misst die Gesamtzahl der Unterhaltungen oder Interaktionen, die der Chatbot innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens bearbeitet. Dies ist ein wichtiger Indikator f\u00fcr die allgemeine Nutzung und Beliebtheit des Chatbots. Ein steigendes Interaktionsvolumen deutet auf eine zunehmende Benutzerakzeptanz hin. Wenn Ihr Chatbot beispielsweise im letzten Monat 15.000 Interaktionen bearbeitet hat, bedeutet dies ein starkes Engagement der Benutzer.<\/p>\n<h3 data-sourcepos=\"8:1-9:411\">10. Absprungrate<\/h3>\n<p data-sourcepos=\"8:1-9:411\">Die Absprungrate gibt den Prozentsatz der Nutzer an, die eine Konversation mit dem Chatbot beginnen, diese aber kurz darauf ohne sinnvolle Interaktion abbrechen. Eine hohe Absprungrate kann darauf hindeuten, dass der Chatbot die Erwartungen der Benutzer nicht erf\u00fcllt oder dass die erste Interaktion nicht fesselnd ist. Die Absprungrate eines Chatbots von 25 % deutet beispielsweise darauf hin, dass die erste Begr\u00fc\u00dfung und die Antwort verbessert werden m\u00fcssen, um die Nutzer zu halten.<\/p>\n<h3 data-sourcepos=\"11:1-12:474\">11. L\u00e4nge der Konversation<\/h3>\n<p data-sourcepos=\"11:1-12:474\">Die L\u00e4nge der Konversation gibt Aufschluss \u00fcber das Engagement der Benutzer und die Komplexit\u00e4t der bearbeiteten Abfragen. Diese Metrik misst die durchschnittliche Anzahl der ausgetauschten Nachrichten oder die durchschnittliche Dauer eines Gespr\u00e4chs. Sehr kurze Konversationen k\u00f6nnen darauf hindeuten, dass die Benutzer die ben\u00f6tigten Informationen nicht finden, w\u00e4hrend sehr lange Konversationen auf Ineffizienzen hindeuten k\u00f6nnen. Eine durchschnittliche Chatbot-Konversation kann beispielsweise 3 Minuten dauern, was einen Anhaltspunkt f\u00fcr die Benutzerinteraktion darstellt.<\/p>\n<h3 data-sourcepos=\"14:1-15:405\">12. Zeit handhaben<\/h3>\n<p data-sourcepos=\"14:1-15:405\">Die Bearbeitungszeit misst die durchschnittliche Zeit, die der Chatbot ben\u00f6tigt, um die Anfrage eines Benutzers zu beantworten oder eine Aufgabe zu erledigen. Diese Metrik ist entscheidend f\u00fcr die Bewertung der Effizienz des Chatbots und seiner F\u00e4higkeit, zeitnah Hilfe zu leisten. Eine k\u00fcrzere Bearbeitungszeit deutet auf einen effektiveren und benutzerfreundlicheren Chatbot hin. Die durchschnittliche Bearbeitungszeit eines Chatbots von 1 Minute zeigt, dass er in der Lage ist, schnell auf die Bed\u00fcrfnisse der Benutzer einzugehen.<\/p>\n<p data-sourcepos=\"14:1-15:405\">\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p data-sourcepos=\"14:1-15:405\">Die Bearbeitungszeit kann auch mit der <a href=\"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/wfo\/quality-management\/average-handle-time\/\">durchschnittlichen Bearbeitungszeit<\/a> von Contact Center-Agenten verglichen werden, um die relative Effizienz von virtuellen gegen\u00fcber menschlichen Agenten f\u00fcr bestimmte Aufgaben und Themen zu ermitteln.<\/p>\n<p data-sourcepos=\"14:1-15:405\">\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2>Mit Chatbot-Analysen zum Kern der Bot-Leistung vordringen<\/h2>\n<div class=\"clearboth\"><\/div>\n<div class=\" vc_custom_1711643344297\">\n<div id=\"text-block-67da02cf895b5\" class=\"mk-text-block jupiter-donut- \">\n<p>Nun, da Sie die wichtigsten Chatbot-Kennzahlen kennen, die Sie \u00fcberwachen sollten, wie tun Sie das eigentlich?<\/p>\n<p>Viele Bot-Plattformen sind zwar auf das Design und die Entwicklung von Bots ausgerichtet, bieten aber keine Analysem\u00f6glichkeiten, die eine tiefgreifende und aussagekr\u00e4ftige Messung der Bot-Leistung erm\u00f6glichen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Hier kommt die Bot-Analyse-Software ins Spiel. W\u00e4hrend eine ausgereifte Chatbot-Plattform problemlos alle Ereignisse und Signale liefert, die f\u00fcr die Erstellung der Bewertungen erforderlich sind, kann eine fortschrittliche <a href=\"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/bot-analytik\/\">Chatbot-Analyse-L\u00f6sung<\/a> wie Calabrio Bot Analytics das klarste Bild der Bot-Qualit\u00e4t liefern.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong><a href=\"https:\/\/www.calabrio.com\/de\/bot-analytik\/\">Erfahren Sie mehr dar\u00fcber, wie unsere Bot Analytics-Plattform<\/a> Ihnen helfen kann, ein tiefes Verst\u00e4ndnis der Chatbot- und Voicebot-Leistung zu gewinnen. Und buchen Sie noch heute eine Demo, um Bot Analytics selbst in Aktion zu erleben.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/span>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\n\n\n\t<\/div> ","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":234,"featured_media":42594,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"om_disable_all_campaigns":false,"footnotes":""},"categories":[35],"tags":[],"blog-languages":[],"class_list":["post-23589","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analytics-de"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v27.4 (Yoast SEO v27.4) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Wesentliche Chatbot-Leistungskennzahlen &amp; KPIs | Calabrio<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie, wie Sie die Effektivit\u00e4t Ihrer Chatbots und deren Rolle in Ihrer Gesamt-CX am besten messen k\u00f6nnen. 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