Analytics und Dashboard

Analytics und Dashboard

Das Analytics-Dashboard gibt Ihnen ein vollständiges Bild davon, wie Ihr KI-Bot und Ihr Support-Team abschneiden. Nutzen Sie es, um die Effektivität zu messen, Wissenslücken zu identifizieren und Ihren Bot kontinuierlich zu verbessern.

Dashboard-Übersicht

Das Haupt-Dashboard zeigt die wichtigsten KPIs auf einen Blick:

KPI	Beschreibung
Gesamtgespräche	Anzahl der Gespräche, die im ausgewählten Zeitraum gestartet wurden
KI-Lösungsrate	Prozentsatz der Gespräche, die der Bot ohne Übergabe an einen Menschen gelöst hat
Durchschn. Antwortzeit	Durchschnittliche Zeit vom Nutzer-Nachricht bis zur ersten Antwort des Bots oder Agenten
Übergaberate	Prozentsatz der Gespräche, die an einen menschlichen Agenten eskaliert wurden
Aktive Nutzer	Eindeutige Nutzer, die im Zeitraum mit dem Bot interagiert haben
Positive Feedback-Rate	Prozentsatz der Daumen-hoch-Reaktionen aller eingereichten Feedbacks

Verwenden Sie die Datumsbereichsauswahl, um alle Metriken nach Tag, Woche, Monat oder einem benutzerdefinierten Bereich zu filtern.

Tipp

Eine hohe KI-Lösungsrate kombiniert mit einer hohen positiven Feedback-Rate zeigt an, dass Ihre Wissensdatenbank gesund und gut auf das abgestimmt ist, was Nutzer fragen.

RAG-Analytics

Der Abschnitt RAG-Analytics zeigt, wie der Retrieval-Pipeline abschneidet:

• Retrieval-Erfolgsrate — Prozentsatz der Abfragen, bei denen das System relevante Inhalte in der Wissensdatenbank gefunden hat
• Meistabgerufene Dokumente — Welche Dokumente am häufigsten abgerufen werden, was auf stark nachgefragte Themen hinweist
• Durchschn. Relevanz-Score — Durchschnittlicher Konfidenz-Score des Re-Rankers über alle Abfragen
• Abfragevolumen nach Stunde — Nachrichten-Heatmap zur Identifizierung von Spitzennutzungszeiten

Verwenden Sie diese Daten, um Dokumente zu identifizieren, die selten abgerufen werden — sie benötigen möglicherweise bessere Titel, mehr Schlüsselwörter oder eine Inhaltsüberprüfung.

Analytics für unbeantwortete Fragen

Der Abschnitt Analytics für unbeantwortete Fragen zeigt Fragen auf, die der Bot nicht beantworten konnte:

• Liste unbeantworteter Fragen — Eine chronologische Liste von Fragen, die zu einer Antwort mit geringer Konfidenz oder einer Übergabe geführt haben
• Themen ohne Dokumente — Themen, die häufig in unbeantworteten Fragen vorkommen, aber kein passendes Dokument in der Wissensdatenbank haben

Hinweis

Die Liste Themen ohne Dokumente ist eine direkte Aktionsliste für Ihr Wissensdatenbank-Team. Jedes Element stellt eine Lücke dar, die, wenn sie mit einem Dokument geschlossen wird, die Bot-Lösungsrate sofort verbessern würde.

Verwenden Sie die Schaltfläche Exportieren, um die Liste der unbeantworteten Fragen als CSV herunterzuladen für eine Offline-Überprüfung oder zum Teilen mit Fachexperten.

Nachrichten-Feedback

Nutzer können Bot-Antworten direkt im Chat-Widget bewerten:

• 👍 Daumen hoch — Antwort war hilfreich
• 👎 Daumen runter — Antwort war nicht hilfreich

Das Analytics-Dashboard aggregiert dieses Feedback und zeigt:

• Feedback-Volumen über die Zeit
• Am häufigsten negativ bewertete Antworten — mit der ursprünglichen Frage und der Bot-Antwort, damit Sie untersuchen und verbessern können
• Feedback-Trend — Ob die Zufriedenheit sich verbessert oder verschlechtert

Tipp

Untersuchen Sie jede Antwort mit 👎 Daumen runter. Jede ist eine spezifische, echte Kundeninteraktion, bei der der Bot versagt hat. Die Behebung der zugrundeliegenden Wissenslücke verhindert, dass derselbe Fehler erneut auftritt.

Stimmungsanalyse

v1.6.0

Der Abschnitt Stimmungsanalyse bietet ML-gestützte Analyse der Kundenstimmung über Gespräche hinweg:

• Stimmungsverteilung — Aufschlüsselung der Gespräche nach erkannter Stimmung (positiv, neutral, negativ)
• Stimmungstrend — Wie sich die allgemeine Kundenstimmung über die Zeit verändert
• Warnungen bei negativer Stimmung — Gespräche, die mit negativer Stimmung markiert wurden, werden zur Vorrangsüberprüfung hervorgehoben
• Stimmung nach Thema — Welche Themen dazu neigen, negative Stimmung zu erzeugen, und helfen Ihnen, problematische Bereiche in Ihrer Wissensdatenbank zu identifizieren

Stimmungsdaten fließen in das stimmungsbewusste Routing-System ein (siehe Menschliche Übergabe) — Gespräche mit erkannter negativer Stimmung können automatisch für schnellere menschliche Agenten-Reaktion priorisiert werden.

Tipp

Überwachen Sie das Stimmungstrend-Diagramm wöchentlich. Ein rückläufiger Trend kann auf neue Produktprobleme oder Wissensdatenbanklücken hinweisen, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.

Admin-Metriken

Administratoren haben Zugriff auf zusätzliche operative Metriken:

• Agenten-Antwortzeit — Wie schnell menschliche Agenten antworten, nachdem sie ein Gespräch übernommen haben
• SLA-Überschreitungsrate — Prozentsatz der Übergabegespräche, die das SLA-Ziel überschritten haben (siehe Menschliche Übergabe)
• Gesprächsvolumen nach Kanal — Aufschlüsselung der Gespräche nach Web-Widget, LINE OA und anderen Kanälen
• Wissensdatenbank-Abdeckung — Dokumentenanzahl, total indexierte Chunks und Zeitstempel der letzten Aktualisierung
• Kosten pro Gespräch — Geschätzte KI-Inferenzkosten pro gelöstem Gespräch (Enterprise-Plan)

Alle Admin-Metriken können als CSV exportiert oder als Diagramme im Dashboard angezeigt werden.

Spracherkennungs-Analytics

v1.6.1

Die Seite Spracherkennungs-Analytics (Analytics → Language Detection) gibt Administratoren Einblick, wie Besuchersprachen in Gesprächen erkannt werden.

Wichtige Metriken:

Metrik	Beschreibung
Top-Sprachen	Verteilung der erkannten Sprachen über alle Gespräche im ausgewählten Zeitraum
Aufschlüsselung der Erkennungsmethode	Wie jede Sprache identifiziert wurde — Unicode-Skriptanalyse, Browser-Sprachheader, Diakritika oder Gesprächskontinuität
Erkennungsrate	Prozentsatz der Gespräche, bei denen die Sprache erfolgreich erkannt wurde im Vergleich zur Verwendung der Organisationssprache als Standard
Täglicher Sprachtrend	Gesprächsvolumen pro Sprache über die Zeit

Datumsbereich: Verwenden Sie den Selektor oben rechts zum Filtern nach den letzten 7, 14, 30 oder 90 Tagen.

Hinweis

Spracherkennungs-Analytics ist nur für Admin-Nutzer verfügbar. Normale Mitglieder und Agenten sehen diesen Abschnitt in der Seitenleiste nicht.

Verwenden Sie diese Daten, um:

• Zu überprüfen, ob die Spracherkennung für Ihren Kundenstamm korrekt funktioniert
• Zu entscheiden, ob Sie den Widget-Sprachselektor für bestimmte Gebietsschemata aktivieren möchten
• Zu identifizieren, ob Kunden Sprachen verwenden, die in Ihrer Wissensdatenbank unterrepräsentiert sind