Zufriedenheitsbewertungstrends — Daumen hoch/runter in umsetzbare Daten umwandeln

Die meisten Dashboards von KI-Agenten zeigen eine Daumen-hoch-Zahl und eine Daumen-runter-Zahl. Das ist ein Anfang. Aber eine rohe Zählung sagt Ihnen nicht, ob die Dinge besser oder schlechter werden, welche Antworten die größte Unzufriedenheit verursachen oder ob eine Aktualisierung der Wissensdatenbank tatsächlich etwas verbessert hat.

Zufriedenheitsbewertungstrends verwandeln Feedbackdaten in etwas, mit dem Sie handeln können.

Von rohem Feedback zu einer Trendlinie

Jede Nachricht in Companin kann vom Benutzer einen Daumen hoch oder einen Daumen runter erhalten. Das Zufriedenheitsbewertungs-Dashboard aggregiert dieses Feedback in einen CSAT-Prozentsatz (positive Bewertungen / Gesamtbewertungen) und stellt es als wöchentliche Trendlinie dar.

Was Sie sehen können:

• Gesamter CSAT % für den aktuellen Zeitraum
• Woche-zu-Woche-Änderung — verbessert sich die Zufriedenheit oder nimmt sie ab?
• CSAT nach Thema — welche Kategorien von Fragen erhalten die besten und schlechtesten Bewertungen?
• Am niedrigsten bewertete Antworten — eine rangierte Liste der KI-Antworten, die die meisten Daumen-runter erhalten haben, mit dem tatsächlichen Antworttext

Verwendung von CSAT zur Validierung von Aktualisierungen der Wissensdatenbank

Eine der schwierigsten Dinge zu wissen, nachdem Sie Ihre Wissensdatenbank aktualisiert haben, ist, ob die Aktualisierung tatsächlich geholfen hat.

CSAT-Trends geben Ihnen einen Vorher/Nachher-Vergleich. Wenn Sie Ihre Preisdokumentation an einem Dienstag aktualisiert haben und die Zufriedenheit bei preisbezogenen Fragen in der folgenden Woche gestiegen ist, ist das eine Bestätigung, dass die Aktualisierung funktioniert hat. Wenn sie sich nicht verbessert hat, wissen Sie, dass etwas ein Problem verursacht hat, und Sie können nachforschen.

Dies schließt einen Feedbackkreis, den die meisten Teams vermissen. Ohne ihn nehmen Sie Änderungen vor und hoffen. Mit ihm nehmen Sie Änderungen vor und messen.