👍👎 Benutzer-Feedback-System
Erfahren Sie, wie Benutzer Feedback zu ihren Anruferfahrungen geben können und wie dieses Feedback dazu beiträgt, Ihren KI-Assistenten zu verbessern.
Übersicht
Das Benutzer-Feedback-System ermöglicht es Anrufern, ihre Erfahrung zu bewerten und detailliertes Feedback darüber zu geben, wie gut Ihr KI-Assistent ihren Anruf behandelt hat. Dieses Feedback hilft dabei, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und erstellt automatisch Wissenslücken, wenn nötig.
📝 Wie Feedback funktioniert
FAQ-Vorschläge Feedback
Wenn Benutzer mit FAQ-Vorschlägen während oder nach Anrufen interagieren, können sie:
- Mit Daumen hoch/runter bewerten: Schnelles Feedback darüber, ob die FAQ hilfreich war
- Detaillierte Kommentare abgeben: Spezifisches Feedback darüber hinzufügen, was schief gelaufen ist
- Feedback-Kategorien auswählen: Aus vordefinierten Kategorien wählen, um Ihnen zu helfen, das Problem besser zu verstehen
Feedback-Kategorien
Wenn Benutzer negatives Feedback geben, können sie ihre Erfahrung kategorisieren:
🗣️ Gesprächsfluss: Probleme damit, wie das Gespräch verlaufen ist
- Beispiel: "Der Assistent hat mich ständig unterbrochen" oder "Das Gespräch fühlte sich unnatürlich an"
❌ Falsche Antworten: Wenn der Assistent falsche Informationen geliefert hat
- Beispiel: "Der Assistent gab mir die falschen Öffnungszeiten" oder "Falsche Kontaktdaten"
🧠 Mangel an Wissen: Wenn der Assistent nicht genügend Informationen hatte
- Beispiel: "Der Assistent konnte meine Frage zu neuen Services nicht beantworten"
- Hinweis: Dies erstellt automatisch Wissenslücken für Ihr Team zur Bearbeitung
🔊 Stimmqualität: Probleme damit, wie der Assistent klingt
- Beispiel: "Die Stimme war zu schnell" oder "Schwer verständliche Aussprache"
🤖 Intelligente Feedback-Analyse
Automatische Wissenslücken-Erkennung
Wenn Benutzer Feedback geben, analysiert unser intelligentes KI-System es mit mehreren Methoden, um wissensbezogene Probleme genau zu identifizieren:
Dreistufiges Erkennungssystem:
- Direkte Feedback-Analyse: Wenn Benutzer "Mangel an Wissen" als Feedback-Kategorie auswählen, überprüft das System, ob das Feedback wirklich mit einer Wissenslücke zusammenhängt, bevor eine erstellt wird
- Kommentar-Analyse: Wenn Benutzer schriftliche Kommentare ohne Kategorieauswahl abgeben, analysiert die KI den Inhalt, um festzustellen, ob er auf fehlendes Wissen hinweist
- Anrufmuster-Erkennung: Das System überwacht Anruferfolgsmuster und identifiziert automatisch Lücken, wenn Anrufe aufgrund fehlender Informationen fehlschlagen
Hinweis: Alle Feedbacks werden von der KI gründlich analysiert, bevor Wissenslücken erstellt werden, wodurch sichergestellt wird, dass nur relevante und umsetzbare Lücken verfolgt werden. Dies verhindert, dass unnötige Lücken Ihr Dashboard überladen.
Wie es funktioniert:
- Benutzer gibt Feedback ab (mit oder ohne Kategorieauswahl)
- System sammelt alle Feedback-Details für vollständigen Kontext
- KI analysiert das Feedback mithilfe intelligenter Erkennungsalgorithmen
- Nur Feedback, das wirklich auf fehlendes Wissen hinweist, erstellt eine Lücke
- Lücken werden nach Typ kategorisiert (CUSTOMER für Benutzer-Feedback, SYSTEM für automatische Erkennung)
- Sie erhalten eine Benachrichtigung über die neue Wissenslücke
- Sie können die Lücke in Ihrem Wissensdatenbank-Bereich überprüfen und bearbeiten
📊 Verwendung von Feedback-Daten
In Analysen
- Feedback-Trends über die Zeit verfolgen
- Sehen, welche Kategorien das meiste negative Feedback erhalten
- Wissenslücken-Erstellungsmuster überwachen
- Spezifische Kontakte identifizieren, die häufig Feedback geben
In Wissenslücken
- Durch Benutzer-Feedback erstellte Lücken überprüfen
- Sehen, welches Feedback zu jeder Lücke geführt hat
- Verfolgen, wie die Bearbeitung von Lücken die Benutzerzufriedenheit verbessert
💡 Bewährte Praktiken
Für die Feedback-Analyse:
- Feedback regelmäßig überprüfen, um häufige Probleme zu identifizieren
- Auf Wissenslücken achten - sie zeigen Ihnen genau, welche Informationen hinzugefügt werden sollten
- Trends verfolgen, um zu sehen, ob Verbesserungen funktionieren
- Kontakt-Filterung verwenden, um spezifische Benutzerbedürfnisse zu verstehen
Für Verbesserungen basierend auf Feedback:
- Wissenslücken zeitnah bearbeiten, indem fehlende Informationen zur Wissensdatenbank hinzugefügt werden
- Gesprächsabläufe aktualisieren, wenn Benutzer Flussprobleme melden
- Spracheinstellungen überprüfen, wenn Benutzer Stimmqualitätsprobleme erwähnen
- Assistenten trainieren mit besseren Antworten für häufig missverstandene Fragen
🔔 Benachrichtigungen
Sie erhalten Benachrichtigungen, wenn:
- Neue Wissenslücken aus Benutzer-Feedback erstellt werden
- Muster in negativem Feedback erkannt werden
- Spezifische Feedback-Kategorien besorgniserregende Werte erreichen
Denken Sie daran: Benutzer-Feedback ist ein wertvolles Werkzeug zur kontinuierlichen Verbesserung Ihres KI-Assistenten. Je mehr Sie auf dieses Feedback reagieren, desto besser wird Ihr Assistent darin, Ihre Anrufer zu bedienen!
Wenn Sie Hilfe bei der Interpretation von Feedback oder bei Verbesserungen benötigen, wenden Sie sich bitte an Ihren Administrator oder das Support-Team.