Parloas neuer Relationship Score: Die Kennzahl für Customer Experience mit AI Agents

Herkömmliche Kennzahlen können AI-first CX nicht messen.

Für immer mehr Unternehmen sind AI Agents die erste Anlaufstelle im Kundenservice. Doch die Kennzahlen, mit denen viele Teams diese Gespräche bewerten, stammen aus einer anderen Zeit. CSAT, durchschnittliche Bearbeitungszeit, QA-Scores und Containment-Rates wurden für menschliche Contact Center und einfache Chatbots mit festen Entscheidungsbäumen entwickelt. Sie sagen wenig darüber aus, wie Kund:innen ein Gespräch tatsächlich erlebt haben.  

Ein Anruf kann kurz sein, ohne Weiterleitung abgeschlossen werden und fachlich korrekt sein – und Kund:innen sind trotzdem frustriert. Bis zu 90% der Verbraucher:innen (öffnet in neuem Tab) sagen, dass ihre Erfahrungen mit dem Kundenservice ihre Loyalität zu einer Marke beeinflussen. Diese Lücke hat also ihren Preis. Auch der CSAT hat bekannte Grenzen: Die Kennzahl beruht auf den Antworten einer kleinen, nicht repräsentativen Gruppe. Ob ein Gespräch das Anliegen gelöst oder einen messbaren Business-Value für das Unternehmen geschaffen hat, zeigt sie nicht. 

Der Parloa Relationship Score macht genau das sichtbar. 

Neu: der Parloa Relationship Score

Der Relationship Score zeigt in einer einzigen Kennzahl, wie sich deine AI Agents auf Kundenbeziehungen auswirken. Dabei werden verschiedene Signale aus jedem Gespräch zu einem Wert zwischen 0 und 100 gebündelt. So können CX-Verantwortliche die Entwicklung im Zeitverlauf verfolgen, den Wert mit Wettbewerbern oder eigenen Zielen vergleichen und die Ergebnisse an das Management berichten.

Die Grundlage bildet Parloa Lens. Die branchenführende Lösung analysiert Gespräche mit mehr als 50 LLM-gestützten Diagnose-Evaluierungen zu Performance, Qualität und Compliance. Lens liefert die detaillierte Analyse. Der Relationship Score fasst die gewichteten Ergebnisse auf einen Blick zusammen und ermöglicht Drill-downs in alle Faktoren dahinter. 

Was in den Score einfließt

Der Score besteht aus drei Ebenen, die danach gewichtet sind, wie stark sie die Customer Experience beeinflussen.

Das Gesprächserlebnis hat das größte Gewicht. Dazu gehören die Entwicklung der Stimmung im Gespräch, der Aufwand für Kund:innen, die Richtigkeit der Antworten, die nachweisliche Lösung des Anliegens und das Ausmaß möglicher Frustration. Diese Faktoren beantworten die entscheidenden Fragen für CX-Verantwortliche: Wie fühlen sich Kund:innen nach dem Gespräch? Und haben sie bekommen, was sie brauchten? 

Die Qualität des Agents wird mittel bis gering gewichtet. Einfühlungsvermögen, Professionalität, Effizienz, das Befolgen von Anweisungen, ein reibungsloser Gesprächsverlauf, die Länge der Antworten und die Einhaltung der vorgesehenen Rolle zeigen, wie gut der Agent seine Aufgabe erfüllt hat. Das ist wichtig. Ein kurzer Anruf wiegt aber nicht schwerer als unzufriedene Kund:innen. 

Vertrauen und Compliance setzen eine Obergrenze. Gibt ein Agent personenbezogene Daten preis, erfindet Informationen, erzeugt beleidigende Inhalte, überschreitet seinen Aufgabenbereich oder lässt einen vorgeschriebenen Hinweis aus, wird der Score gedeckelt – unabhängig davon, wie gut der Rest des Gesprächs verlaufen ist. 

So nutzt du den Relationship Score in der Praxis 

Angenommen, du leitest den Kundenservice einer Retail-Bank. Die Containment-Rate bleibt stabil und die Bearbeitungszeit sinkt. Auf dem üblichen Dashboard sieht alles gut aus. Der Relationship Score zeigt jedoch ein anderes Bild: Er ist drei Monate in Folge um jeweils einige Punkte gefallen. 

Du schaust dir die einzelnen Faktoren an. Bei der Lösung der Anliegen und der Richtigkeit der Antworten sind die Werte stabil. Doch bei Reklamationen von Kartenzahlungen steigt der Aufwand für Kund:innen, und ihre Stimmung verschlechtert sich im Gespräch. Sie bekommen zwar Antworten, müssen sich aber wiederholen und beenden den Anruf frustrierter, als sie ihn begonnen haben. An einem einzelnen Anruf wäre dieser Trend nicht aufgefallen. Dein Team überprüft den Ablauf für Reklamationen und vereinfacht den Verifizierungsschritt. Einige Wochen später steigt der Score wieder.  

Dieselbe Ansicht dient auch als Frühwarnsignal: Verschlechtert sich der Score nach einem Modell-Update oder dem Start eines neuen Prozesses, wird das als Trend sichtbar, bevor sich Kund:innen beschweren oder abwandern.

Was der Relationship Score für CX-Leader bedeutet 

Der Relationship Score wurde für Unternehmen entwickelt, in denen AI Agents den ersten Kontakt mit Kund:innen übernehmen. Er misst deshalb das, was diese Organisationen darüber wissen müssen, wie Kund:innen in die Gespräche gehen. 

Die meisten Scores bewerten allein die Leistung des Agents. Der Relationship Score berücksichtigt auch, wie Kund:innen das Gespräch erleben. Ihre Stimmung und die Lösung ihres Anliegens wiegen schwerer als Effizienz. Bei Compliance-Verstößen zieht der Score eine klare Grenze: Ein guter Durchschnitt kann ein schwerwiegendes Problem nicht verdecken. 

Der Relationship Score basiert auf Parloa Lens. Er spiegelt damit unsere erstklassige, LLM-gestützte Auswertung vollständiger Gespräche wider, nicht bloß regelbasierte Prüfungen oder Umfragen nach dem Anruf, an der nur 3% der Kund:innen teilnehmen. 

Du möchtest erfahren, wie der Relationship Score dir einen neuen Blick auf deine CX-Strategie eröffnen kann? Sprich mit unserem Team.