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Verstehen Sie das Kundenerlebnis im großen Maßstab mit dem CX Score

Erhalten Sie vollständige Einblicke in Kundenerfahrungen mit CX Scores – sowohl bei menschlichen als auch Fin Interaktionen.

Verfasst von Beth-Ann Sher

Der CX Score misst, wie Kunden ihr Support-Erlebnis bewerten – sowohl bei Fin als auch menschlichen Interaktionen. Er gibt Support-Leitern und Teams volle Transparenz über die Kundenzufriedenheit, ohne auf Umfragen angewiesen zu sein.

In diesem Artikel erfahren Sie, welche Herausforderungen der CX Score lösen soll, wie Sie Ihre Scores abrufen und interpretieren und welche Best Practices seinen Wert maximieren.

Hinweis: Um auf die CX Score-Funktionalität zuzugreifen, benötigen Sie das Pro-Add-on.


Welche Herausforderungen hilft der CX Score zu lösen?

Der CX Score unterstützt Support-Leiter und Teams bei der Bewältigung folgender Probleme:

  • Die befragte CSAT ist unvollständig und verzerrt – Sie erfasst Feedback von einer kleinen, selbstselektierenden Gruppe, die oft extreme Meinungen überrepräsentiert.

  • Kunden bewerten AI- und menschliche Agenten unterschiedlich – Kunden neigen dazu, AI-Support strenger zu bewerten, was eine faire Beurteilung von AI erschwert.

  • Desinteressierte Kunden bleiben ungemessen – Kunden, die nicht auf Umfragen antworten – einschließlich jener mit neutralen oder frustrierenden Erfahrungen – werden oft aus Zufriedenheitsmetriken ausgeschlossen.

  • Es gibt keine skalierbare Methode, um die Zufriedenheit über alle AI- und menschlich geführten Gespräche zu messen – Ohne vollständige Abdeckung haben Teams Schwierigkeiten, Trends zu verfolgen, Reibungspunkte zu identifizieren und die Supportqualität insgesamt zu verbessern.

  • Das Umfragedesign kann Ergebnisse verzerren – Kleine Änderungen, wie der Zeitpunkt oder die Formulierung der Umfrage, beeinflussen die Scores, ohne dass sich die Supportqualität geändert hat.

Der CX Score schließt diese Lücken, indem er jede bedeutende Interaktion bewertet – ohne auf Umfragen angewiesen zu sein – sodass Support-Teams eine umfassendere, konsistentere Sicht auf die Kundenzufriedenheit über Fin- und Teamkollegen-Gespräche erhalten.

Hinweis: Der CX Score ist nur für Kunden verfügbar, die Fin verwenden – setzen Sie Fin ein, um Ihren CX Score über alle Gespräche in jeder Sprache zu sehen.


Wie der CX Score funktioniert

Der CX Score verwendet maschinelles Lernen, um bedeutende Gespräche basierend auf spezifischen Faktoren, den sogenannten CX Score Reasons, zu bewerten.

Das Modell analysiert das Gespräch, um klare Signale – positiv oder negativ – in den folgenden Kategorien zu erkennen:

Grund

Was gemessen wird

Werte

Antwortqualität (Fin AI Agent)

Wie gut der Fin AI Agent (einschließlich automatisierter workflows) Kundenanfragen beantwortet – insbesondere, ob die Antworten klar, genau und ohne Widersprüche oder wiederholte Klärungen das Problem gelöst haben.

Hoch / Niedrig / Neutral

Antwortqualität (Teammate)

Wie gut ein Teamkollege Kundenanfragen beantwortet – insbesondere, ob die Antworten klar, genau und ohne Widersprüche oder wiederholte Klärungen das Problem gelöst haben.

Hoch / Niedrig / Neutral

Kundenaufwand

Wie viel Aufwand der Kunde betreiben musste (z. B. sich wiederholen, mehrere Übergaben).

Hoch / Niedrig / Neutral

Starke Emotionen

Hat der Kunde starke positive oder negative Emotionen ausgedrückt (Freude, Dankbarkeit, Frustration, Ärger)?

Positiv / Negativ / Neutral

Produkt-/Service-Feedback

Hat der Kunde Lob oder Kritik am Produkt (z. B. Funktionen, Fehler, Designlücken) oder am Service (z. B. Lieferung, Zuverlässigkeit, Onboarding, Leistung) geäußert?

Positiv / Negativ / Neutral

Rückmeldung zur Richtlinie

Hat der Kunde eine Unternehmensrichtlinie (Rückerstattungen, Rückgaben, Kontoregeln) gelobt oder kritisiert?

Positiv / Negativ / Neutral

Wie Bewertungen berechnet werden

Jeder Grund wird unabhängig bewertet. Wenn ein klares Signal gefunden wird, weist das Modell einen Wert (positiv, negativ, hoch oder niedrig) zu. Gibt es keine starke Indikation, gilt das Attribut als neutral.

Es gibt keine versteckte Formel oder Gewichtung, bei der ein Grund die Bewertung stärker beeinflusst als ein anderer. Stattdessen betrachtet das Modell die Kombination der nicht-neutralen Gründe, um eine ganzheitliche CX Score-Bewertung von 1 bis 5 abzuleiten.

Datenverarbeitung und Sicherheit

Der CX Score verwendet eine Kombination aus Intercoms proprietärer Technologie und großen Sprachmodellen (LLMs) von Drittanbietern, um Gesprächsdaten zu analysieren und Bewertungen zu generieren. Gesprächsdaten werden im Rahmen dieses Prozesses mit Drittanbieter-AI-Anbietern geteilt.

Wichtig: Kundendaten werden von LLM-Anbietern nicht für das Modelltraining verwendet. Alle Drittanbieter-AI-Anbieter unterliegen Null-Datenaufbewahrungsrichtlinien und strengen vertraglichen Schutzmaßnahmen. Für vollständige Details zur Datennutzung, Sicherheitsmaßnahmen und Drittanbieter-AI-Anbietern lesen Sie unseren Rechts- und Sicherheitsleitfaden für AI-Produkte.

Spezifische Kriterien für den CX Score

Ein Gespräch erhält eine CX-Bewertung, sobald die folgenden Bedingungen erfüllt sind:

  • Das Gespräch wurde geschlossen.

  • Es gibt genügend schlüssige Informationen im Gespräch, um eine Bewertung zu bestimmen.

  • Das Gespräch fand über Chat oder E-Mail statt (nicht Telefon).

  • Das Gespräch enthält mindestens zwei Kundenantworten und zwei Agent-/Chatbot-Antworten.

  • Das Gespräch wurde vom Benutzer initiiert.

Hinweis: Wir haben kürzlich unsere Kriterien erweitert, um eine breitere Abdeckung einzuschließen. Kurze oder kontextarme Gespräche, die zuvor nicht bewertet wurden, können jetzt eine Bewertung erhalten, sofern ein klares Signal zur Bewertung vorliegt.

Um die Genauigkeit der Bewertungen zu gewährleisten, filtert das Modell automatisch Spam heraus.


So greifen Sie auf Ihre CX Score zu

Übersichtsbericht

Um Ihren CX Score zu sehen, gehen Sie zu Berichte > Übersicht und scrollen Sie nach unten zum Abschnitt „CX Score“.

Dies beinhaltet:

  • Gesamter CX Score – aus allen Gesprächen.

  • Fin AI Agent CX Score – Gespräche, die ausschließlich von Fin bearbeitet wurden.

  • Fin AI Agent und Teammate CX Score – bei denen sowohl Fin als auch ein Teammate am selben Gespräch teilnahmen.

  • Teammate CX Score – Gespräche, die ausschließlich von einem Teammate bearbeitet wurden.

  • CX Score im Zeitverlauf – Zeigt den Trend im Zeitverlauf anhand der oben genannten Metriken in einem Multi-Metrik-Liniendiagramm.

  • Positive CX Score Treiber – CX Score Grundattribute, die den größten Einfluss auf positive Kundenerfahrungen haben.
    Negative CX Score Treiber – CX Score Grundattribute, die den größten Einfluss auf negative Kundenerfahrungen haben.

Fahren Sie mit der Maus über die Metriken und klicken Sie auf Drill-in, um detaillierte Erklärungen zu sehen, warum eine bestimmte Bewertung vergeben wurde.

Hinweis: CX Score Kategorien (z. B. Fin AI Agent, Teammate, Fin AI Agent und Teammate) werden durch die tatsächlichen Nachrichtenabsender in jedem Gespräch bestimmt, nicht durch Zuweisungsfelder.

Hinweis:

  • Der Abschnitt „Customer Satisfaction“ im Übersichtsbericht wurde in „Surveyed CSAT“ umbenannt.

  • Obwohl CX Scores sowohl für Fin- als auch für Teammate-Gespräche berechnet werden, müssen Sie Fin verwenden, um CX Scores für alle Gespräche anzuzeigen.

Themen-Explorer

Der Themen-Explorer ermöglicht es Ihnen, die Leistung nach Thema und nicht nur nach Team zu verfolgen. Jedes Thema enthält den CX Score, sodass Sie sehen können, welche Probleme gut behandelt werden und welche Aufmerksamkeit benötigen.

Konzentrieren Sie sich dort, wo es am wichtigsten ist, indem Sie Themen mit hohem Volumen und schlechtem CX Score identifizieren und darauf klicken, um die Baumkarte und Liniendiagramme nach Unterthemen aufgeschlüsselt zu sehen. So können Sie gezielte Verbesserungen an den wirkungsvollsten Unterthemen vornehmen, indem Sie die Ursache des Volumens und des negativen CX angehen.

Um tiefer zu gehen, filtern Sie den Themen-Explorer nach einem bestimmten CX Score Grund, um genau zu bestimmen, welche Themen die Bewertungen für diesen Grund antreiben. Filtern Sie beispielsweise nach „CX Score Gründe ist Negative Produktbewertung“, um zu sehen, welche Themen speziell die meisten negativen CX Scores für diesen Grund erzeugen, und vertiefen Sie sich in diese Themen, um die Ursache zu verstehen und gezielte Maßnahmen zu ergreifen.

Hinweis: Sie müssen genügend berechtigte Gespräche haben, um Themen mit CX Scores sehen zu können. Erfahren Sie mehr über KI-generierte Themen und Unterthemen.

Fin Performance Dashboard

Das Fin Performance Dashboard zeigt den Prozentsatz positiver Kundenbewertungen aller Bewertungen für Gespräche, die ausschließlich von Fin bearbeitet wurden, ohne menschliche Agentenbeteiligung.

Diese Bewertung spiegelt wider, wie zufrieden Kunden mit dem Service von Fin sind. Klicken Sie auf Drill-in, um die Gespräche hinter Fins CX Score zu sehen, zusammen mit einer detaillierten Zusammenfassung, die spezifische CX Score Gründe mit dem Kontext der Kundenanfrage kombiniert, um genau zu erklären, warum die Bewertung vergeben wurde.

Fin AI Agent Berichtsvorlage

Die Fin AI Agent Berichtsvorlage wurde aktualisiert, um den Fin AI Agent CX Score oben und im Fin AI Agent’s Einfluss im Zeitverlauf Liniendiagramm einzuschließen.

Der Abschnitt „Fin AI Agent CX Score“ dieser Vorlage gibt Ihnen einen vollständigen Überblick über:

  • Fin AI Agent CX Score

  • Fin AI Agent Gespräche mit CX Score Bewertung

  • Fin AI Agent CX Score Bewertungen

  • Fin AI Agent CX Score Bewertungen – nach Zeit

Dies beinhaltet eine Tabellenansicht einzelner Gesprächsbewertungen und Erklärungen.

Hinweis:

  • Die Fin AI CSAT-Diagramme wurden aus dieser Vorlage entfernt. Sie können sie wieder hinzufügen, indem Sie sie aus der Diagrammbibliothek in Ihren Bericht ziehen.

  • Diese Aktualisierungen gelten nur für die Vorlage und betreffen nur Kunden, die zuvor keine Änderungen am Fin AI Agent Bericht in ihrem Workspace vorgenommen haben.

Benutzerdefinierte Berichte

Die folgenden Metriken wurden dem Conversations-Datensatz hinzugefügt und können verwendet werden, um eigene Berichte zu erstellen:

Metrik

Definition

CX Score

Der Prozentsatz der Gespräche, die eine positive CX Score Bewertung (eine Bewertung von 4 oder 5) erhalten haben, aus allen Gesprächen, die eine CX Score Bewertung erhalten haben.

Gespräche mit beliebiger CX Score Bewertung

Die Gesamtzahl der Gespräche, die eine CX Score Bewertung haben.

Gespräche mit positiver CX Score Bewertung

Die Anzahl der Gespräche, die eine positive CX Score Bewertung (eine Bewertung von 4 oder 5) erhalten haben.

Hinweis: Jede dieser Metriken hat auch zwei Versionen mit unterschiedlichem Zeitstempel:

  • Gespräche begonnen am

  • Gespräch zuletzt geschlossen am

Wir haben auch neue Attribute für das Intercom-Reporting hinzugefügt:

  • CX Score Bewertung: Dies ist die Bewertung von 1 (negativ) bis 5 (positiv).

  • CX Score Gründe: Die spezifischen Faktoren, die die Bewertung beeinflusst haben (z. B. hohe Antwortqualität, negatives Produktfeedback). Sie können dies verwenden, um Diagramme zu filtern oder zu segmentieren und zu sehen, welche Gründe Ihre Bewertungen beeinflussen.

  • Erklärung der CX Score Bewertung: Sobald einem Gespräch eine CX-Bewertung zugewiesen wird, erhält es auch eine Zusammenfassung, warum diese Bewertung vergeben wurde.

Tipp: Diese Attribute sind in Berichten, dem Inbox und über Conversations Endpunkt unserer API im "custom_attributes" Objekt verfügbar.

Sie können CX-Metriken in Ihren Berichten nach dem Attribut „Agent Type“ segmentieren oder filtern, um zu verstehen, wie verschiedene Teilnehmer abschneiden.

Zum Beispiel:

  • Um den CX Score für Gespräche zu sehen, die nur von menschlichen Agenten bearbeitet werden, filtern Sie nach Agent Type ist Teammate.

  • Um zu sehen, wie Fin abschneidet, filtern Sie nach Agent Type ist Fin.

Hinweis: Das interne Feld agent_types_involved_grouping, das diese Gruppen unterstützt, ist in der öffentlichen API nicht verfügbar. Beim Erstellen von Berichten über die API ist die beste verfügbare Annäherung für „Fin Only“-Gespräche, nach ai_agent.resolution_state-Werten zu filtern.


Das Beste aus Ihrem CX Score herausholen

Um den Wert Ihres CX Score zu maximieren, empfehlen wir Folgendes:

Aktion

Was zu überprüfen ist

Verfolgen Sie Trends und Muster

  • Verbessern oder verschlechtern sich die Bewertungen nach Änderungen im Support-Content, workflows oder Produktupdates?

  • Erzielen bestimmte Kategorien (z. B. AI Agent vs. Teammate) im Laufe der Zeit bessere Ergebnisse?

Untersuchen Sie Gespräche mit niedriger Bewertung

  • Treten in niedrig bewerteten Interaktionen häufig Themen auf?

  • Sind Kunden mit bestimmten Antworten oder Lösungszeiten unzufrieden?

Erkunden Sie KI-generierte Erklärungen

  • Welche spezifischen CX Score Gründe (z. B. Antwortqualität, starke Emotion) haben die Bewertung beeinflusst?

  • Gibt es häufige Reibungspunkte, die die Zufriedenheit beeinträchtigen?

Leiten Sie Gespräche mit hohem Kundenaufwand weiter

  • Manuell: Filtern Sie Gespräche nach dem Kundenaufwand: Hoch CX Score Grund in Berichten und weisen Sie sie dann direkt aus dem Bericht dem entsprechenden Team oder der Warteschlange zu.

  • Automatisiert: Verwenden Sie die Conversations API zusammen mit einem Datenconnector, um das Attribut CX Score Gründe auszulesen und eine automatisierte Zuweisungs- oder Tagging-Logik auszulösen. Automatisiertes Routing erfordert eine individuelle Entwicklung.


FAQs

Wie unterscheidet sich der CX Score vom CSAT?

Traditionelle CSAT-Umfragen bieten eine enge und oft verzerrte Sicht auf die Kundenzufriedenheit. Die Rücklaufquoten sind niedrig, das Feedback spiegelt oft nur extreme Erfahrungen wider, und KI-Support wird oft strenger bewertet als von Menschen geführte Gespräche.

Der CX Score schließt diese Lücken, indem er jede bedeutende Interaktion bewertet – ohne auf Umfragen angewiesen zu sein – sodass Support-Teams eine umfassendere und konsistentere Sicht auf die Kundenzufriedenheit über Fin- und Teammate-Gespräche erhalten.

Wie sehe ich meinen CX Score?

Um Ihren CX Score zu sehen, gehen Sie zu Berichte > Übersicht und scrollen Sie dann nach unten zum Abschnitt „CX Score“. Sie können auch den CX Score von Fin im Fin AI Agent-Berichtsvorlage, im Performance-Dashboard sehen oder eigene benutzerdefinierte Berichte mit CX Score-Metriken und -Attributen erstellen.

Hinweis:

  • Obwohl CX Scores sowohl für Fin- als auch für Teammate-Gespräche berechnet werden, müssen Sie Fin in Ihrem Workspace verwenden, bevor Sie CX Scores sehen können.

  • Es kann einige Stunden dauern, bis einem Gespräch ein CX Score zugewiesen wird.

Wie weit werden Gespräche für den CX Score nachträglich erfasst?

Wir haben 28 Tage Ihrer Gespräche anhand des Zeitstempels „last closed at“ nacherfasst.

Ich stimme einigen CX Scores nicht zu. Was kann ich tun?

Wie bei CSAT können Sie, wenn Sie glauben, dass ein CX Score nicht genau ist oder nicht gezählt werden sollte, das Gespräch mit einem Tag versehen (z. B. mit „exclude_from_cx“). Verwenden Sie dann diesen Tag, um diese Gespräche in Ihren Berichten herauszufiltern.

Was ist mit den Fin CSAT-Diagrammen im Fin-Bericht passiert?

Wir haben Fin CSAT im Fin AI Agent-Berichtsvorlage durch den CX Score ersetzt. Wenn Sie Fin CSAT weiterhin verwenden möchten, gehen Sie zur Diagrammbibliothek beim Bearbeiten eines Berichts. Dort können Sie die alten CSAT-Diagramme wieder hinzufügen.

Kann der CX Score verwendet werden, um die Leistung einzelner Teammates zu messen?

Nein, der CX Score ist nicht dazu gedacht, die Leistung einzelner Teammates zu bewerten, selbst wenn ein Teammate das gesamte Gespräch von Anfang bis Ende führt. In Gesprächen mit mehreren Teilnehmern (z. B. wenn Fin das Gespräch beginnt und ein Teammate es beendet), spiegelt der CX Score die gesamte Kundenerfahrung wider und nicht die individuellen Beiträge.

Es ist auch erwähnenswert, dass die befragte CSAT nicht perfekt für die Agentenebene war. Die CSAT-Umfrage wird typischerweise am Ende des Gesprächs an den Kunden gesendet und bezieht sich auf die letzte beteiligte Person. Kunden bewerten jedoch möglicherweise die gesamte Erfahrung – einschließlich Fin und früherer Agenten, die auf das Gespräch reagiert haben.

Unter unseren bestehenden Bedingungen dürfen Kunden den CX Score nicht verwenden oder sich darauf verlassen, wenn dies Entscheidungen im Zusammenhang mit der Bewertung der Leistung von menschlichen Agenten wesentlich beeinflussen würde. Eine solche Nutzung könnte als Hochrisiko-KI-System gemäß dem EU AI Act eingestuft werden, was den KI-Produktbedingungen und der Nutzungsrichtlinie von Intercom widersprechen würde.

Wie messe ich CX auf der Ebene einzelner Teammates?

Um CX für einzelne Teammates zu identifizieren, verwenden Sie das Attribut „Teammate replied to“ in Ihren Berichtsfiltern oder Segmenten. Dies umfasst jedes Gespräch, bei dem der ausgewählte Teammate mindestens eine Antwort an den Kunden gesendet hat – auch wenn andere Teilnehmer (wie Fin oder andere Teammates) ebenfalls beteiligt waren.

Warum kann ich bei einigen Diagrammen und Berichten nicht nach CX-Bewertung filtern?

CX-Bewertungs- und Erklärungsattribute sind nur für Metriken verfügbar, die aus unserem Conversations-Datensatz abgeleitet sind. Wenn Sie mit Metriken außerhalb dieses Datensatzes arbeiten, sind die CX-Attribute für Filter oder Segmentierung nicht verfügbar.

Gilt der CX Score für tickets?

Der CX Score gilt nicht für Back-office tickets oder Tracker tickets in Intercom. Er wird jedoch auf Customer tickets angewendet, die aus einer Konversation stammen, die über Ihre E-Mail- oder Live-Chat-Kanäle begonnen wurde.

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