Die Lösungsquote ist der Anteil der Konversationen, die die KI tatsächlich gelöst hat. Die Deflection-Rate ist der Anteil, der nie bei einem Menschen angekommen ist. Jede gelöste Konversation ist auch abgefangen, aber nicht jede abgefangene ist gelöst – und in der Lücke dazwischen verbergen sich die unzufriedenen Kunden.
| Kennzahl | Was sie zählt | Wie sie in die Irre führt |
|---|---|---|
| Lösungsquote | Konversationen, die die KI nach der Definition des Anbieters gelöst hat. | Hängt vollständig davon ab, was als gelöste Anfrage zählt. |
| Deflection-Rate | Konversationen, aus denen kein Ticket für einen Menschen wurde. | Zählt auch Kunden mit, die aufgegeben, stattdessen angerufen oder sich später erneut gemeldet haben. |
| Containment-Rate | Konversationen, die im Bot geblieben sind. | Dasselbe Problem wie bei der Deflection-Rate, nur unter anderem Namen. |
| Automatisierungsquote | Anteil aller Kontakte, die von Automatisierung berührt oder bearbeitet wurden. | Enthält oft auch einfaches Routing und das Ausfüllen von Formularen. |
Der Beleg, dass es die Lücke wirklich gibt
Ein von Forethought veröffentlichter Kundenfall zeigt es deutlich: Die Deflection-Rate erreichte schnell 60 %, während die Kundenzufriedenheit bei 3,1 von 5 lag. Erst nach monatelanger Feinarbeit waren beide Werte in Ordnung. Eine hohe Deflection-Rate allein sagte dem Team nichts darüber, ob den Kunden geholfen wurde.
Auch die Durchschnittswerte der Anbieter und die Ergebnisse namentlich genannter Kunden gehen auseinander. Ada wirbt mit 84 %, während einer der Kunden auf der eigenen Website 45 % berichtet. Intercom Fin wirbt mit einem Durchschnitt von 76 %, und ein namentlich genannter Kunde berichtet 50,8 %. Keiner der beiden Anbieter liegt deshalb zwingend falsch: Durchschnitte verdecken eine große Streuung, und Ihr Ergebnis hängt von Ihren eigenen Inhalten und Ihrem Ticketmix ab.
Wonach Sie fragen sollten
- Die Lösungsquote und die Kundenzufriedenheit bei KI-bearbeiteten Konversationen, nebeneinander.
- Die Quote der Wiederholungskontakte: Wie viele „gelöste“ Kunden haben sich innerhalb von sieben Tagen wegen desselben Anliegens erneut gemeldet?
- Die Quote als Anteil an allen Konversationen, nicht nur an denen, die die KI übernommen hat.
- Ergebnisse von zwei oder drei Kunden mit einem Ticketmix wie Ihrem, nicht den Durchschnitt.
- Die Quote falscher Antworten – und wie der Anbieter sie misst.
Häufige Fragen
Was ist eine gute Lösungsquote für einen KI-Support-Agenten?
In den Fallstudien, die wir gelesen haben, berichten namentlich genannte Kunden Werte zwischen etwa 30 % und 80 %. Einfache, wiederkehrende, gut dokumentierte Fragen treiben die Zahl nach oben; kontobezogene und emotionale Anliegen drücken sie. Beurteilen Sie einen Anbieter anhand der Ergebnisse von Unternehmen wie Ihrem – und messen Sie dann Ihre eigene Quote in einem Pilotprojekt.
Kann eine Deflection-Rate zu hoch sein?
Ja. Steigt die Deflection-Rate, während die Zufriedenheit sinkt oder die Wiederholungskontakte zunehmen, blockiert der Bot die Kunden, statt ihnen zu helfen. Lesen Sie beide Werte immer zusammen.
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