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BLEU 和 ROUGE 等标准方法通常不足以满足专业聊天机器人的需求。相反，特定任务的指标侧重于聊天机器人实现其预期目的的程度，例如解决问题、完成任务或实现用户目标。
需要了解的关键指标：
它为何重要： 像这样的公司 克拉纳 通过有针对性的评估减少重复查询，每年可节省数百万美元。人工智能工作流程平台和大型语言模型 (LLM) 等高级工具可简化流程，提供实时见解和具有成本效益的分析。
外卖： 使用量身定制的指标和高级工具来提高聊天机器人性能、降低成本并提高用户满意度。
在评估聊天机器人的有效性时，必须超越标准指标。核心衡量标准侧重于聊天机器人执行特定任务的表现，从而清楚地了解其是否实现了目标。
任务成功率跟踪您的聊天机器人无需人工帮助即可成功完成的客户互动的百分比。该指标直接表明您的聊天机器人自行解决客户问题的有效性。
“任务成功率衡量的是你的AI助手在没有团队任何帮助的情况下成功完成的客户互动的百分比。该指标将帮助您评估由人工智能驱动的支持在迅速完成客户任务方面的效率，从而评估您的整体客户服务绩效。”-EBI.AI 人工智能新一代探索者刘易斯·亨德森
例如，EBI.AI 的人工智能助手平均成功率为 96%。Stena Line渡轮取得了令人印象深刻的99.88％的成功率，而法律和一般保险以及Barking & Dagenham委员会使用同一平台的成功率保持了98％。
但是，衡量成功与否不仅仅涉及统计已完成的任务。这是为了确保用户的初衷得到充分满足。例如，Klarna监控用户是否在一周内重新访问同一主题。这种对意向解决方案的关注帮助他们将重复查询减少了25％，每年节省了4000万美元。
对于处理复杂任务的聊天机器人，按任务类型细分成功率并利用实时分析和机器学习可以帮助微调其性能。归根结底，这不仅仅是完成任务，还要满足用户的期望。
目标完成率将重点从任务交互转移到结果上。它衡量用户在与聊天机器人互动时实现预期目标的频率，无论是预订服务、查找信息还是进行购买。
与一般参与度指标不同，GCR强调有意义的结果。没有达成目标的漫长对话仍然是失败的。改善GCR可以显著影响您的利润。自动回复常见查询可以将客户支持成本降低多达30％。在银行和医疗保健等行业，聊天机器人估计为企业每次查询节省0.50至0.70美元。
要增强 GCR，首先要根据聊天机器人的目的定义清晰的、可衡量的目标。简化对话以避免让用户感到困惑，并使用 人工智能驱动的工具 比如自然语言处理来提供个性化响应。反馈机制对于确定目标未实现的原因也至关重要。定期审查这些数据以及其他指标可以帮助确定模式和需要改进的领域。
Bot Automation Score 衡量您的聊天机器人无需升级到在线客服即可解决客户需求的频率。该二进制指标用于识别交互是否完全自动化。
分数从 100% 开始，扣除对升级、误报和负面反馈等问题的处罚。自动化在各行各业变得越来越重要。例如， 销售部队 数据显示，优先将案例转移作为关键绩效指标的公司比例从2018年的36％增长到2022年的67％。这反映出人们越来越认识到，有效的自动化可以改善用户体验和运营效率。
“人们通常没有意识到的是，当你增加聊天机器人的互动时（通常是因为你对人工智能助手进行了很好的培训，它能够端到端地回答更多的客户查询），你的实时聊天互动就会下降。这是双赢的，因为你的客户可以获得更多的即时答案，而你的团队不得不回答不那么例行的查询，让他们有更多时间去完成有利可图的任务，从而帮助你增加收入。”-Aaron Gleeson，EBI.AI 实施主管
要准确测量 BAS，重要的是不要局限于简单的自动化速率。升级趋势、放弃率、用户反馈以及机器人是否实现有意义的解决方案等因素都应考虑在内。高级分析还可以跟踪情绪和误报，从而提供更细致入微的自动化性能视图。
真正的成功在于实现平衡——确保自动对话满足用户目标，同时保持积极的体验。这种方法有助于在不影响服务质量的情况下确定需要改进的领域。
任务指标可能会告诉你聊天机器人是否在完成工作，但参与度指标会更深入地挖掘。它们揭示了用户对体验的感受，并确定了可以更顺畅的领域。
激活率衡量了有多少用户采取了特定操作，这表明他们在您的聊天机器人中发现了真正的价值。这可能是成功完成查询、使用关键功能或超出初始问候语。
该指标直接反映了您的入职流程的有效性。如果你的激活率很低，那就是一个危险信号，表明用户看到价值的速度不够快，这通常会导致他们完全放弃聊天机器人。
为什么这很重要？因为赌注很高。参与率高的公司获得的回头客比初次客户多出50％，而这些客户的支出比首次购买的客户多67％。更好的是，只要将参与度提高10％，收入就可以增加21％。
一些公司已经解决了这个问题。 保管箱例如，通过将推荐计划游戏化，提供额外的存储空间作为激励措施，实现了巨大的增长。 Slack另一方面，从一开始就指导新用户使用关键功能，从而确保他们快速入门。这两种策略都帮助用户快速掌握了这些平台提供的价值。
如果您想提高聊天机器人的激活率，请先简化入门流程。省去不必要的步骤，使用导览或交互式演练来展示基本功能。个性化体验以满足用户需求，并确保界面直观且具有视觉吸引力。最重要的是，重点介绍用户通过与您的聊天机器人互动将获得的直接好处。
现在，让我们来看看用户在对话中停留了多长时间。
平均会话时长告诉你用户在单次对话中花费了多少时间与你的聊天机器人互动。但是这个指标并不像看起来那样简单——短期和长时间的会话都可能意味着不同的东西。
简短的会话通常表明聊天机器人正在快速解决问题，这对于提高客户满意度非常有用。另一方面，较长的会话时间可能表明聊天机器人正在为复杂的查询或响应效率低下而苦苦挣扎。了解您的行业的正常情况是关键。
例如，电子商务支持的目标通常是持续5到10分钟的聊天会话，而由于问题的性质，技术支持可能在10到20分钟之间。金融服务介于两者之间，通常持续8到15分钟。
有几个因素会影响会话时长：问题的复杂性、聊天机器人的训练水平、系统性能，甚至用户传达需求的清晰程度。聊天机器人特别擅长处理日常任务，有效管理约80％的任务，并承担30％的实时聊天互动。
优化会话持续时间的影响可能是巨大的。例如， Varma是一家养老服务公司，通过使用名为Helmi的聊天机器人，每月节省了330个小时。这使两名服务代理腾出时间承担其他责任。饰演养老金服务与信息技术高级副总裁蒂娜·库尔基 Varma，解释说：
“我们的GetJenny聊天机器人Helmi补充了我们的客户服务部门。我们的电话客户服务质量发生了变化；常见问题减少了，而需要专业知识的电话占主导地位。”
要优化会话时长，请专注于提高聊天机器人高效处理查询的能力。使用聊天前表单预先收集基本信息，并确保系统平稳运行以避免延迟。
但是会话时长并不是唯一值得关注的事情——提前退学可能同样有说服力。这就是跳出率的用武之地。
跳出率衡量的是开始互动但停留时间不足以进行有意义互动的用户的百分比。这是一项有价值的指标，可用于发现可用性问题或确定聊天机器人的初始响应是否未达到目标。
高跳出率通常表明用户没有快速找到他们需要的东西，或者聊天机器人的开场白不够吸引人。另一方面，如果操作得当，聊天机器人可以显著降低跳出率。一些网站报告说，在实施聊天机器人后，改善了30％。
这些数字表明这有多重要。例如，电子商务网站的平均跳出率为47％，但在移动设备上跃升至51％。而且，如果移动页面加载时间超过十秒，跳出率可能会飙升123％。
战略聊天机器人放置可以提供帮助。通过在跳出率高的页面上部署聊天机器人，您可以及时提供帮助，防止访客离开。使用聊天机器人营销的企业通常会看到高质量的潜在客户增加55％。
现实世界的例子支持了这一点。一家电子商务公司使用聊天机器人根据浏览历史记录推荐产品，从而增加了用户在其网站上花费的时间。 星巴克 其My Barista应用程序又向前迈进了一步，该应用程序允许客户通过语音或短信下订单，减少了等待时间并提高了服务速度。
要降低跳出率，请根据页面或用户特征对聊天机器人的欢迎消息进行个性化设置。使用简洁、易于阅读的消息，并包括按钮或快速回复选项等交互式元素。您还可以对聊天机器人进行编程以检测不活动或退出意图，并发送量身定制的提示以重新吸引用户。
目标是创造一种毫不费力且立即有价值的体验。正如杰西所说：
“通过为用户提供更加量身定制、更具吸引力的体验，企业可以显著降低跳出率，提高转化率并建立持久的客户关系。” — Jesse
聊天机器人注定会面临错误。真正重要的是他们处理这些错误的效率以及他们何时知道是时候让人工代理参与进来了。错误处理和上报指标可以深入了解聊天机器人在哪些方面遇到困难，以及在将对话升级到人工支持时他们是否打了正确的电话。
交接预测精度衡量聊天机器人识别正确时机将对话升级到人工代理的能力。时机决定一切——过早升级会浪费人力资源，而等待时间过长可能会让用户感到沮丧。该指标评估机器人在何时需要人工干预的检测能力。有趣的是，只有44％的公司通过消息分析监控聊天机器人的性能。
为了提高交接的准确性，分析需要人工参与的对话模式。训练您的聊天机器人发现早期预警信号，例如反复要求澄清、沮丧情绪或需要人工判断的复杂查询。通过微调这项技能，你可以在效率和用户满意度之间取得平衡。
监控移交精度还与追踪过度自信有关，而这正是误报率发挥作用的地方。
误报率衡量聊天机器人错误地声称任务已完成或未能解决未解决问题的频率。本质上，它凸显了过度自信的时刻。这是一项关键指标，因为用户可能会认为他们的问题已得到解决，而事实并非如此，这可能会导致更大的问题。
例如，一家在线零售商曾经因其欺诈检测系统错误地标记了合法交易而遭到客户的强烈反对。这不仅导致订单取消，还增加了支持团队的工作量。同样的风险也适用于聊天机器人——当聊天机器人自信地报告解决方案而没有实际解决问题时，用户的信任就会受到打击。
正如托马斯·多尔曼塔斯指出的那样：
“对于现代数字应用程序来说，准确性不是可选的；它是信任和可靠性的基础。这就是为什么解决软件测试中的误报和假阴性问题至关重要的原因——因为如果你的应用无法分辨举重和举重零食之间的区别，还会出什么问题？”
为了最大限度地减少误报，请在确认任务完成之前设定需要更高确定性的置信阈值。定期更新测试用例并使用稳定的测试环境来防止因不可靠的测试而导致的错误。
虽然预测准确性和过度自信对于跟踪至关重要，但用户反馈为了解聊天机器人的性能提供了另一个视角。
负面反馈率反映了用户的明显不满，可以直接了解聊天机器人的不足之处。尽管并非每个用户都会表达自己的挫败感，但那些确实表达了挫败感的用户通常会对具体问题提供宝贵的见解，无论是误解、无关的回应还是未能完成任务。
该指标对于确定需要改进的领域特别有用。通过根据投诉类型和频率对投诉进行分类，您可以发现指向更广泛的系统性问题的模式。然后，这些见解可用于完善训练数据和改善对话流程。
错误处理的目标不是消除所有错误，而是以保持用户信任的方式管理错误，同时不断增强聊天机器人的功能。
随着运营规模的扩大，手动评估聊天机器人指标变得不切实际。人工智能工作流程平台通过自动化跟踪、分析和改进性能数据的复杂过程来应对这一挑战。这些平台使用机器学习、自然语言处理和基于规则的逻辑等工具来无缝连接各种系统、团队和数据源。这种自动化为更高效、更准确的指标分析奠定了基础。
自动化对业务运营的影响有据可查。例如，75％的企业将自动化视为竞争优势，91％的企业报告说，在采用自动化系统后，运营可见性有所提高。预计到2025年，全球工作流程自动化市场将达到237.7亿美元。
AI 工作流程平台消除了对数据分类和提取等繁琐的手动任务的需求。相反，它们会自动组织请求，确定工作流程的优先级，提取关键数据并生成性能报告。
例如，一家全球软件提供商使用人工智能助手来分析收到的支持请求中的情绪。该系统会标记紧急或负面消息，并将其转发给高级代理人，而例行查询则由聊天机器人或第一级支持人员处理。这种方法缩短了响应时间，并确保关键问题得到及时关注。
这些平台还实时监控互动，深入了解任务成功率、参与程度和错误模式。这种持续跟踪允许在需要时快速调整性能。
此外，集成高级语言模型将指标分析提升到一个新的水平。
大型语言模型 (LLM) 超越了传统的基于规则的方法，为聊天机器人性能评估带来了更深层次的理解。他们评估聊天机器人互动的各个方面，例如任务完成、情境智能、相关性，甚至幻觉检测。它们掌握背景、检测情绪和解释惯用语的能力使它们对于细致的性能分析非常重要。
LLM 拥有数十亿个参数，擅长识别微妙的对话线索。研究表明，LLM在81％的时间内与人工评估保持一致，使其成为高度可靠的评估工具。
像这样的平台 prompts.ai 通过集成 LLM 来利用这种能力来创建针对特定评估标准量身定制的自定义提示。这样可以对对话质量、用户满意度和任务完成趋势进行复杂的分析。真实的例子说明了它们的有效性： Helvetia 保险 在瑞士，使用名为Clara的聊天机器人来回答客户有关保险的疑问，而 巨大的是一家瑞士DIY零售商，它使用由LLM驱动的聊天机器人来帮助网站访问者推荐产品。
这种高级集成还有助于组织有效地管理成本，如下文所述。
随着人工智能系统的发展，控制运营成本变得至关重要。代币化跟踪可以清晰地查看使用成本，从而实现准确的预算管理和投资回报率分析。prompts.ai 等平台使用即用即付模式来监控代币消费，帮助企业在绩效质量和财务效率之间取得平衡。
通过分析代币使用模式，组织可以发现效率低下的问题，例如过长的提示或冗余的评估步骤。进行小幅调整（例如优化提示设计、设置响应长度限制或缓存常用上下文）可以显著减少代币开销。
好处显而易见：使用生成式人工智能的企业中有74％在第一年内报告了投资回报率，64.4％的每日用户表示生产力大幅提高。将自动跟踪、LLM 集成和具有成本效益的代币化相结合，创建了一种可扩展、注重预算的聊天机器人评估方法。
在优化聊天机器人以供实际使用时，特定任务的评估指标是成功的基础。知道如何衡量和完善他们的绩效对于在竞争格局中保持领先地位至关重要。
这些指标通常分为三个主要类别： 任务完成 （例如任务成功率和目标完成率）， 用户参与度 （例如激活率和平均会话持续时间），以及 错误处理 （包括切换预测精度和误报率）。这些区域中的每一个都为评估聊天机器人的表现以及需要改进的地方提供了一个视角。
有效评估聊天机器人不仅可以改善用户体验，还可以显著降低支持成本。但是，只有对聊天机器人进行持续的评估和微调，才能真正节省开支和提高性能。
在更广泛的范围内，这些增强还解锁了财务机会，使可扩展的评估解决方案更加可行。人工智能工作流程平台改变了游戏规则，提供了自动跟踪性能、分析和更新的工具。人工智能工作流程自动化市场正在快速扩张，预计将以21.5％的复合年增长率（CAGR）增长，从2023年的201亿美元增加到2030年的786亿美元。这些平台简化了监控和改善聊天机器人性能所涉及的复杂流程，使可扩展性既可实现又具有成本效益。
将大型语言模型集成到这些系统中可以提高性能分析的准确性，而令牌化跟踪等工具可确保成本保持在可控状态。prompts.ai 等平台采用即用即付定价，在保持高质量绩效和管理支出之间取得平衡，为最大限度地利用聊天机器人投资提供了一种明智的方式。
归根结底，持续监控和定期更新是不可谈判的。它们确保您的聊天机器人不断发展以有效满足用户需求，同时提供可衡量的业务成果。目标不仅仅是跟踪绩效，而是利用这些见解来构建真正为用户和企业带来改变的聊天机器人。
针对特定任务的聊天机器人评估指标是量身定制的，旨在衡量聊天机器人履行其预期角色的有效性。这些指标强调诸如此类的方面 准确性， 相关性，以及 用户满意度，为衡量绩效提供了一种更有针对性的方法。另一方面，诸如BLEU和ROUGE之类的标准指标主要用于通过分析n-gram与参考文本的重叠来评估文本的相似性。
尽管 BLEU 和 ROUGE 可以很好地完成翻译或摘要等任务，但它们往往无法评估聊天机器人的回复，因为它们往往会惩罚措辞的有效变化。特定任务的指标通过集中精力解决了这一局限性 情境理解 以及总的来说 对话质量，这两者对于评估对话式人工智能与用户的互动程度都至关重要。
提升聊天机器人的活力 目标完成率 (GCR)，首先要明确定义其目标并确保目标与用户的实际需求保持一致。精心规划的对话流程是关键——它应该指导用户毫不费力地完成任务，避免不必要的弯路。
定期查看对话日志，找出用户可能感到困惑的症结或领域。用户评分或快速调查等反馈工具还可以提供宝贵的见解，了解哪些有效，哪些无效。除此之外，根据经常出现的用户问题和行为完善聊天机器人的回复可以提高其效率和帮助性。
通过专注于这些步骤，您将创建更流畅、更直观的体验，帮助您的聊天机器人持续实现其目标。
AI 工作流程平台通过提供以下内容来简化监控和改善聊天机器人性能的任务 内置工具 跟踪用户情绪、响应准确率和任务成功率等重要指标。这些平台实时收集和分析数据，从而清楚地了解用户如何与聊天机器人的互动。
这些工具具有自动报告和绩效仪表板等功能，可以更轻松地查明问题区域、解决效率低下问题和微调工作流程。通过简化分析流程，人工智能工作流程平台有助于改善聊天机器人功能，同时提高用户满意度。
