Chatbot Metrics en KPI's: Wat Je Moet Meten en Waarom

Introductie

Je hebt een AI-chatbot gelanceerd, maar hoe weet je of hij goed presteert? Veel bedrijven kijken alleen naar het aantal gesprekken, maar dat vertelt weinig over de kwaliteit. Om de chatbot structureel te verbeteren, heb je de juiste metrics nodig: KPI's die inzicht geven in effectiviteit, efficiëntie en klanttevredenheid.

In dit artikel bespreken we de zeven belangrijkste KPI's voor AI-chatbots, leggen we uit hoe je ze berekent en geven we benchmarks waarmee je je eigen prestaties kunt vergelijken. Alle metrics zijn beschikbaar in het OpenClaw analytics dashboard.

Resolution Rate en Containment Rate

De resolution rate meet het percentage gesprekken waarin de chatbot de vraag van de klant volledig heeft beantwoord zonder dat een menselijke medewerker nodig was. Een goede chatbot bereikt een resolution rate van 60 tot 75 procent. Lager dan 50 procent duidt op een te beperkte kennisbank; hoger dan 80 procent is voor de meeste bedrijven het maximum.

De containment rate is nauw verwant maar meet specifiek het percentage gesprekken dat binnen de chatbot blijft, zonder overdracht naar een mens. Het verschil met resolution rate is dat containment ook gesprekken meetelt waar de klant weggaat zonder dat zijn vraag is beantwoord. Een hoog containment met een lage resolution kan duiden op een chatbot die klanten kwijtraakt.

Klanttevredenheid en Sentiment

De Customer Satisfaction Score (CSAT) wordt typisch gemeten door na elk gesprek een korte beoordeling te vragen. Een simpele duim omhoog/omlaag of een score van 1 tot 5 volstaat. Een CSAT boven de 4.0 op een schaal van 5 is een goede benchmark voor AI-chatbots.

Naast expliciete feedback biedt sentiment-analyse impliciete inzichten. Door de toon van de berichten van de klant te analyseren, detecteert OpenClaw of een gesprek positief, neutraal of negatief verloopt. Gesprekken waar het sentiment daalt, zijn kandidaten voor review om te begrijpen waar de chatbot tekortschiet.

Meet ook het percentage gesprekken waarin de klant de chat vroegtijdig verlaat (abandonment rate). Een hoog abandonment percentage bij specifieke onderwerpen duidt erop dat de chatbot op die onderwerpen niet voldoet aan de verwachtingen.

Technische Prestatie-metrics

Average Handling Time (AHT) meet de gemiddelde duur van een chatbot-gesprek. Voor informatieve gesprekken is 2 tot 4 minuten normaal. Langere gesprekken kunnen duiden op onduidelijke antwoorden die tot doorvragen leiden.

First Response Time (FRT) meet hoe snel de chatbot het eerste antwoord geeft. Voor AI-chatbots zou dit onder de 2 seconden moeten liggen. Een hogere FRT duidt op performance-problemen aan de server-kant. Escalation rate meet het percentage gesprekken dat wordt overgedragen aan een mens. Een stijgende escalation rate is een signaal dat de kennisbank moet worden uitgebreid.

Van Meten naar Verbeteren

Metrics zijn alleen waardevol als je er actie op onderneemt. Stel een weekelijks reviewproces in waarbij je de laagst scorende gesprekken analyseert. Kijk naar patronen: zijn er onderwerpen waar de chatbot consistent faalt? Zijn er formuleringen die tot verwarring leiden?

Gebruik A/B-testing om verbeteringen te valideren. Wanneer je een aanpassing maakt aan het prompt of de kennisbank, meet het effect op de resolution rate en CSAT gedurende minstens twee weken voordat je de verandering definitief doorvoert. OpenClaw ondersteunt native A/B-testing voor prompt-varianten.

Conclusie

Het meten van chatbot-prestaties is geen eenmalige activiteit maar een continu proces. Door de juiste KPI's te monitoren en systematisch te verbeteren, groeit de chatbot mee met de behoeften van je klanten. Begin met resolution rate en CSAT als primaire indicatoren en breid geleidelijk uit naar de overige metrics naarmate je chatbot volwassener wordt.