Метрики ефективності AI: що вимірювати?

Чому метрики важливі?

"What gets measured, gets managed." — Peter Drucker

Без правильних метрик неможливо:

• Оцінити ROI впровадження
• Виявити проблеми вчасно
• Оптимізувати рішення
• Обґрунтувати інвестиції

Категорії метрик

1. Операційні метрики

Для автоматизації підтримки:

Для автоматизації продажів:

Lead Response Time: <5 хвилин
Lead Qualification Accuracy: >85%
Meeting Booking Rate: +30%
Sales Cycle Length: -20%

2. Якісні метрики

Customer Satisfaction (CSAT)

• Оцінка після кожної взаємодії
• Ціль: >4.5/5

Net Promoter Score (NPS)

• Готовність рекомендувати
• Вимірювати щомісяця

Quality Score

• Точність відповідей AI
• Регулярний аудит вибірки

3. Фінансові метрики

Cost per Resolution

До AI:  $15-25 за запит
З AI:   $2-5 за запит
Економія: 70-85%

Return on Investment (ROI)

ROI = (Економія - Інвестиція) / Інвестиція × 100%

Приклад:
Економія: $500,000/рік
Інвестиція: $120,000
ROI = 317%

Payback Period

Payback = Інвестиція / Щомісячна економія

Приклад:
$120,000 / $41,666 = 2.9 місяці

4. Технічні метрики

Accuracy & Performance

• Intent Recognition Accuracy: >90%
• Entity Extraction Accuracy: >85%
• Response Latency: <2 секунди

Reliability

• Uptime: >99.9%
• Error Rate: <1%

Як встановити baseline

Крок 1: Визначте ключові процеси

Оберіть 3-5 процесів для вимірювання

Крок 2: Зберіть історичні дані

• Мінімум 3 місяці даних
• Усі релевантні метрики

Крок 3: Встановіть benchmark

Поточний стан → Baseline
Індустрійний стандарт → Target
Найкращі практики → Stretch goal

Dashboard для моніторингу

Щоденний моніторинг:

• Обсяг запитів
• Resolution rate
• Escalation rate
• Response time

Щотижневий аналіз:

• CSAT тренди
• Топ причини ескалацій
• Нові типи запитів

Щомісячний огляд:

• ROI
• Cost savings
• NPS
• Порівняння з baseline

Типові помилки

❌ Вимірювати занадто багато

Рішення: Фокус на 5-7 ключових метриках

❌ Ігнорувати якісні метрики

Рішення: Баланс між кількістю та якістю

❌ Не враховувати контекст

Рішення: Сегментуйте дані за типами запитів

❌ Рідко переглядати цілі

Рішення: Квартальний перегляд targets

Приклад dashboard

┌─────────────────────────────────────────┐
│           AI Performance Dashboard      │
├─────────────────────────────────────────┤
│                                         │
│  Resolution Rate     CSAT Score         │
│  ████████░░ 78%     ⭐ 4.6/5.0          │
│                                         │
│  Avg Response Time   Escalation Rate    │
│  0.8 sec ✓          18% ↓              │
│                                         │
│  Monthly Savings     ROI                │
│  $42,500            312%                │
│                                         │
└─────────────────────────────────────────┘

Висновок

Правильні метрики — це компас для вашого AI-проєкту. Вони допомагають:

1. Демонструвати цінність stakeholders
2. Виявляти можливості для оптимізації
3. Приймати data-driven рішення

---

Потрібна допомога з налаштуванням аналітики? Зверніться до нас — ми допоможемо побудувати систему метрик для вашого AI-рішення.