¿Está pensando en añadir un chatbot con IA a su sitio web para mejorar la atención al cliente, ampliar la disponibilidad de la asistencia en línea o conocer mejor a sus clientes, pero no sabe cómo medir su eficacia?
Inbenta lleva más de 15 años apoyando a empresas de todo el mundo en la creación de asistentes virtuales. Hemos visto evolucionar las tendencias y los usos y, aunque las expectativas de los usuarios en términos de interacciones y conversación han cambiado significativamente, las métricas de rendimiento se han mantenido bastante constantes. Siguen siendo su principal fuente de análisis para evaluar el impacto de un chatbot de IA en los resultados de su empresa. Por lo tanto, hemos reunido las 10 principales métricas clave que debe supervisar a la hora de medir el rendimiento de su chatbot.
La retroalimentación y el aprendizaje vienen con las interacciones
Tanto si pasas por una fase de prueba de concepto como si directamente adquieres una licencia a largo plazo con la tecnología que elijas, nuestro primer consejo es que intentes que la fase de pruebas sea lo más corta posible y que pongas el chatbot a disposición de los usuarios finales lo antes posible. Y esto por una sencilla razón: es muy difícil ponerse en el lugar de los usuarios y adivinar qué y cómo piensan.
En efecto, sus clientes no hablarán con un bot como lo hacen con un humano. Del mismo modo, sus empleados no le dirán a un miembro del equipo de RRHH las cosas que le dirían a un bot. Así que tienes que aceptar que este nuevo canal de comunicación (si no existía antes) traerá su cuota de sorpresas. Por supuesto, es tentador y natural intentar responder a tantas preguntas como sea posible antes de que el bot entre en funcionamiento, pero no es realista predecir las necesidades de un canal que nunca ha existido antes.
Así que haz que tu bot esté activo lo antes posible con un mínimo de contenido. Solo las interacciones reales le proporcionarán valiosos conocimientos sobre este canal y sobre cómo mejorarlo continuamente.
Identifique la métrica clave para su chatbot de IA
Una vez que haya definido el objetivo y el alcance de su chatbot, pronto quedará claro cuál debe ser la principal medida de su rendimiento.
Aumento de la conversión, disminución de los contactos entrantes con escaso valor añadido, disminución del tiempo medio de procesamiento... Le aconsejamos que fije una cifra objetivo en uno o dos indicadores estrechamente relacionados con la apuesta estratégica original del proyecto (aunque disponga de muchas otras estadísticas).
Métricas específicas de atención al cliente:
- Disminución de la tasa de llamadas de primer nivel
- Duración de las llamadas generadas por el chatbot (a través de web-callback)
- Tasa de reducción del correo electrónico
- Tasa de aumento
Métricas específicas de marketing:
- Tasa de conversión (para los usuarios que han interactuado con el bot)
- Duración media de las sesiones (para los usuarios que han interactuado con el bot)
- Número de páginas vistas por los visitantes que han interactuado con el bot
- Tasa de abandono de cestas
Métricas específicas de RRHH:
- Volumen mensual de preguntas
- Tasa de aumento
- Temas frecuentes
Métricas de experiencia de usuario de chatbot
Otros indicadores pueden ser relevantes para el análisis cruzado, pero pueden ser numerosos, por lo que es fácil perderse o no correlacionar el aprendizaje que proporcionan.
Hemos resumido aquí las 10 principales métricas que debes seguir para conocer mejor a tus usuarios, así como el impacto de tu chatbot de IA.
Tasa de autoservicio
Porcentaje de sesiones de usuario que no terminaron con una acción de contacto después de utilizar el bot.
Tasa de rendimiento
Número de respuestas correctas dividido por el número de sesiones activas (una respuesta correcta es una respuesta sugerida por el bot y pulsada por el usuario en caso de opciones múltiples - o abierta instantáneamente en caso de fuerte coincidencia semántica).
Tasa de uso por inicio de sesión
Volumen de sesiones de usuario activas en el chatbot. Para equilibrar con el número medio de sesiones en su sitio web.
Tasa de rebote
Volumen de sesiones en las que se abrió el chatbot pero no se utilizó
Tasa de satisfacción
Nota media otorgada al evaluar las respuestas del chatbot (para equilibrar con la tasa de evaluación).
Tasa de evaluación
porcentaje de sesiones de usuario que han evaluado las respuestas del chatbot al menos una vez.
Tiempo medio de chat
Le permite evaluar el interés de sus usuarios por su chatbot.
Tasa de cumplimiento de objetivos
en caso de que tu bot contenga acciones dirigidas como CTAs, un formulario o alguna venta cruzada, es la tasa de usuarios que han llegado a esa acción específica a través del chatbot.
Tasa de no respuesta
La cantidad de veces que el chatbot ha fallado a la hora de enviar algún contenido tras una pregunta del usuario (debido a la falta de contenido o a un malentendido).
Número medio de interacciones
Se utiliza para evaluar la puntuación del esfuerzo del cliente en el chatbot y debe correlacionarse con el índice de satisfacción. Si este último es muy bajo, es posible que el bot esté involucrando a los usuarios en demasiadas ramas y pasos para satisfacer sus necesidades. En este caso, una solución puede ser corregir los árboles de decisión o la arquitectura de la base de conocimientos.
¿Son suficientes estos KPI del chatbot?
Estos diferentes KPI son suficientes para evaluar el ROI y el valor añadido de su chatbot en función de su(s) objetivo(s) inicial(es). Por obvio que parezca, un seguimiento regular le ayudará a mejorar la eficacia de la solución. Sin embargo, estos KPI no deben ser las únicas métricas que se tengan en cuenta a la hora de evaluar el impacto global de la solución. Hasta hace muy poco, las empresas no necesitaban la Inteligencia Artificial para desarrollar excelentes relaciones con los clientes o recorridos óptimos de los clientes.
Así pues, más allá de los KPI directamente vinculados al chatbot, nuestro último consejo sería correlacionar estas métricas con sus indicadores previos al chatbot (volumen de contactos telefónicos, volumen de correos electrónicos entrantes a través del formulario de contacto, volumen de chat con agentes, etc.). Tampoco se puede descartar que algunos contenidos impulsados por chatbot generen más llamadas telefónicas que antes si son evasivos o insatisfactorios.
Sólo los estudios cruzados podrán realmente revelar planes de acción que vayan más allá del perímetro del chatbot contextualizándolo en su entorno económico global.
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