10 métricas clave para evaluar el rendimiento de tu Chatbot

Importancia del análisis para medir el impacto de un chatbot en los resultados de las empresas.

Adaptación al español del texto original de Inbenta EN.

¿Estás pensando en agregar un chatbot con inteligencia artificial a tu sitio web para mejorar tu atención al cliente, ampliar la disponibilidad de soporte en línea o conocer mejor a tus clientes, pero no sabes cómo medir su efectividad?

Durante más de 15 años, en Inbenta hemos estado 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, estas siguen siendo la principal fuente de análisis para evaluar el impacto de un chatbot en los resultados de las empresas. Por lo tanto, hemos reunido las 10 principales métricas clave para monitorear y medir el rendimiento de tu chatbot.

La retroalimentación y el aprendizaje vienen con interacciones.

Ya sea que pase por una etapa de Prueba de concepto o directamente con una licencia a largo plazo con la tecnología que elija, nuestro primer consejo es tratar de mantener la fase de prueba lo más breve posible y hacer que el chatbot esté disponible para los usuarios finales lo antes posible. Y esto por una simple razón: es muy difícil ponerse en el lugar de los usuarios y adivinar qué y cómo piensan.

De hecho, tus clientes no hablarán con un bot como lo hacen con un humano. Del mismo modo, tus empleados no le dirán a un miembro del equipo de recursos humanos las cosas que le dirían a un bot. Por lo tanto, es importante considerar que este nuevo canal de comunicación (si no existía antes) traerá muchas sorpresas. Por supuesto, es tentador y natural tratar de responder tantas preguntas como sea posible antes de que el bot entre en funcionamiento, ¡pero no es realista predecir las necesidades en un canal que nunca antes ha existido!

Nuestra recomendación es entonces que tu bot viva lo antes posible con un mínimo de contenido. Solo las interacciones reales le proporcionarán un conocimiento valioso sobre este canal y cómo mejorarlo continuamente.

Identifique las métricas clave para su chatbot.

Una vez que hayas definido el objetivo y el alcance de tu chatbot, pronto quedará claro cuál debería ser la medida principal de su rendimiento.

Aumento de la conversión, disminución de los contactos entrantes con bajo valor agregado, disminución del tiempo promedio de procesamiento … Te recomendamos que establezcas una cifra objetivo en uno o dos indicadores estrechamente vinculados a la participación estratégica original del proyecto (aunque muchas otras estadísticas estarán disponibles).

Métricas específicas de atención al cliente:

  • Disminución de la tarifa de llamadas de primer nivel.
  • Duración de las llamadas generadas por el chatbot (a través de la devolución de llamadas web).
  • Tasa de reducción de correo electrónico.
  • Tasa de escalada.

Métricas específicas de marketing:

  • Tasa de conversión (para usuarios que han interactuado con el bot).
  • Duración promedio de las sesiones (para usuarios que han interactuado con el bot).
  • Número de páginas vistas por los visitantes que han interactuado con el bot.
  • Tasa de abandono de canasta.

Métricas específicas de recursos humanos:

  • Volumen mensual de preguntas.
  • Tasa de escalada.
  • Temas frecuentes.

Métricas de experiencia del usuario.

Otros indicadores pueden ser relevantes para el análisis cruzado, pero pueden ser numerosos, por lo tanto, es fácil perderse o no correlacionar el aprendizaje que brindan.

Hemos resumido aquí las 10 principales métricas a seguir para obtener un mejor conocimiento de tus usuarios, así como el impacto de tu chatbot.

  1. Tasa de autoservicio: porcentaje de sesiones de usuarios que no terminaron con una acción de contacto después de usar el bot.
  2. 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 cliqueada por el usuario en caso de múltiples opciones, o abierta instantáneamente en caso de una fuerte coincidencia semántica).
  3. Tasa de uso por inicio de sesión: volumen de sesiones de usuarios activos en el chatbot. Para equilibrar con el número promedio de sesiones en tu sitio web.
  4. Porcentaje de rebote: volumen de sesiones donde se abrió el chatbot pero no se usó.
  5. Tasa de satisfacción: calificación promedio dada al evaluar las respuestas del chatbot (para equilibrar con la tasa de evaluación).
  6. Tasa de evaluación: porcentaje de sesiones de usuario que han evaluado las respuestas del chatbot al menos una vez.
  7. Tiempo promedio de chat: te permite evaluar el interés de los usuarios por tu chatbot.
  8. Número promedio de interacciones: se utiliza para evaluar la puntuación de esfuerzo del cliente en el chatbot y debe correlacionarse con la tasa de satisfacción. Si esta última es muy baja, el bot puede involucrar a los usuarios en demasiadas ramas y pasos para satisfacer sus necesidades. En este caso, una resolución puede ser corregir los árboles de decisión o la arquitectura de la base de conocimiento.
  9. Tasa de cumplimiento de objetivos: en caso de que tu bot contenga acciones específicas como CTA, un formulario o alguna venta cruzada, definirá la tasa de usuarios que han alcanzado esa acción específica a través del chatbot.
  10. Tasa de falta de respuesta: la cantidad de veces que el chatbot no ha podido enviar algún contenido después de una pregunta (debido a la falta de contenido o malentendido).

¿Son suficientes estos KPI’s?

Estos KPI’s son suficientes para evaluar el ROI y el valor agregado de tu chatbot de acuerdo con tus objetivos iniciales. Por obvio que parezca, un monitoreo regular te ayudará a mejorar la efectividad de la solución. Sin embargo, estos KPI’s no deberían ser las únicas métricas tomadas en cuenta al evaluar su impacto general. Hasta hace muy poco, las compañías no necesitaban Inteligencia Artificial para desarrollar excelentes relaciones con los clientes y optimizar su experiencia.

Por lo tanto, más allá de los KPI’s directamente vinculados al chatbot, nuestro último consejo sería correlacionar estas métricas con tus 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 excluir que algunos contenidos controlados por el chatbot puedan generar más llamadas telefónicas que antes si son escurridizos o insatisfactorios.

Solo los estudios cruzados realmente podrán revelar planes de acción que van más allá del perímetro del chatbot al contextualizarlo en su entorno económico global.

Si deseas ir más allá y conocer nuestras distintas soluciones te invitamos a ponerte en contacto directo con nosotros.

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Carlos F. González