Nos últimos anos, os chatbots mudaram radicalmente a forma como operam e prestam serviços aos clientes. Eles passaram de interfaces informativas básicas para soluções complexas capazes de se comunicar com sistemas de terceiros.
Essas mudanças, juntamente com as melhorias na tecnologia, tiveram um impacto significativo no desempenho do autoatendimento. O que isso significa para as empresas que usam um chatbot avançado e capaz baseado em IA conversacional?
Nós, da Inbenta, decidimos dar uma olhada nas sessões de nossos clientes para detectar e analisar as tendências de autoatendimento. Os resultados foram bastante reveladores e esperamos que você ache o insight útil.
Chatbots transacionais versus informativos. Qual é a diferença?
Os chatbots de informações são aqueles capazes de identificar uma solicitação e fornecer uma resposta padrão específica, quer a resposta envolva apenas texto ou também imagens, vídeos ou links para páginas específicas.
No entanto, embora isso já permita uma alta taxa de autoatendimento e resolva uma grande parte do quebra-cabeça do atendimento ao cliente, ainda não atende a cenários de casos mais complexos e personalizados.
O que acontece quando os usuários esperam uma resposta que só se aplica a eles pessoalmente?
E se eles precisarem realizar ou concluir uma ação específica?
Verificação do saldo da conta, acesso aos registros médicos, atualização da apólice de seguro, remarcação de um voo reservado - um chatbot transacional pode lidar com esse tipo de solicitação mais complexa que exige que o chatbot interaja com outros sistemas, sem precisar encaminhar a conversa para um agente.
Essas transações geralmente são ativadas por webhooks e integrações.
Há algum tempo, estamos implementando chatbots transacionais avançados em projetos de grande sucesso. Sabemos que os projetos transacionais oferecem um conjunto mais amplo de opções aos clientes. No entanto, nossa pergunta era...
Qual é o impacto dos chatbots transacionais nas taxas de autoatendimento?
Decidimos fazer uma pesquisa com nossos dados para descobrir se a adição de transacionalidade afetava os KPIs relevantes em um projeto de chatbot e, em caso afirmativo, em quanto.
A primeira coisa que fizemos foi pegar uma amostra de 4,2 milhões de conversas com chatbots de diferentes clientes e classificá-las de acordo com sua natureza. Elas se enquadraram em uma destas categorias:
- Sessões de chatbots que acionam transações corporativas
- Sessões de chatbots que fornecem apenas informações estáticas
Isso nos ajudaria a obter dados e conclusões sobre a transacionalidade.
Depois de fazer isso, analisamos diferentes KPIs, tanto em nível global quanto para cada categoria.
A taxa total de autoatendimento ultrapassou 91%
A primeira coisa que notamos foi uma taxa de autoatendimento incrivelmente alta de 91%, incluindo instâncias transacionais e não transacionais.
O número não difere muito de nossos testes anteriores, que estabeleceram uma taxa de autoatendimento típica de 90% para nossos chatbots.
No entanto, ainda é bastante impressionante, você não acha? Isso significa que, de 4,2 milhões de sessões, apenas 360 mil terminaram em uma ação de contato. Você consegue imaginar o custo que as 3,8 milhões de solicitações de clientes restantes teriam tido para um departamento de atendimento ao cliente?
Os chatbots não transacionais tiveram uma taxa de resposta menor
A segunda coisa que notamos foi que os chatbots sem recursos transacionais tinham uma taxa de resposta menor. Isso é consistente com o fato de que um chatbot de informações só pode cobrir um determinado número de casos de solicitação de suporte.
Por mais que você preencha o seu chatbot com respostas relevantes para as perguntas frequentes, se o usuário quiser realizar uma ação e o chatbot não for capaz de fazê-lo, o resultado será uma solicitação sem resposta.
Ao analisar nossas amostras, observamos um aumento de 7 pontos na taxa de resposta quando usamos chatbots transacionais em comparação com chatbots estáticos de informações, o que é realmente extraordinário.
Os chatbots transacionais têm uma taxa de autoatendimento 28% maior
A última coisa que notamos foi que, com os chatbots transacionais, havia menos solicitações que terminavam em ações de contato.
Vimos que a taxa geral de autoatendimento do chatbot foi de 91%, portanto, apenas 9% do total de sessões (transacionais e não transacionais) chegaram à equipe de suporte.
Bem, se compararmos as sessões dos chatbots transacionais com as dos chatbots de informações, veremos que os primeiros encaminharam 28% menos casos para o suporte.
Isso prova que os chatbots transacionais oferecem uma melhor taxa de autoatendimento e melhoram o serviço geral. Além disso, essa redução pode ter um grande impacto na carga de trabalho e no desempenho dos agentes de atendimento ao cliente.
Como analisar o desempenho de sua instância de chatbot?
Painéis de dados poderosos do chatbot
Ter um painel de análise robusto para o seu chatbot é extremamente importante para acompanhar as métricas e os KPIs. De que outra forma você pode saber se o seu chatbot está funcionando bem ou não?
Na Inbenta, criamos painéis de controle poderosos para ajudar os clientes a entender todos os KPIs, por exemplo:
- Número total de sessões
- Taxa de autoatendimento
- Perguntas não respondidas
- Sessões escalonadas
- Outras métricas
No entanto, qual é o impacto da implementação de um chatbot transacional? Em outras palavras, quanto a adição de transacionalidade reduz os custos operacionais?
ROI sobre a adição de transacionalidade ao seu chatbot
Como você viu, adicionar transacionalidade reduzirá os escalonamentos do chatbot em 28%. Portanto, se considerarmos que você teve um total de 50.000 sessões de chatbot (conversas) por mês e 10% delas foram escaladas para um caso de suporte, estamos falando de 5.000 solicitações de suporte. Reduzir isso em 28% significa que, em vez disso, você teria 3.600 solicitações de suporte.
Digamos que o custo médio por caso escalado (chamada telefônica ou assistência ao vivo) seja de 5 euros.
Adicionar transacionalidade ao seu chatbot economizaria 7.000 euros por mês.
Por outro lado, se você administra um comércio eletrônico ou qualquer serviço que possa ser pago on-line, a habilitação de transações também pode gerar receita adicional para a sua empresa.
Digamos que 5% do total de sessões de chatbot estejam relacionadas à compra de um produto ou serviço. Além disso, vamos estimar o valor médio do pedido em US$ 50 (isso pode variar dependendo de sua empresa e de seus produtos).
Nesse caso, o chatbot realizará sozinho 2.500 vendas por mês - você consegue imaginar um vendedor fazendo essa quantidade de vendas? Isso significaria que o vendedor faria um mínimo de 90 vendas por dia.
Essas 2.500 vendas mensais seriam responsáveis por 125.000 dólares de receita por mês. Extraordinário, certo?
DICA: se a sua taxa de autoatendimento atual estiver abaixo de 80% a 90%, há uma boa chance de que o seu chatbot atual ou o conteúdo que ele fornece não seja bom o suficiente. Se não for transacional, também existe a possibilidade de que seus clientes estejam procurando resolver consultas mais complexas que um chatbot de informações não consegue resolver.
Tornar seu chatbot transacional
Se estiver pensando em adicionar transacionalidade ao seu chatbot, provavelmente precisará de uma solução que possa se conectar facilmente, além de enviar e receber dados de outras plataformas.
Isso pode incluir CRMs, ERPs, HRIS, CMSs e outros sistemas, plataformas de mensagens ou sociais e outros canais, ativados por voz ou não.
Na Inbenta, estamos criando integrações com plataformas conhecidas há anos, e o resultado é o Apphub da Inbenta. Lá, você pode pesquisar e encontrar seus aplicativos favoritos, conectar seu Inbenta Chatbot a eles e obter o máximo de sua solução de autoatendimento.