Los chatbots no son sólo los asistentes del futuro, son los servicios de asistencia del futuro. Ya lo hemos dicho. Como empresa que tiene acceso a una tonelada de datos que demuestran repetidamente que los chatbots son más eficaces que el típico agente de atención al cliente, creemos que en el futuro sólo habrá un canal de comunicación entre tú y tus clientes: los chatbots. Pero, ¿cuáles son las métricas para analizar el rendimiento de un chatbot? ¿qué datos debemos tener en cuenta?

Según este informe de Acquire, 1.400 millones de personas en el planeta utilizan actualmente chatbots de forma regular. Eso es casi el doble de la población de Europa.

A medida que más y más millennials se convierten en clientes de pago que prefieren hablar con un ordenador en lugar de con un ser humano real, añadir un chatbot a su sitio web no es sólo sentido común, es una cuestión de supervivencia.

Pero ¿qué pasa si ya tienes un chatbot involucrado, que se está encargando de todas esas conversaciones con los clientes, haciendo un poco de generación de leads para ti, manejando el soporte al cliente, e incluso ayudando al equipo de ventas. Debes tenerlo todo resuelto y ahora sólo tendrías que sentarte, tomar un té helado (o café, si lo prefiere) y ver cómo crece tu negocio, ¿verdad?
Pues no.

La analítica del chatbot es tan importante como añadir un chatbot a su sitio web. Tener un bucle de retroalimentación te ayuda a encontrar áreas de mejora para tu chatbot, que sólo puede conducir a un mayor negocio.

En esta entrada del blog, vamos a examinar:

  1. Por qué es importante medir el rendimiento del chatbot
  2. Las principales métricas que debe supervisar
  3. Recursos adicionales para aprender más sobre las métricas del chatbot

Por qué es importante medir el rendimiento del chatbot

1. Céntrate en las métricas correctas:

La implementación de chatbots en tu sitio web es solo el primer paso para garantizar que ninguno de tus clientes se quede sin atención. Muchas veces, las empresas no obtienen los resultados deseados de los chatbots porque han sido optimizados para las métricas equivocadas. La medición de la analítica del chatbot nos ayuda a hacer un seguimiento de los KPI más importantes y a tomar decisiones basadas en datos.

2. Medir la eficacia de tu chatbot:

Si tienes los indicadores de rendimiento adecuados, puedes medir la eficacia de tener un chatbot en tu sitio web. Responder a algunas preguntas básicas como: «¿En qué medida son útiles los chatbots para resolver las consultas de mis clientes?» o «¿Los chatbots dirigen a mis clientes para que realicen acciones rentables?» te ayudará a calibrar la eficacia de tu chatbot.

3. Comprender el recorrido del cliente:

Para estar orientado a los datos, es necesario visualizar ciertos aspectos del recorrido del cliente en tu sitio web, como las rutas de los usuarios, los puntos de salida, etc. Una buena solución de chatbot viene con un panel de análisis de chatbot que te ayuda a mapear todos estos detalles, ayudándole a entender el recorrido del cliente mucho mejor.

4. Medir el retorno de la inversión en el negocio:

Los chatbots tienen un impacto real en el negocio, y la analítica del chatbot proporciona información como el número total de clientes potenciales generados, el total de tickets resueltos, el tiempo medio empleado por conversación, etc. Con estas métricas en la mano, puedes tomar decisiones de negocio calculadas, como la cantidad de inversión adicional que se requiere en tu sitio web y en qué áreas.

Principales métricas para analizar el rendimiento de un chatbot

Hemos clasificado las métricas que necesita seguir en 4 grandes categorías, y las enumeramos aquí en orden de menor a mayor importancia. Aquí están las 12 métricas principales, en nuestra opinión, que debes seguir para medir la eficacia de tu chatbot:

1. Tasa de finalización de objetivos.

2. Mensajes de inicio de conversación.

3. Puntuaciones CSAT.

4. Análisis de la intención del bot: Bot Intent Analytics ayuda a tus desarrolladores a evaluar cómo los mensajes se asignan a categorías de intención específicas. Es una medida de lo «inteligente» que es tu bot actualmente y de cómo se puede mejorar.

Como puedes ver, la intención de bienvenida se activó el máximo número de veces, lo que significa que la mayoría de los visitantes de tu chatbot empezaron su pregunta con un «Hola» o «Hello» y el bot respondió en consecuencia.

5. Mensajes del bot: El número total de mensajes enviados por el bot durante el curso de una conversación constituye la base de esta siguiente métrica. Esta métrica mide la duración de la conversación entre el cliente y el bot, y generalmente queremos que este número sea alto. Una advertencia importante es que no queremos que esta métrica sea alta por las razones equivocadas, como, por ejemplo, si el bot da la misma respuesta una y otra vez a una consulta que no entiende.

6. Nuevos usuarios: Esta es una métrica importante para medir, especialmente si acabas de desplegar un chatbot en tu sitio web. El número de nuevos usuarios que tiene tu chatbot te ayuda a medir la popularidad de tu chatbot, lo que te ayudará a tomar decisiones de negocio para que el chatbot maneje más cosas. Al igual que con cualquier nuevo avance tecnológico de lujo, el interés de los clientes está destinado a disminuir con el tiempo en su chatbot, y si usted es capaz de atraer a un buen grupo de nuevos usuarios a su chatbot, puede mantener el impulso.

7. Usuarios totales: Como su nombre indica, esta métrica le indica el número total de usuarios que interactúan con tu chatbot. Se trata de una métrica importante, ya que le permite medir el impacto de tu chatbot y su éxito general. El total de usuarios también da una indicación de la cantidad de datos a los que está expuesto el chatbot, y puedes utilizar esta información para calcular el tamaño del mercado.

8. Usuarios activos: Los usuarios activos son aquellos que han leído los mensajes de tu chatbot en un periodo de tiempo determinado. Se trata de una métrica importante porque, teniendo en cuenta el número de tus usuarios activos, puede hacerse fácilmente una idea de cuántos clientes potenciales tiene para tu producto o servicio. Esto, a su vez, te permite medir la eficacia de tus esfuerzos de marketing, y ahora puede invertir recursos donde realmente se necesitan. Ten en cuenta que con los usuarios activos, el compromiso no está garantizado, y la métrica sólo muestra cuántas personas han visto el contenido de su chatbot.

9. Usuarios comprometidos: A diferencia de los usuarios activos, los usuarios comprometidos miden el número de personas que realmente devuelven mensajes al chatbot, una vez que tu bot ha iniciado la conversación. Se trata de una métrica importante de seguir, ya que puede darle acceso a las estadísticas de la conversación, diciéndole exactamente la eficacia de tu chatbot. Si has configurado un chatbot para responder a las preguntas más frecuentes o a preguntas sencillas de facturación, querrás que esta cifra sea mayor.

10. Tasa de rebote: Se trata de una métrica importante de seguir, no sólo para medir la eficacia de tu chatbot, sino para medir el rendimiento de tu sitio web en su conjunto. La tasa de rebote representa el número de personas que visitan tu sitio web y se van sin interactuar con tu chatbot. Queremos mantener esta cifra lo más baja posible, ya que no tiene sentido hacer que tu bot sea inteligente y capaz de responder a todas esas complicadas consultas si nadie interactúa con él. Hay una gran variedad de razones por las que las tasas de rebote son altas, incluyendo una mala UX, el diseño del sitio web, tiempos de carga más largos, etc.

11. Tasa de retroceso: Una respuesta FallBack es aquella en la que el bot no entiende la consulta de un usuario y da una respuesta enlatada que ha sido establecida por el diseñador del bot. La tasa de ocurrencia de esta respuesta Fallback se denomina Tasa de Fallback y para diseñar eficazmente un chatbot, debes conocer los mensajes del usuario que desencadenan estas fallbacks. Si el chatbot está mal colocado, entonces el FBR está destinado a subir, o también podría ser un fallo en el motor de NLP si el bot no es capaz de entender lo que el usuario está buscando.

12. Duración de la conversación: El último factor de nuestra lista es un poco difícil de cuantificar, ya que esta moneda tiene dos caras. La duración de la conversación entre el chatbot y el usuario debe ser la adecuada, ni demasiado larga ni demasiado corta. Si la duración de la conversación es demasiado larga, significa que el usuario tiene dificultades para encontrar lo que está buscando, y lo más probable es que se aleje del sitio web. Si la duración de la conversación es demasiado corta, significa que el bot no ha conseguido captar al usuario y que éste ha abandonado el sitio web sin quedarse demasiado tiempo.

En cualquier caso, es muy importante que vigiles de cerca la duración de la conversación, ya que te ayudará a realizar cambios sutiles en el diseño de tu chatbot y a mantener a tus clientes comprometidos en tu sitio web.

13. Tasa de finalización de objetivos: El GCR está en la parte superior de nuestra lista porque mide con éxito la eficacia de tu chatbot, capturando el porcentaje de interacciones de los usuarios que han tenido éxito sobre el chatbot.

Tu bot existe esencialmente para responder a una consulta del cliente, y esta métrica le indica la eficacia con la que tu bot procesa la entrada y da una respuesta que responde satisfactoriamente a la consulta del cliente. El IGC depende de la calidad de tu procesamiento del lenguaje natural y de tus capacidades de inteligencia artificial.

14. Mensajes de inicio de conversación: La interacción entre el bot y el cliente es una calle de doble sentido, y el número de veces que el bot inicia la conversación constituye la base de esta siguiente métrica. Las empresas necesitan iniciar conversaciones con los clientes para que permanezcan más tiempo en el sitio web, por lo que, en cierto modo, los mensajes de inicio de conversación ayudan a medir el alcance orgánico de tu plataforma.

Sin embargo, ten cuidado de no parecer demasiado insistente en tus mensajes de inicio de conversación, ya que pueden ahuyentar a tus clientes potenciales. intenta sonar natural y cercano.

15. Puntuaciones CSAT: Las puntuaciones de satisfacción del cliente son una métrica importante para medir ya que todas las empresas quieren clientes felices que sigan regresando. Para medir la satisfacción del cliente con tu chatbot, todo lo que tienes que hacer es pedir al cliente que deje un «me gusta» o un «pulgar hacia abajo», o dejar una puntuación sobre 10.

Como se puedes ver, el chatbot de Kommunicate «Eve» está justo en la cima con los agentes humanos cuando se trata de las puntuaciones CSAT, lo que significa que el bot es eficaz y la gente realmente le gusta interactuar con él. Sin embargo, dado que los agentes siguen superando a Eve en la primera posición, hay mucho margen de mejora.

Otra forma de medir la eficacia de tu chatbot es medir las puntuaciones de CSAT antes y después de introducir el bot en tu sitio web. Si las puntuaciones de CSAT muestran un descenso, significa que probablemente el chatbot no fue tan efectivo como querías y podrías reconsiderar tener uno en tu página web.

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