Los chatbots no son sólo los asistentes del futuro, son los servicios de asistencia del futuro.
Ya lo hemos dicho. Como empresa que crea chatbots y tiene acceso a una tonelada de datos que demuestran repetidamente que los chatbots son más eficaces que el típico agente de atención al cliente, en el futuro sólo habrá un canal de comunicación entre tu empresa y tus clientes: los chatbots. Teniendo en cuenta esta realidad, conocer qué métricas para chatbots es esencial.

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 tu sitio web. Tener un bucle de retroalimentación le 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: Implementar chatbots a tu sitio web es solo el paso primer 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, ayudándote a entender el recorrido del cliente mucho mejor.
  4. Medir el ROI en el negocio: Los chatbots tienen un impacto real en el negocio, y las analíticas de los chatbots proporcionan 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 chatbots

Hemos clasificado las métricas que debe 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
  5. Mensajes del bot
  6. Nuevos usuarios
  7. Usuarios totales
  8. Usuarios activos
  9. Usuarios comprometidos
  10. Tasa de rebote
  11. Tasa de retroceso
  12. Duración de la conversación
  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 sus 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 sus mensajes de inicio de conversación, ya que pueden ahuyentar a tus clientes potenciales. Suena natural y cálido.
  15. Puntuaciones CSAT: Las puntuaciones de satisfacción del cliente son una métrica importante para medir, ya que todos los negocios quieren clientes felices que sigan regresando. Para medir la satisfacción del cliente con tu chatbot, todo lo que tiene que hacer es pedir al cliente que deje un «me gusta» o un «pulgar hacia abajo».
metricas para chatbots

Como se puede ver, el chatbot de «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 ha sido tan efectivo como usted quería y podría reconsiderar tener uno en tu sitio web.

  1. Análisis de la intención del bot: El análisis de la intención de los bots ayuda a tus desarrolladores a evaluar cómo tus mensajes se asignan a categorías de intención específicas. Es una medida de lo «inteligente» que es su bot actualmente y de cómo se puede mejorar.
métricas para chatbots

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 comenzaron su pregunta con un «Hola» o «Hello» y el bot respondió en consecuencia.

  1. 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.
  2. 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. Como con cualquier nuevo avance tecnológico, el interés de los clientes está destinado a disminuir con el tiempo en su chatbot, y si usted es capaz de atraer un buen grupo de nuevos usuarios a su chatbot, puede mantener el impulso.
  3. Total de usuarios: Como su nombre indica, esta métrica le indica el número total de usuarios que están interactuando con tu chatbot. Se trata de una métrica importante, ya que le permite medir el impacto de su 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.
  4. 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 de seguir porque, dado el número de tus usuarios activos, puedes hacerte 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.
  5. Usuarios comprometidos: A diferencia de los usuarios activos, los usuarios comprometidos miden cuántas personas 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 su 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.
  6. 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.
  7. Tasa de rebote: 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, se deben 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.
  8. Duración de la conversación: El último factor de nuestra lista es un poco difícil de cuantificar, ya que hay dos caras de la moneda. 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 atraer al usuario y que éste ha salido del 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.

Para terminar

En esta entrada del blog, te hemos hablado de las 10 principales métricas que debes revisar y controlar si estás invirtiendo en un chatbot para tu sitio web, pero queremos dejarte con más. Por ello, no olvides tener también en cuenta el canal de WhatsApp es una de las plataformas de mensajería más populares que existen.

Publicado originalmente en https://www.kommunicate.io/ el 3 de abril de 2022

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