¿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 clave de rendimiento (KPI) se han mantenido bastante constantes. Estos siguen siendo la principal fuente de análisis para evaluar el impacto de un chatbot en los resultados de las empresas. Por lo tanto, hemos elaborado una guía con las 10 métricas clave para monitorear y medir el rendimiento de tu chatbot.
La retroalimentación y el aprendizaje vienen con las interacciones con el bot.
Ya sea que pases por una etapa de Prueba de concepto o directamente con una licencia a largo plazo con la tecnología que elijas, 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 es 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 esté disponible lo antes posible con un mínimo de contenido. Sólo las interacciones reales le proporcionarán un conocimiento valioso sobre este canal y cómo mejorarlo continuamente.
Identifica la métrica clave de rendimiento (KPI) para tu chatbot de IA
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 las llamadas 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 tasa 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 escalado
Métricas específicas de marketing:
- Tasa de conversión (para los usuarios que han interactuado con el bot)
- Promedio de duración 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 del proceso de compra
Métricas específicas de recursos humanos:
- Volumen mensual de preguntas
- Tasa de escalado
- Temas frecuentes
Métricas de experiencia del 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 a seguir para obtener un mejor conocimiento de tus usuarios, así como el impacto de tu chatbot de IA.
Tasa de autoservicio
Porcentaje de sesiones de usuarios que no necesitaron interacción con un agente humano tras 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 cliqueada por el usuario en caso de múltiples opciones, o abierta instantáneamente en caso de una fuerte coincidencia semántica).
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.
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 promedio de chat
Te permite evaluar el interés de los usuarios por tu chatbot.
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.
Tasa de falta de respuesta
La cantidad de veces que el chatbot no ha podido enviar ningún contenido después de una pregunta (debido a la falta de contenido o malentendido).
Número promedio de interacciones
Se utiliza para evaluar el Índice de esfuerzo del cliente (CES) 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 conocimiento.
¿Son suficientes estos KPI de chatbot?
Estos KPI 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 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 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.
Sólo los estudios cruzados podrán realmente revelar planes de acción que van más allá del perímetro del chatbot al contextualizarlo en su entorno económico global.
Si deseas saber más y conocer nuestras distintas soluciones te invitamos a ponerte en contacto directo con nosotros.
