En los últimos años, los chatbots han cambiado radicalmente la forma de operar y dar servicio a los clientes. Han pasado de ser interfaces informativas básicas a soluciones complejas capaces de comunicarse con otras soluciones, como CRMs y gestores de contenido.
Estos cambios, junto con las mejoras en la tecnología y en la inteligencia artificial, han tenido un impacto significativo en el índice de autoservicio (dudas que los clientes resuelven por sí solos). Pero, ¿qué implica esto para las empresas que utilizan un chatbot de IA conversacional avanzado?
En Inbenta decidimos echar un vistazo a las sesiones de nuestros clientes para detectar y analizar las tendencias actuales en el autoservicio. Los resultados fueron bastante reveladores y esperamos que te resulten útiles.
Chatbots transaccionales vs informativos. ¿Cuál es la diferencia?
Los chatbots informativos son aquellos que son capaces de identificar la intención de una solicitud y proporcionar una respuesta estándar específica, con texto, imágenes, vídeos o enlaces a páginas específicas.
Sin embargo, aunque esto ya permite una alta tasa de autoservicio y resuelve una gran parte del rompecabezas del servicio al cliente, todavía no atiende casos más complejos y personalizados.
¿Qué ocurre cuando los usuarios esperan una respuesta personalizada?
¿Y si necesitan realizar o completar una transacción específica?
Consultar el saldo de una cuenta, acceder al historial médico, actualizar una póliza de seguro, reprogramar un vuelo reservado: un chatbot transaccional puede gestionar este tipo de solicitudes más complejas que requieren que el chatbot interactúe con otros sistemas, sin tener que derivar la conversación a un agente.
Estas transacciones suelen ser posibles gracias a webhooks e integraciones.
En Inbenta, llevamos mucho tiempo implementando chatbots transaccionales con muy buenos resultados. Sabemos que los proyectos transaccionales ofrecen un conjunto más amplio de opciones a los clientes. Sin embargo, nos preguntábamos…
¿Qué impacto tiene la transaccionalidad en el índice de autoservicio?
Decidimos realizar un estudio con nuestros propios datos para averiguar si el hecho de añadir capacidades transaccionales afectaba a los KPI relevantes de un proyecto de chatbot, y en ese caso, en qué medida.
Lo primero que hicimos fue tomar una muestra de 4,2 millones de conversaciones de chatbot de diferentes clientes y clasificarlas según su naturaleza. Agrupamos las conversaciones en dos categorías:
- Sesiones de chatbots que desencadenan transacciones.
- Sesiones de chatbot que sólo proporcionan información estática
De este modo, podríamos sacar datos y conclusiones sobre la transaccionalidad.
Una vez hecho esto, echamos un vistazo a los diferentes KPI, tanto a nivel global como para cada categoría.
El índice total de autoservicio supera el 91 %
Lo primero que observamos fue una tasa de autoservicio sorprendentemente alta, del 91 %, incluyendo tanto las instancias transaccionales como las no transaccionales.
La cifra no difiere mucho de nuestros estudios anteriores, que establecían un índice de autoservicio habitual del 90% para nuestros chatbots.
Esta cifra implica que de 4,2 millones de sesiones, sólo 360 mil terminaron en una acción de contacto. ¿Te imaginas el coste que habrían tenido los 3,8 millones de solicitudes de clientes restantes para un departamento de atención al cliente?
Los chatbots no transaccionales tienen un índice de respuesta más bajo
La segunda cosa que notamos fue que los chatbots sin capacidades transaccionales tenían una tasa de respuesta más baja. Parece lógico, puesto que un chatbot informativo sólo puede cubrir un cierto número de escenarios de solicitudes de asistencia.
Por mucho que el chatbot pueda responder a preguntas frecuentes, si el usuario busca realizar una acción y el chatbot no es capaz de hacerlo, el resultado será una solicitud sin respuesta.
Al analizar nuestra muestra, observamos un aumento de 7 puntos en el índice de respuesta cuando se utiliza un chatbot transaccional frente a un chatbot informativo, estático. Es un resultado excelente.
Los chatbots transaccionales tienen un índice de autoservicio un 28 % mayor
Lo último que observamos es que, con los chatbots transaccionales, hay menos solicitudes que terminan en acciones de contacto.
Hemos visto que la tasa global de autoservicio del chatbot es del 91 %, por lo que sólo el 9 % del total de las sesiones (transaccionales y no transaccionales) llegan al equipo de soporte.
Pues bien, si comparamos las sesiones de los chatbots transaccionales con las de los chatbots informativos, podemos ver que los primeros escalan o derivan un 28 % menos de casos a los agentes.
Esto demuestra que los chatbots transaccionales ofrecen un mejor índice de autoservicio y mejoran la atención en general. Además, esta reducción puede tener un gran impacto en la carga de trabajo y el rendimiento de los agentes.
¿Cómo analizar el rendimiento de tu chatbot?
Paneles de datos del chatbot
Tener un panel de análisis robusto para tu chatbot es muy importante para monitorizar las métricas y los KPI. De lo contrario, ¿cómo puedes saber si tu chatbot está funcionando bien o no?
En Inbenta hemos creado unos cuadros de análisis detallados para ayudar a los clientes a analizar los KPI, por ejemplo:
- Número total de sesiones
- Índice de autoservicio
- Preguntas no respondidas
- Sesiones derivadas a un agente (escaladas)
- Otras métricas
Sin embargo, ¿qué impacto tiene la implementación de un chatbot transaccional? En otras palabras, ¿en qué medida la transaccionalidad reduce los costes operativos?
Retorno de la inversión (ROI) al añadir transaccionalidad al chatbot
Como hemos visto, añadir transaccionalidad reduce la derivación de casos desde el chatbot en un 28 %. Pongamos que tienes un total de 50.000 sesiones de chatbot (conversaciones) al mes y que el 10 % de ellas se convierten en un caso de asistencia. Estamos hablando de 5.000 solicitudes de asistencia. Si reducimos esa cifra en un 28 %, tendremos 3.600 solicitudes de asistencia.
Estimemos el coste medio por caso escalado (llamada telefónica o asistencia en directo) en 5 euros.
Añadir transaccionalidad a tu chatbot te ahorrará 7.000 euros al mes.
Por otro lado, si tienes un eCommerce, o cualquier servicio con pagos online, habilitar las transacciones también puede aportar ingresos adicionales a tu negocio.
Pongamos que el 5 % del total de las sesiones del chatbot tienen como objetivo la compra de un producto o un servicio. Estimemos el valor medio de los pedidos en 50 euros (esto puede variar en función de tu negocio y tus productos).
En ese caso, el chatbot gestionará por sí solo 2.500 ventas al mes. ¿Te imaginas a un empleado haciendo tal cantidad de ventas? Tendría que realizar un mínimo de 90 ventas al día.
Estas 2.500 ventas mensuales supondrían 125.000 € de ingresos al mes.
CONSEJO: Si tu índice de autoservicio actual está por debajo del 80 % o 90 %, es muy probable que tu chatbot actual o el contenido que proporciona no sea lo suficientemente bueno. Si no es transaccional, también existe la posibilidad de que tus clientes busquen resolver consultas más complejas que un chatbot informativo no llega a gestionar.
Cómo convertir tu chatbot en transaccional
Si estás pensando en añadir transaccionalidad a tu chatbot, probablemente necesites una solución que pueda conectarse fácilmente con otras plataformas y enviar y recibir datos de ellas.
Puede que necesites conectarlo a tu CRM, ERP, HRIS, CMS u otros sistemas, así como plataformas de mensajería, redes sociales, y otros canales, de voz o de texto.
En Inbenta llevamos años desarrollando integraciones con las plataformas principales, y el resultado es nuestro AppHub. En él, puedes buscar y encontrar tus apps favoritas, conectar tu Chatbot de Inbenta con ellas y sacar el máximo partido a tu solución de autoservicio.
