Você está pensando em adicionar um chatbot com IA ao seu site para melhorar o atendimento ao cliente, ampliar a disponibilidade do suporte on-line ou conhecer melhor seus clientes, mas não sabe como medir sua eficácia?
Por mais de 15 anos, a Inbenta tem apoiado empresas em todo o mundo na criação de assistentes virtuais. Vimos as tendências e os usos evoluírem e, embora as expectativas dos usuários em termos de interações e conversas tenham mudado significativamente, as métricas de desempenho permaneceram bastante constantes. Elas continuam sendo sua principal fonte de análise para avaliar o impacto de um chatbot com IA nos resultados de sua empresa. Portanto, reunimos as 10 principais métricas a serem monitoradas ao medir o desempenho do seu chatbot.
O feedback e o aprendizado vêm com as interações
Independentemente de você passar por um estágio de Prova de Conceito ou diretamente em uma licença de longo prazo com a tecnologia de sua escolha, nosso primeiro conselho é tentar manter a fase de testes o mais curta possível e disponibilizar o chatbot para os usuários finais o mais rápido possível. E isso por um motivo simples: é muito difícil se colocar no lugar dos usuários e adivinhar o que e como eles pensam.
De fato, seus clientes não falarão com um bot como falam com um humano. Da mesma forma, seus funcionários não dirão a um membro da equipe de RH as coisas que diriam a um bot. Portanto, você precisa aceitar que esse novo canal de comunicação (se ele não existia antes) trará sua cota de surpresas. É claro que é tentador e natural tentar responder ao maior número possível de perguntas antes de o bot entrar em operação, mas não é realista prever as necessidades em um canal que nunca existiu antes!
Portanto, coloque seu bot no ar o mais rápido possível com um mínimo de conteúdo. Somente interações reais fornecerão a você um conhecimento valioso sobre esse canal e sobre como melhorá-lo continuamente.
Identifique a métrica principal para seu chatbot com IA
Depois de definir o objetivo e o escopo do seu chatbot, logo ficará claro qual deve ser a principal medida do seu desempenho.
Aumento da conversão, diminuição dos contatos recebidos com baixo valor agregado, diminuição do tempo médio de processamento... Aconselhamos que você defina um valor-alvo em um ou dois indicadores estreitamente vinculados à participação estratégica original do projeto (mesmo que muitas outras estatísticas estejam disponíveis).
Métricas específicas de atendimento ao cliente:
- Diminuição da taxa de chamadas de primeiro nível
- Duração das chamadas geradas pelo chatbot (via web-callback)
- Taxa de redução de e-mails
- Taxa de escalonamento
Métricas específicas de marketing:
- Taxa de conversão (para usuários que interagiram com o bot)
- Duração média das sessões (para usuários que interagiram com o bot)
- Número de páginas visualizadas pelos visitantes que interagiram com o bot
- Taxa de abandono de cestas
Métricas específicas de RH:
- Volume mensal de perguntas
- Taxa de escalonamento
- Temas frequentes
Métricas de experiência do usuário do chatbot
Outros indicadores podem ser relevantes para a análise cruzada, mas eles podem ser numerosos e, portanto, é fácil se perder ou não correlacionar o aprendizado que eles proporcionam.
Resumimos aqui as 10 principais métricas a serem seguidas para obter um melhor conhecimento dos seus usuários e do impacto do seu chatbot com IA.
Taxa de autoatendimento
Porcentagem de sessões de usuário que não terminaram com uma ação de contato após o uso do bot.
Taxa de desempenho
Número de respostas corretas dividido pelo número de sessões ativas (uma resposta correta é uma resposta sugerida pelo bot e clicada pelo usuário em caso de múltiplas escolhas - ou aberta instantaneamente em caso de forte correspondência semântica).
Taxa de uso por login
Volume de sessões de usuários ativos no chatbot. Para equilibrar com o número médio de sessões em seu site.
Taxa de rejeição
Volume de sessões em que o chatbot foi aberto, mas não usado
Índice de satisfação
Nota média dada ao avaliar as respostas do chatbot (para equilibrar com a taxa de avaliação).
Taxa de avaliação
porcentagem de sessões de usuários que fizeram uma avaliação das respostas do chatbot pelo menos uma vez.
Tempo médio Chat
Permite que você avalie o interesse dos usuários pelo seu chatbot.
Taxa de conclusão de metas
Caso o seu bot contenha ações direcionadas, como CTAs, um formulário ou alguma venda cruzada, essa é a taxa de usuários que alcançaram essa ação específica por meio do chatbot.
Taxa de não resposta
A quantidade de vezes que o chatbot não conseguiu enviar algum conteúdo após uma pergunta do usuário (devido à falta de conteúdo ou mal-entendido).
Número médio de interações
Usado para avaliar a pontuação de esforço do cliente no chatbot e deve ser correlacionado com a taxa de satisfação. Se a última for muito baixa, o bot pode estar envolvendo os usuários em muitas ramificações e etapas para atender às suas necessidades. Nesse caso, uma solução pode ser corrigir as árvores de decisão ou a arquitetura da base de conhecimento.
Esses KPIs do chatbot são suficientes?
Esses diferentes KPIs são suficientes para avaliar o ROI e o valor agregado do seu chatbot de acordo com o(s) seu(s) objetivo(s) inicial(is). Por mais óbvio que possa parecer, um monitoramento regular o ajudará a melhorar a eficácia da solução. No entanto, esses KPIs não devem ser as únicas métricas levadas em consideração ao avaliar o impacto geral da solução. Até muito recentemente, as empresas não precisavam de Inteligência Artificial para desenvolver excelentes relacionamentos com os clientes ou jornadas ideais para os clientes.
Portanto, além dos KPIs diretamente ligados ao chatbot, nosso último conselho seria correlacionar essas métricas com seus indicadores pré-chatbot (volume de contatos telefônicos, volume de e-mails recebidos via formulário de contato, volume de bate-papo com agentes etc.). Também não se pode excluir a possibilidade de que alguns conteúdos orientados pelo chatbot possam gerar mais chamadas telefônicas do que antes, se forem evasivos ou insatisfatórios.
Somente estudos cruzados poderão realmente revelar planos de ação que vão além do perímetro do chatbot, contextualizando-o em seu ambiente econômico global.
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