Puede que te estés planteando implementar un chatbot con Inteligencia Artificial en tu negocio, o quizá ya lo has incorporado a todas tus plataformas online. Independientemente de cuál sea tu caso, es importante conocer las métricas a tener en cuenta para medir y comprobar su rendimiento para garantizar que su aplicación sea un éxito.
¿Qué es una métrica de rendimiento?
Una métrica es una medida cuantificable que se utiliza para evaluar el estado y alcance de una acción específica. Definirlas es primordial en cualquier proceso de negocio. Incluido, en este caso, la instalación de un chatbot.
En anteriores entradas de blog ya te hemos explicado qué es un chatbot, cómo funciona y por qué utilizarlo en tu negocio. En pocas palabras, su implementación te permite automatizar las conversaciones con tus clientes o potenciales clientes, mejorar su experiencia de usuario, al tiempo que haces más efectivo tu negocio.
Hacer un análisis y seguimiento del rendimiento de un chatbot va más allá, pues te proporciona un mayor conocimiento de los usuarios con los que interacciona. En este sentido, desde Aunoa, te traemos 7 métricas clave para conocer la eficiencia del chatbot en tu negocio.
Métrica 1: tasa de automatización
¿Buscas posicionar a tu chatbot como principal medio de contacto? Para saber si estás consiguiendo el objetivo de consultas asistidas de manera automática, deberás cuantificar cuántas interacciones son respondidas por una persona y cuántas por tu asistente virtual.
Esta métrica es primordial para identificar el umbral que te permitirá conseguir el objetivo estratégico a nivel de negocio que te hayas planteado.
En Aunoa hemos conseguido que nuestros clientes lleguen a conseguir una tasa de automatización de hasta el 90% en la resolución de consultas frecuentes (FAQS), 60% en la gestión de consultas transaccionales, como el seguimiento de pedidos o la actualización de datos y 75% de automatización en trámites, como por ejemplo el alta de servicios o la modificación de reservas mediante la implementación de chatbots inteligentes para empresas.
Métrica 2: Duración media de la conversación
La duración media de la sesión permite conocer el tiempo de interacción entre el usuario y la empresa.
Se trata de una métrica difícil de medir puesto que una conversación larga puede estar relacionada con una consulta compleja, que supone diferentes preguntas y respuestas, y, en algunos casos, requiere la transferencia a un agente humano. Las conversaciones más simples suelen ser las relacionadas con consultas frecuentes o preguntas sencillas, como el seguimiento de pedidos y las consultas de stock.
La duración de una conversación también depende del funcionamiento del chatbot: si tiene flujos o menús guiados o de la cantidad de preguntas que resuelve en una misma conversación. De acuerdo con tu tipología de negocio debes identificar cual es la duración media ideal de una conversación, analizando el historial de conversaciones y encontrando las preferencias de tus clientes.
Por ejemplo, en el sector seguros, las consultas suelen ser complejas y requieren de mucha personalización, sin embargo, en las empresas de Utilities o Telcos, las FAQS se pueden resolver fácilmente en cuestión de minutos.
En relación a este indicador, juega un papel primordial un factor cada vez más valorado y, por ende, determinante para la conversión: la inmediatez. Esto significa que, si el chatbot ofrece una interacción directa e inmediata, es más probable que se incremente en gran medida la posibilidad de convertir.
Para ello, es recomendable configurar el chatbot con preguntas claves organizadas en categorías y menús guiados con el fin de facilitar la interacción del usuario.
En este caso sería importante llevar un registro del First response time o el tiempo de resolución en general. Los chatbots siempre van a contribuir a que esta métrica sea más baja por la capacidad de inmediatez.
Métrica 3: Tasas de retención
Esta es una de las métricas más importantes a la hora de realizar mediciones, especialmente si acabas de implementar un chatbot en tus plataformas online.
Cabe enfatizar que la relación de usuarios nuevos y recurrentes debe ser diferenciada en la cantidad total de usuarios que interactúan con tu asistente virtual. Si la cantidad de usuarios recurrentes es estable en el tiempo, es probable que la primera experiencia del usuario haya sido satisfactoria y esto significa una mayor retención, es decir, un elevado porcentaje de usuarios que vuelven a usar el chatbot durante un tiempo determinado.
Este indicador es muy positivo no solo porque deja patente que tu Asistente Virtual ha tenido una alta tasa de aceptación, sino que, además, te permite conocer más datos acerca del mismo usuario. Esta información es fundamental para seguir mejorando su configuración y para mejorar continuamente la experiencia de este canal.
Métrica 4: Tasa de abandono
La atención eficiente de un chatbot es directamente proporcional a la satisfacción que el usuario manifieste. Por lo tanto, una tasa elevada de abandono o rebote supone una sesión de chatbot terminada antes de que se solucione el problema o se finalice la consulta. Sí este indicador es muy alto, puede ser una señal negativa pues significa que tu chatbot no está funcionando correctamente.
En este sentido, es primordial analizar esta métrica para determinar en qué punto de la conversación los clientes abandonan el servicio y cuál es el motivo. Extraer esta información te conducirá a hacer los ajustes necesarios para mejorar el rendimiento del asistente virtual.
También es importante tener en cuenta que las conversaciones escaladas a agentes no son consideradas como abandono. Esto dependerá de las funcionalidades y características del chatbot y está directamente relacionado con el umbral de automatización objetivo.
Si el chatbot tiene el objetivo de contestar a preguntas simples de atención al cliente este número siempre debe ser el menor posible, pero si estamos hablando de captación, el objetivo es que el chatbot haga un filtrado y todas las conversaciones sean escaladas a los agentes.
Métrica 5: porcentaje de confianza o precisión (NLP)
Para fidelizar y atraer clientes, hay que generar una experiencia de usuario tan satisfactoria que no le quede duda al cliente de que la empresa conoce a la perfección lo que está buscando.
Por ello, evaluar el nivel de comprensión de un modelo de NLP, es decir de la Base de Conocimiento que utiliza el chatbot para automatizar las conversaciones, significa verificar la capacidad del chatbot para identificar preguntas y responder de forma efectiva, con las respuestas más adecuadas en cada caso.
Esta medida no solo ayuda a definir el grado de coincidencia entre lo que el usuario solicita y el chatbot responde, sino que además permite identificar puntos de mejora para el entrenamiento de estos modelos.
Esto quiere decir que es una métrica que debe mejorar de forma progresiva, cuanto más entrenamiento tenga un modelo de NLP, mayor será el porcentaje de confianza y, por ende, mayor será la precisión de las conversaciones del Asistente Virtual.
En modelos de NLP una respuesta con un porcentaje de confianza de más del 60% es considerada acertada. Siempre es importante que la mayoría de respuestas se den con un porcentaje de más del 70%, esto indica que el bot tiene suficientes expresiones y puede contestar de forma acertada.
Métrica 6: métricas de satisfacción (CSAT)
El seguimiento del rendimiento general de un canal de atención al cliente implica evaluar la experiencia del cliente ofrecida. Una de las formas de medir este desempeño es mediante el empleo de métricas de satisfacción del cliente (CSAT o NPS), cuya puntuación indica hasta qué punto los clientes están satisfechos con la experiencia vivida.
En lo que respecta a la medición del CSAT de un chatbot este indicador es de gran utilidad puesto que permite conocer si el usuario ha sido bien asistido por un chatbot y, por ende, ha conseguido aquello que buscaba.
Para conocer esta información, puedes lanzar encuestas de satisfacción al finalizar una conversación, donde tus usuarios evalúen en escalas del 1 al 5 su experiencia con el asistente virtual.
Una métrica ideal de CSAT debe estar por encima del 70%, pero es importante medir el CSAT por cada canal.
Métrica 7: volumen de conversaciones por canales
El número de usuarios únicos y el número de conversaciones depende del volumen de consultas de un negocio y del modelo de negocio, pero es importante medirlo para conocer el tráfico del chatbot y también para conocer el volumen de conversaciones por canales.
Conocer el volumen de conversaciones por cada canal de atención al cliente supone identificar las preferencias de los clientes a la hora de escoger una plataforma u otra (web, Facebook e incluso WhatsApp) para realizar sus consultas o solicitudes.
De esta forma se identifican qué canales hay que priorizar para asegurarse de que tu chatbot esté disponible en todos los canales que más frecuentan los clientes para comunicarse.
Chatbots Inteligentes para que maximices tus métricas
Estas son algunas de las principales métricas para conocer la eficiencia de tu chatbot.
En Aunoa, somos especialistas en la implementación de chatbots multicanal para mejorar tu atención al cliente a nivel de experiencia usuario y resolución de consultas.
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