- Chatbot containment rate meet hoeveel gebruikersinteracties een chatbot oplost zonder menselijke hulp, waarbij bedrijfsdoelen vaak variëren van 70-90%, afhankelijk van de use case.
- Een insluitingspercentage van 100% is niet het doel, omdat sommige waardevolle of gevoelige gesprekken altijd moeten worden geëscaleerd naar menselijke agenten voor persoonlijke afhandeling.
- Lage insluitingspercentages zijn meestal het gevolg van problemen zoals slechte intentieherkenning, verouderde kennisbanken, gebrek aan contextverwerking of ontbrekende integraties met cruciale systemen.
Een hoog chatbot insluitingspercentage is een teken van een succesvolle AI-chatbot.
Maar wat is een insluitingspercentage? En hoe kan het worden verbeterd?
Je bent op de juiste plek - laten we eens duiken in chatbot insluitingspercentages, best practices, hoe ze te meten, waarom sommige zo laag zijn en hoe je het kunt oplossen.
Laten we beginnen!
Wat is een chatbot-insluitingsgraad?
De chatbot insluitingsgraad verwijst naar het percentage gebruikersinteracties of -vragen dat een chatbot succesvol afhandelt zonder dat escalatie naar een mens nodig is.
Het meet hoe effectief een chatbot problemen oplost of informatie verstrekt binnen zijn mogelijkheden. Het wordt vaak gebruikt als een succesfactor voor zakelijke chatbots, zoals:
- Chatbots voor klantenondersteuning
- chatbots voor technische ondersteuning
- HR chatbots
- En andere assistentie-gebaseerde chatbots
Een hoger insluitingspercentage geeft meestal aan dat de chatbot efficiënt voldoet aan de behoeften van de gebruiker, waardoor de werkdruk op menselijke agenten afneemt en de operationele efficiëntie verbetert.
Balans tussen automatisering en menselijke escalatie
Geen enkel bedrijf zou een 100% insluitingspercentage moeten willen. Er zullen altijd momenten zijn waarop je team met een gebruiker wil spreken - zoals het doen van hoogwaardige verkopen of het oplossen van gevoelige kwesties die een persoonlijke benadering vereisen.
Het doel is niet om menselijke betrokkenheid volledig te vervangen, maar om een balans te vinden waarbij automatisering repetitieve of eenvoudige taken afhandelt, zodat je team zich kan richten op interacties die de meeste waarde opleveren.
Door je chatbot zo te ontwerpen dat hij naadloos escaleert naar een mens wanneer dat nodig is, zorg je ervoor dat gebruikers de juiste ondersteuning op het juiste moment krijgen, waardoor zowel de efficiëntie als de klanttevredenheid toeneemt.
Hoe meet ik de insluitingsgraad van mijn chatbot?
Volg deze stappen om de insluitingsgraad van je chatbot te meten:
1. Totale en geëscaleerde interacties bijhouden
Tel het totale aantal gebruikersinteracties met de chatbot gedurende een bepaalde periode. Dit omvat alle conversaties, vragen of taken geïnitieerd door gebruikers.
Houd vervolgens bij hoeveel interacties worden geëscaleerd naar menselijke agenten of worden gemarkeerd als onopgelost door de chatbot.
Escalaties' kunnen directe doorverwijzingen naar menselijke agenten zijn of gevallen waarin gebruikers expliciet om hulp vragen.
2. Bereken het insluitingspercentage
Gebruik de formule:
Inperkingsfactor = (1- [geëscaleerde interacties / totale interacties]) × 100
Als je chatbot bijvoorbeeld 900 van de 1000 interacties afhandelt zonder escalatie, dan zou je dat berekenen:
Insluitingspercentage = (1-1000/100) × 100 = 90%
3. Of gebruik analysetools
Maak gebruik van chatbotanalyses of platforms voor klantenservice die automatisch statistieken zoals insluitingspercentages bijhouden en rapporteren. Deze tools bieden vaak extra inzicht in redenen voor escalaties en gebruikerstevredenheid.
Door voortdurend te controleren en te optimaliseren op basis van deze metriek, kun je de efficiëntie en gebruikerservaring van je chatbot verbeteren.
Waarom is de insluitingsgraad van mijn chatbot laag?
Een lage insluitingsgraad van de chatbot komt vaak voor wanneer de bot moeite heeft om vragen te begrijpen, niet over de juiste gegevens beschikt of complexe taken niet aankan. Gebruikers escaleren hun problemen wanneer ze het gevoel hebben dat de chatbot niet aan hun behoeften voldoet.
Hier zijn veelvoorkomende redenen voor lage insluitingspercentages:
- Slechte intentieherkenning of verkeerd geïnterpreteerde query's
- Beperkte of verouderde kennis
- Niet in staat om context te behouden in gesprekken
- Gebrek aan integraties met belangrijke gegevensbronnen
- Onduidelijk bereik van wat de chatbot kan doen
Best Practices voor chatbots met een hoog beveiligingsniveau
Gebruik LLMs in plaats van intentieclassificeerders
Chatbots met een hoge mate van betrokkenheid worden meestal aangedreven door LLMs in plaats van intentieclassifiers.
LLMs blinken uit in het begrijpen van genuanceerde, vrije taal en het aanpassen aan verschillende formuleringen, waardoor ze ideaal zijn voor het verwerken van complexe of onverwachte vragen.
Ze maken starre intentietoewijzingen overbodig, waardoor de chatbot (ook wel een LLM genoemd) flexibel en nauwkeurig kan reageren op een breder scala aan gebruikersinputs.
Zoals onze COO in zijn artikel uitlegt, gebruikt Botpress LLMs in plaats van intent classifiers, in tegenstelling tot onze concurrenten.
Ontwerp voor adaptieve gesprekken
In plaats van te vertrouwen op statische workflows, moeten chatbots worden gebouwd om zich dynamisch en in realtime aan te passen aan het gedrag van de gebruiker.
Door gebruik te maken van contextueel bewustzijn en besluitvormingsalgoritmes kan de bot zijn aanpak halverwege het gesprek aanpassen. Dit zorgt ervoor dat de bot relevant blijft, zelfs als gebruikers van onderwerp veranderen, onvolledige informatie geven of vervolgvragen stellen, waardoor de algehele oplossingspercentages verbeteren.
De eenvoudigste manier om een dynamische chatbot te ontwerpen is door agentische AI te gebruiken; op die manier kan je bot autonoom beslissen hoe hij een probleem het beste kan aanpakken op basis van de tools die hij tot zijn beschikking heeft.
Gebruik maken van systemen met toegevoegde waarde
Door retrieval-augmented generation (RAG) te combineren met integraties zoals CRM's en kennisbanken wordt het volledige potentieel van een chatbot ontsloten.
Door in realtime domeinspecifieke informatie uit betrouwbare bronnen te halen, kan de bot complexe vragen beantwoorden en taken met meerdere stappen uitvoeren zonder escalatie naar menselijke agenten.
Hoe kan ik de insluitingsgraad van mijn chatbot verbeteren?
Gelukkig heb je de macht om de insluitingsgraad van je chatbot te verhogen. Het zit allemaal in de manier waarop je je chatbot ontwikkelt en het doel ervan communiceert naar je gebruikers.
Hier zijn 6 manieren om de insluitingsgraad van je chatbot te verbeteren:
1. Intentieherkenning verbeteren met LLMs
Overschakelen van traditionele intentieclassificeerders naar LLMs zal waarschijnlijk uw insluitingspercentage verbeteren.
In tegenstelling tot rigide intent mapping, kan LLMs genuanceerde, vrije taal begrijpen en zich aanpassen aan verschillende formuleringen. Dit geavanceerde begrip vermindert misverstanden en stelt chatbots in staat om complexe, onvoorspelbare gesprekken accuraat en vloeiend af te handelen.
2. Kennisbestanden uitbreiden
De kennisbank van je chatbot up-to-date houden is de sleutel tot bevredigende interacties.
Voeg regelmatig nieuwe FAQ's, productinformatie en oplossingen voor veelvoorkomende problemen toe. Dit stelt de chatbot in staat om een breder scala aan vragen te behandelen, zodat gebruikers accurate en tijdige antwoorden krijgen.
3. Vergroot uw suggestiepaden
Voordat hij escaleert naar een mens, probeert je chatbot vragen zelfstandig op te lossen. Als dat niet lukt, probeer dan meer paden toe te voegen waar gebruikers voor kunnen kiezen.
Door terugvalopties toe te voegen, zoals verduidelijkende vragen of alternatieve oplossingen, zijn er meer mogelijkheden om in te spelen op de behoeften van gebruikers.
4. Bouw ondersteuning in tijdens het hele proces
Als je flow complexe workflows bevat, zoals het boeken van afspraken of het oplossen van problemen, zorg er dan voor dat deze soepel door je gebruiker kunnen worden uitgevoerd zonder tussenkomst van een mens. Chatbots die gebruikers door deze processen kunnen leiden, voorkomen de noodzaak voor menselijke tussenkomst.
5. Leg duidelijk uit waar je chatbot voor is
Stel vanaf het begin duidelijke verwachtingen. Leid gebruikers door wat de chatbot aankan en waar hij in uitblinkt. Dit voorkomt frustratie door gesprekken te sturen in de richting van gebieden waar de bot het meest capabel in is, zodat hij klaar is voor succes.
6. Prestaties bewaken
Volg belangrijke statistieken zoals onopgeloste vragen, escalatiepercentages en tevredenheidsscores om te meten hoe goed je chatbot presteert. Gebruik deze inzichten om verbeterpunten aan te wijzen en het succes van updates te evalueren.
Bouw op het meest flexibele platform
Het ondersteunen van chatbotbouwers is waar we goed in zijn. Met het krachtigste en meest flexibele AI-agentplatform op de markt, hebben we meer dan 750.000+ chatbots over de hele wereld ingezet.
Het is eenvoudig om te bouwen op Botpress met een drag-and-drop visuele flow builder, een uitgebreide educatieve bibliotheek en een actieve Discord community van meer dan 20.000 bot-bouwers.
Ons uitbreidbare platform betekent dat je alles kunt bouwen, en onze Integratie Hub staat vol met kant-en-klare connectoren naar de grootste kanalen.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
FAQs
1. Wat is de invloed van insluitingspercentages op klanttevredenheid en klantenbinding op de lange termijn?
Als chatbots dingen soepel afhandelen zonder handoffs, voelen klanten zich sneller geholpen en dat schept vertrouwen. Na verloop van tijd zorgt dat soort wrijvingsloze ondersteuning ervoor dat mensen eerder geneigd zijn om te blijven en je merk aan te bevelen.
2. Wat is de ROI van het verbeteren van chatbot insluitingspercentages versus het inhuren van meer menselijke agenten?
Het verbeteren van de insluiting betekent minder tickets voor je team, wat kosten bespaart en sneller schaalt dan het inhuren van personeel. Plus maakt het menselijke agenten vrij om de lastige, waardevolle zaken af te handelen, zodat u geld bespaart en de servicekwaliteit verbetert.
3. Wat is het ideale inperkingspercentage voor bedrijven en hoe wordt dit bepaald?
Er is geen magisch getal, maar 70-90% wordt vaak als sterk beschouwd. De sweet spot hangt af van je use case: wat je bot moet afhandelen, hoe complex de query's zijn en hoeveel menselijke touch je merk wil behouden.
4. Welke rol spelen feedbacklussen van gebruikers bij het verbeteren van insluiting?
Ze zijn goud waard. Reacties van gebruikers zoals "dat hielp niet" of "praat met een mens" helpen je om hiaten snel op te sporen en de bot te trainen om de volgende keer beter te reageren.
5. Welke soorten integraties (CRM's, ERP's, enz.) hebben de grootste impact op insluiting?
CRM's, helpdesks en kennisbanken zijn grote winnaars. Als je bot realtime gegevens kan ophalen, zoals orderstatus, klantinformatie of stappen voor probleemoplossing, kan hij veel meer vragen beantwoorden zonder een mens in te schakelen.
.webp)
