Uma taxa elevada de contenção do chatbot é um sinal de um chatbot com IA bem sucedido.
Mas o que é uma taxa de contenção? E como pode ser melhorada?
Você está no lugar certo - vamos mergulhar nas taxas de contenção do chatbot, nas melhores práticas, em como medi-las, por que algumas são tão baixas e como você pode corrigir isso.
Vamos lá começar!
O que é uma taxa de contenção de chatbot?
A taxa de contenção do chatbot refere-se à percentagem de interações ou consultas do utilizador que um chatbot trata com êxito sem necessitar de ser encaminhado para um humano.
Mede a eficácia com que um chatbot resolve problemas ou fornece informações dentro das suas capacidades. É normalmente utilizado como uma métrica de sucesso para chatbots empresariais, tais como:
- Chatbots de apoio ao cliente
- Chatbots de apoio técnico
- Chatbots de RH
- E outros chatbots baseados em assistência
Uma taxa de contenção mais elevada indica normalmente que o chatbot está a satisfazer as necessidades do utilizador de forma eficiente, reduzindo a carga de trabalho dos agentes humanos e melhorando a eficiência operacional.
Equilíbrio entre automação e escalonamento humano
Nenhuma empresa deve querer uma taxa de contenção de 100%. Haverá sempre situações em que a sua equipa quererá falar com um utilizador - como fazer vendas de grande valor ou resolver questões sensíveis que exigem um toque pessoal.
O objetivo não é substituir totalmente o envolvimento humano, mas sim encontrar um equilíbrio em que a automatização lide com tarefas repetitivas ou simples, libertando a sua equipa para se concentrar nas interações que geram mais valor.
Ao conceber o seu chatbot para passar facilmente para um humano quando necessário, garante que os utilizadores recebem o apoio certo no momento certo, aumentando a eficiência e a satisfação do cliente.
Como é que meço a minha taxa de contenção do chatbot?
Para medir a taxa de contenção do seu chatbot, siga estas etapas:
1. Acompanhar o total de interações e as interações escaladas
Contar o número total de interações do utilizador com o chatbot durante um determinado período. Isto inclui todas as conversas, consultas ou tarefas iniciadas pelos utilizadores.
Em seguida, monitorize o número de interações que são encaminhadas para agentes humanos ou assinaladas como não resolvidas pelo chatbot.
Os "escalonamentos" podem incluir transferências diretas para agentes humanos ou casos em que os utilizadores solicitam explicitamente ajuda.
2. Calcular a taxa de confinamento
Utilizar a fórmula:
Taxa de contenção = (1- [Interações escalonadas / Interações totais]) × 100
Por exemplo, se o seu chatbot tratasse 900 de 1.000 interações sem escalonamento, calcularia:
Taxa de contenção = (1-1000/100) × 100 = 90%
3. Ou utilizar ferramentas de análise
Tire partido da análise do chatbot ou das plataformas de serviço ao cliente que acompanham e comunicam automaticamente métricas como as taxas de contenção. Estas ferramentas fornecem frequentemente informações adicionais sobre as razões para os escalonamentos e a satisfação do utilizador.
Ao monitorizar e otimizar continuamente com base nesta métrica, pode melhorar a eficiência do seu chatbot e a experiência do utilizador.
Porque é que a minha taxa de contenção do chatbot é baixa?
Uma baixa taxa de contenção do chatbot geralmente acontece quando o bot tem dificuldades para entender as consultas, não tem os dados certos ou não consegue lidar com tarefas complexas. Os utilizadores escalam os seus problemas quando sentem que o chatbot não está a satisfazer as suas necessidades.
Eis algumas razões comuns para as baixas taxas de confinamento:
- Reconhecimento deficiente de intenções ou consultas mal interpretadas
- Base de conhecimentos limitada ou desactualizada
- Incapacidade de manter o contexto nas conversas
- Falta de integrações com as principais fontes de dados
- Âmbito pouco claro do que o chatbot pode fazer
Práticas recomendadas para Chatbots de alta contenção
Utilizar LLMs em vez de classificadores de intenção
Os chatbots de alta contenção são normalmente alimentados por LLMs em vez de classificadores de intenção.
LLMs são excelentes na compreensão de uma linguagem livre e matizada e na adaptação a frases variadas, o que os torna ideais para responder a perguntas complexas ou inesperadas.
Eliminam a necessidade de mapeamentos de intenções rígidos, permitindo que o chatbot (por vezes designado por agenteLLM ) responda de forma flexível e precisa a uma gama mais vasta de entradas do utilizador.
Como o nosso COO explica no seu artigo, Botpress utiliza LLMs em vez de classificadores de intenção, ao contrário dos nossos concorrentes.
Conceção para conversas adaptativas
Em vez de se basearem em fluxos de trabalho estáticos, os chatbots devem ser criados para se adaptarem dinamicamente ao comportamento do utilizador em tempo real.
Ao tirar partido da consciência contextual e dos algoritmos de tomada de decisões, o bot pode ajustar a sua abordagem a meio da conversa. Isto garante que continua a ser relevante, mesmo quando os utilizadores mudam de assunto, fornecem informações incompletas ou fazem perguntas de seguimento, melhorando as taxas globais de resolução.
A forma mais fácil de conceber um chatbot dinâmico é utilizar a IA agêntica; dessa forma, o seu bot pode decidir autonomamente a melhor forma de abordar um problema com base nas ferramentas à sua disposição.
Tirar partido dos sistemas reforçados de recuperação
A combinação da geração aumentada por recuperação (RAG) com integrações como CRMs e bases de dados de conhecimento desbloqueia todo o potencial de um chatbot.
Ao obter em tempo real informações específicas do domínio a partir de fontes fiáveis, o bot pode responder a perguntas complexas e concluir tarefas de várias etapas sem ter de recorrer a agentes humanos.
Como posso melhorar a minha taxa de contenção do chatbot?
Felizmente, você tem o poder de aumentar a taxa de contenção do seu chatbot. Tudo depende da forma como desenvolve o seu chatbot e comunica o seu objetivo aos seus utilizadores.
Aqui estão 6 maneiras de melhorar a taxa de contenção do seu chatbot:
1. Melhorar o reconhecimento de intenções com LLMs
Mudar de classificadores de intenção tradicionais para LLMs irá provavelmente melhorar a sua taxa de contenção.
Ao contrário do mapeamento de intenções rígido, o LLMs consegue compreender as nuances da linguagem de forma livre e adaptar-se a diversas expressões. Esta compreensão avançada reduz os mal-entendidos e equipa os chatbots para lidarem com conversas complexas e imprevisíveis com precisão e fluidez.
2. Expandir as bases de conhecimento
Manter a base de conhecimentos do seu chatbot actualizada é fundamental para satisfazer as interações.
Adicione regularmente novas FAQs, informações sobre produtos e soluções para problemas comuns. Isto prepara o chatbot para lidar com uma gama mais vasta de questões, garantindo que os utilizadores recebem respostas precisas e atempadas.
3. Aumentar as vias de sugestão
Antes de recorrer a um humano, o seu chatbot tenta resolver as questões de forma autónoma. Se não estiver a ser bem sucedido, tente adicionar mais caminhos para os utilizadores optarem.
A adição de opções de recurso, como perguntas de esclarecimento ou soluções alternativas, dá-lhe mais oportunidades de responder às necessidades dos utilizadores.
4. Criar apoio ao longo de todo o processo
Se o seu fluxo inclui fluxos de trabalho complexos - como a marcação de consultas ou a resolução de problemas - certifique-se de que estes podem ser realizados sem problemas pelo seu utilizador sem a intervenção de um humano. Os chatbots que podem guiar os utilizadores através destes processos evitam a necessidade de intervenção humana.
5. Explique claramente para que serve o seu chatbot
Defina expectativas claras desde o início. Oriente os utilizadores sobre o que o chatbot pode fazer e onde se destaca. Isto evita a frustração, orientando as conversas para áreas em que o bot é mais capaz, preparando-o para o sucesso.
6. Monitorizar o desempenho
Acompanhe as principais métricas, como consultas não resolvidas, taxas de escalonamento e índices de satisfação, para medir o desempenho do seu chatbot. Use essas informações para identificar áreas de melhoria e avaliar o sucesso das atualizações.
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