- La analítica de chatbot implica recopilar y analizar datos sobre cómo interactúan los usuarios con un chatbot, lo que ayuda a las empresas a medir el rendimiento, identificar problemas y mejorar las experiencias de los usuarios.
- El seguimiento del rendimiento del chatbot comienza con la definición de objetivos, el establecimiento de KPI relacionados y la vinculación de estas métricas a valores monetarios para calcular el impacto y el ROI del bot.
- Las métricas clave incluyen el volumen de interacción, la duración del chat, las repeticiones de flujo, las tasas de contención (usuarios ayudados sin intervención humana), las puntuaciones de satisfacción de los usuarios y los tiempos medios de respuesta.
La creación y el despliegue son sólo el primer paso en la creación de un chatbot de IA. Tras el despliegue, estará listo para supervisar su proyecto con análisis de chatbot.
Cualquier proyecto real de chatbot o agente de IA requiere el seguimiento de métricas para observar y mejorar su rendimiento.
Con varios años de experiencia en el despliegue de chatbots empresariales, nuestro equipo está bien versado en la supervisión y reiteración de despliegues de chatbot con éxito. No aprovechar al máximo los análisis de su chatbot es uno de los errores más comunes que cometen las empresas al implementar un chatbot.
Aquí tienes una guía rápida para empezar con el análisis de chatbot.
¿Qué son los análisis de chatbot?
Los análisis de chatbot son datos y métricas que rastrean cómo interactúan los usuarios con un chatbot. Ayudan a medir el rendimiento, identificar problemas y optimizar la eficacia del bot a lo largo del tiempo.
Implican el seguimiento, la medición y el análisis del rendimiento y las interacciones de un chatbot a través de métricas elegidas.
Estos análisis proporcionan información sobre cómo interactúan los usuarios con un chatbot, su eficacia y su impacto general en los objetivos empresariales.
¿Por qué debo medir los análisis del chatbot?
Sea cual sea el proyecto, necesitas medir los análisis de tu chatbot de IA.
Un proyecto de chatbot de IA consta de 3 etapas: construcción, despliegue y monitorización. La espina dorsal de la etapa de monitorización es medir los análisis significativos del chatbot y reiterarlos en tu chatbot.
Una supervisión adecuada es esencial para el éxito de la implantación de un chatbot: el seguimiento de los análisis le permite saber en qué áreas su bot tiene margen de mejora y dónde está proporcionando el mayor retorno de la inversión.
Cómo medir el rendimiento de un chatbot: Paso a paso
1. Definir los objetivos del chatbot
Empieza por identificar el objetivo de tu chatbot. ¿Qué resultados específicos desea? Un chatbot de atención al cliente y un chatbot de generación de contactos tendrán objetivos muy diferentes a los de un chatbot de RRHH.
Entre los objetivos comunes se incluyen una mejor atención al cliente, la generación de oportunidades mejorada por IA, el apoyo a las ventas o el aumento de la participación de los usuarios.
2. Vincule los objetivos a los KPI
A continuación, puede seleccionar los KPI que reflejen sus objetivos:
Si su objetivo es mejorar la atención al cliente, sus KPI podrían ser un tiempo de resolución inferior a 2 minutos, una tasa de desvío de tickets de al menos el 40% y una puntuación de satisfacción del cliente superior al 85%.
Si su objetivo es la generación de leads, sus KPI podrían ser la generación de 50 leads cualificados por semana, o una tasa de conversión de leads del 20%.
3. Supervise las métricas que se alinean con sus KPI
A continuación, puede identificar qué métricas específicas informan sus KPI.
Por ejemplo, las métricas sobre la participación de los usuarios estarán vinculadas a:
- El número de usuarios de retorno
- Si se comprometen con las recomendaciones de productos del chatbot
- Cuántos visitantes totales del sitio web utilizan el chatbot
4. Vincular las métricas a valores monetarios
Para comprender el resultado final de su inversión en chatbot, necesita cuantificar su impacto.
Por ejemplo:
- Si el chatbot reduce las solicitudes de asistencia, calcule cuánto ahorra en costes de mano de obra al resolver las consultas automáticamente.
- Si el objetivo es aumentar la generación de clientes potenciales, calcula los ingresos medios por cliente potencial y multiplícalos por el número de clientes potenciales que genera el bot.
5. Reiterar y mejorar
La supervisión de los análisis de chatbot es un proceso continuo y evolutivo.
Revise regularmente el rendimiento de su chatbot. Analice los datos para identificar patrones, como puntos de abandono elevados, errores comunes o vías de resolución ineficaces.
A medida que su chatbot evolucione -con nuevas funciones o una ampliación de los casos de uso-, tendrá que adaptar y ampliar las métricas que controla, junto con sus KPI.
9 métricas de chatbot que hay que controlar
1. Número de interacciones
Una de las métricas más importantes es la más básica: ¿utiliza la gente tu chatbot?
Si no es así, su equipo necesita señalizar mejor, o hacer que el chatbot sea un paso más necesario del proceso (es decir, los empleados sólo pueden programar los días de vacaciones a través del chatbot, en lugar de darles la opción de programar a través de un representante de RRHH o del chatbot).
2. Duración media del chat (tanto duración como número de mensajes intercambiados)
La interacción ideal con un chatbot es eficiente y útil. Si las interacciones tardan demasiado, intenta identificar y reducir los cuellos de botella.
3. Número de flujos iniciados
¿Su chatbot identifica y resuelve el problema inmediatamente, o pasa por varios flujos para encontrar una solución?
4. Número de flujos repetidos
Si tu chatbot repite los mismos flujos, es un signo de ineficacia. Puede deberse a que tu chatbot no reconoce correctamente la necesidad del usuario desde el principio.
5. Tasa de contención de chatbot
La tasa de contención del chatbot se refiere a cuántos usuarios interactúan con su chatbot y completan la interacción sin necesidad de interactuar con un humano.
Un chatbot de éxito puede tener una tasa de contención de ~65%, ya que siempre habrá interacciones que necesiten asistencia humana.
6. Número de usuarios habituales
Si su chatbot es útil, debería ver usuarios que vuelven.
7. Número de usuarios activos por periodo
Saber a qué horas interactúan los usuarios con su chatbot puede ayudar a tomar decisiones sobre la programación de turnos para los agentes presenciales.
8. CSAT (puntuación de la satisfacción del cliente)
El feedback directo es una forma sencilla de medir la eficacia de tu chatbot.
9. Tiempo medio de respuesta
Si su chatbot tiene como objetivo reducir los tiempos de espera de sus clientes o clientes potenciales, asegúrese de realizar un seguimiento del tiempo que los clientes necesitan esperar para hablar con un agente humano.
Si su chatbot está haciendo su trabajo, debería reducir significativamente el tiempo de espera.
Cómo utilizar análisis avanzados de chatbot
Las mejores plataformas de chatbot le permitirán a usted y a su equipo configurar métricas personalizadas para realizar un seguimiento de los análisis del chatbot.
El análisis personalizado requiere identificar las acciones de alto valor e instruir a su chatbot para que las rastree.
Por ejemplo, Botpress permite a los usuarios suscritos hacer un seguimiento de cualquier evento al que añadan una tarjeta "Track Event".
Estos tipos de análisis avanzados permiten a los usuarios realizar un seguimiento de eventos hiperespecíficos. Por ejemplo:
- Frecuencia con la que un bot no es capaz de responder a una pregunta utilizando su base de conocimientos.
- Frecuencia con la que los usuarios interrumpen a un bot durante una interacción
- Cuántas veces falla un chatbot de comercio electrónico al realizar un pago
- Frecuencia con la que los usuarios abandonan un chatbot, específica para determinados momentos o flujos.
- Frecuencia con la que los usuarios utilizan los productos recomendados por un chatbot
- Con qué frecuencia un chatbot realiza ventas adicionales o cruzadas de un producto o servicio.
Los análisis avanzados permiten a su equipo identificar las posibilidades de mejora con una precisión milimétrica.
Si comprende cómo interactúan los usuarios con cada parte del flujo de su chatbot, podrá optimizar infinitamente el proceso para obtener cada vez mejores resultados.
Qué buscar en un cuadro de mandos analítico
Hay muchas opciones de plataformas de análisis de chatbots. La mayoría de las plataformas de chatbot vienen con sus propios paneles de análisis, pero puedes mejorarlos con complementos de análisis. Estos también son útiles para los análisis de chatbot de código abierto.
Cuando busque plataformas de análisis de chatbot de alto nivel, estas son algunas de las características que debe tener en cuenta:
Control en tiempo real
Una característica clave de una plataforma avanzada de análisis de chatbot es la capacidad de realizar un seguimiento del rendimiento en tiempo real. No solo permite a tu equipo ver los datos más recientes, sino que pueden responder rápidamente a problemas o anomalías.
Por ejemplo, puede configurar alertas en tiempo real para problemas, como una tasa de contención inusual o disminuida.
Integración con sistemas empresariales
La capacidad de exportar sin problemas los datos de su chatbot a herramientas de visualización de datos y BI -como Tableu o Google Analytics - le permite compartir fácilmente información con todo el equipo (sin necesidad de que todos inicien sesión en su plataforma de chatbot).
Métricas personalizables
Las métricas personalizables -o "análisis avanzados"- permitirán a su equipo centrarse en partes específicas del flujo de su chatbot.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Con qué frecuencia debo revisar los datos analíticos de mi chatbot?
Como mínimo, haz revisiones semanales. Pero si tu bot recibe mucho tráfico o desempeña un papel clave en las conversiones o la asistencia, las revisiones diarias pueden ayudarte a detectar y solucionar problemas más rápidamente.
2. ¿Cuál es la mejor manera de establecer una línea de base antes de medir las mejoras?
Empieza por hacer un seguimiento de las métricas de tu chatbot durante un par de semanas sin hacer cambios, para tener una idea clara del rendimiento "normal". Esa es tu línea de base.
3. ¿Cuál es la diferencia entre la analítica de chatbot y la analítica web tradicional?
Las analíticas de chatbot se centran en conversaciones como la forma en que interactúan las personas, dónde abandonan, qué preguntan, etc., mientras que las analíticas de sitios web se fijan más en los clics, las páginas vistas y el tiempo de permanencia en las páginas.
4. Cómo se integran los análisis de chatbot con el mapeo del recorrido del usuario?
Muestran exactamente en qué punto del recorrido los usuarios se implican, se atascan o rebotan, para que pueda ajustar la experiencia en los puntos adecuados para mejorar la fluidez.
5. Cómo puede el análisis predictivo mejorar los flujos de chatbot a lo largo del tiempo?
Al detectar patrones en el comportamiento de los usuarios, el análisis predictivo puede ayudarle a anticiparse a las necesidades, sugerir mejores pasos a seguir o incluso orientar a los usuarios de forma proactiva antes de que surjan problemas.
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