Guía completa de los índices de contención de Chatbot

1. Seguimiento de las interacciones totales y escaladas

Cuenta el número total de interacciones de los usuarios con el chatbot durante un periodo determinado. Esto incluye todas las conversaciones, consultas o tareas iniciadas por los usuarios.

A continuación, realice un seguimiento del número de interacciones que se derivan a agentes humanos o que el chatbot marca como no resueltas. 

Las "escaladas" pueden incluir transferencias directas a agentes humanos o casos en los que los usuarios solicitan ayuda explícitamente.

2. Calcular el índice de contención

Utiliza la fórmula:

Tasa de contención = (1- [Interacciones escaladas / Interacciones totales]) × 100

Por ejemplo, si su chatbot gestionó 900 de cada 1.000 interacciones sin escalación, usted calcularía: 

Tasa de contención = (1-1000/100) × 100 = 90%.

3. O utilizar herramientas de análisis

Aproveche los análisis del chatbot o las plataformas de atención al cliente que rastrean e informan automáticamente de métricas como las tasas de contención. Estas herramientas suelen ofrecer información adicional sobre los motivos de las escaladas y la satisfacción de los usuarios.

Mediante la supervisión y optimización continuas basadas en esta métrica, puede mejorar la eficacia de su chatbot y la experiencia del usuario.

Utilice LLMs en lugar de clasificadores de intención

Los chatbots de alta contención suelen funcionar con LLMs más que con clasificadores de intención. 

LLMs destacan por su capacidad para entender un lenguaje matizado y libre y para adaptarse a una redacción variada, lo que las hace ideales para responder a consultas complejas o inesperadas. 

Eliminan la necesidad de asignaciones rígidas de intenciones, lo que permite al chatbot (a veces denominado agenteLLM ) responder con flexibilidad y precisión a una gama más amplia de entradas del usuario.

Como explica nuestro Director de Operaciones en su artículo, Botpress utiliza LLMs en lugar de clasificadores de intenciones, a diferencia de nuestros competidores.

Diseño para conversaciones adaptables

En lugar de basarse en flujos de trabajo estáticos, los chatbots deben construirse para adaptarse dinámicamente al comportamiento del usuario en tiempo real. 

Al aprovechar el conocimiento del contexto y los algoritmos de toma de decisiones, el robot puede ajustar su enfoque a mitad de la conversación. Esto garantiza que siga siendo relevante, incluso cuando los usuarios cambian de tema, proporcionan información incompleta o hacen preguntas de seguimiento, lo que mejora las tasas generales de resolución.

La forma más sencilla de diseñar un chatbot dinámico es utilizar IA agéntica; de ese modo, tu bot puede decidir de forma autónoma cuál es la mejor forma de abordar un problema basándose en las herramientas de que dispone.

Aprovechar los sistemas mejorados de recuperación

Combinar la generación aumentada por recuperación (RAG ) con integraciones como CRM y bases de conocimientos libera todo el potencial de un chatbot. 

Al obtener en tiempo real información específica de fuentes fiables, el robot puede responder a preguntas complejas y completar tareas de varios pasos sin tener que recurrir a agentes humanos.

1. Mejorar el reconocimiento de intenciones con LLMs

El cambio de los clasificadores de intenciones tradicionales a LLMs probablemente mejorará su tasa de contención.

A diferencia del mapeo de intenciones rígido, LLMs puede entender el lenguaje matizado y de forma libre y adaptarse a diversas expresiones. Esta comprensión avanzada reduce los malentendidos y equipa a los chatbots para manejar conversaciones complejas e impredecibles con precisión y fluidez.

2. Ampliar las bases de conocimientos

Mantener actualizada la base de conocimientos de su chatbot es clave para que las interacciones sean satisfactorias. 

Añada regularmente nuevas preguntas frecuentes, información sobre productos y soluciones a problemas comunes. De este modo, el chatbot estará preparado para responder a una mayor variedad de consultas, lo que garantizará que los usuarios reciban respuestas precisas y oportunas.

3. Aumente sus vías de sugerencia

Antes de pasar a un humano, tu chatbot intenta resolver las consultas de forma independiente. Si no lo consigue, prueba a añadir más vías por las que puedan optar los usuarios.

Si añade opciones alternativas, como preguntas aclaratorias o soluciones alternativas, tendrá más oportunidades de responder a las necesidades de los usuarios. 

4. Crea en apoyo durante todo el proceso

Si su flujo incluye procesos complejos, como la reserva de citas o la resolución de problemas, asegúrese de que el usuario pueda realizarlos sin problemas y sin la intervención de un humano. Los chatbots que pueden guiar a los usuarios a través de estos procesos evitan la necesidad de intervención humana.

5. Explica claramente para qué sirve tu chatbot

Establezca expectativas claras desde el principio. Guíe a los usuarios sobre lo que el chatbot puede manejar y en qué destaca. Esto evita la frustración al dirigir las conversaciones hacia las áreas en las que el bot es más capaz, preparándolo para el éxito.

6. Supervisar el rendimiento

Realice un seguimiento de las métricas clave, como las consultas sin resolver, las tasas de escalado y las puntuaciones de satisfacción, para medir el rendimiento de su chatbot. Utilice esta información para identificar áreas de mejora y evaluar el éxito de las actualizaciones.