Una alta tasa de contención del chatbot es señal de éxito del chatbot de IA.
Pero, ¿qué es un índice de contención? ¿Y cómo se puede mejorar?
Estás en el lugar adecuado: vamos a sumergirnos en las tasas de contención de chatbot, las mejores prácticas, cómo medirlas, por qué algunas son tan bajas y cómo puedes solucionarlo.
Empecemos.
¿Qué es la tasa de contención de un chatbot?
La tasa de contención del chatbot se refiere al porcentaje de interacciones o consultas de los usuarios que un chatbot gestiona con éxito sin necesidad de pasar a un humano.
Mide la eficacia con la que un chatbot resuelve problemas o proporciona información dentro de sus posibilidades. Se suele utilizar como métrica de éxito para chatbots empresariales, como:
- Chatbots de atención al cliente
- Chatbots de asistencia técnica
- Chatbots de RRHH
- Y otros chatbots basados en la asistencia
Una mayor tasa de contención suele indicar que el chatbot está satisfaciendo las necesidades de los usuarios de forma eficiente, reduciendo la carga de trabajo de los agentes humanos y mejorando la eficiencia operativa.
Equilibrio entre automatización y escalada humana
Ninguna empresa debería desear una tasa de contención del 100%. Siempre habrá casos en los que su equipo querrá hablar con un usuario, como la realización de ventas de alto valor o la resolución de cuestiones delicadas que requieren un toque personal.
El objetivo no es sustituir por completo la intervención humana, sino lograr un equilibrio en el que la automatización se encargue de las tareas repetitivas o sencillas, liberando a su equipo para que pueda centrarse en las interacciones que generan más valor.
Al diseñar su chatbot para que pase sin problemas a un humano cuando sea necesario, se asegura de que los usuarios reciban la asistencia adecuada en el momento oportuno, mejorando tanto la eficiencia como la satisfacción del cliente.
¿Cómo mido la tasa de contención de mi chatbot?
Para medir la tasa de contención de tu chatbot, sigue estos pasos:
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.
¿Por qué es baja la tasa de contención de mi chatbot?
Una baja tasa de contención del chatbot suele producirse cuando el bot tiene dificultades para entender las consultas, carece de los datos adecuados o no puede gestionar tareas complejas. Los usuarios escalan sus problemas cuando sienten que el chatbot no satisface sus necesidades.
He aquí las razones más comunes de los bajos índices de contención:
- Mal reconocimiento de intenciones o consultas mal interpretadas
- Base de conocimientos limitada o anticuada
- Incapacidad para mantener el contexto en las conversaciones
- Falta de integración con fuentes de datos clave
- Alcance poco claro de lo que puede hacer el chatbot
Buenas prácticas para chatbots de alta contención
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.
¿Cómo puedo mejorar la tasa de contención de mi chatbot?
Por suerte, usted tiene el poder de aumentar la tasa de contención de su chatbot. Todo depende de cómo desarrolles tu chatbot y comuniques su propósito a tus usuarios.
Aquí tienes 6 formas de mejorar la tasa de contención de tu chatbot:
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.
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