- Analitik chatbot melibatkan pengumpulan dan analisis data tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan chatbot, membantu bisnis mengukur performa, mengidentifikasi masalah, dan meningkatkan pengalaman pengguna.
- Memantau performa chatbot dimulai dengan menentukan tujuan, menetapkan KPI terkait, dan mengaitkan metrik ini dengan nilai moneter untuk menghitung dampak dan ROI bot.
- Metrik utama meliputi volume interaksi, durasi chat, pengulangan alur, tingkat penyelesaian (pengguna terbantu tanpa intervensi manusia), skor kepuasan pengguna, dan rata-rata waktu respons.
Membangun dan menerapkan hanyalah langkah awal dari membangun chatbot AI – setelah diterapkan, Anda siap memantau proyek dengan analitik chatbot.
Setiap proyek chatbot nyata atau AI agent membutuhkan pelacakan metrik untuk memantau dan meningkatkan performanya.
Dengan pengalaman bertahun-tahun menerapkan chatbot perusahaan, tim kami sangat berpengalaman dalam memantau dan mengembangkan penerapan chatbot yang sukses. Tidak memanfaatkan analitik chatbot Anda adalah salah satu kesalahan umum yang dilakukan perusahaan saat menerapkan chatbot.
Berikut panduan singkat untuk memulai analitik chatbot.
Apa itu analitik chatbot?
Analitik chatbot adalah data dan metrik yang melacak bagaimana pengguna berinteraksi dengan chatbot. Ini membantu mengukur performa, mengidentifikasi masalah, dan mengoptimalkan efektivitas bot dari waktu ke waktu.
Ini melibatkan pelacakan, pengukuran, dan analisis performa serta interaksi chatbot melalui metrik yang dipilih.
Analitik ini memberikan wawasan tentang bagaimana pengguna berinteraksi dengan chatbot, efektivitasnya, dan dampaknya secara keseluruhan pada tujuan bisnis.
Mengapa saya perlu mengukur analitik chatbot?
Apa pun proyeknya, Anda perlu mengukur analitik chatbot AI Anda.
Sebuah proyek AI chatbot memiliki 3 tahap: membangun, menerapkan, dan memantau. Inti dari tahap pemantauan adalah mengukur analitik chatbot yang bermakna dan melakukan iterasi pada chatbot Anda.
Pemantauan yang tepat sangat penting untuk keberhasilan penerapan chatbot — analitik membantu Anda mengetahui area mana yang perlu ditingkatkan dan di mana bot Anda memberikan ROI terbaik.
Cara Mengukur Performa Chatbot: Langkah demi Langkah
1. Tentukan tujuan chatbot
Mulailah dengan menentukan tujuan chatbot Anda. Hasil spesifik apa yang Anda inginkan? Chatbot dukungan pelanggan dan chatbot lead generation akan memiliki tujuan yang sangat berbeda dibandingkan chatbot HR.
Tujuan umum meliputi dukungan pelanggan yang lebih baik, lead generation berbasis AI, dukungan penjualan, atau meningkatkan keterlibatan pengguna.
2. Kaitkan tujuan dengan KPI
Kemudian Anda bisa memilih KPI yang sesuai dengan tujuan Anda:
Jika tujuan Anda adalah dukungan pelanggan yang lebih baik, KPI Anda bisa berupa waktu penyelesaian di bawah 2 menit, tingkat pengalihan tiket minimal 40%, dan skor kepuasan pelanggan di atas 85%.
Jika tujuan Anda adalah lead generation, KPI Anda bisa berupa menghasilkan 50 prospek berkualitas per minggu, atau tingkat konversi prospek 20%.
3. Pantau metrik yang selaras dengan KPI Anda
Selanjutnya, Anda bisa menentukan metrik spesifik yang mendukung KPI Anda.
Misalnya, metrik tentang keterlibatan pengguna akan terkait dengan:
- Jumlah pengguna yang kembali
- Baik mereka berinteraksi dengan rekomendasi produk dari chatbot
- Berapa banyak pengunjung situs yang menggunakan chatbot
4. Kaitkan metrik dengan nilai uang
Untuk memahami hasil investasi chatbot Anda, Anda perlu mengukur dampaknya.
Contohnya:
- Jika chatbot mengurangi tiket dukungan, hitung berapa banyak biaya tenaga kerja yang dihemat dengan menyelesaikan pertanyaan secara otomatis
- Jika peningkatan lead generation adalah tujuan, hitung rata-rata pendapatan per prospek lalu kalikan dengan jumlah prospek yang dihasilkan bot
Langkah ini sangat penting untuk menghitung ROI chatbot.
5. Ulangi dan tingkatkan
Memantau analitik chatbot adalah proses yang terus berjalan dan berkembang.
Tinjau performa chatbot Anda secara berkala. Analisis data untuk mengidentifikasi pola, seperti titik keluar tinggi, kesalahan umum, atau jalur penyelesaian yang tidak efisien.
Seiring chatbot Anda berkembang – dengan fitur baru, atau perluasan kasus penggunaan – Anda perlu menyesuaikan dan memperluas metrik yang Anda pantau, bersamaan dengan KPI Anda.
9 Metrik Chatbot yang Harus Dipantau
1. Jumlah interaksi
Salah satu metrik terpenting adalah yang paling mendasar: apakah orang benar-benar menggunakan chatbot Anda?
Jika tidak, tim Anda perlu memberikan petunjuk yang lebih jelas, atau menjadikan chatbot sebagai langkah wajib (misal: karyawan hanya bisa mengajukan cuti melalui chatbot, bukan lewat HR atau chatbot).
2. Rata-rata durasi chat (baik waktu maupun jumlah pesan yang dipertukarkan)
Interaksi chatbot yang ideal harus efisien dan membantu. Jika interaksi berlangsung terlalu lama, coba identifikasi dan kurangi hambatannya.
3. Jumlah flow yang dimulai
Apakah chatbot Anda langsung mengenali dan menyelesaikan masalah, ataukah harus melalui beberapa flow untuk menemukan solusinya?
4. Jumlah alur yang diulang
Jika chatbot Anda mengulang flow yang sama, itu tanda ketidakefisienan. Bisa jadi karena chatbot Anda tidak mengenali kebutuhan pengguna sejak awal.
5. Tingkat penyelesaian chatbot
Chatbot containment rate mengacu pada berapa banyak pengguna yang berinteraksi dengan chatbot Anda dan menyelesaikan interaksi tanpa perlu berbicara dengan manusia.
Chatbot yang sukses bisa mencapai tingkat penanganan mandiri sekitar 65%, karena akan selalu ada interaksi yang membutuhkan bantuan manusia.
6. Jumlah pengguna yang kembali
Jika chatbot Anda bermanfaat, Anda akan melihat pengguna kembali.
7. Jumlah pengguna aktif per periode waktu
Mengetahui kapan pengguna berinteraksi dengan chatbot Anda dapat membantu pengambilan keputusan terkait jadwal shift agen live.
8. CSAT (skor kepuasan pelanggan)
Umpan balik langsung adalah cara mudah untuk mengukur efektivitas chatbot Anda.
9. Rata-rata waktu respons
Jika chatbot Anda bertujuan mengurangi waktu tunggu pelanggan atau prospek, pastikan untuk memantau berapa lama mereka harus menunggu untuk berbicara dengan agen manusia.
Jika chatbot Anda bekerja dengan baik, waktu tunggu harus berkurang secara signifikan.
Cara menggunakan analitik chatbot tingkat lanjut
Platform chatbot terbaik memungkinkan Anda dan tim Anda mengatur metrik khusus untuk memantau analitik chatbot.
Analitik kustom memerlukan identifikasi aksi bernilai tinggi dan menginstruksikan chatbot Anda untuk melacaknya.
Misalnya, Botpress memungkinkan pengguna berlangganan untuk melacak setiap event yang mereka tambahkan kartu ‘Track Event’.
Jenis analitik lanjutan ini memungkinkan pengguna melacak kejadian yang sangat spesifik. Contohnya:
- Seberapa sering bot tidak dapat menjawab pertanyaan menggunakan Basis Pengetahuannya
- Seberapa sering pengguna memotong bot saat interaksi
- Seberapa sering chatbot e-commerce gagal melakukan pembayaran
- Seberapa sering pengguna meninggalkan chatbot, khusus pada waktu atau alur tertentu
- Seberapa sering pengguna berinteraksi dengan produk yang direkomendasikan chatbot
- Seberapa sering chatbot melakukan upsell atau cross-sell produk atau layanan
Analitik lanjutan memungkinkan tim Anda mengidentifikasi area yang bisa ditingkatkan dengan sangat akurat.
Dengan memahami bagaimana pengguna berinteraksi di setiap bagian alur chatbot Anda, Anda dapat terus mengoptimalkan proses untuk hasil yang semakin baik.
Apa yang perlu dicari dalam dasbor analitik
Ada banyak pilihan platform analitik chatbot. Sebagian besar platform chatbot sudah menyediakan dasbor analitik sendiri, namun Anda bisa menambahkannya dengan add-on analitik. Ini juga berguna untuk analitik chatbot open source.
Saat mencari platform analitik chatbot tingkat lanjut, berikut beberapa fitur yang perlu diperhatikan:
Pemantauan waktu nyata
Fitur utama dari platform analitik chatbot tingkat lanjut adalah kemampuan untuk memantau performa secara real-time. Ini tidak hanya memungkinkan tim Anda melihat data terbaru, tetapi juga bisa merespons dengan cepat terhadap masalah atau anomali.
Misalnya, Anda bisa mengatur notifikasi real-time untuk masalah, seperti tingkat containment yang tidak biasa atau menurun.
Integrasi dengan sistem bisnis
Kemampuan mengekspor data chatbot Anda ke alat visualisasi data dan BI – seperti Tableu atau Google Analytics – memudahkan berbagi insight ke tim (tanpa semua orang harus login ke platform chatbot).
Metrik yang dapat dikustomisasi
Metrik yang dapat dikustomisasi – atau ‘analitik lanjutan’ – memungkinkan tim Anda fokus pada bagian tertentu dari alur chatbot.
Luncurkan chatbot bulan depan
Dengan pengalaman bertahun-tahun dalam menerapkan AI chatbot dan AI agent, Botpress adalah platform chatbot terdepan untuk perusahaan maupun pembuat individu.
Platform yang sangat fleksibel dan dapat dikustomisasi ini memungkinkan pembuat bot membangun chatbot untuk berbagai kebutuhan, di industri apa pun.
Terapkan dengan mudah di berbagai saluran dan platform dengan pustaka integrasi siap pakai.
Pelajari cara membangun chatbot tingkat lanjut dengan pustaka edukasi lengkap dan komunitas Discord aktif berisi 20.000+ pembuat bot.
Mulai membangun hari ini. Gratis.
FAQ
1. Seberapa sering saya harus meninjau data analitik chatbot saya?
Anda sebaiknya meninjau data analitik chatbot setidaknya seminggu sekali. Jika chatbot Anda menangani lalu lintas tinggi atau fungsi penting seperti lead generation atau triase dukungan, tinjauan harian disarankan agar kesalahan cepat terdeteksi.
2. Bagaimana cara terbaik menetapkan baseline sebelum mengukur peningkatan?
Untuk menentukan tolok ukur sebelum mengukur peningkatan, pantau performa chatbot Anda selama 2-4 minggu tanpa perubahan. Catat metrik utama seperti jumlah sesi, tingkat penanganan, tingkat eskalasi, dan kepuasan pengguna agar Anda punya standar untuk perbandingan di masa depan.
3. Apa perbedaan antara analitik chatbot dan analitik situs web tradisional?
Analitik chatbot berfokus pada kualitas interaksi – seperti akurasi pengenalan intent, tingkat drop-off per pesan, dan tingkat penyelesaian – sementara analitik situs web tradisional melacak pageview dan bounce rate. Data chatbot membantu Anda mengoptimalkan alur percakapan; analitik web membantu Anda mengoptimalkan navigasi dan konten.
4. Bagaimana analitik chatbot terintegrasi dengan pemetaan perjalanan pengguna?
Analitik chatbot terintegrasi dengan pemetaan perjalanan pengguna dengan menunjukkan secara persis di mana pengguna berinteraksi dalam percakapan dan bagaimana mereka melanjutkan setiap langkah. Ini membantu Anda mengidentifikasi hambatan di tahap tertentu seperti onboarding atau konversi dan memperbaiki perjalanan pengguna sesuai kebutuhan.
5. Bagaimana analitik prediktif dapat meningkatkan flow chatbot seiring waktu?
Analitik prediktif dapat meningkatkan alur chatbot dengan menganalisis pola perilaku pengguna untuk memprediksi intent berikutnya atau merekomendasikan konten yang dipersonalisasi. Seiring waktu, ini membantu bot membimbing pengguna lebih efektif, mengurangi drop-off, dan meningkatkan tingkat penyelesaian tugas.
.webp)
