- L'analisi dei chatbot comporta la raccolta e l'analisi dei dati sulle modalità di interazione degli utenti con un chatbot, aiutando le aziende a misurare le prestazioni, identificare i problemi e migliorare le esperienze degli utenti.
- Il monitoraggio delle prestazioni dei chatbot inizia con la definizione degli obiettivi, la definizione dei relativi KPI e il collegamento di queste metriche a valori monetari per calcolare l'impatto e il ROI del bot.
- Le metriche chiave includono il volume delle interazioni, la durata della chat, le ripetizioni del flusso, i tassi di contenimento (utenti aiutati senza intervento umano), i punteggi di soddisfazione degli utenti e i tempi medi di risposta.
La costruzione e la distribuzione sono solo la prima fase della realizzazione di un chatbot AI: dopo la distribuzione, si è pronti a monitorare il progetto con l'analisi del chatbot.
Qualsiasi progetto di chatbot o di agente AI richiede il monitoraggio delle metriche per osservare e migliorare le prestazioni.
Con diversi anni di esperienza nell'implementazione di chatbot aziendali, il nostro team è esperto nel monitoraggio e nella ripetizione di implementazioni di chatbot di successo. Non sfruttare al meglio le analisi del chatbot è uno degli errori più comuni che le aziende commettono quando implementano un chatbot.
Ecco una guida rapida per iniziare ad analizzare i chatbot.
Cosa sono gli analytics dei chatbot?
Le analisi dei chatbot sono dati e metriche che tracciano il modo in cui gli utenti interagiscono con un chatbot. Aiutano a misurare le prestazioni, a identificare i problemi e a ottimizzare l'efficacia del bot nel tempo.
Si tratta di tracciare, misurare e analizzare le prestazioni e le interazioni di un chatbot attraverso metriche scelte.
Questi dati analitici forniscono informazioni sul modo in cui gli utenti interagiscono con un chatbot, sulla sua efficacia e sul suo impatto complessivo sugli obiettivi aziendali.
Perché dovrei misurare gli analytics dei chatbot?
Indipendentemente dal progetto, è necessario misurare le analisi del chatbot AI.
Un progetto di chatbot AI si articola in tre fasi: costruire, distribuire e monitorare. L'elemento fondamentale della fase di monitoraggio è la misurazione delle analisi significative del chatbot e la ripetizione delle analisi sul chatbot.
Un monitoraggio adeguato è essenziale per il successo dell'implementazione di un chatbot: il monitoraggio degli analytics consente di sapere quali sono le aree in cui il bot può essere migliorato e dove sta fornendo il maggior ROI.
Come misurare le prestazioni dei chatbot: Passo dopo passo
1. Definire gli obiettivi del chatbot
Iniziate identificando lo scopo del vostro chatbot. Quali risultati specifici volete ottenere? Un chatbot per l'assistenza clienti e un chatbot per la generazione di lead avranno obiettivi molto diversi rispetto a un chatbot per le risorse umane.
Tra gli obiettivi comuni vi sono una migliore assistenza ai clienti, una generazione di lead potenziata dall'intelligenza artificiale, un supporto alle vendite o un maggiore coinvolgimento degli utenti.
2. Legare gli obiettivi ai KPI
Poi potete selezionare i KPI che riflettono i vostri obiettivi:
Se il vostro obiettivo è un'assistenza clienti migliore, i vostri KPI potrebbero essere un tempo di risoluzione inferiore a 2 minuti, un tasso di deviazione dei ticket di almeno il 40% e un punteggio di soddisfazione dei clienti superiore all'85%.
Se il vostro obiettivo è la generazione di lead, i vostri KPI potrebbero essere la generazione di 50 lead qualificati a settimana o un tasso di conversione del 20%.
3. Monitorare le metriche che si allineano ai vostri KPI
Successivamente, è possibile identificare quali metriche specifiche informano i vostri KPI.
Ad esempio, le metriche sul coinvolgimento degli utenti saranno legate a:
- Il numero di utenti di ritorno
- Se si impegnano con le raccomandazioni sui prodotti del chatbot
- Quanti visitatori complessivi del sito web utilizzano il chatbot?
4. Legare le metriche a valori monetari
Per comprendere i risultati dell'investimento in chatbot, è necessario quantificarne l'impatto.
Ad esempio:
- Se il chatbot riduce i ticket di assistenza, calcolate quanto state risparmiando in termini di costi di manodopera grazie alla risoluzione automatica delle richieste.
- Se l'obiettivo è aumentare la lead generation, calcolare il ricavo medio per lead e moltiplicarlo per il numero di lead generati dal bot.
Questa fase è fondamentale per calcolare il ROI di un chatbot.
5. Reiterare e migliorare
Il monitoraggio dell'analisi dei chatbot è un processo continuo e in evoluzione.
Esaminate regolarmente le prestazioni del vostro chatbot. Analizzate i dati per identificare gli schemi, come ad esempio punti di caduta elevati, errori comuni o percorsi di risoluzione inefficienti.
Man mano che il vostro chatbot si evolve, con nuove funzioni o un ampliamento dei casi d'uso, dovrete adattare ed espandere le metriche che monitorate, insieme ai vostri KPI.
9 metriche dei chatbot da monitorare
1. Numero di interazioni
Una delle metriche più importanti è la più elementare: le persone utilizzano il vostro chatbot?
In caso contrario, il vostro team deve fornire indicazioni migliori o rendere il chatbot una fase più necessaria del processo (ad esempio, i dipendenti possono programmare i giorni di ferie solo attraverso il chatbot, invece di dare loro la possibilità di programmare attraverso un rappresentante delle risorse umane o il chatbot).
2. Durata media della chat (sia la durata del tempo che il numero di messaggi scambiati)
L'interazione ideale con il chatbot è efficiente e utile. Se le interazioni richiedono troppo tempo, cercate di identificare e ridurre i colli di bottiglia.
3. Numero di flussi avviati
Il vostro chatbot identifica e risolve il problema immediatamente, oppure attraversa più flussi per trovare una soluzione?
4. Numero di flussi ripetuti
Se il vostro chatbot ripete gli stessi flussi, è un segno di inefficienza. Potrebbe essere perché il vostro chatbot non riconosce correttamente le esigenze dell'utente fin dall'inizio.
5. Tasso di contenimento dei chatbot
Il tasso di contenimento del chatbot si riferisce a quanti utenti interagiscono con il vostro chatbot e completano l'interazione senza dover interagire con un umano.
Un chatbot di successo può avere un tasso di contenimento del ~65%, poiché ci saranno sempre interazioni che richiedono l'assistenza umana.
6. Numero di utenti abituali
Se il vostro chatbot è utile, dovreste vedere utenti di ritorno.
7. Numero di utenti attivi per periodo di tempo
Sapere a che ora gli utenti interagiscono con il vostro chatbot può aiutare a prendere decisioni sulla programmazione dei turni degli agenti in carne e ossa.
8. CSAT (punteggio di soddisfazione del cliente)
Il feedback diretto è un modo semplice per misurare l'efficacia del chatbot.
9. Tempo medio di risposta
Se il vostro chatbot ha l'obiettivo di ridurre i tempi di attesa per i vostri clienti o lead, assicuratevi di monitorare quanto tempo i clienti devono aspettare per parlare con un agente umano.
Se il chatbot fa il suo lavoro, dovrebbe ridurre in modo significativo i tempi di attesa.
Come utilizzare l'analisi avanzata dei chatbot
Le migliori piattaforme di chatbot consentono a voi e al vostro team di impostare metriche personalizzate per tracciare l'analisi del chatbot.
L'analisi personalizzata richiede l'identificazione di azioni di alto valore e l'istruzione del chatbot a tracciarle.
Ad esempio, Botpress consente agli utenti che sottoscrivono un abbonamento di tenere traccia di qualsiasi evento a cui aggiungono una scheda "Traccia evento".
Questi tipi di analisi avanzate consentono agli utenti di tracciare eventi iper-specifici. Ad esempio:
- Con quale frequenza un bot non è in grado di rispondere a una domanda utilizzando la sua Knowledge Base
- La frequenza con cui gli utenti interrompono un bot durante un'interazione
- La frequenza con cui un chatbot per l'e-commerce non riesce a effettuare un pagamento
- La frequenza con cui gli utenti abbandonano un chatbot, in base a determinati orari o flussi.
- La frequenza con cui gli utenti si impegnano con i prodotti consigliati da un chatbot
- La frequenza con cui un chatbot fa upselling o cross-selling di un prodotto o servizio
L'analisi avanzata consente al vostro team di identificare i margini di miglioramento con precisione millimetrica.
Comprendendo come gli utenti si impegnano in ogni parte del flusso del vostro chatbot, potete ottimizzare all'infinito il processo per ottenere risultati sempre migliori.
Cosa cercare in un dashboard di analisi
Esistono numerose opzioni per le piattaforme di analisi dei chatbot. La maggior parte delle piattaforme di chatbot viene fornita con le proprie dashboard di analisi, ma è possibile migliorarle con i componenti aggiuntivi di analisi. Questi sono utili anche per l'analisi dei chatbot open source.
Quando si cercano piattaforme di analisi dei chatbot di alto livello, ecco alcune caratteristiche da ricercare:
Monitoraggio in tempo reale
Una caratteristica fondamentale di una piattaforma avanzata di analisi dei chatbot è la capacità di monitorare le prestazioni in tempo reale. In questo modo il team non solo può vedere i dati più recenti, ma può anche rispondere rapidamente a problemi o anomalie.
Ad esempio, è possibile impostare avvisi in tempo reale per i problemi, come un tasso di contenimento insolito o ridotto.
Integrazione con i sistemi aziendali
La possibilità di esportare senza problemi i dati del chatbot in strumenti di visualizzazione dei dati e di BI, come Tableu o Google Analytics - consente di condividere facilmente le informazioni su tutto il team (senza che tutti debbano accedere alla piattaforma del chatbot).
Metriche personalizzabili
Le metriche personalizzabili, o "analisi avanzate", consentono al team di concentrarsi su parti specifiche del flusso del chatbot.
Distribuire un chatbot il mese prossimo
Con anni di esperienza nell'implementazione di chatbot e agenti AI, Botpress è la piattaforma di chatbot leader per le aziende e per i costruttori individuali.
La piattaforma, estensibile e personalizzabile all'infinito, consente ai costruttori di bot di costruire chatbot per qualsiasi caso d'uso, in qualsiasi settore.
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Domande frequenti
1. Con quale frequenza devo rivedere i dati analitici del mio chatbot?
You should review your chatbot analytics data at least once a week. If your chatbot handles high traffic or supports critical functions like lead generation or support triage, daily reviews are recommended to quickly catch errors.
2. Qual è il modo migliore per stabilire una linea di base prima di misurare i miglioramenti?
To set a baseline before measuring improvements, monitor your chatbot's performance for 2-4 weeks without making changes. Track key metrics like session count, containment rate, handoff rate, and user satisfaction so you establish a standard for future comparisons.
3. Qual è la differenza tra la chatbot analytics e la tradizionale website analytics?
Chatbot analytics focuses on interaction quality – such as intent recognition accuracy, message-level drop-offs, and resolution rate – while traditional website analytics tracks pageviews and bounce rate. Chatbot data helps you optimize conversational flow; web analytics helps you optimize navigation and content.
4. Come si integrano le analisi dei chatbot con la mappatura del percorso dell'utente?
Chatbot analytics integrate with user journey mapping by showing exactly where users engage in conversations and how they progress through each step. This helps you pinpoint friction in specific stages like onboarding or conversion and refine user journeys accordingly.
5. In che modo l'analisi predittiva può migliorare i flussi di chatbot nel tempo?
Predictive analytics can improve chatbot flows by analyzing user behavior patterns to forecast next intents or recommend personalized content. Over time, this helps bots guide users more effectively, reducing drop-offs and increasing task completion rates.
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