Come calcolare il ROI di 3 tipi di chatbot

Definite chiaramente i vostri KPI

Anche se può sembrare ovvio, non è possibile misurare il ROI senza KPI (key performance indicators).

Se state costruendo un chatbot per il servizio clienti, i vostri KPI potrebbero includere:

• Numero di richieste risolte dal chatbot
• Riduzione del tempo medio di risposta
• CSAT
• Tasso di deviazione (quante conversazioni vengono deviate dai rappresentanti)
• Costo per query

Un chatbot HR o IT potrebbe avere KPI come:

• Numero di richieste deviate dai dipendenti
• Numero di ore lavorative risparmiate incanalando le richieste a un chatbot
• Tempo necessario a un dipendente per prenotare i giorni di ferie

I KPI dei chatbot aziendali cambieranno a seconda del tipo di bot progettato.

Legate i vostri KPI a valori monetari

Ogni KPI deve essere legato a un valore monetario specifico. Non basta dire che un progetto "farà risparmiare tempo" o anche "farà risparmiare 10 ore alla settimana". Calcolate quanto denaro si risparmierà ogni mese o anno. 

Se il vostro chatbot AI eliminerà la necessità di assumere altri 2 dipendenti, assicuratevi che anche questi numeri siano presi in considerazione.

Iniziare con un livello basso, poi aumentare

Sebbene sia forte la tentazione di massimizzare l'impatto del chatbot fin dall'inizio, il nostro team di Customer Success raccomanda di puntare inizialmente a un ROI di valore minimo.

Concentratevi sui guadagni incrementali. Una volta che il chatbot si è dimostrato efficace con questo carico iniziale, aumentate gradualmente la sua portata e ottimizzate il tutto.

Questo approccio misurato non solo consente di tracciare il ROI con maggiore precisione, ma assicura che le prestazioni del chatbot rimangano elevate anche quando le sue responsabilità crescono. Concentrandosi sui miglioramenti incrementali, è possibile scalare le capacità del chatbot in modo da minimizzare i rischi e massimizzare il successo a lungo termine.

Variabili di partenza

Iniziare con:

• La retribuzione oraria di un addetto al call center
• La durata media di una chiamata all'assistenza clienti
• Quante chiamate riceve il centro ogni mese

E trovate il costo medio di una chiamata di assistenza clienti per la vostra organizzazione. Se un rappresentante guadagna 20 all'ora e la durata media di una chiamata di assistenza è di 5 minuti, il costo medio di ogni chiamata di assistenza è di 5 dollari. 

I chatbot migliori portano più valore

Poi aggiungete il valore di un chatbot. Individuare la giusta aspettativa può essere difficile: abbiamo visto molti clienti sovrastimare e sottostimare enormemente il valore di un chatbot. 

Il valore aggiunto dipende da alcuni fattori, tra cui:

• La somiglianza tra le chiamate all'assistenza clienti (chiamate ripetitive = maggiore valore aggiunto da parte di un chatbot)
• La complessità del vostro chatbot (bot più stupido = meno valore aggiunto)

In Botpress, il nostro team di Customer Success si confronta con clienti e prospect per aiutarli a identificare stime di valore realistiche.

Calcolo del ROI

Per il nostro esempio, ipotizziamo che un call center riceva 3000 chiamate al mese e che il suo chatbot si occupi di 2000 chiamate al mese. Il chatbot farà risparmiare all'azienda 2000 x 5 (numero di chiamate x prezzo per chiamata) ogni mese, per un totale di 10.000 dollari.

Questo numero crescerà con l'espansione dell'azienda: invece di assumere 3-5 persone, se ne possono assumere 1-2 per gestire lo stesso volume di chiamate assistite dal chatbot.

Variabili di partenza

Iniziare con:

• La retribuzione oraria del rappresentante delle risorse umane e del dipendente medio che richiede i suoi servizi
• La durata media di un'interazione con le risorse umane, compreso il tempo complessivo di comunicazione (ad esempio, compreso il tempo trascorso tra altre parti, come quando un rappresentante delle risorse umane consulta un contabile o un manager).
• Quante interazioni al mese possono essere gestite dal chatbot?

Quest'ultima fase richiede una riflessione su quali servizi possono essere gestiti dall'IA. Le richieste di ferie o le domande sulle politiche possono sicuramente essere gestite da un chatbot AI, ma le conversazioni sensibili probabilmente no.

Progettazione basata sui dati

L'identificazione dei casi d'uso giusti è fondamentale per progettare un chatbot interno di alto valore. Identificate i punti dolenti che richiedono più tempo da entrambe le parti per ottenere il massimo impatto dal chatbot. 

Si tratterà probabilmente di processi ripetitivi come l'inserimento, la programmazione, i giorni di malattia, il feedback, le valutazioni delle prestazioni o le richieste di informazioni su politiche e procedure.

Numero di contatti

Spesso i clienti scelgono di misurare il ROI dei bot di lead gen in base al numero di persone che parlano con il chatbot. Il numero di lead generati dal bot può essere un KPI allettante, ma in questo modo si trascura l'importanza della qualità di ciascun lead. 

Abbiamo visto clienti con chatbot per la generazione di lead che hanno portato numeri complessivi più bassi, ma una qualità di lead molto più elevata. Questo non è raro: l'errore umano può spingere i dipendenti a includere o escludere i lead sulla base di informazioni non supportate da dati. 

Un chatbot AI, invece, identificherà il lead ideale sulla base dei dati pregressi e si atterrà al suo quadro di riferimento.

Se i vostri rappresentanti di vendita qualificano 7/10 contatti, il vostro bot deve qualificarne 5/10.

Variabili di partenza

Iniziare con:

• Numero di visite mensili al sito web
• Quanti visitatori interagiscono con il chatbot?
• Quanti lead sta qualificando il bot

Il primo passo consiste nell'individuare un numero realistico di potenziali clienti, ovvero coloro che dialogheranno con il vostro chatbot. 

Se avete 100 visualizzazioni di un sito web, è probabile che solo 40 persone si soffermino sui contenuti: molti visitatori utilizzano la vostra homepage solo per la navigazione. Con questi numeri, potreste puntare a far interagire con il vostro chatbot 10 persone su 40, di cui 8 con una vera e propria conversazione.

Diminuzione di e-mail e moduli

Una metrica importante da tenere sotto controllo per verificare se il vostro chatbot sta fornendo valore è il numero di moduli e di e-mail che i vostri dipendenti ricevono in merito alle informazioni risposte dal bot. 

Se il chatbot riesce a fornire queste informazioni ai visitatori del sito web, il numero di e-mail e di invii di moduli dovrebbe diminuire.

Dovreste puntare a una riduzione del 20-30% dopo una corretta implementazione e a una riduzione del 60-65% dopo aver massimizzato il potenziale del vostro chatbot.