Un alto tasso di contenimento del chatbot è segno di un chatbot AI di successo.
Ma cos'è il tasso di contenimento? E come si può migliorare?
Siete nel posto giusto: analizziamo i tassi di contenimento dei chatbot, le best practice, come misurarli, perché alcuni sono così bassi e come si può rimediare.
Iniziamo!
Che cos'è il tasso di contenimento dei chatbot?
Il tasso di contenimento del chatbot si riferisce alla percentuale di interazioni o domande degli utenti che un chatbot gestisce con successo senza richiedere l'intervento di un umano.
Misura l'efficacia con cui un chatbot risolve i problemi o fornisce informazioni nell'ambito delle sue capacità. È comunemente usato come parametro di successo per
- Chatbot per l'assistenza clienti
- Chatbot di supporto tecnico
- Chatbot per le risorse umane
- E altri chatbot basati sull'assistenza
Un tasso di contenimento più elevato indica tipicamente che il chatbot sta rispondendo in modo efficiente alle esigenze degli utenti, riducendo il carico di lavoro degli agenti umani e migliorando l'efficienza operativa.
Bilanciare l'automazione e l'escalation umana
Nessuna azienda dovrebbe desiderare un tasso di contenimento del 100%. Ci saranno sempre casi in cui il vostro team vorrà parlare con un utente, ad esempio per effettuare vendite di alto valore o per risolvere problemi delicati che richiedono un tocco personale.
L'obiettivo non è quello di sostituire completamente il coinvolgimento umano, ma di trovare un equilibrio in cui l'automazione gestisca le attività ripetitive o semplici, lasciando che il team si concentri sulle interazioni che generano maggior valore.
Progettando il vostro chatbot in modo da passare senza problemi a un umano quando necessario, vi assicurate che gli utenti ricevano l'assistenza giusta al momento giusto, migliorando sia l'efficienza che la soddisfazione dei clienti.
Come si misura il tasso di contenimento del chatbot?
Per misurare il tasso di contenimento del chatbot, seguite questi passaggi:
1. Tracciare il totale delle interazioni e le escalation
Conta il numero totale di interazioni degli utenti con il chatbot in un determinato periodo. Questo include tutte le conversazioni, le domande o le attività avviate dagli utenti.
Quindi tracciate il numero di interazioni che vengono affidate ad agenti umani o segnalate come non risolte dal chatbot.
Le "escalation" possono includere passaggi diretti ad agenti umani o casi in cui gli utenti richiedono esplicitamente aiuto.
2. Calcolare il tasso di contenimento
Utilizzare la formula:
Tasso di contenimento = (1- [Interazioni scalate / Interazioni totali]) × 100
Ad esempio, se il vostro chatbot ha gestito 900 interazioni su 1.000 senza escalation, calcolerete:
Tasso di contenimento = (1-1000/100) × 100 = 90%
3. Oppure utilizzare strumenti di analisi
Sfruttate l'analisi dei chatbot o le piattaforme di assistenza clienti che tracciano e riportano automaticamente metriche come i tassi di contenimento. Questi strumenti spesso forniscono ulteriori informazioni sui motivi delle escalation e sulla soddisfazione degli utenti.
Monitorando e ottimizzando continuamente in base a questa metrica, è possibile migliorare l'efficienza del chatbot e l'esperienza dell'utente.
Perché il tasso di contenimento del mio chatbot è basso?
Un basso tasso di contenimento del chatbot si verifica spesso quando il bot fatica a comprendere le richieste, non dispone dei dati giusti o non è in grado di gestire attività complesse. Gli utenti si rivolgono a loro quando ritengono che il chatbot non soddisfi le loro esigenze.
Ecco le ragioni comuni dei bassi tassi di contenimento:
- Scarso riconoscimento dell'intento o query mal interpretate
- Base di conoscenze limitata o obsoleta
- Incapacità di mantenere il contesto nelle conversazioni
- Mancanza di integrazioni con le principali fonti di dati
- Ambito di applicazione non chiaro di ciò che il chatbot può fare
Le migliori pratiche per i chatbot ad alto contenimento
Utilizzare LLMs invece dei classificatori di intenti
I chatbot ad alto contenimento prosperano se alimentati da LLMs piuttosto che da classificatori di intenti.
LLMs sono in grado di comprendere linguaggi sfumati e liberi e di adattarsi a formulazioni diverse, il che li rende ideali per gestire richieste complesse o inaspettate.
Eliminano la necessità di una mappatura rigida degli intenti, consentendo al chatbot di rispondere in modo flessibile e preciso a una gamma più ampia di input dell'utente.
Come spiega il nostro COO nel suo articolo, Botpress utilizza LLMs rispetto ai classificatori di intenti, a differenza dei nostri concorrenti.
Progettare per conversazioni adattive
Piuttosto che affidarsi a flussi di lavoro statici, i chatbot dovrebbero essere costruiti per adattarsi dinamicamente al comportamento degli utenti in tempo reale.
Sfruttando la consapevolezza del contesto e gli algoritmi decisionali, il bot può modificare il proprio approccio nel corso della conversazione. In questo modo, il bot rimane pertinente anche quando gli utenti cambiano argomento, forniscono informazioni incomplete o fanno domande di approfondimento, migliorando i tassi di risoluzione complessivi.
Sfruttare i sistemi di recupero aumentati
Combinando la retrieval-augmented generation (RAG) con integrazioni come CRM e basi di conoscenza, si sblocca il pieno potenziale di un chatbot.
Grazie all'estrazione in tempo reale di informazioni specifiche sul dominio da fonti affidabili, il bot è in grado di rispondere a domande complesse e di completare attività in più fasi senza rivolgersi ad agenti umani.
Come posso migliorare il tasso di contenimento del mio chatbot?
Fortunatamente, avete il potere di aumentare il tasso di contenimento del vostro chatbot. Tutto sta nel modo in cui sviluppate il vostro chatbot e comunicate il suo scopo agli utenti.
Ecco 6 modi per migliorare il tasso di contenimento dei chatbot:
1. Migliorare il riconoscimento delle intenzioni con LLMs
Il passaggio dai classificatori di intenti tradizionali a LLMs migliorerà probabilmente il vostro tasso di contenimento.
A differenza della mappatura rigida degli intenti, LLMs è in grado di comprendere un linguaggio sfumato e libero e di adattarsi alle diverse espressioni. Questa comprensione avanzata riduce le incomprensioni e consente ai chatbot di gestire conversazioni complesse e imprevedibili con precisione e fluidità.
2. Ampliare le basi di conoscenza
Mantenere aggiornata la base di conoscenze del chatbot è fondamentale per ottenere interazioni soddisfacenti.
Aggiungete regolarmente nuove FAQ, informazioni sui prodotti e soluzioni ai problemi più comuni. In questo modo il chatbot è in grado di gestire una gamma più ampia di domande, garantendo agli utenti risposte accurate e tempestive.
3. Aumentare i percorsi di suggestione
Prima di rivolgersi a un umano, il chatbot cerca di risolvere le domande in modo autonomo. Se non ci riesce, provate ad aggiungere altri percorsi che gli utenti possono scegliere.
L'aggiunta di opzioni di ripiego, come domande di chiarimento o soluzioni alternative, offre maggiori opportunità di rispondere alle esigenze degli utenti.
4. Costruire un supporto per tutto il processo
Se il vostro flusso include flussi di lavoro complessi, come la prenotazione di appuntamenti o la risoluzione di problemi, assicuratevi che questi possano essere portati a termine senza problemi dall'utente senza l'intervento di un umano. I chatbot in grado di guidare gli utenti attraverso questi processi evitano la necessità di un intervento umano.
5. Spiegate chiaramente a cosa serve il vostro chatbot
Stabilite aspettative chiare fin dall'inizio. Guidate gli utenti su ciò che il chatbot può gestire e dove eccelle. In questo modo si evita la frustrazione e si orientano le conversazioni verso le aree in cui il bot è più capace, predisponendolo al successo.
6. Monitoraggio delle prestazioni
Tracciate metriche chiave come le domande non risolte, i tassi di escalation e i punteggi di soddisfazione per misurare le prestazioni del vostro chatbot. Utilizzate queste informazioni per individuare le aree di miglioramento e valutare il successo degli aggiornamenti.
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