3種類のチャットボットのROIを計算する方法

KPIを明確に定義する

当たり前のことのように聞こえるかもしれないが、KPI（主要業績評価指標）なしにROIを測定することはできない。

カスタマーサービス・チャットボットを構築する場合、KPIには次のようなものが考えられます：

• チャットボットが解決したリクエスト数
• 平均応答時間の短縮
• CSAT
• 逸脱率（MRから逸脱した会話の数）
• クエリーあたりのコスト

HRやITのチャットボットには、次のようなKPIがあるかもしれない：

• 従業員からの転用依頼数
• リクエストをチャットボットに流すことで節約できた作業時間数
• 従業員が休暇を予約するのにかかる時間

貴社のチャットボットKPIは、設計するボットのタイプによって変わります。

KPIを金額に結びつける

各KPIは、具体的な金銭的価値と結びつけるべきである。プロジェクトが「時間を節約する」、あるいは「週に10時間を節約する」というだけでは不十分だ。毎月、あるいは毎年、いくら節約できるかを計算する。 

AIチャットボットによって従業員を2人増やす必要がなくなるのであれば、この数字も考慮に入れてください。

低めから始め、徐々に上げる

最初からチャットボットのインパクトを最大化したい気持ちはわかりますが、当社のカスタマーサクセスチームは、最初は最小限の価値ROIを目指すことを推奨しています。

段階的な利益に焦点を当てる。チャットボットがこの初期負荷で効果的であることが証明されたら、徐々にその範囲を広げ、途中で最適化します。

この測定されたアプローチは、より高い精度でROIを追跡できるだけでなく、その責任が大きくなってもチャットボットのパフォーマンスが高いままであることを保証します。段階的な改善に焦点を当てることで、リスクを最小限に抑え、長期的な成功を最大化する方法でチャットボットの機能を拡張することができます。

開始変数

で始める：

• コールセンター担当者の時給
• カスタマーサポートの平均通話時間
• 毎月のセンターへの問い合わせ件数

そして、あなたの組織のカスタマーサポートコールの平均コストを調べてください。担当者の時給が20ドルで、平均サポートコールが5分だとすると、各サポートコールの平均コストは5ドルです。 

より良いチャットボットはより高い価値をもたらす

そして、チャットボットの価値を加えてください。チャットボットの価値を過大評価したり過小評価したりするクライアントをたくさん見てきました。 

付加価値は、以下のようないくつかの要因によって決まる：

• カスタマーサポートコールの類似性（反復的なコール＝チャットボットによる高い付加価値）
• チャットボットの複雑さ（ボットの複雑さ＝付加価値の低さ）

Botpress では、カスタマー・サクセス・チームがクライアントや見込み客と一緒になって、現実的な価値の見積もりを確認するお手伝いをします。

ROIの計算

この例では、あるコールセンターが毎月3000件のコールを受け、チャットボットが毎月2000件のコールを受け持つと仮定する。チャットボットは、毎月2000×5（コール数×コール単価）で10,000ドルを節約することになる。

この数は、会社が拡大するにつれて増えていくだろう。3～5人を雇う代わりに、チャットボットによってアシストされた場合、同じ量の電話に取り組むために1～2人を雇うことができる。

開始変数

で始める：

• 人事担当者の時給と、そのサービスを求める平均的な従業員の給与
• 全体的なコミュニケーション時間（例えば、人事担当者が会計士やマネジャーに相談する場合など、他の関係者との間で費やされる時間も含む）を含む、人事担当者との対話の平均時間
• チャットボットで対応可能なインタラクションが月に何件発生するか

この後者のステップでは、どのサービスをAIに引き継ぐことができるかを考える必要がある。休暇のリクエストやポリシーに関する問い合わせは間違いなくAIチャットボットで処理できるが、デリケートな会話はそうはいかないだろう。

データに裏打ちされた設計

価値の高い社内チャットボットを設計するには、適切なユースケースを特定することが最も重要です。チャットボットから最も強いインパクトを得るために、両者が最も時間を要するペインポイントを特定します。 

これらは、入社、スケジュール管理、病欠、フィードバック、業績評価、方針や手続きに関する問い合わせなど、繰り返し行われるプロセスである可能性が高い。

リード数

多くの場合、クライアントはリードジェンボットのROIをチャットボットとの会話数で測定することを選択します。ボットによって生成されたリードの数を選ぶことは魅力的なKPIになり得ますが、これは各リードの質の重要性を否定することになります。 

私たちは、リードジェネレーションチャットボットを持つクライアントが、全体的な数は少なくても、リードの質ははるかに高いことを見てきました。これは珍しいことではありません-ヒューマンエラーは、データに裏打ちされていない情報に基づいて、従業員がリードを含めたり除外したりすることを後押しします。 

一方、AIチャットボットは、過去のデータに基づいて理想的なリードを特定し、その枠組みに固執する。

営業担当者が7/10のリードを認定するなら、ボットは5/10の認定を目指す。

開始変数

で始める：

• 月間ウェブサイト訪問者数
• チャットボットとやりとりしている訪問者の数
• ボットが獲得したリードの数

最初のステップは、現実的な数の潜在的なリード（チャットボットと会話してくれる人）を思いつくことです。 

ウェブサイトの閲覧数が100の場合、コンテンツをじっくり見ているのは40人程度でしょう。ウェブサイトの訪問者の多くは、ナビゲーションのためだけにホームページを利用しています。この数字からすると、40人のうち10人がチャットボットと対話し、そのうち8人が実際に前後の会話をすることを目標にするとよいでしょう。

電子メールとフォームの減少

チャットボットが価値を提供しているかどうかを確認するために追跡すべき強力な指標は、ボットが回答した情報について従業員が受け取るフォームやメールの数です。 

チャットボットがウェブサイト訪問者にこのような情報をうまく提供していれば、メールやフォーム送信の数は減少するはずです。

適切な導入後は20～30％の減少、チャットボットの可能性を最大化した後は60～65％の減少を目指すべきです。