- Analitis chatbot melibatkan pengumpulan dan menganalisis data tentang cara pengguna berinteraksi dengan chatbot, membantu perniagaan mengukur prestasi, mengenal pasti masalah dan meningkatkan pengalaman pengguna.
- Penjejakan prestasi chatbot bermula dengan mentakrifkan matlamat, menetapkan KPI yang berkaitan dan mengikat metrik ini kepada nilai kewangan untuk mengira impak bot dan ROI.
- Metrik utama termasuk volum interaksi, tempoh sembang, pengulangan aliran, kadar pembendungan (pengguna dibantu tanpa campur tangan manusia), skor kepuasan pengguna dan purata masa respons.
Membina dan menggunakan hanyalah langkah pertama membina chatbot AI – selepas penggunaan, anda sudah bersedia untuk memantau projek anda dengan analisis chatbot.
Sebarang projek ejen chatbot atau AI sebenar memerlukan penjejakan metrik untuk memerhati dan meningkatkan prestasinya.
Dengan pengalaman beberapa tahun menggunakan chatbot perusahaan , pasukan kami mahir dalam memantau dan mengulangi penggunaan chatbot yang berjaya. Tidak memanfaatkan sepenuhnya analitis chatbot anda ialah salah satu kesilapan biasa yang dilakukan oleh syarikat apabila menggunakan chatbot .
Berikut ialah panduan ringkas untuk membolehkan anda bermula dengan analisis chatbot.
Apakah analisis chatbot?
Analitis chatbot ialah data dan metrik yang menjejaki cara pengguna berinteraksi dengan chatbot. Mereka membantu mengukur prestasi, mengenal pasti isu dan mengoptimumkan keberkesanan bot dari semasa ke semasa.
Ia melibatkan penjejakan, mengukur dan menganalisis prestasi dan interaksi chatbot melalui metrik yang dipilih.
Analitis ini memberikan cerapan tentang cara pengguna terlibat dengan chatbot, keberkesanannya dan kesan keseluruhannya terhadap matlamat perniagaan.
Mengapa saya perlu mengukur analisis chatbot?
Tidak kira projek itu, anda perlu mengukur analitik AI chatbot anda.
Projek chatbot AI mempunyai 3 peringkat: membina, menggunakan dan memantau. Tulang belakang peringkat monitor adalah mengukur analitik chatbot yang bermakna dan mengulangi pada chatbot anda.
Pemantauan yang betul adalah penting untuk penggunaan chatbot yang berjaya — analitik penjejakan membolehkan anda mengetahui kawasan yang bot anda mempunyai ruang untuk penambahbaikan dan tempat ia memberikan ROI paling banyak.
Cara Mengukur Prestasi Chatbot: Langkah demi Langkah
1. Tentukan matlamat chatbot
Mulakan dengan mengenal pasti tujuan chatbot anda. Apakah hasil khusus yang anda mahukan? Chatbot sokongan pelanggan dan chatbot generasi utama akan mempunyai matlamat yang sangat berbeza daripada chatbot HR .
Matlamat biasa termasuk sokongan pelanggan yang lebih baik, penjanaan petunjuk yang dipertingkatkan AI , sokongan jualan atau peningkatan penglibatan pengguna.
2. Mengikat matlamat dengan KPI
Kemudian anda boleh memilih KPI yang mencerminkan matlamat anda:
Jika matlamat anda ialah sokongan pelanggan yang lebih baik, KPI anda boleh menjadi masa penyelesaian di bawah 2 minit, kadar pesongan tiket sekurang-kurangnya 40% dan skor kepuasan pelanggan 85%+.
Jika matlamat anda ialah penjanaan petunjuk, KPI anda mungkin menjana 50 petunjuk yang layak setiap minggu atau kadar penukaran petunjuk sebanyak 20%.
3. Pantau metrik yang sejajar dengan KPI anda
Seterusnya, anda boleh mengenal pasti metrik tertentu yang memaklumkan KPI anda.
Sebagai contoh, metrik tentang penglibatan pengguna akan dikaitkan dengan:
- Bilangan pengguna kembali
- Sama ada mereka terlibat dengan pengesyoran produk chatbot
- Berapa ramai pelawat laman web keseluruhan yang menggunakan chatbot
4. Ikat metrik dengan nilai kewangan
Untuk memahami garis bawah pelaburan chatbot anda, anda perlu mengukur kesannya.
Sebagai contoh:
- Jika chatbot mengurangkan tiket sokongan, hitung jumlah yang anda jimat dalam kos buruh dengan menyelesaikan pertanyaan secara automatik
- Jika peningkatan penjanaan petunjuk ialah matlamat, hitung purata hasil setiap petunjuk dan darabkannya dengan bilangan petunjuk yang dijana bot
Langkah ini ialah bahagian penting dalam mengira ROI chatbot .
5. Ulang dan perbaiki
Memantau analitik chatbot ialah proses yang berterusan dan berkembang.
Semak prestasi chatbot anda dengan kerap. Analisis data untuk mengenal pasti corak, seperti titik drop-off yang tinggi, ralat biasa atau laluan resolusi yang tidak cekap.
Apabila chatbot anda berkembang – dengan ciri baharu atau pengembangan kes penggunaan – anda perlu menyesuaikan dan mengembangkan metrik yang anda jejak, bersama KPI anda.
9 Metrik Chatbot untuk Dijejaki
1. Bilangan interaksi
Salah satu metrik yang paling penting ialah yang paling asas: adakah orang menggunakan chatbot anda?
Jika tidak, pasukan anda perlu membuat papan tanda dengan lebih baik, atau menjadikan chatbot sebagai langkah proses yang lebih diperlukan (iaitu pekerja hanya boleh menjadualkan hari cuti melalui chatbot, bukannya memberi mereka pilihan untuk menjadualkan melalui wakil HR atau chatbot).
2. Purata tempoh sembang (kedua-dua tempoh masa dan bilangan mesej yang ditukar)
Interaksi chatbot yang ideal adalah cekap dan membantu. Jika interaksi mengambil masa terlalu lama, cuba kenal pasti dan kurangkan kesesakan.
3. Bilangan aliran yang dimulakan
Adakah chatbot anda mengenal pasti dan menyelesaikan masalah dengan serta-merta, atau adakah ia melalui pelbagai aliran untuk mencari penyelesaian?
4. Bilangan aliran ulangan
Jika chatbot anda mengulangi aliran yang sama, ini adalah tanda ketidakcekapan. Ini mungkin kerana chatbot anda tidak mengenali keperluan pengguna dengan betul sejak awal.
5. Kadar pembendungan Chatbot
Kadar pembendungan chatbot merujuk kepada bilangan pengguna yang berinteraksi dengan chatbot anda dan melengkapkan interaksi tanpa perlu berinteraksi dengan manusia.
Chatbot yang berjaya boleh melihat kadar pembendungan ~65%, kerana akan sentiasa ada interaksi yang memerlukan bantuan manusia.
6. Bilangan pengguna berulang
Jika chatbot anda berguna, anda sepatutnya melihat pengguna kembali.
7. Bilangan pengguna aktif setiap tempoh masa
Mengetahui masa pengguna berinteraksi dengan chatbot anda boleh membantu dengan keputusan tentang penjadualan syif untuk ejen langsung.
8. CSAT (skor kepuasan pelanggan)
Maklum balas langsung ialah cara mudah untuk mengukur keberkesanan chatbot anda.
9. Purata masa tindak balas
Jika chatbot anda mempunyai matlamat untuk mengurangkan masa menunggu untuk pelanggan atau petunjuk anda, pastikan anda menjejaki berapa lama pelanggan perlu menunggu untuk bercakap dengan ejen manusia.
Jika chatbot anda menjalankan tugasnya, ia sepatutnya mengurangkan masa menunggu dengan ketara.
Cara menggunakan analisis chatbot lanjutan
Platform chatbot terbaik akan membolehkan anda dan pasukan anda menyediakan metrik tersuai untuk menjejak analitis chatbot.
Analitis tersuai memerlukan mengenal pasti tindakan bernilai tinggi dan mengarahkan chatbot anda untuk menjejakinya.
Sebagai contoh, Botpress membenarkan pengguna langganan menjejak sebarang acara yang mereka tambahkan kad 'Jejaki Acara'.
Jenis analitis lanjutan ini membolehkan pengguna menjejak peristiwa khusus hiper. Contohnya:
- Kekerapan bot tidak dapat menjawab soalan menggunakan Pangkalan Pengetahuannya
- Kekerapan pengguna mengganggu bot semasa interaksi
- Berapa kerap bot sembang e-dagang gagal membuat pembayaran
- Kekerapan pengguna meninggalkan chatbot, khusus untuk masa atau aliran tertentu
- Kekerapan pengguna terlibat dengan produk yang disyorkan oleh chatbot
- Berapa kerap chatbot menjual atau menjual silang produk atau perkhidmatan
Analitis lanjutan membolehkan pasukan anda mengenal pasti ruang untuk penambahbaikan dengan ketepatan yang tepat.
Dengan memahami cara pengguna terlibat dengan setiap bahagian aliran chatbot anda, anda boleh mengoptimumkan proses tanpa henti untuk mendapatkan hasil yang lebih baik dan lebih baik.
Perkara yang perlu dicari dalam papan pemuka analitik
Terdapat banyak pilihan untuk platform analisis chatbot. Kebanyakan platform chatbot akan datang dengan papan pemuka analitik mereka sendiri, tetapi anda boleh meningkatkannya dengan alat tambah analitik. Ini juga berguna untuk analisis chatbot sumber terbuka.
Apabila mencari platform analitis chatbot peringkat tinggi, berikut ialah beberapa ciri yang perlu diberi perhatian:
Pemantauan masa nyata
Ciri utama platform analitik chatbot lanjutan ialah keupayaan untuk menjejak prestasi dalam masa nyata. Ia bukan sahaja membenarkan pasukan anda melihat data terkini, tetapi mereka boleh bertindak balas dengan cepat kepada isu atau anomali.
Contohnya, anda boleh menyediakan makluman masa nyata untuk masalah, seperti kadar pembendungan yang luar biasa atau penurunan.
Integrasi dengan sistem perniagaan
Keupayaan untuk mengeksport data chatbot anda dengan lancar ke dalam visualisasi data dan alatan BI – seperti Tableu atau Google Analytics – membolehkan anda berkongsi cerapan dengan mudah merentas pasukan (tanpa perlu semua orang log masuk ke platform chatbot anda).
Metrik boleh disesuaikan
Metrik boleh disesuaikan – atau 'analitis lanjutan' – akan membolehkan pasukan anda mengasah bahagian tertentu aliran chatbot anda.
Gunakan chatbot bulan depan
Dengan pengalaman bertahun-tahun menggunakan chatbots AI dan ejen AI, Botpress ialah platform chatbot terkemuka untuk pembina perusahaan dan solo.
Platform yang boleh diperluas dan disesuaikan tanpa henti membolehkan pembina bot membina chatbot untuk sebarang kes penggunaan, merentas mana-mana industri.
Sebarkan dengan lancar pada pelbagai saluran dan platform dengan perpustakaan integrasi yang telah dibina.
Ketahui cara membina chatbot lanjutan dengan perpustakaan pendidikan yang luas dan aktif Discord komuniti 20,000+ pembina bot.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Soalan lazim
1. Berapa kerapkah saya harus menyemak data analitis chatbot saya?
Sekurang-kurangnya, daftar masuk setiap minggu. Tetapi jika bot anda mendapat banyak trafik atau memainkan peranan penting dalam penukaran atau sokongan, semakan harian boleh membantu anda melihat dan menyelesaikan isu dengan lebih cepat.
2. Apakah cara terbaik untuk menetapkan garis dasar sebelum mengukur penambahbaikan?
Mulakan dengan menjejaki metrik chatbot anda selama beberapa minggu tanpa membuat perubahan, supaya anda mendapat gambaran yang jelas tentang prestasi "biasa". Itulah garis dasar anda.
3. Apakah perbezaan antara analitik chatbot dan analitis tapak web tradisional?
Analitis Chatbot menumpukan pada perbualan seperti cara orang berinteraksi, tempat mereka berhenti, perkara yang mereka tanya, dsb., manakala analitis tapak web lebih melihat pada klik, paparan halaman dan masa yang dihabiskan pada halaman.
4. Bagaimanakah analitik chatbot disepadukan dengan pemetaan perjalanan pengguna?
Ia menunjukkan dengan tepat di mana dalam perjalanan pengguna terlibat, tersekat atau melantun, jadi anda boleh mengubah suai pengalaman di tempat yang betul untuk aliran yang lebih baik.
5. Bagaimanakah analitik ramalan boleh meningkatkan aliran chatbot dari semasa ke semasa?
Dengan melihat corak dalam tingkah laku pengguna, analitis ramalan boleh membantu anda menjangka keperluan, mencadangkan langkah seterusnya yang lebih baik atau bahkan membimbing pengguna secara proaktif sebelum isu timbul.
.png)
