1. How long does it typically take to see a return on investment from a chatbot?

You can typically see a return on investment from a chatbot within 3 to 6 months, assuming it handles a meaningful volume of interactions and is integrated with your key business systems like CRMs or helpdesk. The speed of ROI depends on usage volume and how much manual work the chatbot automates.

2. What are common pitfalls or mistakes when calculating chatbot ROI?

Common mistakes when calculating chatbot ROI include failing to assign monetary value to saved time, ignoring deployment and maintenance costs, or assuming unrealistically high adoption rates. It’s also easy to overlook hidden savings like reduced churn or faster resolution times.

3. How can I forecast chatbot ROI over multiple years?

To forecast chatbot ROI over multiple years, estimate year-over-year increases in user interactions, efficiency gains, and expanded use cases. Include expected costs for improvements like model fine-tuning or new integrations, and project cumulative savings compared to baseline operational costs.

4. How does chatbot ROI differ between B2B and B2C companies?

Chatbot ROI differs between B2B and B2C in that B2C companies typically see quicker returns due to higher support volumes and automation of repetitive tasks, while B2B companies often see higher value per interaction, especially in sales qualification or client retention.

5. What data do I need to start tracking in order to measure ROI effectively?

To measure chatbot ROI effectively, track metrics such as total interactions, resolution rate, deflection rate (questions handled without a human), average handling time, cost per conversation, lead conversion rate (for sales bots), and reductions in customer support workload or staffing needs.

Cara Mengira ROI untuk 3 Jenis Chatbot

Ditulis oleh

Sarah Chudleigh

Penyelidik & Ketua Kandungan AI

Isi Kandungan

Langkah 1. tajuk langkah diletakkan di sini seperti dijangka

Ringkasan

Mengukur ROI chatbot perniagaan bermula dengan menetapkan KPI yang jelas dan dikaitkan dengan nilai kewangan, seperti penjimatan kos bagi setiap pertanyaan yang diselesaikan atau pengurangan jam kerja kakitangan.
Untuk bot sokongan pelanggan, ROI dikira dengan membandingkan kos interaksi yang dikendalikan manusia dengan penjimatan daripada interaksi yang dikendalikan chatbot, mengambil kira faktor seperti tempoh panggilan dan gaji pekerja.
Chatbot dalaman seperti bot HR atau IT perlu mengambil kira kos untuk kedua-dua kakitangan yang memberi sokongan dan pekerja yang memohon bantuan, dengan fokus pada tugas berulang yang boleh diautomasi.
Chatbot penjanaan prospek dinilai bukan sahaja berdasarkan bilangan prospek tetapi juga kualiti prospek, dengan matlamat mengurangkan kebergantungan pada borang dan emel sambil menapis prospek dengan berkesan.

Chatbot ialah satu pelaburan kewangan untuk perniagaan anda. Seperti mana-mana pelaburan, pasukan anda perlu bersedia untuk mengukur dan mengira ROI chatbot perniagaan anda.

Dalam panduan ROI chatbot ini, kami akan terangkan cara mengira ROI untuk:

Chatbot sokongan pelanggan
Chatbot dalaman, seperti chatbot HR atau chatbot ITSM
Chatbot penjanaan prospek

Jika anda ingin membina atau mengukur projek chatbot AI atau ejen AI, panduan ini boleh membantu anda menilai impak kewangannya dan meyakinkan pihak berkepentingan utama.

Bina Chatbot AI

Bina chatbot agentik tersuai

Mulakan sekarang

Bersedia untuk mengukur ROI chatbot anda

diagram showing the three ways to get ready to measure chatbot ROI like clearly define KPIs, tie KPIs to monetary values, and to start low

Tetapkan KPI anda dengan jelas

Walaupun nampak jelas, anda tidak boleh mengukur ROI tanpa KPI (penunjuk prestasi utama).

Jika anda membina chatbot khidmat pelanggan, KPI anda mungkin termasuk:

Bilangan permintaan yang diselesaikan oleh chatbot
Pengurangan masa tindak balas purata
CSAT
Kadar pengalihan (berapa banyak perbualan dialihkan daripada wakil manusia)
Kos setiap pertanyaan

Chatbot HR atau IT mungkin mempunyai KPI seperti:

Bilangan permintaan yang dialihkan daripada pekerja
Bilangan jam kerja yang dijimatkan dengan menyalurkan permintaan kepada chatbot
Masa yang diambil pekerja untuk menempah cuti

KPI chatbot syarikat anda akan berubah bergantung pada jenis bot yang anda bina.

Kaitkan KPI anda dengan nilai kewangan

Setiap KPI perlu dikaitkan dengan nilai kewangan tertentu. Tidak cukup sekadar menyatakan projek akan 'menjimatkan masa' atau 'menjimatkan 10 jam seminggu'. Kira berapa banyak wang yang dijimatkan setiap bulan atau tahun.

Jika chatbot AI anda mengurangkan keperluan mengambil 2 pekerja tambahan, pastikan angka ini juga diambil kira.

Mulakan kecil, kemudian tingkatkan

Walaupun anda mungkin ingin memaksimumkan impak chatbot anda dari awal, pasukan Customer Success kami mengesyorkan untuk menyasarkan ROI minimum dahulu.

Fokus pada peningkatan secara berperingkat. Setelah chatbot terbukti berkesan dengan beban awal ini, tingkatkan skopnya secara beransur-ansur – dan lakukan penambahbaikan sepanjang proses.

Pendekatan berperingkat ini bukan sahaja membolehkan anda menjejak ROI dengan lebih tepat, malah memastikan prestasi chatbot anda kekal tinggi apabila tanggungjawabnya bertambah. Dengan memberi tumpuan pada penambahbaikan kecil, anda boleh meningkatkan keupayaan chatbot dengan cara yang meminimumkan risiko dan memaksimumkan kejayaan jangka panjang.

Mengira ROI untuk chatbot sokongan pelanggan

diagram showing how to calculate ROI for a customer support chatbot by first finding the average cost of starting variable, adding in value of chatbot which is affected by factors like variable similarity and bot complexity before calculating ROI which increases as the company expands

Kes penggunaan paling mudah untuk mengukur ROI chatbot anda ialah chatbot sokongan pelanggan.

Chatbot sokongan pelanggan selalunya menjadi barisan pertama antara pelanggan dan pusat panggilan syarikat.

Pemboleh ubah permulaan

Mulakan dengan:

Gaji sejam wakil pusat panggilan
Purata tempoh panggilan sokongan pelanggan
Bilangan panggilan yang diterima pusat setiap bulan

Dan cari kos purata setiap panggilan sokongan pelanggan untuk organisasi anda. Jika seorang wakil dibayar 20 sejam dan purata panggilan sokongan ialah 5 minit, maka kos purata setiap panggilan ialah $5.

Ingin Menggunakan Ejen AI?

Baca Panduan Pelaksanaan Ejen AI kami

Baca Sekarang

Chatbot yang lebih baik membawa nilai lebih tinggi

Kemudian tambah nilai chatbot. Menentukan jangkaan yang tepat boleh menjadi sukar – kami telah melihat ramai pelanggan yang sangat melebih-lebihkan atau meremehkan nilai chatbot.

Nilai tambah ini bergantung pada beberapa faktor, termasuk:

Tahap persamaan antara panggilan sokongan pelanggan (panggilan berulang = nilai tambah lebih tinggi dari chatbot)
Kerumitan chatbot anda (bot kurang pintar = nilai tambah lebih rendah)

Di Botpress, pasukan Customer Success kami akan berbincang dengan pelanggan dan prospek untuk membantu mereka menentukan anggaran nilai yang realistik.

Mengira ROI anda

Untuk contoh ini, andaikan pusat panggilan menerima 3000 panggilan sebulan, dan chatbot mereka akan mengambil alih 2000 panggilan sebulan. Chatbot akan menjimatkan syarikat itu 2000 x 5 (bilangan panggilan x harga setiap panggilan) setiap bulan, bersamaan $10,000.

Jumlah ini akan meningkat apabila syarikat berkembang – daripada mengambil 3-5 orang, mereka hanya perlu mengambil 1-2 orang untuk mengendalikan jumlah panggilan yang sama dengan bantuan chatbot.

Mengira ROI untuk chatbot pekerja dalaman

diagram showing how to calculate ROI for a internal employee chatbot by first finding the average cost of starting variable, adding in value of chatbot which is affected by factors like variable similarity and bot complexity before calculating ROI which increases as the company expands

Chatbot dalaman biasanya ialah bot HR atau IT, tetapi ia boleh merangkumi pelbagai tindakan antara pekerja.

Mengira ROI chatbot dalaman hampir sama dengan chatbot sokongan pelanggan, dengan satu perbezaan utama – memasukkan gaji kedua-dua pekerja.

Jika pengiraan ROI untuk bot khidmat pelanggan hanya melibatkan masa dan kos seorang pekerja pusat panggilan, bot dalaman pula melibatkan masa dan kos wakil HR atau IT serta pekerja yang menggunakan perkhidmatan mereka.

Pemboleh ubah permulaan

Mulakan dengan:

Gaji sejam wakil HR dan purata pekerja yang memohon perkhidmatan mereka
Purata tempoh interaksi HR, termasuk masa komunikasi keseluruhan (cth. termasuk masa antara pihak lain, seperti apabila wakil HR merujuk kepada akauntan atau pengurus)
Bilangan interaksi setiap bulan yang boleh dikendalikan oleh chatbot

Langkah terakhir ini memerlukan pertimbangan tentang perkhidmatan mana yang boleh diambil alih oleh AI. Permintaan cuti atau pertanyaan tentang polisi sudah pasti boleh dikendalikan oleh chatbot AI, tetapi perbualan sensitif mungkin tidak dapat dikendalikan.

Reka bentuk berasaskan data

Mengenal pasti kes penggunaan yang betul adalah sangat penting untuk mereka bentuk chatbot dalaman yang bernilai tinggi. Kenal pasti titik sakit yang paling banyak mengambil masa kedua-dua pihak untuk mendapatkan impak paling besar daripada chatbot.

Ini biasanya melibatkan proses berulang seperti orientasi pekerja, penjadualan, cuti sakit, maklum balas, penilaian prestasi, atau pertanyaan tentang polisi dan prosedur.

Mengira ROI untuk chatbot penjanaan prospek

diagram showing how to calculate ROI for a lead generation chatbot with two methods

Mengira ROI bot penjanaan prospek sedikit berbeza daripada contoh di atas, kerana ia berfungsi agak berbeza daripada pekerja manusia.

Bilangan prospek

Selalunya pelanggan memilih untuk mengukur ROI bot penjanaan prospek berdasarkan berapa ramai yang berbual dengan chatbot. Memilih bilangan prospek yang dijana oleh bot boleh menjadi KPI yang menggoda, tetapi ini mengabaikan kepentingan kualiti setiap prospek.

Kami pernah melihat pelanggan dengan chatbot penjanaan prospek yang membawa jumlah prospek lebih rendah, tetapi kualiti prospek jauh lebih tinggi. Ini tidak luar biasa – kesilapan manusia boleh menyebabkan pekerja memasukkan atau menolak prospek berdasarkan maklumat yang tidak disokong data.

Sebaliknya, chatbot AI akan mengenal pasti prospek ideal berdasarkan data lalu dan kekal dengan kerangka kerjanya.

Jika wakil jualan anda menapis 7/10 prospek, sasarkan bot anda untuk menapis 5/10.

Pemboleh ubah permulaan

Mulakan dengan:

Bilangan lawatan laman web bulanan
Berapa ramai pelawat yang berinteraksi dengan chatbot
Berapa banyak prospek yang ditapis oleh bot

Langkah pertama ialah menentukan bilangan prospek berpotensi yang realistik – iaitu mereka yang akan berbual dengan chatbot anda.

Jika anda mempunyai 100 tontonan laman web, kemungkinan hanya 40 orang yang benar-benar meluangkan masa untuk melihat kandungan – ramai pelawat laman web hanya menggunakan laman utama anda untuk navigasi sahaja. Dengan angka ini, anda mungkin ingin mensasarkan 10 daripada 40 orang ini untuk berinteraksi dengan chatbot anda, dengan 8 daripada 10 itu benar-benar berkomunikasi secara dua hala.

Penurunan dalam emel dan borang

Satu metrik penting untuk diikuti bagi melihat sama ada chatbot anda memberi nilai ialah bilangan borang dan emel yang diterima oleh pekerja anda berkaitan maklumat yang telah dijawab oleh bot.

Jika chatbot berjaya memberikan maklumat ini kepada pelawat laman web, bilangan emel dan penyerahan borang sepatutnya berkurang.

Anda sepatutnya mensasarkan penurunan sebanyak 20-30% selepas pelaksanaan yang betul, dan penurunan penuh sebanyak 60-65% selepas memaksimumkan potensi chatbot anda.

Laksanakan ejen AI bulan depan

Pasukan kami telah berjaya melaksanakan chatbot AI perusahaan sejak 2017.

Pasukan Khidmat Pelanggan kami mempunyai ribuan pelancaran yang berjaya dan mereka bekerjasama dengan pelanggan untuk memastikan projek AI berkualiti tinggi yang meningkatkan pulangan pelaburan.

Platform kami yang sangat fleksibel dinilai sebagai yang paling berkuasa di pasaran – ia boleh disesuaikan untuk sebarang kegunaan, jabatan, dan industri.

Mula membina hari ini. Ia percuma.

Atau tempah panggilan dengan pasukan jualan kami untuk ketahui lebih lanjut.

Bina Chatbot AI

Bina chatbot agentik tersuai

Mulakan sekarang

Soalan Lazim

1. Berapa lama biasanya untuk melihat pulangan pelaburan daripada chatbot?

Anda biasanya boleh melihat pulangan pelaburan daripada chatbot dalam masa 3 hingga 6 bulan, dengan syarat ia mengendalikan jumlah interaksi yang bermakna dan diintegrasikan dengan sistem perniagaan utama anda seperti CRM atau helpdesk. Kepantasan pulangan pelaburan bergantung pada jumlah penggunaan dan berapa banyak kerja manual yang dapat diautomasi oleh chatbot.

2. Apakah kesilapan biasa ketika mengira pulangan pelaburan chatbot?

Kesilapan biasa ketika mengira pulangan pelaburan chatbot termasuk tidak memberikan nilai wang kepada masa yang dijimatkan, mengabaikan kos pelaksanaan dan penyelenggaraan, atau mengandaikan kadar penggunaan yang terlalu tinggi. Penjimatan tersembunyi seperti pengurangan churn atau masa penyelesaian yang lebih pantas juga mudah terlepas pandang.

3. Bagaimana saya boleh meramalkan pulangan pelaburan chatbot untuk beberapa tahun akan datang?

Untuk meramalkan pulangan pelaburan chatbot bagi beberapa tahun, anggarkan peningkatan interaksi pengguna setiap tahun, penjimatan masa, dan peluasan kegunaan. Sertakan juga kos yang dijangka untuk penambahbaikan seperti penalaan model atau integrasi baru, dan unjurkan jumlah penjimatan berbanding kos operasi asal.

4. Bagaimana pulangan pelaburan chatbot berbeza antara syarikat B2B dan B2C?

Pulangan pelaburan chatbot berbeza antara B2B dan B2C di mana syarikat B2C biasanya melihat pulangan yang lebih cepat kerana jumlah sokongan yang lebih tinggi dan automasi tugas berulang, manakala syarikat B2B sering mendapat nilai lebih tinggi bagi setiap interaksi, terutamanya dalam kelayakan jualan atau pengekalan pelanggan.

5. Data apa yang perlu saya mula jejak untuk mengukur pulangan pelaburan dengan berkesan?

Untuk mengukur pulangan pelaburan chatbot dengan berkesan, jejak metrik seperti jumlah interaksi, kadar penyelesaian, kadar pengalihan (soalan yang dikendalikan tanpa manusia), purata masa pengendalian, kos setiap perbualan, kadar penukaran prospek (untuk bot jualan), dan pengurangan beban kerja atau keperluan staf sokongan pelanggan.