A criação e a implementação são apenas o primeiro passo para criar um chatbot de IA - após a implementação, está pronto para monitorizar o seu projeto com a análise do chatbot.
Qualquer projeto real de chatbot ou de agente de IA requer o acompanhamento de métricas para observar e melhorar o seu desempenho.
Com vários anos de experiência na implementação de chatbots empresariais, a nossa equipa está bem familiarizada com a monitorização e a reiteração de implementações bem sucedidas de chatbots. Não tirar o máximo partido das análises do seu chatbot é um dos erros mais comuns que as empresas cometem quando implementam um chatbot.
Aqui está um guia rápido para começar a usar a análise de chatbot.
O que é a análise do chatbot?
As análises de chatbot são dados e métricas que acompanham a forma como os utilizadores interagem com um chatbot. Eles ajudam a medir o desempenho, identificar problemas e otimizar a eficácia do bot ao longo do tempo.
Envolvem o acompanhamento, a medição e a análise do desempenho e das interações de um chatbot através de métricas escolhidas.
Estas análises fornecem informações sobre a forma como os utilizadores interagem com um chatbot, a sua eficácia e o seu impacto global nos objectivos comerciais.
Por que razão devo medir a análise do chatbot?
Independentemente do projeto, é necessário medir a análise do seu chatbot com IA.
Um projeto de chatbot com IA tem 3 fases: construir, implementar e monitorizar. A espinha dorsal da fase de monitorização é a medição de análises significativas do chatbot e a reiteração do seu chatbot.
A monitorização adequada é essencial para uma implementação bem-sucedida do chatbot - a análise de rastreio permite-lhe saber quais as áreas em que o seu bot pode ser melhorado e onde está a proporcionar o maior ROI.
Como medir o desempenho do Chatbot: Passo a passo
1. Definir os objectivos do chatbot
Comece por identificar o objetivo do seu chatbot. Quais são os resultados específicos que pretende? Um chatbot de apoio ao cliente e um chatbot de geração de leads terão objectivos muito diferentes de um chatbot de RH.
Entre os objectivos comuns contam-se um melhor apoio ao cliente, a geração de leads melhorada por IA, o apoio às vendas ou o aumento da participação dos utilizadores.
2. Associar os objectivos aos KPIs
Em seguida, pode selecionar KPIs que reflictam os seus objectivos:
Se o seu objetivo é melhorar o apoio ao cliente, os seus KPIs podem ser um tempo de resolução inferior a 2 minutos, uma taxa de deflexão de bilhetes de pelo menos 40% e uma pontuação de satisfação do cliente superior a 85%.
Se o seu objetivo é a geração de leads, os seus KPIs podem ser a geração de 50 leads qualificados por semana, ou uma taxa de conversão de leads de 20%.
3. Monitorizar as métricas que se alinham com os seus KPIs
Em seguida, pode identificar quais as métricas específicas que informam os seus KPI.
Por exemplo, as métricas sobre o envolvimento dos utilizadores serão associadas:
- O número de utilizadores que regressam
- Se eles se envolvem com as recomendações de produtos do chatbot
- Quantos visitantes globais do sítio Web estão a utilizar o chatbot
4. Associar as métricas a valores monetários
Para compreender o resultado final do seu investimento no chatbot, é necessário quantificar o seu impacto.
Por exemplo:
- Se o chatbot reduzir os pedidos de assistência, calcule quanto está a poupar em custos de mão de obra ao resolver as questões automaticamente
- Se o objetivo for aumentar a geração de leads, calcule a receita média por lead e multiplique-a pelo número de leads que o bot gera
Este passo é uma parte fundamental do cálculo do ROI de um chatbot.
5. Reiterar e melhorar
A monitorização da análise do chatbot é um processo contínuo e evolutivo.
Reveja regularmente o desempenho do seu chatbot. Analise os dados para identificar padrões, tais como pontos de abandono elevados, erros comuns ou caminhos de resolução ineficientes.
À medida que o seu chatbot evolui - com novas funcionalidades ou uma expansão dos casos de utilização - terá de adaptar e expandir as métricas que monitoriza, juntamente com os seus KPIs.
9 Métricas de chatbot para acompanhar
1. Número de interações
Uma das métricas mais importantes é a mais básica: as pessoas estão a usar o seu chatbot?
Caso contrário, a sua equipa precisa de sinalizar melhor ou tornar o chatbot um passo mais necessário do processo (ou seja, os funcionários só podem marcar dias de férias através do chatbot, em vez de lhes dar a opção de marcar através de um representante dos RH ou do chatbot).
2. Duração média da conversa (tempo e número de mensagens trocadas)
A interação ideal com o chatbot é eficiente e útil. Se as interações estiverem a demorar demasiado tempo, tente identificar e reduzir os estrangulamentos.
3. Número de fluxos iniciados
O seu chatbot identifica e resolve o problema imediatamente, ou passa por vários fluxos para encontrar uma solução?
4. Número de fluxos repetidos
Se o seu chatbot repete os mesmos fluxos, é um sinal de ineficiência. Pode ser porque o seu chatbot não reconhece corretamente a necessidade do utilizador desde o início.
5. Taxa de contenção do chatbot
A taxa de contenção do chatbot refere-se ao número de utilizadores que interagem com o seu chatbot e concluem a interação sem necessitarem de interagir com um humano.
Um chatbot bem sucedido pode ter uma taxa de contenção de ~65%, uma vez que haverá sempre interações que necessitam de assistência humana.
6. Número de utilizadores recorrentes
Se o seu chatbot for útil, deverá ver utilizadores de retorno.
7. Número de utilizadores activos por período de tempo
Saber a que horas os utilizadores interagem com o seu chatbot pode ajudar a tomar decisões sobre a programação de turnos para os agentes ao vivo.
8. CSAT (índice de satisfação do cliente)
O feedback direto é uma forma fácil de medir a eficácia do seu chatbot.
9. Tempo médio de resposta
Se o seu chatbot tem como objetivo reduzir os tempos de espera dos seus clientes ou leads, certifique-se de que controla o tempo que os clientes precisam de esperar para falar com um agente humano.
Se o seu chatbot estiver a fazer o seu trabalho, deverá reduzir significativamente o tempo de espera.
Como utilizar a análise avançada do chatbot
As melhores plataformas de chatbot permitirão que você e sua equipe configurem métricas personalizadas para acompanhar a análise do chatbot.
A análise personalizada requer a identificação de acções de elevado valor e a instrução do seu chatbot para as seguir.
Por exemplo, o site Botpress permite que os utilizadores com assinatura acompanhem qualquer evento ao qual adicionem um cartão "Acompanhar evento".
Estes tipos de análises avançadas permitem aos utilizadores acompanhar eventos hiper-específicos. Por exemplo:
- Com que frequência um bot não é capaz de responder a uma pergunta utilizando a sua Base de Conhecimentos
- Com que frequência os utilizadores interrompem um bot durante uma interação
- Com que frequência um chatbot de comércio eletrónico não consegue efetuar um pagamento
- Com que frequência os utilizadores abandonam um chatbot, especificamente em determinados momentos ou fluxos
- Com que frequência os utilizadores se envolvem com os produtos que um chatbot recomenda
- Com que frequência um chatbot faz vendas adicionais ou vendas cruzadas de um produto ou serviço
A análise avançada permite que a sua equipa identifique o que pode ser melhorado com grande precisão.
Ao compreender como os utilizadores se envolvem com cada parte do fluxo do seu chatbot, pode otimizar infinitamente o processo para obter resultados cada vez melhores.
O que procurar num painel de controlo analítico
Existem muitas opções de plataformas de análise de chatbots. A maioria das plataformas de chatbot vem com os seus próprios painéis de análise, mas pode melhorá-los com add-ons de análise. Estes também são úteis para a análise de chatbots de código aberto.
Ao procurar plataformas de análise de chatbot de alto nível, aqui estão algumas caraterísticas a ter em conta:
Monitorização em tempo real
Uma caraterística fundamental de uma plataforma avançada de análise de chatbot é a capacidade de acompanhar o desempenho em tempo real. Não só permite que a sua equipa veja os dados mais recentes, como também pode responder rapidamente a problemas ou anomalias.
Por exemplo, pode definir alertas em tempo real para problemas, como uma taxa de contenção invulgar ou reduzida.
Integração com sistemas empresariais
A capacidade de exportar facilmente os dados do seu chatbot para ferramentas de visualização de dados e de BI - como o Tableu ou o Google Analytics - permite-lhe partilhar facilmente informações entre uma equipa (sem a necessidade de todos iniciarem sessão na sua plataforma de chatbot).
Métricas personalizáveis
As métricas personalizáveis - ou "análises avançadas" - permitirão à sua equipa focar-se em partes específicas do fluxo do seu chatbot.
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FAQs
1. Com que frequência devo rever os dados de análise do meu chatbot?
No mínimo, verifique semanalmente. Mas se o seu bot recebe muito tráfego ou desempenha um papel fundamental nas conversões ou no suporte, as revisões diárias podem ajudá-lo a detetar e corrigir problemas mais rapidamente.
2. Qual é a melhor forma de estabelecer uma base de referência antes de medir as melhorias?
Comece por acompanhar as métricas do seu chatbot durante algumas semanas sem fazer alterações, para ter uma ideia clara do desempenho "normal". Essa é a sua linha de base.
3. Qual é a diferença entre a análise do chatbot e a análise tradicional de um sítio Web?
A análise do chatbot centra-se nas conversas, como a forma como as pessoas interagem, onde param, o que perguntam, etc., enquanto a análise do sítio Web analisa mais os cliques, as visualizações de página e o tempo passado nas páginas.
4. Como é que a análise do chatbot se integra no mapeamento do percurso do utilizador?
Mostram exatamente em que ponto do percurso os utilizadores estão a envolver-se, a ficar presos ou a saltar, para que possa ajustar a experiência nos pontos certos para um melhor fluxo.
5. Como é que a análise preditiva pode melhorar os fluxos de chatbot ao longo do tempo?
Ao detetar padrões na forma como os utilizadores se comportam, a análise preditiva pode ajudá-lo a antecipar necessidades, sugerir melhores passos seguintes ou mesmo orientar proactivamente os utilizadores antes de surgirem problemas.
