- Ang chatbot analytics ay tumutukoy sa pagkuha at pagsusuri ng datos kung paano nakikipag-ugnayan ang mga gumagamit sa isang chatbot, na tumutulong sa mga negosyo na masukat ang pagganap, matukoy ang mga problema, at mapabuti ang karanasan ng mga gumagamit.
- Nagsisimula ang pagsubaybay sa performance ng chatbot sa pamamagitan ng pagtukoy ng mga layunin, pagtatakda ng kaugnay na KPIs, at pag-uugnay ng mga sukatang ito sa halaga ng pera upang makalkula ang epekto at ROI ng bot.
- Mahalagang sukatang bantayan ang dami ng interaksyon, tagal ng usapan, pag-uulit ng daloy, containment rate (mga user na natulungan nang hindi na kailangan ng tao), iskor ng kasiyahan ng user, at karaniwang oras ng pagtugon.
Ang paggawa at pag-deploy ay unang hakbang lang ng pagbuo ng AI chatbot – pagkatapos ng deployment, handa ka nang subaybayan ang proyekto gamit ang chatbot analytics.
Kahit anong totoong chatbot o AI agent na proyekto ay nangangailangan ng pagsubaybay sa mga sukatang magpapakita at magpapabuti ng performance nito.
Sa ilang taon ng karanasan sa pag-deploy ng enterprise chatbots, bihasa na ang aming team sa pagsubaybay at paulit-ulit na pagpapahusay ng matagumpay na chatbot deployments. Ang hindi paggamit ng analytics ng iyong chatbot ay isa sa mga karaniwang pagkakamali ng mga kumpanya kapag nagde-deploy ng chatbot.
Narito ang mabilis na gabay para makapagsimula ka sa chatbot analytics.
Ano ang chatbot analytics?
Ang chatbot analytics ay mga datos at sukatang sumusubaybay kung paano nakikipag-ugnayan ang mga user sa isang chatbot. Tinutulungan nitong masukat ang performance, matukoy ang mga isyu, at mapahusay ang bisa ng bot sa paglipas ng panahon.
Kasama rito ang pagsubaybay, pagsukat, at pagsusuri ng performance at interaksyon ng isang chatbot gamit ang napiling mga sukatan.
Nagbibigay ang analytics na ito ng pananaw kung paano nakikipag-ugnayan ang mga user sa chatbot, ang bisa nito, at ang kabuuang epekto sa mga layunin ng negosyo.
Bakit ko kailangang sukatin ang chatbot analytics?
Anuman ang proyekto, kailangan mong sukatin ang analytics ng iyong AI chatbot.
Ang isang AI chatbot na proyekto ay may 3 yugto: paggawa, pag-deploy, at pagsubaybay. Ang pundasyon ng monitoring ay ang pagsukat ng makabuluhang chatbot analytics at paulit-ulit na pagpapabuti ng iyong chatbot.
Mahalaga ang tamang monitoring para sa matagumpay na deployment ng chatbot — sa pamamagitan ng pagsubaybay sa analytics, malalaman mo kung aling bahagi ng bot ang dapat pang pagbutihin at kung saan ito nagbibigay ng pinakamaraming ROI.
Paano Sukatin ang Performance ng Chatbot: Sunud-sunod na Gabay
1. Tukuyin ang mga layunin ng chatbot
Magsimula sa pagtukoy ng layunin ng iyong chatbot. Anong partikular na resulta ang gusto mong makamit? Magkaibang-magkaiba ang layunin ng isang customer support chatbot at isang lead generation chatbot kumpara sa isang HR chatbot.
Karaniwang layunin ay mas mahusay na customer support, AI-enhanced lead generation, suporta sa benta, o pagpapataas ng engagement ng user.
2. I-ugnay ang mga layunin sa KPIs
Pagkatapos ay maaari kang pumili ng KPIs na sumasalamin sa iyong mga layunin:
Kung ang layunin mo ay mas mahusay na customer support, maaaring ang iyong mga KPI ay oras ng resolusyon na mas mababa sa 2 minuto, ticket deflection rate na hindi bababa sa 40%, at iskor ng kasiyahan ng customer na 85% pataas.
Kung ang layunin mo ay lead generation, maaaring ang KPIs mo ay makabuo ng 50 kwalipikadong leads kada linggo, o lead conversion rate na 20%.
3. Subaybayan ang mga sukatang tumutugma sa iyong KPIs
Susunod, maaari mong tukuyin kung aling partikular na sukatang datos ang nagbibigay ng impormasyon para sa iyong mga KPI.
Halimbawa, ang mga sukatang may kaugnayan sa engagement ng user ay konektado sa:
- Bilang ng mga bumabalik na user
- Kung nakikipag-ugnayan sila sa mga rekomendasyon ng produkto ng chatbot
- Ilang kabuuang bisita sa website ang gumagamit ng chatbot
4. I-ugnay ang mga sukatan sa halaga ng pera
Para masukat ang kabuuang epekto ng iyong investment sa chatbot, kailangan mong kwantipikahin ang epekto nito.
Halimbawa:
- Kung nababawasan ng chatbot ang support tickets, kalkulahin kung magkano ang natitipid mo sa gastos sa paggawa dahil sa awtomatikong pagsagot sa mga tanong
- Kung layunin ang pagtaas ng lead generation, kalkulahin ang average na kita kada lead at imultiply ito sa bilang ng leads na nalilikha ng bot
Mahalagang bahagi ang hakbang na ito sa pagkalkula ng ROI ng chatbot.
5. Ulitin at pagbutihin
Ang pagsubaybay sa chatbot analytics ay tuloy-tuloy at nagbabago habang tumatagal.
Regular na suriin ang performance ng iyong chatbot. Suriin ang datos para matukoy ang mga pattern, tulad ng mga bahagi kung saan maraming umaalis, karaniwang error, o hindi epektibong proseso ng pagsagot.
Habang umuunlad ang iyong chatbot – may mga bagong feature, o pinalawak na gamit – kailangan mo ring baguhin at dagdagan ang mga sukatang sinusubaybayan mo, pati na ang iyong KPIs.
9 Sukatan ng Chatbot na Dapat Bantayan
1. Bilang ng mga interaksyon
Isa sa pinakamahalagang sukatan ay ang pinaka-pangunahing tanong: ginagamit ba ng mga tao ang iyong chatbot?
Kung hindi, kailangang gawing mas malinaw ng iyong team ang paggamit nito, o gawing mas mahalagang bahagi ng proseso ang chatbot (halimbawa, tanging sa chatbot lang maaaring mag-schedule ng bakasyon ang empleyado, sa halip na bigyan sila ng opsyon na dumaan sa HR o sa chatbot).
2. Average na tagal ng usapan (parehong haba ng oras at bilang ng mensaheng napalitan)
Ang ideal na interaksyon sa chatbot ay mabilis at kapaki-pakinabang. Kung masyadong matagal ang usapan, tukuyin at bawasan ang mga sagabal.
3. Bilang ng flows na nasimulan
Nalulutas ba agad ng iyong chatbot ang problema, o paulit-ulit itong dumadaan sa maraming flow bago makahanap ng solusyon?
4. Bilang ng nauulit na flows
Kung inuulit ng iyong chatbot ang parehong flows, senyales ito ng hindi pagiging epektibo. Maaaring hindi agad natutukoy ng chatbot ang pangangailangan ng user mula pa lang sa simula.
5. Chatbot containment rate
Ang chatbot containment rate ay tumutukoy sa dami ng user na nakikipag-ugnayan sa chatbot at natatapos ang usapan nang hindi na kailangan ng tulong ng tao.
Ang matagumpay na chatbot ay maaaring magkaroon ng containment rate na mga 65%, dahil laging may mga usapan na nangangailangan ng tulong ng tao.
6. Bilang ng mga bumabalik na user
Kung kapaki-pakinabang ang iyong chatbot, dapat ay may mga gumagamit na bumabalik dito.
7. Bilang ng aktibong user kada yugto ng oras
Ang kaalaman kung anong oras nakikipag-ugnayan ang mga user sa iyong chatbot ay makakatulong sa pagpapasya tungkol sa iskedyul ng mga live agent.
8. CSAT (customer satisfaction score)
Direktang feedback ang madaling paraan para sukatin ang bisa ng iyong chatbot.
9. Average na oras ng pagtugon
Kung layunin ng iyong chatbot na mapababa ang paghihintay ng mga customer o lead, siguraduhing subaybayan kung gaano katagal naghihintay ang mga customer bago makausap ang live agent.
Kung nagagawa ng chatbot ang tungkulin nito, dapat malaki ang bawas sa oras ng paghihintay.
Paano gamitin ang advanced chatbot analytics
Ang pinakamagagandang chatbot platform ay nagpapahintulot sa iyo at sa iyong team na mag-set up ng custom metrics para subaybayan ang chatbot analytics.
Ang custom analytics ay nangangailangan ng pagtukoy sa mga high-value na aksyon at pag-instruct sa iyong chatbot na subaybayan ang mga ito.
Halimbawa, pinapayagan ng Botpress ang mga subscription user na subaybayan ang anumang event na nilagyan nila ng ‘Track Event’ card.
Ang ganitong klase ng advanced analytics ay nagbibigay-daan sa user na subaybayan ang napaka-espesipikong mga pangyayari. Halimbawa:
- Gaano kadalas hindi nasasagot ng bot ang tanong gamit ang Knowledge Base nito
- Gaano kadalas pinipigil ng user ang bot habang may usapan
- Gaano kadalas nabibigo ang isang e-commerce chatbot na magproseso ng bayad
- Gaano kadalas iniiwan ng user ang chatbot, depende sa oras o flow
- Gaano kadalas nakikipag-ugnayan ang mga user sa mga produktong inirerekomenda ng chatbot
- Gaano kadalas nag-uupsell o nagkakross-sell ng produkto o serbisyo ang chatbot
Pinapadali ng advanced analytics na matukoy ng iyong team ang mga bahagi na dapat pang pagbutihin, nang eksakto.
Sa pag-unawa kung paano nakikipag-ugnayan ang mga user sa bawat bahagi ng daloy ng iyong chatbot, maaari mong tuluy-tuloy na pagbutihin ang proseso para sa mas magagandang resulta.
Ano ang dapat hanapin sa analytics dashboard
Maraming opsyon para sa chatbot analytics platforms. Karamihan sa chatbot platforms ay may kasamang sariling analytics dashboard, pero maaari mo itong dagdagan ng analytics add-ons. Kapaki-pakinabang din ito para sa open source chatbot analytics.
Kapag naghahanap ng high-level na chatbot analytics platform, narito ang ilang feature na dapat abangan:
Real-time na pagsubaybay
Mahalagang feature ng advanced chatbot analytics platform ang kakayahang subaybayan ang performance nang real time. Hindi lang nito pinapakita ang pinakabagong datos, kundi nagbibigay-daan din sa team na mabilis tumugon sa mga isyu o kakaibang pangyayari.
Halimbawa, maaari kang mag-set up ng real-time alerts para sa mga problema, tulad ng hindi pangkaraniwan o bumabang containment rate.
Integrasyon sa mga sistema ng negosyo
Ang kakayahang i-export nang madali ang datos ng iyong chatbot papunta sa mga kasangkapang pang-biswal ng datos at BI – tulad ng Tableu o Google Analytics – ay nagbibigay-daan para madaling maibahagi ang mga pananaw sa buong koponan (kahit hindi na kailangan ng lahat na mag-log in sa iyong chatbot platform).
Mga naiaangkop na sukatan
Ang mga naiangkop na sukatan – o ‘advanced analytics’ – ay magpapahintulot sa iyong koponan na tutukan ang tiyak na bahagi ng daloy ng iyong chatbot.
Mag-deploy ng chatbot sa susunod na buwan
Sa maraming taong karanasan sa pag-deploy ng AI chatbots at AI agents, nangunguna ang Botpress bilang chatbot platform para sa malalaking negosyo at solo na tagabuo.
Ang walang katapusang napapalawak at naiaangkop na plataporma ay nagbibigay-daan sa mga tagabuo ng bot na lumikha ng chatbot para sa anumang gamit, sa alinmang industriya.
Mag-deploy nang walang abala sa iba’t ibang channel at platform gamit ang pre-built na library ng mga integration.
Matutong gumawa ng advanced na chatbot gamit ang malawak na aklatan ng mga aralin at aktibong Discord community na may 20,000+ na tagabuo ng bot.
Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.
FAQs
1. Gaano kadalas dapat kong suriin ang analytics data ng aking chatbot?
Dapat mong suriin ang analytics data ng iyong chatbot nang hindi bababa sa isang beses sa isang linggo.
2. Ano ang pinakamabisang paraan para magtakda ng baseline bago sukatin ang mga pagpapabuti?
Para magtakda ng baseline bago sukatin ang mga pagpapabuti, obserbahan muna ang performance ng iyong chatbot sa loob ng 2-4 na linggo nang walang binabago. Subaybayan ang mahahalagang sukatan tulad ng bilang ng session, containment rate, handoff rate, at kasiyahan ng user upang magkaroon ng pamantayan para sa paghahambing sa hinaharap.
3. Ano ang pagkakaiba ng pagsusuri ng chatbot at ng tradisyonal na pagsusuri ng website?
Ang chatbot analytics ay nakatuon sa kalidad ng interaksyon – tulad ng katumpakan ng pagkilala sa layunin, mga pagkalaglag sa bawat mensahe, at rate ng resolusyon – habang ang tradisyonal na website analytics ay sumusubaybay ng pageviews at bounce rate. Tinutulungan ka ng datos ng chatbot na i-optimize ang daloy ng usapan; ang web analytics naman ay para sa pag-optimize ng nabigasyon at nilalaman.
4. Paano isinasama ng chatbot analytics ang user journey mapping?
Isinasama ng chatbot analytics ang user journey mapping sa pamamagitan ng pagpapakita kung saan eksaktong nakikipag-ugnayan ang mga user sa usapan at paano sila sumusulong sa bawat hakbang. Nakakatulong ito para matukoy ang mga sagabal sa partikular na yugto gaya ng onboarding o conversion at mapainam ang user journey batay dito.
5. Paano makakatulong ang predictive analytics sa pagpapabuti ng chatbot flows sa paglipas ng panahon?
Makakatulong ang predictive analytics sa pagpapabuti ng daloy ng chatbot sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga pattern ng kilos ng gumagamit upang mahulaan ang susunod na layunin o magrekomenda ng personalisadong nilalaman. Sa paglipas ng panahon, natutulungan nitong gabayan ng bot ang mga gumagamit nang mas epektibo, nababawasan ang pagkalaglag, at tumataas ang bilang ng natatapos na gawain.
