Paano Kalkulahin ang ROI para sa 3 Uri ng Chatbots

Malinaw na tukuyin ang iyong mga KPI

Bagama't mukhang halata ito, hindi mo masusukat ang ROI nang walang mga KPI (mga pangunahing tagapagpahiwatig ng pagganap).

Kung gumagawa ka ng chatbot ng customer service, maaaring kasama sa iyong mga KPI ang:

• Bilang ng mga kahilingang naresolba ng chatbot
• Pagbawas sa average na oras ng pagtugon
• CSAT
• Deflection rate (kung gaano karaming mga pag-uusap ang inililihis palayo sa mga reps)
• Gastos sa bawat query

Ang isang HR o IT chatbot ay maaaring may mga KPI tulad ng:

• Bilang ng mga kahilingan na inilihis mula sa mga empleyado
• Bilang ng mga oras ng trabaho na na-save sa pamamagitan ng pag-funnel ng mga kahilingan sa isang chatbot
• Tagal ng isang empleyado upang mag-book ng mga araw ng bakasyon

Magbabago ang mga chatbot KPI ng iyong kumpanya depende sa uri ng bot na iyong idinisenyo.

Itali ang iyong mga KPI sa mga halaga ng pera

Ang bawat KPI ay dapat na nakatali sa isang tiyak na halaga ng pera. Hindi sapat na sabihin na ang isang proyekto ay 'makakatipid ng oras' o kahit na 'makakatipid ng 10 oras bawat linggo'. Kalkulahin kung gaano karaming pera ang matitipid nito bawat buwan o taon. 

Kung pipigilan ng iyong AI chatbot ang iyong pangangailangang kumuha ng 2 karagdagang empleyado, tiyaking isinasaalang-alang din ang mga numerong ito.

Magsimula sa mababa, pagkatapos ay tumaas

Bagama't nakatutukso na i-maximize ang epekto ng iyong chatbot mula sa simula, inirerekomenda ng aming Customer Success team ang pagpuntirya para sa isang minimum na halaga ng ROI sa simula.

Tumutok sa mga incremental na kita. Kapag napatunayang epektibo na ang chatbot sa paunang pag-load na ito, unti-unting dagdagan ang saklaw nito – at mag-optimize sa daan.

Ang sinusukat na diskarte na ito ay hindi lamang nagbibigay-daan sa iyong subaybayan ang ROI nang mas tumpak, ngunit tinitiyak na nananatiling mataas ang pagganap ng iyong chatbot habang lumalaki ang mga responsibilidad nito. Sa pamamagitan ng pagtuon sa mga incremental na pagpapabuti, maaari mong sukatin ang mga kakayahan ng chatbot sa paraang pinapaliit ang panganib at pinapalaki ang pangmatagalang tagumpay.

Mga panimulang variable

Magsimula sa:

• Ang oras-oras na suweldo ng isang kinatawan ng call center
• Ang average na haba ng isang tawag sa suporta sa customer
• Ilang tawag sa center bawat buwan

At hanapin ang average na halaga ng isang tawag sa suporta sa customer para sa iyong organisasyon. Kung ang isang kinatawan ay gumagawa ng 20 sa isang oras at ang average na tawag sa suporta ay 5 minuto, ang average na halaga ng bawat tawag sa suporta ay $5. 

Ang mas mahusay na mga chatbot ay nagdadala ng mas mataas na halaga

Pagkatapos ay idagdag ang halaga ng isang chatbot. Ang pagtukoy sa tamang inaasahan ay maaaring nakakalito – nakakita kami ng maraming kliyente na labis-labis- at minamaliit ang halaga ng isang chatbot. 

Nakadepende ang value add sa ilang salik, kabilang ang:

• Ang pagkakatulad sa pagitan ng mga tawag sa suporta sa customer (mga paulit-ulit na tawag = mas mataas na halagang idinagdag mula sa isang chatbot)
• Ang pagiging kumplikado ng iyong chatbot (dumber bot = less value add)

Sa Botpress , ang aming Customer Success team ay kasama ang mga kliyente at prospect para tulungan silang matukoy ang mga makatotohanang pagtatantya sa halaga.

Kinakalkula ang iyong ROI

Para sa aming halimbawa, ipagpalagay namin na ang isang call center ay tumatanggap ng 3000 tawag bawat buwan, at ang kanilang chatbot ay tatanggap ng 2000 na tawag bawat buwan. Ise-save ng chatbot ang kumpanya nito ng 2000 x 5 (bilang ng mga tawag x presyo bawat tawag) bawat buwan, na nagdaragdag ng hanggang $10,000.

Ang bilang na ito ay lalago habang lumalawak ang kumpanya – sa halip na kumuha ng 3-5 tao, maaari silang kumuha ng 1-2 upang harapin ang parehong dami ng mga tawag kapag tinulungan ng chatbot.

Mga panimulang variable

Magsimula sa:

• Ang oras-oras na suweldo ng kinatawan ng HR at ang karaniwang empleyado na naghahanap ng kanilang mga serbisyo
• Ang average na haba ng isang pakikipag-ugnayan ng HR, kabilang ang kabuuang oras ng komunikasyon (hal. kasama ang oras na ginugol sa pagitan ng iba pang mga partido, tulad ng kapag kumunsulta ang isang HR rep sa isang accountant o manager)
• Gaano karaming mga pakikipag-ugnayan ang nagaganap bawat buwan na maaaring pangasiwaan ng chatbot

Ang huling hakbang na ito ay mangangailangan ng ilang pag-iisip kung aling mga serbisyo ang maaaring kunin ng AI. Ang mga kahilingan sa bakasyon o mga katanungan tungkol sa mga patakaran ay tiyak na maaaring pangasiwaan ng isang AI chatbot, ngunit ang mga sensitibong pag-uusap ay malamang na hindi.

Data-backed na disenyo

Ang pagtukoy sa mga tamang kaso ng paggamit ay pinakamahalaga sa pagdidisenyo ng isang internal na chatbot na may mataas na halaga. Tukuyin ang mga pain point na tumatagal ng pinakamaraming oras mula sa magkabilang partido upang makuha ang pinakamalakas na epekto mula sa chatbot. 

Ang mga ito ay malamang na mga paulit-ulit na proseso tulad ng onboarding, pag-iskedyul, mga araw ng sakit, feedback, mga pagsusuri sa pagganap, o mga query tungkol sa mga patakaran at pamamaraan.

Bilang ng mga lead

Kadalasan, pipiliin ng mga kliyente na sukatin ang ROI ng lead gen bot sa kung gaano karaming tao ang nakikipag-usap sa chatbot. Ang pagpili sa bilang ng mga lead na nabuo ng bot ay maaaring maging isang mapang-akit na KPI, ngunit ito ay nagpapawalang-bisa sa kahalagahan ng kalidad ng bawat lead. 

Nakakita kami ng mga kliyente na may mga lead generation na chatbot na nagdala ng mas mababang kabuuang bilang, ngunit mas mataas na kalidad ng mga lead. Hindi ito bihira – ang pagkakamali ng tao ay maaaring magtulak sa mga empleyado na isama o ibukod ang mga lead batay sa impormasyong hindi sinusuportahan ng data. 

Ang AI chatbot, sa kabilang banda, ay tutukuyin ang perpektong lead batay sa nakaraang data at mananatili sa kanilang framework.

Kung kwalipikado ang iyong mga sales rep sa 7/10 na lead, layunin na maging kwalipikado ang iyong bot sa 5/10.

Mga panimulang variable

Magsimula sa:

• Bilang ng buwanang pagbisita sa website
• Ilang bisita ang nakikipag-ugnayan sa chatbot
• Ilang lead ang bot ay kwalipikado

Ang unang hakbang ay makabuo ng isang makatotohanang bilang ng mga potensyal na lead – ang mga makikipag-usap sa iyong chatbot. 

Kung mayroon kang 100 na pagtingin sa website, malamang na mayroon ka lamang 40 na tao na naglalaan ng oras upang tingnan ang nilalaman - maraming mga bisita sa website ang gumagamit ng iyong homepage para sa pag-navigate lamang. Sa mga numerong ito, maaaring gusto mong tunguhin ang 10 sa 40 taong ito na nakikipag-ugnayan sa iyong chatbot, na may 8 sa 10 na iyon na may totoong pabalik-balik na pag-uusap.

Bumaba sa mga email at form

Ang isang malakas na sukatan upang masubaybayan upang makita kung ang iyong chatbot ay nagbibigay ng halaga ay ang bilang ng mga form at email na natatanggap ng iyong mga empleyado tungkol sa impormasyong sinagot ng bot. 

Kung matagumpay na naibibigay ng chatbot ang impormasyong ito sa mga bisita sa website, dapat bumaba ang bilang ng mga email at pagsusumite ng form.

Dapat mong layunin na makakita ng 20-30% na pagbaba pagkatapos ng wastong pagpapatupad, at isang buong 60-65% na pagbaba pagkatapos i-maximize ang potensyal ng iyong chatbot.

1. Gaano katagal karaniwang aabutin upang makakita ng return on investment mula sa isang chatbot?

Karaniwan mong masisimulang makita ang ROI sa loob ng 3 hanggang 6 na buwan kung ang iyong chatbot ay humahawak ng makabuluhang dami ng mga pakikipag-ugnayan at maayos na naisama sa iyong mga daloy ng trabaho.

2. Ano ang mga karaniwang pitfalls o pagkakamali kapag kinakalkula ang chatbot ROI?

Ang isang malaking bagay ay nakakalimutang itali ang mga KPI sa aktwal na mga halaga ng dolyar, tulad ng pagsasabi ng isang bot na "nagtitipid ng oras" nang hindi kinakalkula kung ano ang halaga ng oras na iyon. Ang isa pa ay labis na pagtatantya kung magkano ang bot na gagamitin kaagad.

3. Paano ko mahuhulaan ang ROI ng chatbot sa maraming taon?

I-proyekto ang iyong paglago ng paggamit, mga dagdag na kahusayan, at pagtitipid sa gastos taon-taon, at salik sa mga pagpapabuti tulad ng pag-tune ng NLP o mga karagdagang pagsasama na magpapataas sa halaga ng bot sa paglipas ng panahon.

4. Paano naiiba ang chatbot ROI sa pagitan ng B2B at B2C na mga kumpanya?

Ang mga B2C bot ay kadalasang nagpapakita ng mas mabilis na ROI sa pamamagitan ng mataas na dami ng pagtitipid sa suporta sa customer, habang ang mga B2B bot ay maaaring magkaroon ng mas kaunting pakikipag-ugnayan ngunit maaaring humimok ng mas mataas na halaga sa bawat pag-uusap, lalo na sa kwalipikasyon ng lead.

5. Anong data ang kailangan ko upang simulan ang pagsubaybay upang mabisang sukatin ang ROI?

Subaybayan ang mga bagay tulad ng bilang ng mga pakikipag-ugnayan, rate ng paglutas, rate ng pagpapalihis, pagtitipid ng oras, gastos sa bawat pakikipag-ugnayan, at mga pagbabago sa workload ng pangkat. Karaniwan, anumang bagay na nagpapakita kung paano nakakatipid ang bot ng oras o nagpapalakas ng mga resulta.