Paano Kalkulahin ang ROI para sa 3 Uri ng Chatbot

Isang pinansyal na pamumuhunan ang chatbot para sa iyong negosyo. Tulad ng anumang pamumuhunan, kailangang handa ang iyong team na sukatin at kalkulahin ang ROI ng iyong business chatbot.

Sa gabay na ito tungkol sa ROI ng chatbot, ipapaliwanag namin kung paano kalkulahin ang ROI para sa:

• Isang customer support chatbot
• Isang internal chatbot, tulad ng isang HR chatbot o ITSM chatbot
• Isang lead generation chatbot

Kung nais mong bumuo o sukatin ang isang AI chatbot o AI agent na proyekto, makakatulong ang gabay na ito para matukoy ang epekto nito sa pananalapi at maipaliwanag ang halaga ng pamumuhunan sa mga pangunahing stakeholder.

Paghahanda sa pagsukat ng ROI ng iyong chatbot

Malinaw na tukuyin ang iyong mga KPI

Bagamat parang halata, hindi mo masusukat ang ROI kung walang mga KPI (key performance indicators).

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

• Bilang ng mga request na nalutas ng chatbot
• Pagbaba ng karaniwang oras ng pagtugon
• CSAT
• Deflection rate (ilang usapan ang nailihis mula sa mga kinatawan)
• Gastos kada tanong

Maaaring may mga KPI rin ang HR o IT chatbot tulad ng:

• Bilang ng mga request na nailihis mula sa mga empleyado
• Bilang ng oras ng trabaho na natipid sa pamamagitan ng pagdaan ng mga request sa chatbot
• Oras na kailangan ng empleyado para mag-book ng bakasyon

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

Iugnay ang iyong mga KPI sa halaga ng pera

Dapat may kaugnayan sa tiyak na halaga ng pera ang bawat KPI. Hindi sapat na sabihing ‘makakatipid ng oras’ o ‘makakatipid ng 10 oras kada linggo’. Kalkulahin kung magkano ang matitipid kada buwan o taon.

Kung ang iyong AI chatbot ay magpapababa ng pangangailangan na kumuha ng 2 dagdag na empleyado, siguraduhing maisama rin ang mga numerong ito.

Magsimula sa maliit, saka palakihin

Bagamat nakakatuksong palakihin agad ang epekto ng iyong chatbot, inirerekomenda ng aming Customer Success team na magtakda muna ng minimal na ROI.

Magpokus sa paunti-unting pagtaas. Kapag napatunayang epektibo ang chatbot sa unang yugto, unti-unting palawakin ang saklaw nito – at i-optimize habang lumalawak ito.

Ang ganitong paraan ay hindi lang nagpapadali ng mas tumpak na pagsubaybay sa ROI, kundi tinitiyak ding mataas ang performance ng chatbot habang lumalaki ang tungkulin nito. Sa pagtuon sa paunti-unting pagbuti, mapapalawak mo ang kakayahan ng chatbot sa paraang mababawasan ang panganib at mapapalaki ang tagumpay sa pangmatagalan.

Pagkalkula ng ROI para sa customer support chatbot

Ang pinakasimpleng halimbawa ng pagsukat ng ROI ng iyong chatbot ay ang customer support chatbot.

Karaniwan, ang customer support chatbot ang unang humaharap sa customer bago makarating sa call center ng kumpanya.

Mga panimulang variable

Magsimula sa:

• Oras-oras na sahod ng call center representative
• Karaniwang haba ng tawag sa customer support
• Ilang tawag ang natatanggap ng center kada buwan

At hanapin ang average na gastos ng bawat tawag sa customer support para sa iyong organisasyon. Kung ang kinatawan ay kumikita ng $20 kada oras at ang karaniwang tawag ay 5 minuto, ang average na gastos ng bawat tawag ay $5.

Mas magaling na chatbot, mas mataas na halaga

Pagkatapos, idagdag ang halaga ng chatbot. Medyo mahirap tukuyin ang tamang inaasahan – marami na kaming nakitang kliyente na sobra o kulang ang pagtantya sa halaga ng chatbot.

Ang dagdag na halaga ay depende sa ilang salik, kabilang ang:

• Pagkakapareho ng mga tawag sa customer support (mas paulit-ulit na tawag = mas mataas ang halaga ng chatbot)
• Pagiging kumplikado ng iyong chatbot (mas simple ang bot = mas mababa ang halaga)

Sa Botpress, nakikipag-usap ang aming Customer Success team sa mga kliyente at prospect para tulungan silang tukuyin ang makatotohanang halaga.

Pagkalkula ng iyong ROI

Sa halimbawa natin, ipagpalagay na ang call center ay tumatanggap ng 3,000 tawag kada buwan, at ang chatbot ay sasagot sa 2,000 tawag kada buwan. Makakatipid ang kumpanya ng 2,000 x 5 (bilang ng tawag x presyo kada tawag) bawat buwan, na katumbas ng $10,000.

Lalaki pa ang numerong ito habang lumalaki ang kumpanya – sa halip na kumuha ng 3-5 tao, puwedeng 1-2 na lang ang kailangan para sa parehong dami ng tawag kapag may tulong ng chatbot.

Pagkalkula ng ROI para sa internal employee chatbot

Karaniwan, ang mga internal na chatbot ay HR bot o IT bot, pero maaari ring gamitin sa iba’t ibang gawain sa pagitan ng mga empleyado.

Halos pareho lang ang pagkalkula ng ROI ng internal chatbot sa customer support chatbot, maliban sa isang mahalagang pagkakaiba – isama ang sahod ng parehong empleyado.

Kung ang ROI ng customer service bot ay kinukuwenta gamit ang oras at gastos ng isang call center employee, ang internal bot ay isasama ang oras at gastos ng HR o IT representative at ng empleyadong gumagamit ng serbisyo nila.

Mga panimulang variable

Magsimula sa:

• Oras-oras na sahod ng HR representative at ng karaniwang empleyadong humihingi ng kanilang serbisyo
• Karaniwang haba ng HR interaction, kabilang ang kabuuang oras ng komunikasyon (hal. kasama ang oras sa ibang partido, tulad ng kapag kumukonsulta ang HR rep sa accountant o manager)
• Ilang interaction kada buwan ang puwedeng hawakan ng chatbot

Kailangan pag-isipan kung aling mga serbisyo ang puwedeng kunin ng AI. Ang mga request sa bakasyon o tanong tungkol sa polisiya ay siguradong kayang hawakan ng AI chatbot, pero ang sensitibong usapan ay malamang hindi.

Disenyong batay sa datos

Mahalaga ang pagtukoy ng tamang mga use case para makagawa ng mataas na halagang internal chatbot. Tukuyin ang mga problemang kumakain ng pinakamaraming oras mula sa magkabilang panig para makuha ang pinakamalakas na epekto mula sa chatbot.

Malamang na ito ay mga paulit-ulit na proseso tulad ng onboarding, pag-iskedyul, pagliban dahil sa sakit, feedback, performance review, o mga tanong tungkol sa mga polisiya at proseso.

Pagkalkula ng ROI para sa lead generation chatbot

Medyo naiiba ang pagkalkula ng ROI ng lead gen bot kumpara sa mga naunang halimbawa, dahil iba ang takbo nito kaysa sa mga empleyadong tao.

Bilang ng mga lead

Madalas, pinipili ng mga kliyente na sukatin ang ROI ng lead gen bot batay sa dami ng taong nakikipag-usap sa chatbot. Nakakatuksong gawing KPI ang bilang ng lead na nakuha ng bot, pero hindi nito nabibigyang-halaga ang kalidad ng bawat lead.

May mga kliyente kaming may lead generation chatbot na mas mababa ang kabuuang bilang ng lead ngunit mas mataas ang kalidad. Hindi ito bihira – maaaring magkamali ang tao sa pagpasok o pag-alis ng lead batay sa impormasyong hindi suportado ng datos.

Ang AI chatbot naman, batay sa nakaraang datos, ay natutukoy ang tamang lead at sumusunod sa framework nito.

Kung ang sales rep mo ay nakakakwalipika ng 7 sa 10 lead, itakda na ang bot mo ay makakakwalipika ng 5 sa 10.

Mga panimulang variable

Magsimula sa:

• Bilang ng buwanang bisita sa website
• Ilang bisita ang nakikipag-ugnayan sa chatbot
• Ilang lead ang nasasala ng bot

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

Kung may 100 na bumibisita sa iyong website, malamang 40 lang ang tunay na tumitingin sa nilalaman—karamihan sa mga bisita ay ginagamit lang ang homepage bilang pan-navigate. Sa ganitong bilang, mainam na targetin na 10 sa 40 na ito ang makipag-ugnayan sa iyong chatbot, at 8 sa 10 na iyon ang magkaroon ng totoong palitan ng mensahe.

Pagbaba ng mga email at form

Isang mahalagang sukatan para masukat kung may halaga ang iyong chatbot ay ang bilang ng mga form at email na natatanggap ng iyong mga empleyado tungkol sa impormasyong nasasagot na ng bot.

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

Dapat mong asahan ang 20-30% na pagbaba matapos ang tamang pagpapatupad, at hanggang 60-65% na pagbaba kapag lubos nang napakinabangan ang iyong chatbot.

Mag-deploy ng AI ahente sa susunod na buwan

Matagumpay nang nakapagpatupad ang aming koponan ng mga enterprise AI chatbot mula pa noong 2017.

Ang aming Customer Success team ay may libo-libong matagumpay na deployment at nakikipagtulungan sa mga kliyente para matiyak ang de-kalidad na mga proyekto sa AI na nagpapataas ng ROI.

Ang aming walang katapusang nababagay na platform ay itinuturing na pinakamakapangyarihan sa merkado—maaari itong iangkop sa anumang gamit, departamento, o industriya.

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

O mag-book ng tawag sa aming sales team para malaman pa ang iba.

FAQs

1. Gaano katagal bago karaniwang makita ang balik ng puhunan mula sa isang chatbot?

Karaniwan mong makikita ang balik ng puhunan mula sa isang chatbot sa loob ng 3 hanggang 6 na buwan, basta't ito ay humahawak ng makabuluhang dami ng interaksyon at nakakabit sa mahahalagang sistema ng negosyo tulad ng CRM o helpdesk. Nakadepende ang bilis ng ROI sa dami ng paggamit at kung gaano karaming manu-manong gawain ang na-automate ng chatbot.

2. Ano ang mga karaniwang pagkakamali kapag kinukwenta ang ROI ng chatbot?

Karaniwang pagkakamali sa pagkukwenta ng ROI ng chatbot ang hindi pagbibigay ng halaga sa oras na natitipid, hindi pagsama ng gastos sa deployment at maintenance, o sobrang taas ng inaasahang gagamit. Madali ring makaligtaan ang mga tagong tipid gaya ng nabawasang churn o mas mabilis na pagresolba ng isyu.

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

Para mahulaan ang ROI ng chatbot sa loob ng ilang taon, tantyahin ang taunang pagtaas ng interaksyon ng user, pagbuti ng kahusayan, at paglawak ng gamit. Isama ang inaasahang gastos para sa mga pagpapabuti gaya ng model fine-tuning o bagong integration, at iproject ang kabuuang natipid kumpara sa dating gastos sa operasyon.

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

Magkaiba ang ROI ng chatbot sa B2B at B2C dahil mas mabilis makakita ng balik ang mga kumpanyang B2C dahil sa mas mataas na dami ng suporta at awtomasyon ng mga paulit-ulit na gawain, habang ang mga kumpanyang B2B ay kadalasang nakakakita ng mas mataas na halaga kada interaksyon, lalo na sa kwalipikasyon ng benta o pagpapanatili ng kliyente.

5. Anong datos ang kailangan kong simulan subaybayan para epektibong masukat ang ROI?

Para epektibong masukat ang ROI ng chatbot, subaybayan ang mga sukatan gaya ng kabuuang interaksyon, rate ng resolusyon, deflection rate (mga tanong na nasasagot nang hindi kailangan ng tao), average na oras ng paghawak, gastos kada usapan, lead conversion rate (para sa sales bot), at pagbawas sa workload ng customer support o pangangailangan sa staff.