- 聊天机器人分析包括收集和分析用户与聊天机器人互动的数据，帮助企业衡量性能、发现问题并改善用户体验。
- 跟踪聊天机器人的性能首先要定义目标、设置相关的关键绩效指标，并将这些指标与货币价值挂钩，以计算机器人的影响和投资回报率。
- 关键指标包括互动量、聊天持续时间、流量重复率、遏制率（无需人工干预即可帮助用户）、用户满意度评分和平均响应时间。
构建和部署只是构建人工智能聊天机器人的第一步--部署完成后，您就可以使用聊天机器人分析功能来监控您的项目了。
任何真正的聊天机器人或人工智能代理项目都需要跟踪指标，以观察和改进其性能。
我们的团队拥有多年部署企业聊天机器人的经验，精通监控和重申成功的聊天机器人部署。没有充分利用聊天机器人的分析功能是企业在部署聊天机器人时常犯的错误之一。
以下是聊天机器人分析入门指南。
什么是聊天机器人分析？
聊天机器人分析是跟踪用户如何与聊天机器人互动的数据和指标。它们有助于衡量性能、发现问题并随着时间的推移优化机器人的有效性。
它们涉及通过选定的指标跟踪、测量和分析聊天机器人的性能和互动。
这些分析可帮助我们深入了解用户如何使用聊天机器人、聊天机器人的有效性以及聊天机器人对业务目标的总体影响。
为什么要测量聊天机器人分析？
无论项目如何，您都需要对人工智能聊天机器人的分析进行评估。
人工智能聊天机器人项目分为三个阶段：构建、部署和监控。监控阶段的主要工作是测量有意义的聊天机器人分析，并对聊天机器人进行重申。
适当的监控对成功部署聊天机器人至关重要--跟踪分析可以让您了解机器人在哪些方面还有改进空间，在哪些方面能带来最大的投资回报。
如何衡量聊天机器人的性能：步骤
1.确定聊天机器人的目标
首先确定聊天机器人的目的。您想要什么具体结果？客户支持聊天机器人和潜在客户开发聊天机器人的目标与人力资源聊天机器人大相径庭。
常见的目标包括更好的客户支持、人工智能增强型线索生成、销售支持或提高用户参与度。
2.将目标与关键绩效指标挂钩
然后，您就可以选择反映您目标的关键绩效指标：
如果您的目标是提供更好的客户支持，那么您的关键绩效指标可以是 2 分钟以内的解决时间、至少 40% 的票单回复率以及 85% 以上的客户满意度。
如果您的目标是创造销售线索，您的关键绩效指标可能是每周产生 50 个合格销售线索，或销售线索转化率达到 20%。
3.监控与关键绩效指标相一致的指标
接下来，您可以确定哪些具体指标可以为关键绩效指标提供信息。
例如，有关用户参与度的指标将与以下内容挂钩：
- 返回用户数量
- 他们是否参与聊天机器人的产品推荐
- 有多少网站游客在使用聊天机器人
4.将指标与货币价值挂钩
要了解聊天机器人投资的底线，您需要量化它的影响。
例如
- 如果聊天机器人减少了支持单，那么请计算一下通过自动解决询问节省了多少人工成本
- 如果目标是增加销售线索的产生，则应计算每条销售线索的平均收入，然后乘以机器人产生的销售线索数量
这一步是计算聊天机器人投资回报率的关键部分。
5.重申和改进
监控聊天机器人分析是一个持续不断发展的过程。
定期检查聊天机器人的性能。分析数据以确定模式，如高频掉线点、常见错误或低效解决路径。
随着聊天机器人的发展--新功能或使用案例的扩展--您需要调整和扩展您跟踪的指标以及 KPI。
需要跟踪的 9 个聊天机器人指标
1.互动次数
最重要的指标之一是最基本的：人们是否在使用您的聊天机器人？
如果没有，您的团队需要更好地标识，或让聊天机器人成为流程中更必要的步骤（例如，员工只能通过聊天机器人安排休假日，而不是让他们选择通过人力资源代表或聊天机器人安排）。
2.平均聊天时长（时长和交换信息的数量）
理想的聊天机器人交互应该是高效且有帮助的。如果互动耗时过长，应努力找出并减少瓶颈。
3.启动的流量数
您的聊天机器人是立即发现并解决问题，还是通过多个流程循环寻找解决方案？
4.重复流动次数
如果您的聊天机器人重复相同的流程，就说明它效率低下。这可能是因为您的聊天机器人从一开始就没有正确识别用户的需求。
6.重复用户数量
如果您的聊天机器人有用，您就会看到回头用户。
7.每个时间段的活跃用户数量
了解用户与聊天机器人互动的时间有助于为即时代理安排轮班。
8.CSAT （客户满意度得分）
直接反馈是衡量聊天机器人有效性的简单方法。
9.平均响应时间
如果您的聊天机器人的目标是减少客户或潜在客户的等待时间，请确保跟踪客户需要等待多久才能与人工代理交谈。
如果您的聊天机器人尽职尽责，它应该会大大缩短等待时间。
如何使用高级聊天机器人分析
最好的聊天机器人平台会允许您和您的团队设置自定义指标来跟踪聊天机器人分析。
自定义分析需要确定高价值操作，并指示聊天机器人跟踪这些操作。
例如，Botpress 允许订阅用户跟踪他们添加了 "跟踪事件 "卡的任何事件。
这类高级分析功能允许用户跟踪超特定事件。例如
- 机器人使用知识库无法回答问题的频率
- 用户在交互过程中打断机器人的频率
- 电子商务聊天机器人付款失败的频率
- 用户放弃聊天机器人的频率，针对特定时间或特定流量
- 用户使用聊天机器人推荐产品的频率
- 聊天机器人追加或交叉销售产品或服务的频率
先进的分析技术可让您的团队准确无误地找出改进空间。
通过了解用户如何参与聊天机器人流程的每个部分，您可以无止境地优化流程，以获得越来越好的结果。
在分析仪表板中应注意什么？
聊天机器人分析平台有很多选择。大多数聊天机器人平台都有自己的分析仪表盘，但您可以使用分析插件来增强这些仪表盘。这些插件对开源聊天机器人分析也很有用。
在寻找高级聊天机器人分析平台时，需要注意以下几个功能：
实时监控
高级聊天机器人分析平台的一个关键功能是实时跟踪性能。它不仅能让您的团队看到最新数据，还能对问题或异常做出快速反应。
例如，您可以设置问题的实时警报，如遏制率异常或降低。
与业务系统集成
将聊天机器人的数据无缝导出到数据可视化和商业智能工具（如 Tableu 或 Google Analytics- 等工具，让您可以在整个团队中轻松分享见解（无需每个人都登录聊天机器人平台）。
可定制的指标
可定制的指标--或 "高级分析"--可以让您的团队对聊天机器人流程的特定部分进行深入分析。
下个月部署聊天机器人
Botpress 拥有多年部署人工智能聊天机器人和人工智能代理的经验，是企业和个人用户的领先聊天机器人平台。
该平台具有无限的可扩展性和可定制性，允许机器人构建者为任何行业的任何用例构建聊天机器人。
利用预建集成库，在各种渠道和平台上无缝部署。
利用广泛的教育资料库和由 20,000 多名机器人构建者组成的活跃Discord 社区，学习如何构建高级聊天机器人。
常见问题
1.我应该多久查看一次聊天机器人分析数据？
You should review your chatbot analytics data at least once a week. If your chatbot handles high traffic or supports critical functions like lead generation or support triage, daily reviews are recommended to quickly catch errors.
2.在衡量改进措施之前，设定基线的最佳方法是什么？
To set a baseline before measuring improvements, monitor your chatbot's performance for 2-4 weeks without making changes. Track key metrics like session count, containment rate, handoff rate, and user satisfaction so you establish a standard for future comparisons.
3.聊天机器人分析与传统网站分析有什么区别？
Chatbot analytics focuses on interaction quality – such as intent recognition accuracy, message-level drop-offs, and resolution rate – while traditional website analytics tracks pageviews and bounce rate. Chatbot data helps you optimize conversational flow; web analytics helps you optimize navigation and content.
4.聊天机器人分析如何与用户旅程映射相结合？
Chatbot analytics integrate with user journey mapping by showing exactly where users engage in conversations and how they progress through each step. This helps you pinpoint friction in specific stages like onboarding or conversion and refine user journeys accordingly.
5.预测分析如何随着时间的推移改善聊天机器人的流程？
Predictive analytics can improve chatbot flows by analyzing user behavior patterns to forecast next intents or recommend personalized content. Over time, this helps bots guide users more effectively, reducing drop-offs and increasing task completion rates.
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