Os pesquisadores estimam que, até 2020, falaremos mais com os chatbots do que falamos com nossos cônjuges. Obviamente, as empresas que implementam chatbots estão fazendo algo certo. Mas enquanto há muitos bate-papos efetivos no mercado, também há muitos que não atendem às necessidades dos consumidores. Então, como você mede o sucesso do seu chatbot?

O processo de definir os melhores KPIs – Key Performance Indicator, ou seja, Indicador-chave de Performance – para o chatbot da sua empresa dependerá dos objetivos de sua empresa e das funções que você deseja que seu bot execute.

Aqui estão sete métricas de sucesso que você pode usar para identificar oportunidades de melhoria no chatbot da sua empresa.

1 Crescimento da receita

Existem muitas maneiras de avaliar o impacto de um chatbot nas receitas e o método mais apropriado dependerá da finalidade do seu bot.

Por exemplo, você pode medir o crescimento da lucratividade de um serviço de atendimento ao cliente pela quantidade de dinheiro que a empresa economiza em comparação com a manutenção de uma equipe de atendimento ao cliente 24/7. Mas você vai querer levar em consideração o impacto do chatbot no atendimento ao cliente. Se as taxas de autoatendimento são maiores e os clientes estão mais satisfeitos.

2 Taxa de auto-atendimento

As empresas estão felizes no momento em que um usuário obtém exatamente o que eles querem do chatbot sem qualquer intervenção humana.

Se o objetivo do seu chatbot é mudar a senha de um usuário, você medirá o sucesso pela porcentagem de interações do usuário que culminará nesse resultado.

A taxa de autoatendimento está estreitamente relacionada com o aspecto de economia de custos do crescimento da receita – em outras palavras, quanto dinheiro seu chatbot economizou ao fazer bem o seu trabalho?

3 Taxa de satisfação

Qual a melhor maneira de descobrir exatamente o quão bem o seu chatbot está se comportando do que perguntando às pessoas que o usam?

O seu chatbot pode ajudá-lo a determinar esta métrica, realizando uma pesquisa de satisfação. Por exemplo: Em uma escala de 1-10, qual a probabilidade de recomendar o nosso chatbot a um amigo?” Como um indicador principal de crescimento, o NPS, que tem como objetivo medir a satisfação e lealdade dos clientes, fornece uma base crucial para entender o desempenho da experiência do cliente em seu chatbot.

4 Taxa de ativação

No contexto de um chatbot, a taxa de ativação refere-se a um usuário que responde à mensagem inicial do chatbot com uma pergunta ou resposta relevante para seus objetivos de negócios.

Por exemplo, um chatbot projetado para fornecer atualizações climáticas receberia uma taxa de ativação quando o usuário inserir sua localização – permitindo assim que o bot lhe forneça as informações.

5 Disparadores de confusão

Infelizmente, mesmo os chatbots com o processamento de linguagem natural mais robusto são incapazes de entender tudo o que um usuário diz.

Esses erros são um indicador útil para medir se você precisa melhorar a correspondência do seu chatbot.

Tenha em mente que existem três disparadores diferentes, cada um exige seu próprio tipo de resposta.

O primeiro é quando o bot não consegue entender um comentário. Uma resposta básica é suficiente: “Desculpe, não entendi isso. Você pode perguntar novamente de uma maneira diferente?”.

O segundo acontece quando o usuário envia uma série de mensagens que estão fora dos comandos de seu chatbot. Após um par de tentativas, vale a pena programar o seu bot para transmitir uma mensagem que lembra ao usuário o seu objetivo exato.

O gatilho final é se o chatbot precisa encaminhar o usuário para um agente de serviço ao cliente após uma interação insatisfatória. Cada um destes disparadores irá dizer-lhe algo diferente sobre o desempenho do seu assistente de bate-papo.

6 Taxa de retenção

A taxa de retenção representa a porcentagem de usuários que retornam ao chatbot durante um período de tempo especificado.

Este período poderia variar de acordo com a finalidade do seu bot. Por exemplo, um chatbot atividades fitness exigiria interação diária, então, sua análise de retenção seria de um dia.

7 Inteligência artificial e taxa de aprendizado de máquina

Quão forte é o inteligência artificial em seu chatbot? Você pode usar a porcentagem de perguntas dos usuários que são corretamente entendidas para medir isso.

Isso nos leva a pergunta de 1 bilhão de dólares – meu chatbot pode aprender de forma independente?

Chatbots com aprendizado automático podem medir o progresso comparando a melhoria das taxas de autoatendimento durante um período de tempo sem intervenção humana.

Um bot com aprendizado de máquina robusto será capaz de executar continuamente sua própria análise de lacunas para destacar áreas potenciais para melhoria.

demanda dos Millennials por chatbots  é clara. Os consumidores estão pedindo atendimento ao cliente simples e eficaz, mas nem todos os chatbots são capazes de cumprir essa promessa. Em um mercado cada vez mais lotado, essas análises de resultados podem ajudá-lo a manter seu chatbot um passo à frente sempre.

Fonte: https://venturebeat.com/2017/11/19/7-metrics-for-measuring-chatbot-success/

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