Principales métricas para comprender el funcionamiento de un chatbot

Saber si una estrategia con chatbots está funcionando es posible. A través de las métricas, es posible analizar de cerca la influencia de esta importante herramienta tecnológica en los resultados y evaluar si las tareas y objetivos inicialmente definidos para los bots se están cumpliendo. Y es que, independientemente del tipo de chatbot que se haya implementado, es importante saber medir su efectividad de cerca y de manera constante.

Los 3 pilares de las métricas para chatbots
Al analizar el funcionamiento de los chatbots, es posible obtener información valiosa respecto de los clientes. Saber qué KPIs buscar ayudará a identificar qué están haciendo bien los chatbots y qué se podría mejorar.

Estas son las principales métricas que hay que considerar para descubrir oportunidades de mejora y efectividad dentro de una estrategia:

1. Métricas de usuario
Los chatbots están ahí para poder comunicarse con los usuarios y así ayudarlos y orientarlos. Por lo tanto, tener un conjunto de KPIs enfocados en medir la efectividad de lo anterior permitirá entender, a grandes rasgos, el éxito de la implementación.

Número total de usuarios
El número total de usuarios que interactúan con un chatbot muestra lo útil que es para la audiencia. Si ese número es significativamente menor que el número total de usuarios con los que tienes o planeas tener comunicación, es importante considerar estos dos puntos:

• Divulgación. Este elemento a menudo pasa desapercibido. Los consumidores necesitan saber que el chatbot existe y que está disponible, por lo que hay que asegurarse de que está visible en el sitio web, aplicación o redes sociales. Para ello, se pueden agregar enlaces en los correos electrónicos de confirmación y otras comunicaciones que direccionen al bot, proporcionar un código QR que se escanee fácilmente desde las tiendas físicas o ejecutar campañas en redes sociales para expandir este alcance a audiencias específicas.
• Canales: cuando se trata de canales las preferencias de los clientes son bastante particulares. Por eso, es importante asegurarse de que el chatbot esté disponible en los canales preferidos de los clientes (Whatsapp, Facebook Messenger, Viber, SMS, RCS, Live Chat o Instagram).

Número de nuevos usuarios
Esta métrica puede ser un buen indicador de cómo es capaz el bot de resolver las consultas de los clientes. Cuanto más cerca esté la cantidad de nuevos usuarios a la cantidad total de usuarios que interactúan con el chatbot, más probable es que los problemas o dudas hayan sido resueltos en un primer contacto. Sin embargo, si la proporción de nuevos usuarios con respecto al número total de usuarios es muy baja, las conclusiones serían otras.

Esta métrica se puede corroborar con los motivos de cada caso para así establecer si los usuarios regresan al chatbot con nuevas preguntas o con la misma pregunta inicial. Si el problema persiste o una duda no se resuelve, es un problema que necesita de atención, ya que puede conducir a una menor satisfacción del cliente.

Porcentaje de rebote
La métrica de la tasa de rebote es una indicación de la utilidad del chatbot para los usuarios. Una alta tasa de rebote, es decir, una sesión de chatbot terminada antes de que se solucione el problema, puede indicar que los usuarios no encuentran utilidad y que prefieren terminar la sesión prematuramente. Se deben investigar y analizar las altas tasas para determinar en qué punto de la conversación los clientes abandonan el servicio y por qué.

Tasa de cumplimiento de objetivos
Esta métrica es el indicador más importante dentro de los KPIs relacionados con el usuario, ya que muestra cuántos usuarios han completado con éxito una interacción con el bot. Ahora bien, este “cumplimiento de objetivos” puede tener diferentes significados según cada caso. Por ejemplo, un objetivo alcanzado puede considerarse una conversación completada con una respuesta satisfactoria, una compra exitosa de un producto, la fidelización de quien se registró, lograr que los usuarios hagan clic en un determinado enlace, etc.

2. Métricas conversacionales
Los KPIs conversacionales muestran lo que sucede en cada conversación y dan una idea de la efectividad del chatbot para resolver las consultas de tus clientes.

Duración de las sesiones
Si bien no existe un tiempo de conversación ideal entre un usuario y un chatbot, vigilar esta métrica puede ayudar a indicar cómo está interactuando con los usuarios. Cuanto mayor sea la duración de la sesión, mejor será la experiencia de conversación ofrecida.

Es importante que esta métrica se analice, en paralelo, junto con las métricas del usuario. Por ejemplo, tener tiempos de sesión largos, pero tasas de rebote altas no es un buen indicador. De hecho, este contraste sugiere que los usuarios probablemente se están viendo obligados a pasar por largas conversaciones que no dan resultados, lo que puede ser bastante frustrante.

Transferencia del chatbot a agentes físicos
Esta métrica muestra cuántas veces un agente de servicio ha tenido que hacerse cargo de una conversación iniciada por un chatbot o cuántas veces un usuario ha solicitado ser transferido a un agente. Esto indica el grado de éxito de un chatbot a la hora de manejar conversaciones con clientes y resolverlas de forma autónoma. En otras palabras, cuanto menor sea la tasa de transferencia, mejor será la escalabilidad del negocio.

Ya que uno de los principales beneficios de tener un chatbot es liberar a los agentes para que puedan concentrarse en solucionar casos y tareas más complejas, una alta tasa de transferencia de llamadas es un motivo de preocupación. Por ello, es importante revisar al detalle las conversaciones para establecer cuándo y por qué se transfieren los casos a los agentes. En ocasiones, lo único que hace falta es contar con explicaciones adicionales dentro de tu mismo contenido para evitar caer en métricas negativas.

Tener esta métrica en mente no significa que el objetivo deba ser tener cero transferencias entre bots y agentes de llamadas. Un centro de contacto ideal debe estar configurado para tener esta posibilidad y para brindar una transición fluida y asertiva en la elección del agente indicado. Sin embargo, vigilar este KPI es importante para optimizar y actualizar constantemente el chatbot garantizando así la satisfacción de los clientes

3. Métricas CSAT (satisfacción del cliente)
Las métricas de satisfacción del cliente son el mejor indicador de cómo está llevando a cabo el chatbot las tareas principales. Los dos principales indicadores a los que hay prestar atención son:

Net Promoter Score (NPS)
Pedir a los clientes que califiquen su nivel de satisfacción después de una experiencia de servicio proporciona comentarios valiosos.

La resolución del primer contacto, la resolución rápida, la experiencia agradable y humanizada que refleja el tono de voz de la marca son componentes de CX que dan como resultado una alta satisfacción del cliente. Si se obtiene un NPS bajo por parte de los clientes habrá que revisar los chats mal calificados para comprender mejor qué sucedió. Si fuera posible, es positivo enviar un seguimiento a los usuarios para comprender cómo mejorar la experiencia. Generalmente los usuarios que dejan calificaciones bajas están dispuestos a compartir su experiencia.

Tasa de retención
Los clientes satisfechos serán clientes fieles y habituales. Por ello es clave verificar cuántos clientes están regresando al chatbot con nuevos problemas. En caso de que el número sea alto, es un buen indicador de su efectividad.