- El análisis de chatbots implica recopilar y analizar datos sobre cómo interactúan los usuarios con un chatbot, ayudando a las empresas a medir el rendimiento, identificar problemas y mejorar la experiencia del usuario.
- El seguimiento del rendimiento del chatbot comienza definiendo objetivos, estableciendo KPIs relacionados y vinculando estas métricas a valores monetarios para calcular el impacto y el ROI del bot.
- Algunas métricas clave incluyen volumen de interacciones, duración del chat, repeticiones de flujo, tasas de contención (usuarios atendidos sin intervención humana), puntuaciones de satisfacción del usuario y tiempos promedio de respuesta.
Construir y desplegar es solo el primer paso para crear un chatbot de IA; después del despliegue, estarás listo para monitorear tu proyecto con análisis de chatbot.
Cualquier proyecto serio de chatbot o agente de IA requiere el seguimiento de métricas para observar y mejorar su rendimiento.
Con varios años de experiencia implementando chatbots empresariales, nuestro equipo sabe cómo monitorear y mejorar los despliegues exitosos. No aprovechar al máximo las analíticas de tu chatbot es uno de los errores comunes que cometen las empresas al implementar un chatbot.
Aquí tienes una guía rápida para comenzar con el análisis de chatbots.
¿Qué son los análisis de chatbots?
La analítica de chatbots son datos y métricas que muestran cómo interactúan los usuarios con un chatbot. Ayudan a medir el rendimiento, detectar problemas y optimizar la eficacia del bot a lo largo del tiempo.
Implica rastrear, medir y analizar el rendimiento y las interacciones de un chatbot mediante las métricas elegidas.
Estos análisis ofrecen información sobre cómo interactúan los usuarios con el chatbot, su eficacia y su impacto general en los objetivos del negocio.
¿Por qué debo medir los análisis de mi chatbot?
Sea cual sea el proyecto, necesitas medir las analíticas de tu chatbot de IA.
Un proyecto de chatbot de IA tiene 3 etapas: crear, implementar y monitorear. La base de la etapa de monitoreo es medir analíticas relevantes del chatbot y mejorar tu asistente continuamente.
Un monitoreo adecuado es esencial para el éxito de un chatbot: hacer seguimiento de los análisis te permite saber en qué áreas tu bot puede mejorar y dónde está generando el mayor retorno de inversión.
Cómo medir el rendimiento de un chatbot: paso a paso
1. Define los objetivos del chatbot
Empieza por identificar el propósito de tu chatbot. ¿Qué resultados específicos buscas? Un chatbot de atención al cliente y un chatbot para generación de leads tendrán objetivos muy distintos a los de un chatbot de RRHH.
Los objetivos comunes incluyen mejor atención al cliente, generación de leads mejorada con IA, soporte de ventas o aumentar la interacción de los usuarios.
2. Relaciona los objetivos con los KPIs
Luego puedes elegir KPIs que reflejen tus objetivos:
Si tu objetivo es mejorar la atención al cliente, tus KPIs pueden ser un tiempo de resolución inferior a 2 minutos, una tasa de desvío de tickets de al menos el 40% y una puntuación de satisfacción del cliente superior al 85%.
Si tu objetivo es la generación de prospectos, tus KPIs podrían ser generar 50 prospectos calificados por semana o una tasa de conversión del 20%.
3. Supervisa métricas alineadas con tus KPIs
Luego, puedes identificar qué métricas específicas informan tus KPIs.
Por ejemplo, las métricas sobre la interacción de los usuarios estarán relacionadas con:
- El número de usuarios que regresan
- Ya sea que interactúen con las recomendaciones de productos del chatbot
- Cuántos visitantes del sitio web están usando el chatbot
4. Relaciona las métricas con valores monetarios
Para comprender el resultado final de tu inversión en chatbots, necesitas cuantificar su impacto.
Por ejemplo:
- Si el chatbot reduce los tickets de soporte, calcula cuánto ahorras en costos laborales al resolver consultas automáticamente
- Si el objetivo es aumentar la generación de leads, calcula el ingreso promedio por lead y multiplícalo por la cantidad de leads que genera el bot
Este paso es clave para calcular el ROI de un chatbot.
5. Repite y mejora
El monitoreo de los análisis del chatbot es un proceso continuo y en evolución.
Revisa regularmente el desempeño de tu chatbot. Analiza los datos para identificar patrones, como puntos de abandono, errores frecuentes o rutas de resolución poco eficientes.
A medida que tu chatbot evolucione –con nuevas funciones o ampliando los casos de uso– tendrás que adaptar y ampliar las métricas que sigues, junto con tus KPIs.
9 métricas de chatbot que debes seguir
1. Número de interacciones
Una de las métricas más importantes es la más básica: ¿la gente está usando tu chatbot?
Si no es así, tu equipo debe señalizar mejor, o hacer que el chatbot sea un paso necesario en el proceso (por ejemplo, que los empleados solo puedan programar días de vacaciones a través del chatbot, en vez de darles la opción de hacerlo con un representante de RRHH o el chatbot).
2. Duración media del chat (tanto en tiempo como en número de mensajes intercambiados)
La interacción ideal con un chatbot es eficiente y útil. Si las interacciones tardan demasiado, intenta identificar y reducir los cuellos de botella.
3. Número de flujos iniciados
¿Tu chatbot identifica y resuelve el problema de inmediato, o recorre varios flujos hasta encontrar una solución?
4. Número de flujos repetidos
Si tu chatbot repite los mismos flujos, es señal de ineficiencia. Puede deberse a que no reconoce correctamente la necesidad del usuario desde el inicio.
5. Tasa de contención del chatbot
La tasa de contención del chatbot se refiere a cuántos usuarios interactúan con tu chatbot y completan la interacción sin necesidad de hablar con una persona.
Un chatbot exitoso puede alcanzar una tasa de contención de ~65%, ya que siempre habrá interacciones que requieran ayuda humana.
6. Número de usuarios recurrentes
Si tu chatbot es útil, deberías ver usuarios que regresan.
7. Número de usuarios activos por periodo de tiempo
Saber en qué horarios los usuarios interactúan con tu chatbot puede ayudar a tomar decisiones sobre la programación de turnos para agentes en vivo.
8. CSAT (índice de satisfacción del cliente)
La retroalimentación directa es una forma sencilla de medir la eficacia de tu chatbot.
9. Tiempo medio de respuesta
Si tu chatbot tiene como objetivo reducir los tiempos de espera para tus clientes o prospectos, asegúrate de medir cuánto tiempo esperan antes de hablar con un agente humano.
Si tu chatbot cumple su función, debería reducir significativamente el tiempo de espera.
Cómo utilizar análisis avanzados de chatbots
Las mejores plataformas de chatbot te permitirán a ti y a tu equipo configurar métricas personalizadas para hacer seguimiento del análisis del chatbot.
La analítica personalizada requiere identificar acciones de alto valor e indicarle a tu chatbot que las registre.
Por ejemplo, Botpress permite a los usuarios con suscripción rastrear cualquier evento al que añadan una tarjeta ‘Track Event’.
Este tipo de análisis avanzado permite a los usuarios rastrear eventos muy específicos. Por ejemplo:
- Con qué frecuencia un bot no puede responder una pregunta usando su Base de Conocimientos
- Con qué frecuencia los usuarios interrumpen al bot durante una interacción
- Con qué frecuencia un chatbot de comercio electrónico falla al realizar un pago
- Con qué frecuencia los usuarios abandonan un chatbot, según ciertos momentos o flujos específicos
- Con qué frecuencia los usuarios interactúan con los productos que recomienda el chatbot
- Con qué frecuencia un chatbot realiza ventas adicionales o cruzadas de un producto o servicio
El análisis avanzado permite a tu equipo identificar oportunidades de mejora con gran precisión.
Al comprender cómo interactúan los usuarios con cada parte del flujo de tu chatbot, puedes optimizar el proceso continuamente para obtener mejores resultados.
Qué buscar en un panel de análisis
Existen muchas opciones de plataformas de analítica para chatbots. La mayoría de las plataformas de chatbot incluyen sus propios paneles de análisis, pero puedes mejorarlos con complementos de analítica. Estos también son útiles para la analítica de chatbots de código abierto.
Al buscar plataformas avanzadas de analítica para chatbots, aquí tienes algunas funciones a considerar:
Monitoreo en tiempo real
Una característica clave de una plataforma avanzada de análisis de chatbots es la capacidad de monitorear el rendimiento en tiempo real. No solo permite que tu equipo vea los datos más recientes, sino que también puede responder rápidamente a problemas o anomalías.
Por ejemplo, puedes configurar alertas en tiempo real para problemas, como una tasa de contención inusual o en descenso.
Integración con sistemas empresariales
La capacidad de exportar fácilmente los datos de tu chatbot a herramientas de visualización y BI, como Tableau o Google Analytics, te permite compartir información con tu equipo sin que todos tengan que acceder a la plataforma del chatbot.
Métricas personalizables
Las métricas personalizables, o 'analítica avanzada', permiten a tu equipo centrarse en partes específicas del flujo de tu chatbot.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Con qué frecuencia debo revisar los datos analíticos de mi chatbot?
Deberías revisar los datos analíticos de tu chatbot al menos una vez por semana. Si tu chatbot gestiona mucho tráfico o cumple funciones críticas como generación de leads o clasificación de soporte, se recomienda revisarlo a diario para detectar errores rápidamente.
2. ¿Cuál es la mejor forma de establecer una línea base antes de medir mejoras?
Para establecer una línea base antes de medir mejoras, monitorea el desempeño de tu chatbot durante 2-4 semanas sin hacer cambios. Haz seguimiento de métricas clave como número de sesiones, tasa de contención, tasa de transferencia y satisfacción del usuario para establecer un estándar para futuras comparaciones.
3. ¿Cuál es la diferencia entre la analítica de chatbots y la analítica tradicional de sitios web?
La analítica de chatbots se centra en la calidad de la interacción, como la precisión en el reconocimiento de intenciones, abandonos a nivel de mensaje y tasa de resolución, mientras que la analítica web tradicional mide vistas de página y tasa de rebote. Los datos del chatbot te ayudan a optimizar el flujo conversacional; la analítica web te ayuda a mejorar la navegación y el contenido.
4. ¿Cómo se integran los análisis de chatbots con el mapeo del recorrido del usuario?
La analítica de chatbots se integra con el mapeo del recorrido del usuario mostrando exactamente dónde interactúan los usuarios en las conversaciones y cómo avanzan en cada etapa. Esto te ayuda a detectar fricciones en fases específicas como la incorporación o la conversión y a mejorar el recorrido del usuario.
5. ¿Cómo puede la analítica predictiva mejorar los flujos de los chatbots con el tiempo?
El análisis predictivo puede mejorar los flujos del chatbot al analizar patrones de comportamiento de los usuarios para anticipar intenciones o recomendar contenido personalizado. Con el tiempo, esto ayuda a los bots a guiar a los usuarios de manera más efectiva, reduciendo abandonos y aumentando la tasa de finalización de tareas.
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