- La tasa de contención de un chatbot mide cuántas interacciones con usuarios resuelve el chatbot sin ayuda humana; en empresas, los objetivos suelen estar entre el 70 y el 90% según el caso de uso.
- No se busca una tasa de contención del 100%, ya que algunas conversaciones valiosas o delicadas siempre deben ser derivadas a agentes humanos para una atención personalizada.
- Las tasas bajas de contención suelen deberse a problemas como un mal reconocimiento de intenciones, bases de conocimiento desactualizadas, falta de manejo de contexto o ausencia de integraciones con sistemas clave.
Una alta tasa de contención es señal de un chatbot de IA exitoso.
Pero, ¿qué es una tasa de contención? ¿Y cómo se puede mejorar?
Estás en el lugar correcto: vamos a profundizar en las tasas de contención de chatbots, buenas prácticas, cómo medirlas, por qué pueden ser bajas y cómo solucionarlo.
¡Empecemos!
¿Qué es la tasa de contención de un chatbot?
La tasa de contención de un chatbot es el porcentaje de interacciones o consultas de usuarios que el chatbot resuelve con éxito sin necesidad de escalar a un humano.
Mide qué tan eficazmente el chatbot resuelve problemas o entrega información dentro de sus capacidades. Es un indicador de éxito habitual para chatbots empresariales, como:
- Chatbots de atención al cliente
- Chatbots de soporte técnico
- Chatbots de recursos humanos
- Y otros chatbots de asistencia
Una tasa de contención alta suele indicar que el chatbot satisface las necesidades de los usuarios de forma eficiente, reduce la carga de trabajo de los agentes humanos y mejora la eficiencia operativa.
Equilibrio entre automatización y derivación a humanos
Ninguna empresa debería aspirar a una tasa de contención del 100%. Siempre habrá situaciones en las que tu equipo querrá hablar con el usuario, como cerrar ventas importantes o resolver asuntos delicados que requieren atención personal.
El objetivo no es eliminar la intervención humana, sino encontrar el equilibrio donde la automatización gestione tareas repetitivas o simples, permitiendo que tu equipo se enfoque en las interacciones de mayor valor.
Si diseñas tu chatbot para que derive sin problemas a un humano cuando sea necesario, aseguras que los usuarios reciban el soporte adecuado en el momento justo, mejorando la eficiencia y la satisfacción del cliente.
¿Cómo mido la tasa de contención de mi chatbot?
Para medir la tasa de contención de tu chatbot, sigue estos pasos:
1. Registra el total de interacciones y las que se escalan
Cuenta el número total de interacciones de usuarios con el chatbot en un periodo determinado. Esto incluye todas las conversaciones, consultas o tareas iniciadas por los usuarios.
Luego, registra cuántas de esas interacciones se derivan a agentes humanos o el chatbot las marca como no resueltas.
Las 'derivaciones' pueden incluir transferencias directas a agentes humanos o casos en los que los usuarios solicitan ayuda explícitamente.
2. Calcula la tasa de contención
Utiliza la fórmula:
Tasa de contención = (1− [Interacciones escaladas / Interacciones totales]) × 100
Por ejemplo, si tu chatbot resolvió 900 de 1.000 interacciones sin derivar, calcularías:
Tasa de contención = (1−1000/10000) × 100 = 90%
3. O utiliza herramientas de análisis
Aprovecha herramientas de análisis de chatbots o plataformas de atención al cliente que rastrean y reportan automáticamente métricas como la tasa de contención. Estas herramientas suelen ofrecer información adicional sobre los motivos de las derivaciones y la satisfacción del usuario.
Si monitorizas y optimizas continuamente este indicador, puedes mejorar la eficiencia y la experiencia de usuario de tu chatbot.
¿Por qué la tasa de contención de mi chatbot es baja?
Una tasa de contención baja suele ocurrir cuando el bot tiene dificultades para entender las consultas, carece de datos adecuados o no puede gestionar tareas complejas. Los usuarios derivan sus problemas cuando sienten que el chatbot no satisface sus necesidades.
Estas son las causas más comunes de tasas bajas de contención:
- Reconocimiento deficiente de intenciones o consultas mal interpretadas
- Base de conocimientos limitada o desactualizada
- Incapacidad para mantener el contexto en las conversaciones
- Falta de integraciones con fuentes de datos clave
- Alcance poco claro de lo que el chatbot puede hacer
Buenas prácticas para chatbots con alta contención
Usa LLMs en lugar de clasificadores de intenciones
Los chatbots con alta contención suelen estar impulsados por LLMs en vez de clasificadores de intenciones.
Los LLMs destacan en comprender lenguaje libre y matizado, y adaptarse a distintas formas de expresión, lo que los hace ideales para consultas complejas o inesperadas.
Eliminan la necesidad de mapeos rígidos de intenciones, permitiendo que el chatbot (a veces llamado agente LLM) responda con precisión y flexibilidad a una mayor variedad de entradas de usuario.
Como explica nuestro COO en su artículo, Botpress utiliza LLMs en lugar de clasificadores de intenciones, a diferencia de nuestros competidores.
Diseña para conversaciones adaptativas
En lugar de depender de flujos estáticos, los chatbots deben estar diseñados para adaptarse dinámicamente al comportamiento del usuario en tiempo real.
Al aprovechar la conciencia contextual y algoritmos de toma de decisiones, el bot puede ajustar su enfoque durante la conversación. Así se mantiene relevante, incluso si los usuarios cambian de tema, dan información incompleta o hacen preguntas de seguimiento, mejorando la tasa de resolución.
La forma más sencilla de diseñar un chatbot dinámico es usar IA agentica; así, tu bot puede decidir de forma autónoma cómo abordar mejor un problema según las herramientas que tenga disponibles.
Aprovecha sistemas de recuperación aumentada
Combinar generación aumentada por recuperación (RAG) con integraciones como CRMs y bases de conocimiento libera todo el potencial de un chatbot.
Al extraer información específica y actualizada de fuentes fiables, el bot puede responder preguntas complejas y completar tareas de varios pasos sin necesidad de escalar a agentes humanos.
¿Cómo puedo mejorar la tasa de contención de mi chatbot?
Por suerte, puedes aumentar la tasa de contención de tu chatbot. Todo depende de cómo lo desarrolles y de cómo comuniques su propósito a los usuarios.
Aquí tienes 6 formas de mejorar la tasa de contención de tu chatbot:
1. Mejora el reconocimiento de intenciones con LLMs
Cambiar de clasificadores de intenciones tradicionales a LLMs probablemente mejorará tu tasa de contención.
A diferencia del mapeo rígido de intenciones, los LLMs comprenden lenguaje libre y matizado, y se adaptan a distintas formas de expresión. Esta comprensión avanzada reduce malentendidos y permite a los chatbots gestionar conversaciones complejas e impredecibles con precisión y fluidez.
2. Amplía la base de conocimientos
Mantener actualizada la base de conocimientos de tu chatbot es clave para lograr interacciones satisfactorias.
Agrega regularmente nuevas preguntas frecuentes, información de productos y soluciones a problemas comunes. Así, el chatbot podrá gestionar una mayor variedad de consultas y ofrecer respuestas precisas y oportunas.
3. Aumenta las opciones de sugerencia
Antes de derivar a un humano, tu chatbot intenta resolver las consultas por sí mismo. Si no lo logra, prueba añadiendo más opciones para los usuarios.
Agregar opciones alternativas, como preguntas aclaratorias o soluciones diferentes, le da más oportunidades de satisfacer las necesidades del usuario.
4. Incorpora soporte en todo el proceso
Si tu flujo incluye procesos complejos, como agendar citas o resolver problemas técnicos, asegúrate de que los usuarios puedan completarlos fácilmente sin intervención humana. Los chatbots que guían a los usuarios en estos procesos evitan la necesidad de ayuda humana.
5. Explica claramente para qué sirve tu chatbot
Establece expectativas claras desde el principio. Indica a los usuarios qué puede hacer el chatbot y en qué áreas destaca. Así se evitan frustraciones y se orienta la conversación hacia los temas donde el bot es más eficaz, asegurando mejores resultados.
6. Monitorear el desempeño
Supervisa métricas clave como consultas no resueltas, tasas de escalamiento y niveles de satisfacción para medir el desempeño de tu chatbot. Usa estos datos para identificar áreas de mejora y evaluar el éxito de las actualizaciones.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Cómo afectan las tasas de contención a la satisfacción y retención de clientes a largo plazo?
Las tasas de contención influyen directamente en la satisfacción y retención de los clientes, ya que cuando un chatbot resuelve problemas sin necesidad de intervención humana, los usuarios reciben soporte más rápido y fluido. Esto genera confianza y aumenta la probabilidad de que los clientes regresen y recomienden tu marca.
2. ¿Cuál es el retorno de inversión de mejorar las tasas de contención del chatbot frente a contratar más agentes humanos?
Mejorar las tasas de contención del chatbot ofrece un mayor retorno de inversión que contratar más agentes humanos, ya que permite gestionar más volumen sin aumentar el personal y deja que los agentes se concentren en casos complejos que requieren empatía o conocimientos especializados. Con el tiempo, esto mejora la eficiencia y la experiencia del cliente a un menor costo por resolución.
3. ¿Cuál es la tasa de contención ideal para las empresas y cómo se determina?
La tasa de contención ideal para las empresas suele estar entre el 70 y el 90%, pero el objetivo exacto depende de factores como la complejidad del caso de uso y el nivel de automatización que la empresa esté dispuesta a aceptar. Es deseable una mayor contención, siempre que el bot siga resolviendo correctamente sin frustrar a los usuarios.
4. ¿Qué papel juegan los ciclos de retroalimentación de los usuarios en la mejora de la contención?
Los ciclos de retroalimentación de los usuarios son fundamentales para mejorar la contención, ya que muestran dónde fallan los bots. Esta información ayuda a los equipos a reentrenar los modelos y cubrir vacíos de conocimiento que, de otro modo, reducirían la eficacia del bot.
5. ¿Qué tipo de integraciones (CRM, ERP, etc.) tienen mayor impacto en la contención?
Las integraciones con CRM, ERP y bases de conocimiento son las que más impactan en la contención, ya que permiten al chatbot acceder a datos personalizados y en tiempo real —como estado de pedidos, información de cuentas o detalles de inventario—, lo que le permite resolver una mayor variedad de consultas.
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