- Il tasso di contenimento del chatbot misura quante interazioni vengono risolte senza intervento umano, con obiettivi enterprise che spesso variano dal 70 al 90% a seconda del caso d’uso.
- Un tasso di contenimento del 100% non è l’obiettivo, perché alcune conversazioni di alto valore o delicate dovrebbero sempre essere gestite da operatori umani.
- Bassi tassi di contenimento derivano tipicamente da problemi come scarsa riconoscimento degli intenti, basi di conoscenza obsolete, mancanza di gestione del contesto o integrazioni mancanti con sistemi cruciali.
Un alto tasso di contenimento del chatbot è segno di un AI chatbot di successo.
Ma cos’è il tasso di contenimento? E come si può migliorare?
Sei nel posto giusto: vediamo insieme cos’è il tasso di contenimento dei chatbot, le best practice, come misurarlo, perché a volte è basso e come migliorarlo.
Iniziamo!
Cos’è il tasso di contenimento di un chatbot?
Il tasso di contenimento del chatbot si riferisce a la percentuale di interazioni o richieste degli utenti che un chatbot gestisce con successo senza dover passare a un operatore umano.
Misura quanto efficacemente un chatbot risolve problemi o fornisce informazioni nei suoi limiti. È spesso usato come metrica di successo per chatbot enterprise, come:
- Chatbot di supporto clienti
- Chatbot per assistenza tecnica
- Chatbot HR
- E altri chatbot basati sull’assistenza
Un tasso di containment più alto indica generalmente che il chatbot soddisfa in modo efficiente le esigenze degli utenti, riducendo il carico sugli operatori umani e migliorando l’efficienza operativa.
Bilanciare automazione ed escalation umana
Nessuna azienda dovrebbe puntare a un tasso di contenimento del 100%. Ci saranno sempre casi in cui il tuo team vorrà parlare direttamente con un utente – come per vendite di alto valore o per risolvere questioni delicate che richiedono un approccio personale.
L’obiettivo non è eliminare del tutto il coinvolgimento umano, ma trovare il giusto equilibrio in cui l’automazione gestisce i compiti ripetitivi o semplici, liberando il tuo team per concentrarsi sulle interazioni di maggior valore.
Progettando il tuo chatbot per passare senza problemi a un operatore umano quando necessario, garantisci agli utenti il supporto giusto al momento giusto, migliorando efficienza e soddisfazione del cliente.
Come posso misurare il tasso di contenimento del mio chatbot?
Per misurare il tasso di contenimento del tuo chatbot, segui questi passaggi:
1. Monitora il totale delle interazioni e quelle inoltrate
Conta il numero totale di interazioni degli utenti con il chatbot in un determinato periodo. Questo include tutte le conversazioni, domande o attività avviate dagli utenti.
Poi monitora quante interazioni vengono inoltrate agli operatori umani o segnalate come irrisolte dal chatbot.
Le ‘escalation’ possono includere il passaggio diretto a operatori umani o casi in cui gli utenti richiedono esplicitamente aiuto.
2. Calcola il tasso di contenimento
Usa la formula:
Tasso di contenimento = (1− [Interazioni escalate / Interazioni totali]) × 100
Ad esempio, se il tuo chatbot ha gestito 900 interazioni su 1.000 senza escalation, calcoleresti:
Tasso di contenimento = (1−1000/100) × 100 = 90%
3. Oppure usa strumenti di analisi
Sfrutta le analisi dei chatbot o le piattaforme di assistenza clienti che tracciano e riportano automaticamente metriche come i tassi di contenimento. Questi strumenti spesso forniscono anche ulteriori informazioni sulle cause delle escalation e sulla soddisfazione degli utenti.
Monitorando e ottimizzando costantemente in base a questa metrica, puoi migliorare l’efficienza e l’esperienza utente del tuo chatbot.
Perché il tasso di contenimento del mio chatbot è basso?
Un basso tasso di contenimento del chatbot si verifica spesso quando il bot fatica a comprendere le richieste, manca dei dati giusti o non riesce a gestire compiti complessi. Gli utenti chiedono l'intervento umano quando sentono che il chatbot non soddisfa le loro esigenze.
Ecco alcune ragioni comuni per tassi di contenimento bassi:
- Riconoscimento errato dell’intento o interpretazione sbagliata delle richieste
- Knowledge base limitata o obsoleta
- Incapacità di mantenere il contesto nelle conversazioni
- Mancanza di integrazioni con fonti dati chiave
- Ambito poco chiaro di ciò che il chatbot può fare
Best practice per chatbot ad alta capacità di gestione
Usa LLM invece dei classificatori di intenti
I chatbot ad alto contenimento sono solitamente alimentati da LLM piuttosto che da classificatori di intenti.
Gli LLM eccellono nella comprensione del linguaggio libero e sfumato e nell’adattarsi a diverse formulazioni, rendendoli ideali per gestire richieste complesse o inattese.
Eliminano la necessità di mappature rigide delle intenzioni, consentendo al chatbot (a volte chiamato agente LLM) di rispondere in modo flessibile e preciso a una gamma più ampia di input degli utenti.
Come spiega il nostro COO nel suo articolo, Botpress utilizza LLM al posto dei classificatori di intenti, a differenza dei nostri concorrenti.
Progetta conversazioni adattive
Invece di affidarsi a flussi statici, i chatbot dovrebbero essere progettati per adattarsi dinamicamente al comportamento degli utenti in tempo reale.
Sfruttando la consapevolezza contestuale e algoritmi decisionali, il bot può adattare il suo approccio durante la conversazione. Così resta pertinente anche se l’utente cambia argomento, fornisce informazioni incomplete o fa domande di approfondimento, migliorando il tasso di risoluzione.
Il modo più semplice per progettare un chatbot dinamico è usare AI agentica; così il tuo bot può decidere autonomamente come affrontare al meglio un problema in base agli strumenti a disposizione.
Sfrutta sistemi con retrieval aumentato
Combinare la generazione aumentata dal recupero (RAG) con integrazioni come CRM e knowledge base sblocca tutto il potenziale di un chatbot.
Recuperando in tempo reale informazioni specifiche di settore da fonti affidabili, il bot può rispondere a domande complesse e completare compiti articolati senza dover coinvolgere operatori umani.
Come posso migliorare il tasso di contenimento del mio chatbot?
Fortunatamente, puoi aumentare il tasso di contenimento del tuo chatbot. Tutto dipende da come sviluppi il chatbot e da come comunichi il suo scopo agli utenti.
Ecco 6 modi per migliorare il tasso di contenimento del tuo chatbot:
1. Migliora il riconoscimento delle intenzioni con gli LLM
Passare dai classificatori di intenti tradizionali agli LLM probabilmente migliorerà il tuo tasso di contenimento.
A differenza della mappatura rigida delle intenzioni, gli LLM comprendono il linguaggio libero e sfumato e si adattano a diverse formulazioni. Questa comprensione avanzata riduce i fraintendimenti e permette ai chatbot di gestire conversazioni complesse e imprevedibili con precisione e fluidità.
2. Ampliare le basi di conoscenza
Mantenere aggiornata la knowledge base del tuo chatbot è fondamentale per offrire interazioni soddisfacenti.
Aggiorna regolarmente le FAQ, le informazioni sui prodotti e le soluzioni ai problemi comuni. Questo permette al chatbot di gestire una gamma più ampia di richieste, garantendo risposte accurate e tempestive agli utenti.
3. Aumenta i tuoi percorsi suggeriti
Prima di passare a un operatore umano, il tuo chatbot cerca di risolvere autonomamente le richieste. Se non ci riesce, prova ad aggiungere più percorsi per consentire agli utenti di scegliere.
Aggiungere opzioni di fallback, come domande di chiarimento o soluzioni alternative, offre più opportunità per soddisfare le esigenze dell’utente.
4. Prevedi supporto durante tutto il processo
Se il tuo flow include workflow complessi – come prenotazione appuntamenti o risoluzione di problemi – assicurati che l'utente possa completarli facilmente senza intervento umano. I chatbot che guidano l'utente in questi processi evitano la necessità di coinvolgere una persona.
5. Spiega chiaramente a cosa serve il tuo chatbot
Stabilisci aspettative chiare fin dall’inizio. Guida gli utenti su cosa può gestire il chatbot e in quali ambiti eccelle. Così eviti frustrazioni e indirizzi le conversazioni verso le aree in cui il bot è più efficace, mettendolo nelle condizioni migliori per avere successo.
6. Monitora le prestazioni
Monitora metriche chiave come richieste non risolte, tassi di escalation e punteggi di soddisfazione per valutare le prestazioni del tuo chatbot. Usa questi dati per individuare aree di miglioramento e valutare il successo degli aggiornamenti.
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Domande frequenti
1. In che modo i tassi di contenimento influenzano la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti nel lungo periodo?
I tassi di contenimento influenzano direttamente la soddisfazione e la fidelizzazione dei clienti: quando un chatbot risolve i problemi senza bisogno di passare a un operatore umano, i clienti ricevono supporto più rapido e fluido. Questo costruisce fiducia e aumenta la probabilità che tornino e raccomandino il tuo brand.
2. Qual è il ROI nel migliorare i tassi di contenimento del chatbot rispetto all’assunzione di più operatori umani?
Migliorare i tassi di contenimento dei chatbot offre un ROI superiore rispetto all’assunzione di nuovi agenti umani perché gestisce più richieste senza aumentare il personale e consente agli agenti di concentrarsi su problemi complessi che richiedono empatia o competenze specialistiche. Nel tempo, questo migliora sia l’efficienza sia l’esperienza del cliente, riducendo il costo per risoluzione.
3. Qual è il tasso di contenimento ideale per le aziende e come viene determinato?
Il tasso di contenimento ideale per le aziende si aggira solitamente tra il 70% e il 90%, ma l’obiettivo esatto dipende da fattori come la complessità del caso d’uso e il livello di automazione desiderato. Un contenimento più alto è auspicabile, ma solo se il bot continua a risolvere i problemi in modo accurato senza frustrare gli utenti.
4. Che ruolo hanno i feedback degli utenti nel migliorare il containment?
I feedback degli utenti sono fondamentali per migliorare la capacità di contenimento perché evidenziano dove i bot falliscono. Questi dati aiutano i team a riaddestrare i modelli e colmare le lacune di conoscenza che altrimenti ridurrebbero l’efficacia del bot.
5. Quali tipi di integrazioni (CRM, ERP, ecc.) hanno il maggiore impatto sul contenimento?
Le integrazioni con CRM, ERP e knowledge base hanno il maggiore impatto sulla risoluzione autonoma perché permettono al chatbot di accedere a dati personalizzati in tempo reale – come stato degli ordini, informazioni account o inventario – consentendogli di gestire una gamma più ampia di richieste.
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