- Chatbot-analytics houdt in dat je data verzamelt en analyseert over hoe gebruikers met een chatbot omgaan. Zo kun je prestaties meten, problemen opsporen en de gebruikerservaring verbeteren.
- Het volgen van de prestaties van je chatbot begint met het definiëren van doelen, het instellen van bijbehorende KPI’s en het koppelen van deze meetwaarden aan financiële waarden om de impact en ROI van de bot te berekenen.
- Belangrijke statistieken zijn onder meer interactievolume, gespreksduur, herhalingen van flows, containment rate (gebruikers geholpen zonder menselijke tussenkomst), gebruikerswaardering en gemiddelde reactietijden.
Bouwen en uitrollen zijn slechts de eerste stap van het bouwen van een AI-chatbot – na de uitrol kun je je project monitoren met chatbot analytics.
Elk serieus chatbot- of AI-agent-project vereist het bijhouden van statistieken om de prestaties te monitoren en te verbeteren.
Met jarenlange ervaring in het uitrollen van enterprise chatbots weet ons team precies hoe je succesvolle chatbot-implementaties monitort en verbetert. Niet het maximale halen uit de analytics van je chatbot is een van de veelgemaakte fouten bij het inzetten van een chatbot.
Hier is een korte handleiding om je op weg te helpen met chatbot analytics.
Wat zijn chatbot-analyses?
Chatbot-analytics zijn data en statistieken die bijhouden hoe gebruikers met een chatbot omgaan. Ze helpen prestaties meten, problemen opsporen en de effectiviteit van de bot in de loop van de tijd optimaliseren.
Het draait om het volgen, meten en analyseren van de prestaties en interacties van een chatbot aan de hand van gekozen statistieken.
Deze analyses geven inzicht in hoe gebruikers met een chatbot omgaan, hoe effectief deze is en wat de impact is op bedrijfsdoelen.
Waarom zou ik chatbot-analytics meten?
Wat je project ook is, je moet de analytics van je AI-chatbot meten.
Een AI-chatbot-project kent 3 fasen: bouwen, implementeren en monitoren. De kern van de monitorfase is het meten van relevante chatbot-analyses en het continu verbeteren van je chatbot.
Goede monitoring is essentieel voor een succesvolle chatbot-implementatie — door analytics te volgen weet je waar je bot nog kan verbeteren en waar hij het meeste rendement oplevert.
Chatbotprestaties meten: stap voor stap
1. Bepaal de doelen van de chatbot
Begin met het bepalen van het doel van je chatbot. Welke specifieke resultaten wil je bereiken? Een klantenservice-chatbot en een leadgeneratie-chatbot hebben heel andere doelen dan een HR-chatbot.
Veelvoorkomende doelen zijn betere klantenservice, AI-ondersteunde leadgeneratie, ondersteuning bij verkoop of het verhogen van gebruikersbetrokkenheid.
2. Koppel doelen aan KPI's
Daarna kun je KPI’s kiezen die aansluiten bij je doelen:
Als je doel betere klantenservice is, kunnen je KPI’s bijvoorbeeld een oplostijd van minder dan 2 minuten zijn, een ticketafhandelingspercentage van minstens 40% en een klanttevredenheidsscore van 85% of hoger.
Als je doel leadgeneratie is, kunnen je KPI's zijn: 50 gekwalificeerde leads per week genereren, of een leadconversie van 20%.
3. Houd statistieken bij die aansluiten bij je KPI’s
Vervolgens kun je bepalen welke specifieke statistieken je KPI’s onderbouwen.
Bijvoorbeeld, statistieken over gebruikersbetrokkenheid zijn gekoppeld aan:
- Het aantal terugkerende gebruikers
- Of ze nu reageren op de productaanbevelingen van de chatbot
- Hoeveel van de totale websitebezoekers gebruiken de chatbot
4. Koppel meetwaarden aan financiële waarde
Om het rendement van je chatbot-investering te begrijpen, moet je het effect ervan kwantificeren.
Bijvoorbeeld:
- Als de chatbot het aantal supporttickets vermindert, bereken dan hoeveel je bespaart op arbeidskosten door vragen automatisch op te lossen.
- Als het verhogen van leadgeneratie een doel is, bereken dan de gemiddelde omzet per lead en vermenigvuldig dit met het aantal leads dat de bot genereert
Deze stap is essentieel bij het berekenen van de ROI van je chatbot.
5. Herhaal en verbeter
Het monitoren van chatbot-analytics is een continu en zich ontwikkelend proces.
Evalueer regelmatig de prestaties van je chatbot. Analyseer de data om patronen te ontdekken, zoals veelvoorkomende uitvalmomenten, fouten of inefficiënte afhandelingsroutes.
Naarmate je chatbot zich ontwikkelt – met nieuwe functies of uitbreiding naar andere toepassingen – zul je ook de meetwaarden en KPI’s moeten aanpassen en uitbreiden.
9 Chatbot-metrics om te volgen
1. Aantal interacties
Een van de belangrijkste statistieken is de meest basale: gebruiken mensen je chatbot?
Zo niet, dan moet je team beter de weg wijzen of de chatbot een noodzakelijker onderdeel van het proces maken (bijvoorbeeld: medewerkers kunnen alleen vakantiedagen aanvragen via de chatbot, in plaats van de keuze te geven tussen een HR-medewerker of de chatbot).
2. Gemiddelde chatduur (zowel de tijdsduur als het aantal uitgewisselde berichten)
De ideale chatbot-interactie is efficiënt en behulpzaam. Als interacties te lang duren, probeer dan knelpunten te identificeren en te verminderen.
3. Aantal gestarte flows
Herken en lost je chatbot het probleem direct op, of doorloopt hij meerdere flows om een oplossing te vinden?
4. Aantal herhaalde flows
Als je chatbot steeds dezelfde flows herhaalt, is dat een teken van inefficiëntie. Mogelijk herkent je chatbot de behoefte van de gebruiker niet goed vanaf het begin.
5. Chatbot containment rate
De chatbot containment rate geeft aan hoeveel gebruikers met je chatbot interacteren en de interactie afronden zonder met een mens te hoeven spreken.
Een succesvolle chatbot kan een containment rate van ongeveer 65% behalen, want er zullen altijd interacties zijn die menselijke hulp vereisen.
6. Aantal terugkerende gebruikers
Als je chatbot nuttig is, zie je terugkerende gebruikers.
7. Aantal actieve gebruikers per tijdsperiode
Weten op welke tijden gebruikers met je chatbot communiceren kan helpen bij het plannen van de diensten van live agents.
8. CSAT (klanttevredenheidsscore)
Directe feedback is een eenvoudige manier om te meten hoe effectief je chatbot is.
9. Gemiddelde responstijd
Als je chatbot bedoeld is om wachttijden voor klanten of leads te verkorten, houd dan bij hoe lang klanten moeten wachten voordat ze met een medewerker kunnen praten.
Als je chatbot goed werkt, zou de wachttijd flink moeten dalen.
Hoe gebruik je geavanceerde chatbot-analyses
De beste chatbot-platforms laten jou en je team eigen statistieken instellen om chatbot-analyses te volgen.
Voor aangepaste analyses moet je waardevolle acties identificeren en je chatbot instrueren deze te registreren.
Bijvoorbeeld: in Botpress kunnen abonnees elk event volgen waaraan ze een ‘Track Event’-kaart toevoegen.
Met dit soort geavanceerde analyses kun je zeer specifieke gebeurtenissen volgen. Bijvoorbeeld:
- Hoe vaak een bot geen antwoord kan geven met zijn kennisbank
- Hoe vaak gebruikers een bot onderbreken tijdens een interactie
- Hoe vaak een e-commerce chatbot er niet in slaagt een betaling te verwerken
- Hoe vaak gebruikers een chatbot verlaten, uitgesplitst naar tijd of specifieke flows
- Hoe vaak gebruikers ingaan op de producten die een chatbot aanbeveelt
- Hoe vaak een chatbot een product of dienst upsellt of cross-sellt
Geavanceerde analyses stellen je team in staat om verbeterpunten met grote nauwkeurigheid te identificeren.
Door te begrijpen hoe gebruikers elk deel van de chatbotflow gebruiken, kun je het proces eindeloos optimaliseren voor steeds betere resultaten.
Waar je op moet letten in een analytics-dashboard
Er zijn veel opties voor chatbot-analyseplatforms. De meeste chatbotplatforms hebben hun eigen analysetools, maar je kunt deze uitbreiden met extra analysetools. Deze zijn ook handig voor open source chatbot-analyse.
Zoek bij het kiezen van een platform voor geavanceerde chatbot-analyses naar de volgende functies:
Monitoring in realtime
Een belangrijk kenmerk van een geavanceerd chatbot-analyseplatform is de mogelijkheid om prestaties in realtime te volgen. Zo kan je team niet alleen de nieuwste data zien, maar ook snel reageren op problemen of afwijkingen.
Je kunt bijvoorbeeld realtime meldingen instellen voor problemen, zoals een ongebruikelijke of dalende containment rate.
Integratie met bedrijfsystemen
De mogelijkheid om de data van je chatbot naadloos te exporteren naar datavisualisatie- en BI-tools – zoals Tableu of Google Analytics – maakt het eenvoudig om inzichten te delen binnen een team (zonder dat iedereen hoeft in te loggen op je chatbotplatform).
Aanpasbare statistieken
Aanpasbare statistieken – of ‘geavanceerde analyses’ – stellen je team in staat om zich te richten op specifieke delen van de chatbotflow.
Implementeer een chatbot volgende maand
Met jarenlange ervaring in het uitrollen van AI-chatbots en AI-agents is Botpress hét toonaangevende chatbotplatform voor zowel bedrijven als individuele makers.
Het eindeloos uitbreidbare en aanpasbare platform stelt botbouwers in staat om chatbots te maken voor elk gebruiksscenario, in elke sector.
Implementeer moeiteloos op diverse kanalen en platforms met een vooraf gebouwde bibliotheek aan integraties.
Leer hoe je een geavanceerde chatbot bouwt met een uitgebreide educatieve bibliotheek en een actieve Discord-community van meer dan 20.000 botbouwers.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
Veelgestelde vragen
1. Hoe vaak moet ik mijn chatbot-analysegegevens bekijken?
Je zou je chatbot-analysegegevens minstens één keer per week moeten bekijken. Als je chatbot veel verkeer verwerkt of belangrijke functies ondersteunt zoals leadgeneratie of supporttriage, zijn dagelijkse controles aan te raden om snel fouten te signaleren.
2. Wat is de beste manier om een nulmeting te doen voordat je verbeteringen meet?
Om een nulmeting te doen voordat je verbeteringen meet, monitor je de prestaties van je chatbot 2-4 weken zonder wijzigingen aan te brengen. Houd belangrijke statistieken bij zoals het aantal sessies, containment rate, overdrachtspercentage en gebruikerstevredenheid, zodat je een standaard hebt voor toekomstige vergelijkingen.
3. Wat is het verschil tussen chatbot-analyse en traditionele website-analyse?
Chatbot-analyses richten zich op de kwaliteit van interacties – zoals nauwkeurigheid van intentherkenning, uitval op berichtniveau en oplossingspercentages – terwijl traditionele website-analyses paginaweergaven en bouncepercentages meten. Chatbotdata helpt je om gespreksflows te optimaliseren; webanalyses helpen je navigatie en content te verbeteren.
4. Hoe integreren chatbot-analyses met user journey mapping?
Chatbot-analyses sluiten aan op user journey mapping door precies te laten zien waar gebruikers in gesprek gaan en hoe ze door elk stadium heen gaan. Zo kun je knelpunten identificeren in bijvoorbeeld onboarding of conversie en de gebruikersreis gericht verbeteren.
5. Hoe kunnen voorspellende analyses chatbotflows in de loop van de tijd verbeteren?
Voorspellende analyses kunnen chatbot-flows verbeteren door gebruikersgedrag te analyseren en zo volgende intenties te voorspellen of gepersonaliseerde content aan te bevelen. Op termijn helpt dit bots om gebruikers beter te begeleiden, waardoor uitval afneemt en meer taken worden afgerond.
.webp)
