.webp)
- Het meten van de ROI van een zakelijke chatbot begint met het vaststellen van duidelijke KPI's die gekoppeld zijn aan geldbedragen, zoals kostenbesparing per afgehandelde vraag of vermindering van het aantal gewerkte uren door medewerkers.
- Voor klantenservice-chatbots wordt de ROI berekend door de kosten van interacties die door mensen worden afgehandeld te vergelijken met de besparingen van interacties die door de chatbot worden afgehandeld, rekening houdend met factoren zoals gespreksduur en loonkosten.
- Bij interne chatbots, zoals HR- of IT-bots, moet je zowel de kosten van het ondersteunend personeel als van de medewerkers die hulp vragen meenemen, met de focus op repetitieve taken die geautomatiseerd kunnen worden.
- Leadgeneratie-chatbots worden beoordeeld door niet alleen het aantal leads te meten, maar ook de kwaliteit ervan, met als doel minder afhankelijk te zijn van formulieren en e-mails en tegelijkertijd prospects effectief te kwalificeren.
Een chatbot is een financiële investering voor je bedrijf. Net als bij elke investering moet je team voorbereid zijn om de ROI van je zakelijke chatbot te meten en te berekenen.
In deze gids over chatbot-ROI leggen we uit hoe je de ROI berekent voor:
- Een klantenservice-chatbot
- Een interne chatbot, zoals een HR-chatbot of een ITSM-chatbot
- Een leadgeneratie-chatbot
Als je een AI-chatbot of AI-agent wilt bouwen of evalueren, helpt deze gids je om de financiële impact te beoordelen en de investering te onderbouwen bij belangrijke stakeholders.
Voorbereiden op het meten van de ROI van je chatbot
Definieer je KPI's duidelijk
Het klinkt misschien vanzelfsprekend, maar je kunt geen ROI meten zonder KPI's (kritieke prestatie-indicatoren).
Als je een klantenservice-chatbot bouwt, kunnen je KPI's bijvoorbeeld zijn:
- Aantal verzoeken dat door de chatbot wordt afgehandeld
- Verlaging van de gemiddelde responstijd
- CSAT
- Afbuigpercentage (hoeveel gesprekken worden van medewerkers weggehouden)
- Kosten per verzoek
Een HR- of IT-chatbot kan KPI's hebben zoals:
- Aantal verzoeken dat bij medewerkers wordt weggehouden
- Aantal werkuren bespaard door verzoeken via een chatbot te laten verlopen
- Tijd die een medewerker nodig heeft om vakantiedagen te boeken
De KPI's voor de chatbot van jouw bedrijf verschillen afhankelijk van het type bot dat je ontwikkelt.
Koppel je KPI's aan geldbedragen
Elke KPI moet gekoppeld zijn aan een concreet geldbedrag. Het is niet genoeg om te zeggen dat een project 'tijd bespaart' of zelfs '10 uur per week bespaart'. Bereken hoeveel geld het elke maand of elk jaar bespaart.
Als je AI-chatbot ervoor zorgt dat je geen 2 extra medewerkers hoeft aan te nemen, zorg dan dat deze cijfers ook worden meegenomen.
Begin klein, bouw dan uit
Hoewel het verleidelijk is om direct het maximale uit je chatbot te halen, raadt ons Customer Success-team aan om eerst te mikken op een minimale ROI.
Richt je op stapsgewijze verbeteringen. Zodra de chatbot effectief blijkt bij deze eerste inzet, kun je het bereik geleidelijk uitbreiden en onderweg optimaliseren.
Deze gefaseerde aanpak zorgt er niet alleen voor dat je de ROI nauwkeuriger kunt volgen, maar ook dat de prestaties van je chatbot hoog blijven naarmate de verantwoordelijkheden toenemen. Door te focussen op stapsgewijze verbeteringen kun je de mogelijkheden van de chatbot uitbreiden op een manier die het risico minimaliseert en het succes op lange termijn maximaliseert.
ROI berekenen voor een klantenservice-chatbot
De eenvoudigste toepassing om de ROI van je chatbot te meten is een klantenservice-chatbot.
Een klantenservice-chatbot is vaak het eerste aanspreekpunt tussen een klant en het callcenter van een bedrijf.
Startvariabelen
Begin met:
- Het uurloon van een callcenter-medewerker
- De gemiddelde duur van een klantenservicegesprek
- Het aantal gesprekken dat het callcenter elke maand voert
En bereken de gemiddelde kosten van een klantenservicegesprek voor jouw organisatie. Als een medewerker $20 per uur verdient en het gemiddelde gesprek duurt 5 minuten, dan zijn de gemiddelde kosten per gesprek $5.
Betere chatbots leveren meer waarde op
Voeg daarna de waarde van een chatbot toe. De juiste verwachting bepalen kan lastig zijn – we hebben gezien dat klanten de waarde van een chatbot vaak flink over- of onderschatten.
De toegevoegde waarde hangt af van een paar factoren, waaronder:
- De gelijkenis tussen klantenservicegesprekken (repetitieve gesprekken = meer waarde door een chatbot)
- De complexiteit van je chatbot (een eenvoudige bot = minder toegevoegde waarde)
Bij Botpress gaat ons Customer Success-team samen met klanten en prospects zitten om realistische waardeschattingen te bepalen.
Je ROI berekenen
In ons voorbeeld gaan we uit van een callcenter dat 3000 gesprekken per maand ontvangt, waarvan de chatbot er 2000 overneemt. De chatbot bespaart het bedrijf dan elke maand 2000 x 5 (aantal gesprekken x prijs per gesprek), oftewel $10.000.
Dit bedrag groeit mee met het bedrijf – in plaats van 3-5 mensen aan te nemen, kunnen ze met hulp van de chatbot 1-2 mensen inzetten voor hetzelfde aantal gesprekken.
ROI berekenen voor een interne medewerkerschatbot
Interne chatbots zijn meestal HR- of IT-bots, maar kunnen allerlei vormen van medewerker-tot-medewerker-acties ondersteunen.
De ROI van een interne chatbot berekenen lijkt sterk op die van een klantenservice-chatbot, met één belangrijk verschil: je neemt de salarissen van beide medewerkers mee.
Waar je bij een klantenservicebot rekent met de tijd en kosten van één callcenter-medewerker, neem je bij een interne bot de tijd en kosten van zowel de HR- of IT-medewerker als de medewerker die gebruikmaakt van hun diensten mee.
Startvariabelen
Begin met:
- Het uurloon van de HR-medewerker en de gemiddelde medewerker die hun diensten gebruikt
- De gemiddelde duur van een HR-interactie, inclusief de totale communicatietijd (bijvoorbeeld de tijd tussen andere partijen, zoals wanneer een HR-medewerker overlegt met een accountant of manager)
- Het aantal interacties per maand dat door de chatbot kan worden afgehandeld
Bij deze laatste stap moet je goed nadenken over welke diensten door AI kunnen worden overgenomen. Vakantieaanvragen of vragen over beleid kunnen zeker door een AI-chatbot worden afgehandeld, maar gevoelige gesprekken waarschijnlijk niet.
Ontwerp op basis van data
De juiste use cases bepalen is cruciaal voor het ontwerpen van een waardevolle interne chatbot. Breng de knelpunten in kaart die de meeste tijd kosten voor beide partijen, zodat de chatbot het grootste effect heeft.
Dit zijn waarschijnlijk repetitieve processen zoals onboarding, roosters, ziekmeldingen, feedback, functioneringsgesprekken of vragen over beleid en procedures.
ROI berekenen voor een leadgeneratie-chatbot
De ROI van een leadgeneratiebot berekenen is net iets anders dan bij de bovenstaande voorbeelden, omdat deze anders werkt dan menselijke medewerkers.
Aantal leads
Vaak kiezen klanten ervoor om de ROI van een leadgeneratiebot te meten aan de hand van het aantal mensen dat met de chatbot praat. Het aantal leads dat door de bot wordt gegenereerd als KPI nemen is verleidelijk, maar daarmee negeer je het belang van de kwaliteit van elke lead.
We hebben klanten gezien met leadgeneratie-chatbots die minder leads opleverden, maar wel van veel hogere kwaliteit. Dat is niet ongebruikelijk – menselijke fouten kunnen ertoe leiden dat medewerkers leads toevoegen of uitsluiten op basis van niet-onderbouwde informatie.
Een AI-chatbot daarentegen identificeert de ideale lead op basis van eerdere data en houdt zich aan dat kader.
Als je salesmedewerkers 7 van de 10 leads kwalificeren, streef er dan naar dat je bot er 5 van de 10 kwalificeert.
Startvariabelen
Begin met:
- Aantal maandelijkse websitebezoeken
- Hoeveel bezoekers met de chatbot in gesprek gaan
- Hoeveel leads de bot kwalificeert
De eerste stap is om een realistisch aantal potentiële leads te bepalen – degenen die daadwerkelijk met je chatbot in gesprek gaan.
Als je 100 websitebezoeken hebt, zullen waarschijnlijk maar 40 mensen echt de tijd nemen om de inhoud te bekijken – veel bezoekers gebruiken je homepage alleen om te navigeren. Met deze cijfers kun je als doel stellen dat 10 van deze 40 mensen met je chatbot in gesprek gaan, waarvan 8 daadwerkelijk een echt gesprek voeren.
Daling van e-mails en formulieren
Een belangrijke maatstaf om te bepalen of je chatbot waarde levert, is het aantal formulieren en e-mails dat je medewerkers ontvangen over informatie die door de bot wordt beantwoord.
Als de chatbot deze informatie succesvol aan websitebezoekers verstrekt, zou het aantal e-mails en formulierinzendingen moeten afnemen.
Je kunt streven naar een daling van 20-30% na een goede implementatie, en uiteindelijk zelfs een afname van 60-65% als je het maximale uit je chatbot haalt.
Implementeer een AI-agent volgende maand
Ons team implementeert sinds 2017 met succes AI-chatbots voor bedrijven.
Ons Customer Success-team heeft duizenden succesvolle implementaties op hun naam staan en werkt samen met klanten om hoogwaardige AI-projecten te realiseren die het rendement verhogen.
Ons eindeloos flexibele platform wordt beoordeeld als het krachtigste op de markt – het kan worden aangepast aan elk gebruiksscenario, elke afdeling en elke sector.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
Of plan een gesprek met ons salesteam om meer te weten te komen.
Veelgestelde vragen
1. Hoe lang duurt het meestal voordat je rendement ziet van een chatbot?
Je ziet doorgaans binnen 3 tot 6 maanden rendement van een chatbot, mits deze een aanzienlijk aantal interacties afhandelt en is geïntegreerd met je belangrijkste bedrijfsystemen zoals CRM’s of helpdesks. De snelheid van het rendement hangt af van het gebruiksvolume en hoeveel handmatig werk de chatbot automatiseert.
2. Wat zijn veelgemaakte fouten bij het berekenen van het rendement van een chatbot?
Veelgemaakte fouten bij het berekenen van chatbot-rendement zijn het niet toekennen van een geldwaarde aan bespaarde tijd, het negeren van implementatie- en onderhoudskosten, of het aannemen van onrealistisch hoge adoptiecijfers. Ook worden verborgen besparingen, zoals minder klantverloop of snellere afhandeling, vaak over het hoofd gezien.
3. Hoe kan ik het rendement van een chatbot over meerdere jaren voorspellen?
Om het rendement van een chatbot over meerdere jaren te voorspellen, schat je de jaarlijkse groei in gebruikersinteracties, efficiëntiewinst en uitbreiding van toepassingen. Neem verwachte kosten mee voor verbeteringen zoals modelafstemming of nieuwe integraties, en vergelijk de totale besparingen met de oorspronkelijke operationele kosten.
4. Hoe verschilt het rendement van een chatbot tussen B2B- en B2C-bedrijven?
Het rendement van een chatbot verschilt tussen B2B en B2C doordat B2C-bedrijven meestal sneller resultaat zien door hogere volumes en automatisering van repetitieve taken, terwijl B2B-bedrijven vaak meer waarde per interactie behalen, vooral bij saleskwalificatie of klantbehoud.
5. Welke gegevens moet ik bijhouden om het rendement effectief te meten?
Om het rendement van een chatbot goed te meten, houd je statistieken bij zoals het totaal aantal interacties, oplossingspercentage, afbuigpercentage (vragen afgehandeld zonder mens), gemiddelde afhandeltijd, kosten per gesprek, conversieratio (voor salesbots) en vermindering van de werkdruk of personeelsbehoefte bij support.
.webp)
