- A taxa de contenção do chatbot mede quantas interações dos usuários são resolvidas pelo chatbot sem ajuda humana, com metas empresariais geralmente variando de 70 a 90%, dependendo do caso de uso.
- Atingir 100% de contenção não é o objetivo, pois algumas conversas de alto valor ou sensíveis devem sempre ser direcionadas para agentes humanos para um atendimento personalizado.
- Taxas baixas de contenção geralmente acontecem devido a problemas como reconhecimento ruim de intenção, bases de conhecimento desatualizadas, falta de tratamento de contexto ou ausência de integrações com sistemas essenciais.
Uma alta taxa de contenção é sinal de um chatbot de IA bem-sucedido.
Mas o que é taxa de contenção? E como ela pode ser melhorada?
Você está no lugar certo – vamos explorar o que é a taxa de contenção, as melhores práticas, como medi-la, por que algumas são tão baixas e como você pode resolver isso.
Vamos começar!
O que é taxa de contenção de chatbot?
A taxa de contenção do chatbot refere-se à porcentagem de interações ou perguntas dos usuários que o chatbot consegue resolver com sucesso sem precisar encaminhar para um humano.
Ela mede o quão eficaz o chatbot é ao resolver problemas ou fornecer informações dentro de suas capacidades. É um indicador comum de sucesso para chatbots corporativos, como:
- Chatbots de suporte ao cliente
- Chatbots de suporte técnico
- Chatbots de RH
- E outros chatbots de assistência
Uma taxa de contenção mais alta normalmente indica que o chatbot está atendendo às necessidades dos usuários de forma eficiente, reduzindo a carga dos agentes humanos e melhorando a eficiência operacional.
Equilibrando automação e encaminhamento para humanos
Nenhuma empresa deve buscar 100% de contenção. Sempre haverá situações em que sua equipe vai querer falar com o usuário – como em vendas de alto valor ou resolução de questões sensíveis que exigem um atendimento pessoal.
O objetivo não é eliminar totalmente o envolvimento humano, mas sim encontrar um equilíbrio onde a automação cuida das tarefas repetitivas ou simples, liberando sua equipe para focar nas interações que geram mais valor.
Ao projetar seu chatbot para encaminhar facilmente para um humano quando necessário, você garante que os usuários recebam o suporte certo no momento certo, aumentando tanto a eficiência quanto a satisfação do cliente.
Como medir a taxa de contenção do meu chatbot?
Para medir a taxa de contenção do seu chatbot, siga estes passos:
1. Acompanhe o total de interações e as encaminhadas
Conte o número total de interações dos usuários com o chatbot em um determinado período. Isso inclui todas as conversas, perguntas ou tarefas iniciadas pelos usuários.
Depois, registre o número de interações que foram encaminhadas para agentes humanos ou marcadas como não resolvidas pelo chatbot.
‘Encaminhamentos’ podem incluir transferências diretas para agentes humanos ou casos em que os usuários solicitam ajuda explicitamente.
2. Calcule a taxa de contenção
Use a fórmula:
Taxa de Contenção = (1− [Interações Escaladas / Total de Interações]) × 100
Por exemplo, se seu chatbot resolveu 900 de 1.000 interações sem encaminhamento, você calcularia:
Taxa de Contenção = (1−1000/100) × 100 = 90%
3. Ou utilize ferramentas de análise
Aproveite ferramentas de análise de chatbot ou plataformas de atendimento ao cliente que acompanham e relatam automaticamente métricas como a taxa de contenção. Essas ferramentas geralmente oferecem insights adicionais sobre os motivos dos encaminhamentos e a satisfação dos usuários.
Ao monitorar e otimizar continuamente com base nessa métrica, você pode aumentar a eficiência e a experiência do usuário do seu chatbot.
Por que a taxa de contenção do meu chatbot está baixa?
Uma taxa de contenção baixa geralmente ocorre quando o bot tem dificuldade para entender as perguntas, falta dados adequados ou não consegue lidar com tarefas complexas. Os usuários recorrem ao atendimento humano quando sentem que o chatbot não está atendendo às suas necessidades.
Veja alguns motivos comuns para taxas baixas de contenção:
- Reconhecimento ruim de intenção ou perguntas mal interpretadas
- Base de conhecimento limitada ou desatualizada
- Incapacidade de manter o contexto nas conversas
- Falta de integrações com fontes de dados essenciais
- Escopo pouco claro do que o chatbot pode fazer
Melhores Práticas para Chatbots com Alta Contenção
Use LLMs em vez de classificadores de intenção
Chatbots com alta contenção geralmente são impulsionados por LLMs, não por classificadores de intenção.
LLMs são excelentes para entender linguagem livre e nuances, além de se adaptar a diferentes formas de expressão, tornando-os ideais para lidar com perguntas complexas ou inesperadas.
Eles eliminam a necessidade de mapeamentos rígidos de intenção, permitindo que o chatbot (às vezes chamado de agente LLM) responda de forma flexível e precisa a uma variedade maior de entradas dos usuários.
Como nosso COO explica em seu artigo, a Botpress utiliza LLMs em vez de classificadores de intenção, ao contrário dos nossos concorrentes.
Projete para conversas adaptativas
Em vez de depender de fluxos de trabalho estáticos, os chatbots devem ser construídos para se adaptar dinamicamente ao comportamento do usuário em tempo real.
Ao utilizar consciência de contexto e algoritmos de tomada de decisão, o bot pode ajustar sua abordagem durante a conversa. Isso garante que ele permaneça relevante, mesmo quando os usuários mudam de assunto, fornecem informações incompletas ou fazem perguntas de acompanhamento, aumentando as taxas de resolução.
A maneira mais fácil de criar um chatbot dinâmico é usar IA agente; assim, seu bot pode decidir de forma autônoma como abordar melhor um problema com base nas ferramentas disponíveis.
Use sistemas com geração aumentada por recuperação
Combinar geração aumentada por recuperação (RAG) com integrações como CRMs e bases de conhecimento libera todo o potencial do chatbot.
Ao buscar informações atualizadas e específicas de fontes confiáveis, o bot pode responder perguntas complexas e realizar tarefas em várias etapas sem precisar encaminhar para agentes humanos.
Como posso melhorar a taxa de contenção do meu chatbot?
Felizmente, você pode aumentar a taxa de contenção do seu chatbot. Tudo depende de como você desenvolve o chatbot e comunica seu propósito aos usuários.
Veja 6 formas de melhorar a taxa de contenção do seu chatbot:
1. Melhore o reconhecimento de intenção com LLMs
Trocar classificadores de intenção tradicionais por LLMs provavelmente vai melhorar sua taxa de contenção.
Diferente do mapeamento rígido de intenções, LLMs entendem linguagem livre e nuances, adaptando-se a diferentes formas de expressão. Esse entendimento avançado reduz mal-entendidos e permite que chatbots lidem com conversas complexas e imprevisíveis com precisão e naturalidade.
2. Expanda as bases de conhecimento
Manter a base de conhecimento do seu chatbot atualizada é fundamental para interações satisfatórias.
Adicione regularmente novas perguntas frequentes, informações de produtos e soluções para problemas comuns. Isso prepara o chatbot para lidar com uma variedade maior de perguntas, garantindo respostas precisas e rápidas aos usuários.
3. Aumente os caminhos de sugestão
Antes de encaminhar para um humano, seu chatbot tenta resolver as perguntas sozinho. Se não estiver conseguindo, tente adicionar mais opções para os usuários escolherem.
Adicionar opções alternativas, como perguntas de esclarecimento ou soluções diferentes, oferece mais oportunidades para atender às necessidades dos usuários.
4. Inclua suporte durante todo o processo
Se seu fluxo inclui processos complexos – como agendamento de compromissos ou resolução de problemas – garanta que o usuário consiga realizar tudo isso sem precisar de um humano. Chatbots que conseguem guiar o usuário nesses processos evitam a necessidade de intervenção humana.
5. Explique claramente para que serve seu chatbot
Defina expectativas claras desde o início. Oriente os usuários sobre o que o chatbot pode fazer e em quais situações ele é mais eficiente. Isso evita frustrações ao direcionar as conversas para áreas onde o bot tem maior capacidade, aumentando as chances de sucesso.
6. Monitorar o desempenho
Acompanhe métricas importantes como dúvidas não resolvidas, taxas de encaminhamento e índices de satisfação para medir o desempenho do seu chatbot. Use esses dados para identificar pontos de melhoria e avaliar o sucesso das atualizações.
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Perguntas frequentes
Como as taxas de contenção impactam a satisfação e retenção de clientes a longo prazo?
As taxas de contenção afetam diretamente a satisfação e retenção dos clientes, pois quando um chatbot resolve questões sem precisar de intervenção humana, o suporte é mais rápido e eficiente. Isso gera confiança e aumenta as chances de o cliente voltar e recomendar sua marca.
Qual é o retorno sobre o investimento (ROI) de melhorar as taxas de contenção do chatbot em comparação com a contratação de mais agentes humanos?
Melhorar as taxas de contenção do chatbot oferece um ROI maior do que contratar mais agentes humanos, pois permite lidar com mais volume sem aumentar a equipe e libera os agentes para focar em questões complexas que exigem empatia ou conhecimento especializado. Com o tempo, isso melhora tanto a eficiência quanto a experiência do cliente, reduzindo o custo por resolução.
Qual é a meta ideal de taxa de contenção para grandes empresas e como ela é definida?
A taxa de contenção ideal para grandes empresas geralmente varia entre 70% e 90%, mas o valor exato depende de fatores como a complexidade dos casos de uso e o nível de automação desejado pelo negócio. Uma taxa mais alta é positiva, desde que o bot continue resolvendo questões com precisão e sem causar frustração aos usuários.
Qual é o papel dos ciclos de feedback dos usuários na melhoria da contenção?
Os ciclos de feedback dos usuários são essenciais para melhorar a contenção, pois mostram onde o bot está falhando. Esses dados ajudam as equipes a requalificar os modelos e preencher lacunas de conhecimento que poderiam reduzir a eficácia do bot.
Que tipos de integrações (CRM, ERP, etc.) têm maior impacto na contenção?
Integrações com CRM, ERP e bases de conhecimento têm o maior impacto na contenção, pois permitem que o chatbot acesse dados personalizados e em tempo real – como status de pedidos, informações de conta ou detalhes de estoque – possibilitando resolver uma variedade maior de solicitações.
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