- Sinusukat ng chatbot containment rate kung ilang interaksiyon ng user ang nalulutas ng chatbot nang hindi na kailangan ng tulong ng tao; karaniwan, ang target ng mga negosyo ay nasa 70–90% depende sa gamit.
- Hindi layunin ang 100% containment rate dahil may mga usapan na mahalaga o sensitibo na dapat talagang iakyat sa tao para sa mas personal na pag-aasikaso.
- Karaniwang mababa ang containment rate kapag may mga problema tulad ng mahinang pagkilala ng layunin, luma o kulang na kaalaman, kakulangan sa paghawak ng konteksto, o kakulangan ng integrasyon sa mahahalagang sistema.
Ang mataas na chatbot containment rate ay palatandaan ng matagumpay na AI chatbot.
Pero ano nga ba ang containment rate? At paano ito mapapabuti?
Nasa tamang lugar ka – tatalakayin natin ang tungkol sa chatbot containment rate, mga pinakamahusay na gawain, paano ito sukatin, bakit mababa ito sa iba, at paano mo ito maaayos.
Simulan na natin!
Ano ang chatbot containment rate?
Ang chatbot containment rate ay tumutukoy sa bahagdan ng mga interaksiyon o tanong ng user na matagumpay na hinahawakan ng chatbot nang hindi na kailangan iakyat sa tao.
Sinusukat nito kung gaano kaepektibo ang chatbot sa paglutas ng mga isyu o pagbibigay ng impormasyon ayon sa kakayahan nito. Karaniwan itong ginagamit bilang sukatan ng tagumpay para sa mga enterprise chatbot gaya ng:
- Mga chatbot para sa suporta sa customer
- Mga chatbot para sa teknikal na suporta
- Mga HR chatbot
- At iba pang chatbot na tumutulong
Mas mataas na containment rate ay karaniwang nangangahulugan na natutugunan ng chatbot ang pangangailangan ng user nang mahusay, nababawasan ang trabaho ng mga tao, at napapabuti ang operasyon.
Pagbabalanse ng awtomasyon at pag-akyat sa tao
Walang kumpanyang dapat maghangad ng 100% containment rate. Lagi’t laging may pagkakataon na gugustuhin ng inyong koponan na makausap ang user – tulad ng sa malalaking benta o sensitibong usapan na nangangailangan ng personal na pag-aasikaso.
Hindi layunin na tuluyang palitan ang tao, kundi magkaroon ng balanse kung saan ang awtomasyon ang bahala sa paulit-ulit o simpleng gawain, at ang inyong koponan ay makakapokus sa mga usapang may pinakamalaking halaga.
Sa pamamagitan ng disenyo ng chatbot na madaling makapag-akyat sa tao kung kinakailangan, natitiyak mong natatanggap ng user ang tamang suporta sa tamang oras, na nagpapahusay sa bisa at kasiyahan ng customer.
Paano ko susukatin ang aking chatbot containment rate?
Para sukatin ang iyong chatbot containment rate, sundin ang mga hakbang na ito:
1. Subaybayan ang kabuuan at na-akyat na interaksiyon
Bilangin ang kabuuang bilang ng interaksiyon ng user sa chatbot sa isang takdang panahon. Kasama rito ang lahat ng usapan, tanong, o gawain na sinimulan ng user.
Pagkatapos, subaybayan ang bilang ng mga interaksiyon na na-akyat sa tao o tinukoy ng chatbot bilang hindi nalutas.
Maaaring kabilang sa ‘escalations’ ang direktang paglipat sa tao o mga pagkakataong tahasang humingi ng tulong ang user.
2. Kalkulahin ang containment rate
Gamitin ang pormula:
Containment Rate = (1− [Escalated Interactions / Total Interactions]) × 100
Halimbawa, kung 900 sa 1,000 interaksiyon ang nalutas ng chatbot nang hindi na-akyat, ito ang kalkulasyon:
Containment Rate = (1−100/1000) × 100 = 90%
3. O gumamit ng analytics tools
Gamitin ang chatbot analytics o mga platform ng customer service na awtomatikong sumusubaybay at nag-uulat ng mga sukatan tulad ng containment rate. Madalas, nagbibigay ang mga tool na ito ng dagdag na pananaw sa mga dahilan ng pag-akyat at kasiyahan ng user.
Sa tuloy-tuloy na pagsubaybay at pag-optimize batay sa sukatan na ito, mapapahusay mo ang bisa at karanasan ng user sa iyong chatbot.
Bakit mababa ang containment rate ng aking chatbot?
Madalas mababa ang chatbot containment rate kapag nahihirapan ang bot na unawain ang tanong, kulang sa tamang datos, o hindi kayang hawakan ang komplikadong gawain. Umaakyat ang user ng isyu kapag pakiramdam nila ay hindi natutugunan ng chatbot ang kanilang pangangailangan.
Narito ang mga karaniwang dahilan ng mababang containment rate:
- Mahinang pagkilala ng layunin o maling pagkaunawa sa tanong
- Kulang o luma na kaalaman
- Hindi kayang panatilihin ang konteksto ng usapan
- Kakulangan ng integrasyon sa mahahalagang pinagmumulan ng datos
- Hindi malinaw kung ano ang kayang gawin ng chatbot
Mga Pinakamainam na Gawi para sa Mataas na Containment na Chatbot
Gumamit ng LLM sa halip na intent classifier
Karaniwan, ang mga chatbot na may mataas na containment ay pinapagana ng LLM sa halip na intent classifier.
Mahusay ang LLM sa pag-unawa ng masalimuot at malayang wika at pag-angkop sa iba’t ibang paraan ng pagtatanong, kaya’t mainam ito para sa komplikado o di-inaasahang tanong.
Tinatanggal nito ang pangangailangan sa mahigpit na pagmamapa ng layunin, kaya’t ang chatbot (minsan tinatawag na LLM agent) ay mas malayang tumutugon sa mas malawak na uri ng input ng user nang may katumpakan.
Tulad ng ipinaliwanag ng aming COO sa kanyang artikulo, gumagamit ang Botpress ng LLM sa halip na intent classifier, hindi tulad ng aming mga kakumpitensya.
Disenyo para sa adaptive na usapan
Sa halip na umasa sa nakatakdang daloy, dapat idisenyo ang chatbot na kayang umangkop sa kilos ng gumagamit sa aktuwal na oras.
Sa paggamit ng contextual awareness at mga algorithm sa pagdedesisyon, kayang baguhin ng bot ang paraan nito habang nag-uusap. Tinitiyak nitong nananatiling akma ang sagot, kahit magpalit ng paksa ang user, magbigay ng kulang na impormasyon, o magtanong ng kasunod, kaya’t tumataas ang bilang ng nalulutas na usapan.
Pinakamadaling paraan para magdisenyo ng dynamic na chatbot ay gumamit ng agentic AI; sa ganitong paraan, kayang magpasya ng bot kung paano pinakamabisang lapitan ang isyu batay sa mga tool na mayroon ito.
Gamitin ang retrieval-augmented systems
Ang pagsasama ng retrieval-augmented generation (RAG) sa mga integrasyon tulad ng CRM at knowledge base ay nagpapalawak ng kakayahan ng chatbot.
Sa pagkuha ng real-time, espesipikong impormasyon mula sa mapagkakatiwalaang pinagmumulan, kayang sagutin ng bot ang komplikadong tanong at tapusin ang sunud-sunod na gawain nang hindi na kailangan iakyat sa tao.
Paano ko mapapabuti ang aking chatbot containment rate?
Sa kabutihang-palad, may kapangyarihan kang pataasin ang containment rate ng iyong chatbot. Nasa paraan ng pagbuo mo ng chatbot at pagpapaliwanag ng layunin nito sa mga user ang susi.
Narito ang anim na paraan para mapabuti ang containment rate ng iyong chatbot:
1. Pahusayin ang pagkilala ng layunin gamit ang LLM
Ang paglipat mula sa tradisyonal na intent classifier patungo sa LLM ay malamang na magpapataas ng containment rate mo.
Hindi tulad ng mahigpit na pagmamapa ng layunin, kayang unawain ng LLM ang masalimuot at malayang wika at umangkop sa iba’t ibang paraan ng pagtatanong. Ang advanced na pag-unawang ito ay nagpapababa ng hindi pagkakaintindihan at nagbibigay-kakayahan sa chatbot na hawakan ang komplikado at di-inaasahang usapan nang tama at tuluy-tuloy.
2. Palawakin ang batayang kaalaman
Ang pagpapanatiling napapanahon ng batayang kaalaman ng iyong chatbot ay susi sa kasiya-siyang interaksiyon.
Palaging magdagdag ng mga bagong FAQ, impormasyon ng produkto, at mga solusyon sa karaniwang isyu. Sa ganitong paraan, mas malawak ang saklaw ng mga tanong na kayang sagutin ng chatbot, na tinitiyak na makakatanggap ang mga user ng tamang sagot sa tamang oras.
3. Dagdagan ang mga landas ng mungkahi
Bago iakyat sa tao, sinusubukan ng chatbot na lutasin ang tanong nang mag-isa. Kung hindi ito nagtatagumpay, subukang magdagdag ng mas maraming landas ng pagpipilian para sa user.
Ang pagdagdag ng mga fallback na opsyon, tulad ng mga tanong na paglilinaw o alternatibong solusyon, ay nagbibigay ng mas maraming pagkakataon para matugunan ang pangangailangan ng user.
4. Maglagay ng suporta sa bawat hakbang
Kung may kasamang komplikadong daloy ang iyong proseso – tulad ng pag-book ng appointment o pag-troubleshoot – tiyaking kayang tapusin ito ng user nang hindi na kailangan ng tao. Ang mga chatbot na kayang gumabay sa user sa mga prosesong ito ay nakakaiwas sa pag-akyat sa tao.
5. Malinaw na ipaliwanag kung para saan ang iyong chatbot
Magtakda ng malinaw na inaasahan mula sa simula. Gabayan ang mga gumagamit kung ano ang kayang gawin ng chatbot at saan ito mahusay. Iniiwasan nito ang pagkadismaya sa pamamagitan ng pagtuon ng usapan sa mga bagay na pinaka-kaya ng bot, kaya mas malaki ang tsansa nitong magtagumpay.
6. Binabantayan ang pagganap
Subaybayan ang mahahalagang sukatan tulad ng mga hindi nalutas na tanong, antas ng pag-akyat, at marka ng kasiyahan upang masukat kung gaano kahusay ang pagganap ng iyong chatbot. Gamitin ang mga impormasyong ito para matukoy ang mga dapat pang pagbutihin at suriin ang tagumpay ng mga pagbabago.
Bumuo sa Pinakamaliksi o Pinakamaluwag na Plataporma
Ang pagsuporta sa mga tagagawa ng chatbot ang aming pinakamagaling na ginagawa. Sa pinakamakapangyarihan at pinakamaliksi na AI agent platform sa merkado, nakapagpalaganap na kami ng mahigit 750,000 chatbot sa buong mundo.
Madaling bumuo sa Botpress gamit ang drag-and-drop na visual flow builder, malawak na aklatan ng kaalaman, at aktibong Discord na komunidad ng mahigit 20,000 tagabuo ng bot.
Dahil extensible ang aming plataporma, puwede kang bumuo ng kahit ano, at puno ng pre-built connectors sa pinakamalalaking channel ang aming Integration Hub.
Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.
FAQs
1. Paano nakakaapekto ang containment rates sa kasiyahan at pananatili ng customer sa pangmatagalan?
Direktang naaapektuhan ng containment rates ang kasiyahan at pananatili ng customer dahil kapag ang chatbot ay nakalulutas ng mga isyu nang hindi na kailangan ng tulong ng tao, mas mabilis at mas maayos ang suporta. Nagdudulot ito ng tiwala at mas malaki ang posibilidad na bumalik at irekomenda ng mga customer ang iyong tatak.
2. Ano ang ROI ng pagpapabuti ng containment rates ng chatbot kumpara sa pagkuha ng mas maraming human agent?
Mas mataas ang ROI ng pagpapabuti ng containment rates ng chatbot kaysa sa pagdagdag ng human agent dahil kaya nitong humawak ng mas maraming usapan nang hindi nadaragdagan ang tauhan, at napapahintulutan ang mga agent na magpokus sa mas komplikadong usapin na nangangailangan ng empatiya o espesyalisadong kaalaman. Sa paglipas ng panahon, napapabuti nito ang kahusayan at karanasan ng customer sa mas mababang gastos kada resolusyon.
3. Ano ang ideal na target na containment rate para sa mga negosyo, at paano ito tinutukoy?
Karaniwang nasa pagitan ng 70–90% ang ideal na containment rate para sa mga negosyo, ngunit nakadepende ang eksaktong target sa mga salik tulad ng pagiging komplikado ng gamit at kung gaano karaming awtomasyon ang nais ng negosyo. Mas mataas na containment ang hinahangad, ngunit dapat ay patuloy pa ring tama at hindi nakakainis sa gumagamit ang paglutas ng bot.
4. Anong papel ang ginagampanan ng user feedback loop sa pagpapabuti ng containment?
Napakahalaga ng user feedback loop sa pagpapabuti ng containment dahil dito nalalaman kung saan pumapalya ang mga bot. Tinutulungan ng datos na ito ang mga koponan na sanayin muli ang mga modelo at punan ang mga puwang sa kaalaman na maaaring magpababa sa bisa ng bot.
5. Anong mga uri ng integrasyon (CRM, ERP, atbp.) ang may pinakamalaking epekto sa containment?
Ang integrasyon ng CRM, ERP, at knowledge base ang may pinakamalaking epekto sa containment dahil nagbibigay ito ng kakayahan sa chatbot na makakuha ng real-time at personalisadong datos—tulad ng status ng order, impormasyon ng account, o detalye ng imbentaryo—kaya mas malawak ang saklaw ng mga tanong na kaya nitong sagutin.
.webp)
