Quais as Métricas Utilizar para Avaliar o Sucesso do Chatbot?

Métricas de Chatbot

Quais as Métricas Utilizar para Avaliar o Sucesso do Chatbot?

O mercado de chatbots está em franca expansão nos últimos anos. Cada vez mais, empresas utilizam a ferramenta em todos os setores e com diversos objetivos. Mas uma questão é sempre colocada em pauta após a implementação do assistente inteligente: Quais são as métricas mais importantes para avaliar o sucesso do chatbot?

A resposta não é fácil. São inúmeras as possibilidades. Dependendo do tipo de negócio e objetivos da área, os KPIS serão diferentes. Para o setor comercial é essencial mensurar as conversões. No SAC é o número de atendimentos que vai indicar se a ferramenta está cumprindo seu papel.

Através das métricas surgirão insights para melhorias e alterações no atendente inteligente. Os números trazem embasamento para mudanças. E o monitoramento deve ser constante para que a busca pela eficiência também seja.

Como toda nova solução que uma empresa contratar, o chatbot precisa ter seu sucesso confirmado. Vamos descobrir agora quais as mais importantes métricas de avaliação e quando elas servem de parâmetro.

Métricas para Chatbot que Devem ser Acompanhadas:

 

Volume de Atendimentos

É o primeiro índice que deve ser considerado. Ele identifica se os usuários estão encontrando o chat com facilidade e se existe procura pela ferramenta. Um número total de usuários precisa ser grande o suficiente para ser utilizado como amostra. Do contrário, todas as outras métricas estarão comprometidas.

Usuários Únicos 

A métrica que mostra se os usuários estão voltando a interagir ou se ele é utilizado somente uma vez. Dependendo da função do chatbot, esse relatório pode ser negativo ou positivo. Se a maioria das pessoas voltar a falar com o assistente inteligente isso representa que ele está fracassando, quando se trata de reclamações. Ou indica sucesso, quando se trata do setor comercial.

Retenção 

A duração da sessão também vai depender da finalidade. Digamos que a média de retenção do usuário é de 4 minutos, um tempo considerável. Esse tempo é um bom indicador se o bot é baseado num storytelling ou tem por meta diminuir o volume de atendimentos do call center. Já se ele é projetado para responder perguntas básicas sobre o negócio, a retenção precisa ser menor e algo precisa ser modificado.

Índice de Satisfação

Métrica que pode ser obtida por uma pergunta ao final do atendimento, apresentando, por exemplo, uma escala de 1 a 10 como resposta. Nada melhor do que perguntar ao próprio usuário como foi sua experiência.

Taxa de Cliques

Uma taxa de cliques alta é boa para um chatbot comercial. Em se tratando de um assistente inteligente de atendimento, pode representar que o usuário não está encontrando sua resposta. O que mostraria a ineficiência da ferramenta. 

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Conversão

A taxa de conversão é essencial para quem utiliza o chatbot no funil de vendas. Ela mede se as abordagens estão sendo eficazes e identificar quais estratégias estão obtendo mais resultado.

Taxa de Autoatendimento

Se o cliente foi atendido pelo chatbot do início ao fim e resolveu o problema do cliente, isso representa eficiência máxima. A taxa de autoatendimento e a economia de custos da empresa estão totalmente relacionadas.

Receita

Toda solução implementada por uma organização visa o crescimento da receita. E o assistente virtual gera ganhos de diversas formas. Seja aumentando as vendas, otimizando atendimentos ou facilitando o dia-a-dia dos funcionários. Quanto mais satisfeitos estiverem os públicos de seu negócio, maior rentabilidade.

Gatilhos de Confusão

Gatilhos de confusão são frases que acionam a resposta ”Desculpe, não compreendi seu pedido”, ou expressões semelhantes. Saber quantas vezes seu chatbot utilizou essa resposta é muito importante para o aprimoramento da inteligência artificial. Pois é em cima de suas limitações que o trabalho de melhoria será realizado.

Custo por Atendimento

Por fim, temos o custo por atendimento. Basta comparar a performance do bot com outros canais de comunicação. A comparação pode ser realizada com o próprio atendimento de call center.

Gostaria de saber qual a diferença de custos entre um atendente humano e um chatbot?

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