Analityka chatbota / Kluczowe metryki

Chatboty mają ogromny potencjał do wykonywania imponujących zadań. Mogą poprawić jakość obsługi klienta, obniżyć koszty operacyjne, a także zapewnić Twojej firmie interaktywną obecność przez całą dobę, siedem dni w tygodniu. Aby jednak w pełni wykorzystać ich możliwości, trzeba dokładnie wiedzieć, jak mierzyć skuteczność rozwiązań chatbotowych w kontekście własnego biznesu.

Analityka chatbotów obejmuje wszystkie aspekty ich działania, ale co dokładnie oznacza ten termin? Kluczowe jest zdefiniowanie celów, które Twój chatbot ma osiągnąć, ponieważ to one determinują, jakie wskaźniki powinny być monitorowane. Od liczby użytkowników po liczbę wygenerowanych leadów, przygotowaliśmy listę najważniejszych wskaźników, które pomogą ocenić sukces Twojego chatbota.

Zanim zaczniemy: w idealnym świecie warto o tym wiedzieć, zanim wdrożysz swój widget lub usługę chatbota. Podczas gdy typowe kreatory chatbotów pozwalają aktualizować i ulepszać chatbota, podstawowa struktura powinna być jednak ukierunkowana na cel – a także musisz upewnić się, że dokładnie mierzy wybrane przez Ciebie wskaźniki.

Jakich metryk chatbota powinieneś używać?

W poprzednim wpisie na naszym blogu poświęconym działaniu chatbotów omówiliśmy różnice między chatbotami opartymi na sztucznej inteligencji a tymi, które tej technologii nie wykorzystują. Wiele starszych chatbotów działa wyłącznie w oparciu o reguły i drzewa logiczne lub z góry zaprogramowane scenariusze konwersacji.

Wspominamy o tym, ponieważ typ chatbota, który wdrożysz, kontekst Twojej firmy oraz intencje stojące za platformą chatbotową, będą wpływać na wybór odpowiednich metryk do oceny jego skuteczności. W stosownych przypadkach wskażemy, gdzie wybór konkretnego rodzaju chatbota ma największy wpływ na te wskaźniki wydajności.

Wiele z tych wskaźników, takich jak liczba unikalnych użytkowników, może brzmieć znajomo. Chatboty są zaprojektowane do rozwiązywania istniejących problemów, podobnie jak sklep internetowy czy zespół obsługi klienta. Dlatego kluczowe wskaźniki sukcesu chatbota często pokrywają się z najważniejszymi wskaźnikami satysfakcji klienta.

Najpopularniejsze wskaźniki do śledzenia

Chociaż wymieniliśmy wiele wskaźników, to lista nie jest do końca wyczerpana. Skupiamy się na kluczowych aspektach analityki chatbotów: wskaźnikach sukcesu, analizie nastrojów klientów i ogólnej wydajności.

Aby ułatwić Ci dopracowanie analityki chatbota, podzieliliśmy te wskaźniki na cztery szerokie kategorie:

• Metryki użytkowników: te wskaźniki koncentrują się na ogólnej wydajności chatbota, pokazując, jak często użytkownicy wchodzą z nim w interakcję i jak dobrze działa w ramach Twojej firmy.
• Wskaźniki zaangażowania: skupiają się na poziomie i głębokości interakcji między chatbotem a użytkownikami, analizując średnią wydajność chatbota.
• Wskaźniki satysfakcji użytkowników: śledzą wydajność chatbota z perspektywy użytkowników, wskazując, czy są zadowoleni z interakcji i gdzie można poprawić doświadczenie klienta.
• Wskaźniki komercyjne: koncentrują się na bezpośrednim wpływie chatbotów na wyniki biznesowe, w tym generowanie leadów i wpływ na przychody.

Te kategorie wskaźników pomogą Ci kompleksowo ocenić skuteczność Twojego chatbota i zidentyfikować obszary do poprawy.

Przyjmiemy podobny schemat, jak w naszym poprzednim artykule na temat wskaźników e-commerce, które należy śledzić. Oprócz wyjaśnienia podstaw każdej metryki, przyjrzymy się również, co dokładnie mogą one nam powiedzieć i jak bardzo są użyteczne.

Metryki a KPI

Chociaż możesz śledzić wiele wskaźników oceny chatbota, powinieneś wyznaczyć kilka kluczowych metryk wydajności (KPI), które są powiązane z szerszymi celami biznesowymi. Różnica polega na tym, że KPI Twojego chatbota powinny mieć jasno określone cele, czyli poziomy, które można uznać za skuteczne. Szersze wskaźniki mogą pokazywać ogólny postęp, wskazywać potencjalne problemy lub sugerować konieczne ulepszenia, ale najważniejsze wskaźniki powinny być również traktowane jako KPI.

Dane o użytkownikach

Pierwszy i najbardziej podstawowy zakres metryk koncentruje się na zachowaniach użytkowników i ogólnej interakcji z Twoim rozwiązaniem. Obejmują one istotne wskaźniki oraz informacje dotyczące regularności działania, co czyni je nieocenionymi dodatkami do wszelkich narzędzi analitycznych chatbotów.

Łączna liczba użytkowników

Być może jeden z najbardziej oczywistych wskaźników w analityce chatbota, czyli łączna liczba użytkowników odnosi się do ogólnej liczby użytkowników w danym okresie, czy to na dzień, tydzień, miesiąc, czy nawet przez cały cykl życia chatbota.

Jak to obliczyć? Większość chatbotów automatycznie wykonuje tę analizę za Ciebie – wystarczy ustawić odpowiedni przedział czasowy do przejrzenia. Jednak w kontekście przeglądania bez plików cookie oraz zgodnie z regulacjami RODO, ważne jest, abyś był świadomy, że łączna liczba użytkowników może być nieprecyzyjna. Użytkownicy, którzy blokują pliki cookie i inne formy śledzenia, mogą wielokrotnie korzystać z Twojego chatbota, co prowadzi do wyższej średniej liczby użytkowników, która w rzeczywistości może być zawyżona przez tych dodatkowych użytkowników, którzy są nieobecni.

Jak bardzo jest to przydatne? Mimo że sama liczba użytkowników może nie przekazać pełnej informacji, pozwala określić szczyty aktywności i zidentyfikować kanały, na których chatbot jest najbardziej aktywny, zwłaszcza gdy działa na różnych platformach. W kontekście innych statystyk, łączna liczba użytkowników staje się istotnym wskaźnikiem. Jest również użyteczna jako ogólna miara użyteczności w czasi

Uruchomione boty

Ta metryka pokazuje, ile razy Twój chatbot został uruchomiony w określonym przedziale czasowym. W kontekście różnych kanałów, termin „uruchomiony” może mieć specyficzne znaczenie. Na przykład, chatbot w mediach społecznościowych nie uruchamia się automatycznie; użytkownik musi rozpocząć interakcję z botem w komunikatorze. Natomiast chatbot na Twojej stronie internetowej zwykle uruchamia się automatycznie wraz z wiadomością powitalną.

Jak to obliczyć? Większość rozwiązań automatycznie monitoruje ten wskaźnik w analityce chatbota. Każdorazowe pojawienie się wiadomości powitalnej przekłada się na wzrost tej liczby. To naprawdę takie proste!

Jak bardzo jest to przydatne? Podobnie jak w przypadku nowych użytkowników, ten wskaźnik również dobrze sprawdza się jako narzędzie porównawcze. Przykładowo, porównanie liczby nowych użytkowników z liczbą uruchomień chatbota na stronie internetowej może ujawnić, ile osób rzeczywiście korzysta z chatbota. Istnieją również użytkownicy, którzy zobaczą wiadomość powitalną i ją zignorują, co jest istotne do monitorowania i potencjalnie do przeprowadzenia testów A/B.

Nowi użytkownicy

Inna istotna metryka to liczba nowych użytkowników, którzy wcześniej nie mieli kontaktu z chatbotem. Ważne jest jednak zauważenie kluczowej różnicy między nowymi użytkownikami a unikalnymi użytkownikami. Na przykład, jeśli 1000 osób interakcjonuje z botem, analiza może pokazać 100 nowych użytkowników i 500 unikalnych użytkowników. Pierwsza grupa obejmuje osoby, które wcześniej nie miały kontaktu z chatbotami, nawet poza danym okresem czasu, podczas gdy druga grupa odnosi się do wszystkich znanych, unikalnych użytkowników.

Jak to obliczyć? Chociaż ta metryka w pewnym sensie sama się reguluje, warto zaznaczyć, że nie jest absolutnie precyzyjna. Użytkownicy, którzy wracają i korzystają z różnych urządzeń lub przeglądają bez plików cookie, mogą być zliczani jako wielokrotni użytkownicy.

Jak bardzo jest to przydatne? Jeśli celem Twojego chatbota jest pomaganie użytkownikom i przekształcanie ich w klientów, to jest to istotny wskaźnik. Informuje on, ile osób po raz pierwszy sięga po pomoc chatbota w określonym przedziale czasowym, co jest wskaźnikiem potencjalnej konwersji. Dlatego warto porównać ten wskaźnik z ogólnymi statystykami witryny dotyczącymi nowych użytkowników, aby ocenić, czy istnieje między nimi jakakolwiek korelacja.

Zaangażowani użytkownicy

Jeśli Twoja firma polega na regularnych interakcjach z klientami, wskaźnik ten jest kluczowy dla mierzenia sukcesu. Świadomość liczby powracających użytkowników chatbota odzwierciedla ogólną zdolność do utrzymania użytkowników. Z tego powodu ten wskaźnik jest często nazywany „Wskaźnikiem retencji”.

Jak to obliczyć? Jako wskaźnik, zaangażowanie użytkowników zależy od specyficznych interpretacji biznesowych. W firmie, która często sprzedaje produkty o niższej wartości, zaangażowanie może być oceniane na podstawie interakcji tygodniowych. Natomiast w branżach takich jak zdrowie lub biznes o niższej częstotliwości interakcji, zaangażowanie będzie rozwijać się wolniej. Przykładowe kryteria identyfikacji „zaangażowanego” użytkownika mogą obejmować:

• Określoną liczbę interakcji z chatbotem w danym tygodniu lub miesiącu.
• Średnią długość sesji, np. 5 minut lub dłużej.
• Liczbę wymian komunikatów na sesję.

Możesz również ustawić kryteria zgodnie z celami biznesowymi, takimi jak finalizacja zakupu, co może stać się osobnym wskaźnikiem wydajności chatbota, który omówimy później. Ważne jest także, że im bardziej szczegółowe kryteria, tym mniejszy może być wskaźnik. Na przykład, wymóg określonej długości sesji i liczby wymian komunikatów może wykluczyć niektórych aktywnych użytkowników z analizy.

Jak bardzo jest to przydatne? Jeśli Twoja firma ma głęboką wiedzę na temat zaangażowania klientów, wskaźnik ten może być niezwykle cenny. Pozwala on ocenić, czy Twój chatbot odwzorowuje rzeczywistość biznesową. Na przykład w branży modowej istnieje podstawowa grupa demograficzna, która regularnie dokonuje zakupów, a Twój chatbot powinien starać się naśladować tę dynamikę i wspierać tę grupę. Dla takich firm wskaźnik ten może być kluczowym miernikiem efektywności analitycznej chatbota.

Aktywni użytkownicy

Jeśli chodzi o wskaźnik, który odzwierciedla ogólny zasięg i wykorzystanie Twojego chatbota, aktywni użytkownicy są bardzo użytecznym pomiarem. Pokazują oni, ile osób aktywnie wchodzi w interakcję z Twoim chatbotem na podstawowym poziomie. Wskazują, ile użytkowników zadaje pytania, klika linki lub w inny sposób angażuje się, nawet jeśli dzieje się to tylko raz.

Ten wskaźnik można również dostosować do określonych ram czasowych, na przykład miesięczna liczba aktywnych użytkowników, która pokazuje, ile osób dokonało przynajmniej jednej interakcji w ciągu miesiąca.

Jak to obliczyć?  Śledzenie aktywnych użytkowników jest proste po odrobinie konfiguracji. Obejmuje to wszystkich użytkowników, którzy podejmują jakiekolwiek działania za pośrednictwem Twojego chatbota.

Jak bardzo jest to przydatne? Aktywni użytkownicy sami w sobie nie dają pełnego obrazu, ale stanowią solidny punkt odniesienia do bardziej szczegółowych analiz. Są one przydatne zwłaszcza w porównaniu do zaangażowanych użytkowników. Liczba aktywnych użytkowników pokazuje, ile osób korzysta z chatbota, natomiast zaangażowani użytkownicy pozwalają lepiej zrozumieć satysfakcję klientów i ich długoterminowe zaangażowanie. Analiza wskaźników takich jak Bots Triggered, Total Users, Active Users i Engaged Users umożliwia już szeroki przegląd lejka użytkowników chatbota i ich sukcesu na różnych etapach.

Chat volume

Jeśli chcesz poznać całkowitą liczbę wysłanych wiadomości, niezależnie od użytkowników czy innych czynników, jest to określane jako chat volume. W kontekście analityki konwersacyjnej, jest to dość podstawowa metryka, ale pokazuje, ile wiadomości jest wymienianych w określonym przedziale czasowym. Warto zauważyć, że obejmuje to również wiadomości generowane przez użytkowników.

Jak to obliczyć? Wolumeny czatu są generowane automatycznie. Za każdym razem, gdy użytkownik lub bot wyśle wiadomość, wolumen czatu wzrasta o jeden. Warto zauważyć, że końcowy wynik będzie częściowo zależał od zachowania użytkowników. Osoby, które piszą krótkimi zdaniami zamiast dłuższymi akapitami, będą bardziej zwiększać wolumen czatu.

Jak bardzo jest to przydatne? Wolumen czatu, będący prostym i ogólnym wskaźnikiem, może być przydatny do oceny ogólnej aktywności w analityce chatbota. Na przykład, wolumen czatu może wzrosnąć w szczycie sezonu lub w określonych porach dnia. Ta informacja jest kluczowa, jeśli chcesz poprawić działanie swojego chatbota oraz zapewnić jego dostępność i niezawodność.

Wiadomości botów

Jeśli wolumen czatu obejmuje wszystkie wiadomości w konwersacji, zarówno od chatbota, jak i użytkowników, to wiadomości bota odnoszą się wyłącznie do tych wysyłanych przez samego chatbota AI.

Jak to obliczyć? Podobnie jak liczba czatów, może to być liczone automatycznie za każdym razem, gdy bot wysyła wiadomość.

Jak bardzo jest to przydatne? Wiadomości botów najlepiej analizować w kontekście ich stosunku do wiadomości użytkowników. Duża liczba wiadomości od botów może sugerować szczegółowe odpowiedzi lub nadmiarowe, zbędne komunikaty. Ostatecznie znaczenie tego wskaźnika zależy od konkretnego kontekstu.

Wiadomości dla użytkowników

Jak się pewnie domyślasz, metryka „Wiadomości użytkowników” odnosi się do wiadomości wysyłanych przez prawdziwych ludzi, czyli użytkowników. Oczywiście, łącząc wiadomości użytkowników z wiadomościami botów, otrzymujesz całkowity wolumen czatu.

Jak to obliczyć? Podobnie jak w przypadku dwóch ostatnich wskaźników, może to zostać automatycznie policzone. Jest on wyzwalany za każdym razem, gdy użytkownik wyśle wiadomość.

Jak bardzo jest to przydatne? Podobnie jak wiadomości od botów, jest to w istocie podmetryka wolumenu czatu. Te wskaźniki dostarczają ograniczonych informacji i są użyteczne tylko w dobrze określonych kontekstach.

Sentyment użytkownika

Jeśli używasz chatbota opartego na sztucznej inteligencji, który wykorzystuje zarówno duże modele językowe, jak i przetwarzanie języka naturalnego (w szczególności rozumienie i generowanie języka naturalnego), możesz monitorować emocje użytkownika podczas rozmów z chatbotem.

Jak to obliczyć? W każdej interakcji mogą pojawić się pozytywne, negatywne i neutralne stwierdzenia. Moduł rozumienia języka naturalnego (NLU) w Twoim chatbotie AI będzie je analizować. Na przykład, jeśli klient wchodzi do Twojego sklepu odzieżowego i pyta, dlaczego dostawa się opóźnia, ale jednocześnie dodaje, że jest lojalnym klientem od lat, będzie to mieszanka pozytywnych (lojalność) i negatywnych (frustracja) emocji, a także neutralnych stwierdzeń (np. brak otrzymania paczki).

Jak bardzo jest to przydatne? Jeśli chodzi o analitykę chatbotów, która śledzi satysfakcję klienta i ogólne wrażenia użytkownika, jest to jeden z najbardziej skutecznych i wnikliwych wskaźników botów.

Sukces tego wskaźnika zależy jednak całkowicie od dopracowania NLU, więc warto w pełni zrozumieć, jak działają chatboty.

Wskaźnik realizacji celu (GCR)

Jeśli chodzi o wskaźniki sukcesu chatbota, to robi to, co obiecuje. Określasz cel dla swojego chatbota i następnie mierzysz, jak efektywnie go realizuje.

Jak to zrobić? Kluczowe jest jasne określenie celu:

• Jeśli Twoim celem jest rozwiązywanie problemów, warto zmierzyć, ile zapytań użytkowników zostaje przekształconych w zgłoszenia w systemie obsługi klienta. Ważne jest jednak, aby nie oceniać chatbota wyłącznie na podstawie liczby zamkniętych zgłoszeń, jeśli te zapytania są przekazywane do agentów do dalszej obsługi. Sztuczna inteligencja chatbota i efektywność ludzi nie zawsze można oceniać w ten sam sposób.
• W przypadku e-commerce B2C, jeśli celem jest zwiększenie sprzedaży, wskaźnik GCR może być wyrażony przez liczbę transakcji, łączną wartość wygenerowanych przychodów lub średnią wartość zamówienia. Wybór zależy od strategii biznesowej.

Warto zauważyć, że nie wszystkie cele można w pełni zmierzyć przy użyciu chatbota. Jeśli oszczędność czasu personelu jest jednym z Twoich celów, musisz to mierzyć poprzez monitorowanie efektywności i czasu pracy zespołu. Dane z chatbota mogą wskazać potencjalne oszczędności czasu, ale ostateczna ocena wydajności ludzkiej będzie kluczowa dla sprawdzenia, czy te ulepszenia są skutecznie wprowadzane.

Jak bardzo jest to przydatne? Nie musimy przypominać, jak istotne jest mierzenie zdolności do realizacji celów. Faktycznie, jest to jeden z kluczowych wskaźników sukcesu! Może on również pełnić rolę głównego wskaźnika KPI dla chatbota.

Wskaźniki zaangażowania

Powyższa metryka chatbota daje nam wgląd w ogólną aktywność, ale jeśli chcesz bardziej szczegółowo zbadać zaangażowanie, istnieje kilka dodatkowych analiz konwersacyjnych, które mogą dostarczyć dodatkowych informacji o interakcjach między użytkownikami a botami AI.

Długość rozmowy

To kolejny oczywisty wskaźnik. Długość rozmowy obejmuje średnią długość konwersacji z danego okresu. W zależności od strategii chatbota, może to być całkiem przydatna metryka.

Jak to obliczyć? Długość rozmowy jest zazwyczaj śledzona automatycznie. Rozpoczyna się, gdy użytkownik po raz pierwszy wpisze wiadomość (jest to ważne, jeśli Twój chatbot automatycznie wysyła własną wiadomość powitalną) i gdy użytkownik zamknie rozmowę lub chatbota.

Jak bardzo jest to przydatne? Możesz porównać długość rozmowy do czasu spędzanego na Twojej stronie, jednak należy uwzględnić specyfikę i cel działania Twojego chatbota. Jeśli odpowiedzi bota efektywnie i szybko spełniają potrzeby Twojej grupy docelowej, średnia długość rozmowy może być stosunkowo krótka, co wcale nie jest złym wynikiem!

W bardziej skomplikowanych sytuacjach wyższa średnia długość rozmowy może świadczyć o bardziej zaangażowanych interakcjach zarówno z botem, jak i użytkownikiem. Ważne jest porównanie tego wskaźnika z efektywnością realizacji celów. Na przykład, jeśli Twój chatbot służy obsłudze klienta i rozwiązywaniu problemów, wiele kwestii może wymagać szczegółowych informacji do rozwiązania. Konieczne jest zestawienie średniej długości rozmowy z wskaźnikiem realizacji celów, aby upewnić się, że osiągane rezultaty są nadal efektywne.

Współczynnik odrzuceń

W analityce internetowej, współczynnik odrzuceń określa użytkowników, którzy opuszczają stronę po pierwszym wejściu, nie wchodząc w interakcję. W analityce chatbota, ten wskaźnik działa podobnie. Współczynnik odrzuceń odnosi się do liczby osób, które odwiedzają stronę z zaimplementowanym chatbotem, ale nie wchodzą w interakcję z nim.

Należy jednak zauważyć, że w przypadku chatbota zaimplementowanego na platformach takich jak media społecznościowe, współczynnik odrzuceń nie jest zastosowalny. Chatbot nie jest uruchamiany automatycznie, dopóki użytkownik nie rozpocznie z nim rozmowy. Dlatego wskaźnik odrzuceń nie ma sensu, gdyż nie ma sytuacji, w której użytkownicy „opuszczają” chatbota przed interakcją.

Jak to obliczyć? W przypadku analityki chatbota współczynnik odrzuceń powinien być mierzony za pomocą ścisłych kryteriów. Może to być na przykład mierzenie liczby użytkowników, którzy nie wchodzą w interakcję z chatbotem (w porównaniu ze wszystkimi użytkownikami) lub porównywanie wszystkich użytkowników, którzy wysyłają wiadomości do chatbota, ze wszystkimi osobami, które przynajmniej otwierają widżet chatbota (jeśli nie otwiera się automatycznie).

Jak bardzo jest to przydatne? Istnieje wiele czynników wpływających na współczynnik odrzuceń, więc może on wskazywać obszary wymagające poprawy, choć z pewną ostrożnością w konkretnych wnioskach. Można jednak dostosować go do własnych potrzeb. Na przykład można bardziej skupić się na współczynniku odrzuceń witryny w kontekście interakcji z chatbotem (aby ocenić, czy chatbot zachęca użytkowników do dłuższego pozostania na stronie) lub badać współczynniki odrzuceń po pierwszej wiadomości od chatbota.

Wskaźnik ukończenia przepływu (FCR)

W analityce chatbota wskaźnik ukończenia przepływu odnosi się do odsetka użytkowników, którzy pomyślnie ukończyli predefiniowaną sekwencję interakcji lub zadań – „przepływ rozmowy” – z chatbotem. Innymi słowy, mierzy, czy przepływ konwersacji przebiega zgodnie z zamierzeniami.

Jak to obliczyć? Aby obliczyć FCR, należy monitorować kluczowe etapy w zamierzonych przepływach konwersacji. Gdy użytkownik pomyślnie przejdzie przez wszystkie te etapy, przepływ zostanie ukończony. Następnie, poprzez porównanie liczby użytkowników, którzy ukończyli przepływ, do wszystkich, którzy go rozpoczęli, możemy obliczyć FCR.

Warto pamiętać, że chatbot może mieć wiele różnych FCR, zależnie od zastosowań. Na przykład, bot w sklepie odzieżowym może pomagać w dokonywaniu zakupów, organizowaniu zwrotów lub informowaniu o opóźnieniach w dostawach. Każde z tych zastosowań ma swoje własne przepływy konwersacyjne i odpowiadające im FCR. Dlatego porównujemy je nie z ogólną liczbą użytkowników, a jedynie z użytkownikami, którzy uruchomili odpowiedni przepływ.

Jak bardzo jest to przydatne? FCR jest najbardziej skuteczny, gdy masz jasno określone przepływy konwersacyjne, których zachowanie użytkownika można przewidzieć i dostosować. Jest to szczególnie przydatne w przypadku wielu różnych przepływów, ponieważ pozwala na ich odróżnienie od wskaźnika GCR.

Konkretnie mówiąc, jeśli korzystasz z chatbota opartego na regułach zamiast nowoczesnego bota AI, FCR jest kluczowy do zapewnienia poprawności zamierzonych przepływów. Niski FCR może sygnalizować, że Twój przepływ nie działa zgodnie z oczekiwaniami użytkowników lub wymaga dalszych usprawnień.

Wskaźniki satysfakcji użytkowników

Następnie mamy kilka metryk chatbota, które określają, jak Twój bot może być postrzegany przez użytkowników. Oprócz obiektywnych statystyk w analityce chatbota, takich jak realizacja celów, ważna jest również ocena użytkownika.

Wskaźnik retencji

Wcześniej wspomnieliśmy o liczbie zaangażowanych użytkowników i o tym, że czasami nazywa się to wskaźnikiem retencji. Jeśli jednak utrzymanie klientów jest krytycznym aspektem Twojej firmy, warto skonfigurować to jako konkretny wskaźnik do niezależnego śledzenia.

Jak to obliczyć? Współczynnik retencji Twojego chatbota obliczasz tak samo, jak każdy inny. Dla danego okresu dzielisz liczbę użytkowników na końcu przez liczbę użytkowników, których miałeś na początku. Pomnóż przez 100 (aby wyrazić w procentach), a zobaczysz pozytywny lub negatywny trend. Możesz to jeszcze bardziej dostosować, na przykład skupiając się na określonych poziomach zaangażowania.

Jak bardzo jest to przydatne? Jeśli określenie retencji jest dla Twojej firmy kluczowe, to jest to cenne narzędzie. W przeciwnym razie lepiej skupić się na wskaźniku realizacji celów (GCR). Na przykład wysoki wskaźnik retencji może nie być przydatny w przypadku chatbota pomocy technicznej… Ponieważ może to oznaczać, że Twoi klienci mają wiele problemów z Twoimi produktami lub usługami!

Stopa rezerwowa (FBR)

Gdy chatbot napotyka niezrozumiałe wejście użytkownika lub nie jest w stanie kontynuować interakcji, reaguje przy użyciu kilku domyślnych opcji. Mogą to być komunikaty o błędach, odpowiedzi domyślne lub prośby o ponowne sformułowanie pytania przez użytkownika. Wszystkie te elementy są określane jako rezerwowe, a ich odsetek może być wyrażany w analityce chatbota jako wskaźnik awaryjności.

Jak to obliczyć? Akcje awaryjne są rejestrowane w momencie ich wystąpienia. Jednak aby określić ogólny współczynnik rezygnacji, musimy porównać liczbę tych akcji do całkowitej liczby interakcji, a nie do liczby użytkowników czy rozmów. Jest to konieczne, ponieważ chatbot może wielokrotnie wywoływać akcje awaryjne w trakcie pojedynczej rozmowy.

Jak bardzo jest to przydatne? FBR jest silnym wskaźnikiem wydajności Twojego chatbota. Zamiast mierzyć zdolność do rozwiązywania celów, pokazuje, czy czatbot jest przynajmniej w stanie śledzić rozmowę. Wysoki wskaźnik FBR może wskazywać, że Twój chatbot potrzebuje ulepszeń lub istnieją potrzeby użytkowników, które nie zostały uwzględnione.

Ocena satysfakcji klienta

Analiza sentymentu emocjonalnego nie jest jedynym sposobem na określenie, czy użytkownicy są zadowoleni. Jeśli chodzi o satysfakcję klienta, zawsze możesz go zapytać. Wyniki satysfakcji klienta mogą być w pełni spersonalizowane – możesz na przykład poprosić o ocenę w skali do 5 lub do 10 – ale opierają się one na tych samych zasadach, co Net Promoter Scores dla firm.

Jak to obliczyć? Optymalne podejście to zaimplementowanie tego niestandardowego kroku w chatbocie. Prośba o jak najmniej informacji od użytkowników zapewnia im większy sukces. Im mniej szczegółowych danych poprosisz, tym większe prawdopodobieństwo, że użytkownicy zgodzą się na ich udostępnienie.

Jak bardzo jest to przydatne? Prośba o bezpośrednią ocenę nie tylko pozwala na zebranie opinii użytkowników, ale również zapewnia natychmiastowy wgląd w środowisko użytkownika bota oraz ocenia, w jaki sposób spełnia on ogólne potrzeby użytkowników.

Wskaźnik przejęcia przez człowieka (HTR)

Chatboty nie są idealne. Gdy chatbot nie rozumie użytkownika lub nie spełnia jego oczekiwań – lub klient po prostu prosi o coś nieoczekiwanego – potrzebny będzie ludzki agent. Jeden lub dwóch agentów pomocy technicznej powinno być zawsze w pobliżu w godzinach pracy (lub, jeśli pokazują powyższe wskaźniki, w innych godzinach szczytu), aby pomóc w takich sytuacjach. Wskaźnik przejęcia przez człowieka (HTR) – czasami znany jako wskaźnik eskalacji lub wskaźnik przekazywania czatu – wskazuje, jak często się to zdarza.

Jak to obliczyć? To kolejny przypadek, który zostaje aktywowany przez określoną akcję – w tym przypadku, gdy użytkownicy chatbota są przekazywani do ludzkiego agenta. Ważne jest, aby śledzić moment przekazania użytkownika do zespołu wsparcia technicznego, a nie moment, kiedy agent ludzki odpowiada. Brak odpowiedzi ze strony agenta technicznego z powodu braku dostępności może być odrębną metryką i problemem.

Jak bardzo jest to przydatne? Twoi agenci ludzcy są kluczowym zasobem biznesowym, który wymaga systematycznego pomiaru. Aby zapewnić efektywne wykorzystanie każdego żywego agenta, warto śledzić, jak często chatbot przekazuje żądania do nich. Niższy współczynnik przekazywania do agentów (HTR) świadczy o dobrze funkcjonującym procesie i może znacznie poprawić trafność oraz ogólną wydajność chatbota.

Metryki komercyjne

W analityce zawsze warto uwzględnić metryki skoncentrowane na perspektywie biznesowej. Chatboty, podobnie jak każda inwestycja, wymagają strategicznego podejścia i odpowiednich wskaźników wydajności. Oprócz mierzenia opinii i satysfakcji użytkowników, istotne jest także ocenianie chatbota jako strategicznej inwestycji biznesowej.

Pozyskane leady

Jeśli chcesz pozyskiwać leady za pomocą swojego chatbota, oczywiście powinieneś śledzić go jako metrykę. W końcu zawsze powinieneś wiedzieć, z jakich kanałów pochodzą Twoje leady.

Jak to obliczyć? Potrzebujesz jasnej definicji leada w swoim biznesie. W większości firm, zwłaszcza w odniesieniu do chatbotów, dzieje się tak, gdy użytkownik podaje dane kontaktowe, ponieważ pokazuje to, że jest na tyle zainteresowany, aby przedłużyć i rozszerzyć kontakt z Twoją firmą.

Jak bardzo jest to przydatne? Znajomość liczby generowanych leadów jest oczywiście bardzo istotnym czynnikiem, jeśli taki jest cel Twojego chatbota.

Ważne jest też, aby odróżnić te dane od GCR. Jeśli ustawisz GCR na określoną liczbę potencjalnych klientów, te dane będą pokazywać podobne wyniki. Jeśli pozyskujesz znacznie więcej potencjalnych klientów niż cel, po pierwsze, możesz rozważyć podniesienie swojego celu. A po drugie, gratulacje! Bo to jest doskonały „problem”, który trzeba mieć 😉

Zwrot z inwestycji (ROI)

ROI nie trzeba przedstawiać. Obliczenie tego, co zyskałeś z kosztu początkowego, jest podstawą biznesową. Zastanówmy się więc, jak dopasować go do analizy danych chatbota.

Jak to obliczyć? Oto trudna część. Twój zwrot z inwestycji w cokolwiek jest obliczany w ten sam sposób: odejmujesz koszty inwestycji od korzyści finansowych. Jeśli podzielisz to przez koszty i czasy inwestycji przez 100, możesz wyrazić to w procentach.

Dzięki temu możemy dość łatwo określić nasze koszty inwestycyjne: koszt rozwoju chatbota oraz wszelkie dodatkowe wydatki, jakie mogliśmy ponieść. Określenie korzyści finansowych nie jest jednak tak jednoznaczne, ponieważ zależy to od Twoich celów. Na przykład, jeśli Twój chatbot ma za zadanie oszczędzać czas agentów na żywo, można to wyrazić jako oszczędność kosztów. Z drugiej strony, jeśli chatbot ma generować potencjalne leady, takie jak sprzedaż, istotne jest śledzenie konkretnych sprzedaży, do których chatbot przyczynił się bezpośrednio.

Jak bardzo jest to przydatne? ROI jest niezwykle przydatną i istotną metryką! Odpowiada ona za ogólny wpływ biznesowy Twojego chatbota w kontekście szerszej strategii i operacji finansowych. Ponadto może pokazać, czy chatbot przynosi z czasem coraz większe korzyści. Po wdrożeniu koszty rozwoju chatbota będą się zmniejszać, ale korzyści z doskonalenia interakcji z chatbotem będą stale zwiększać zyski.

Jak faktycznie śledzić wydajność chatbota

Powyższe metryki stanowią świetny punkt wyjścia do analizy Twojego chatbota, ale kluczowe jest ich regularne monitorowanie. Zaleca się to robić co miesiąc lub co kwartał.

· Warto zauważyć, że niektóre z najcenniejszych analiz i spostrzeżeń dotyczących chatbota pojawiają się dopiero wtedy, gdy porównuje się te wskaźniki względem siebie lub innych wskaźników biznesowych. Na przykład:

· Jeśli interesuje Cię śledzenie podróży klienta związanej z Twoim chatbotem, warto spojrzeć na współczynnik odrzuceń, wskaźnik ukończenia przepływu oraz wskaźnik realizacji celów, aby zobaczyć, jak daleko docierają Twoi użytkownicy z pomocą chatbota.

· Czy Twój chatbot spełnia oczekiwania użytkowników? Aby ocenić sukces chatbota w tym zakresie, warto porównać wskaźnik realizacji celów z całkowitą liczbą użytkowników i średnią długością rozmów. To pozwala zrozumieć, jak wielu użytkowników wykonuje zamierzone akcje i ile czasu zajmuje im to podczas interakcji z chatbotem.

· Jak efektywnie działa Twój chatbot jako kanał komunikacji? Przyjrzyj się łącznej liczbie użytkowników chatbota na każdym kanale i porównaj ją z liczbą wyświetleń i ruchem na tym kanale. Na przykład, sprawdź, czy Twój chatbot na mediach społecznościowych czy stronie internetowej jest najczęściej używany. To pomoże zidentyfikować obszary, w których możliwe są największe ulepszenia.

Oczywiście powyższe przykłady są tylko wstępem i można je dostosować do konkretnych potrzeb. Każda firma ma swoje unikalne cele i wymagania dotyczące chatbota. Kluczowe jest zrozumienie, co dokładnie chcesz osiągnąć za pomocą swojego chatbota i odpowiednie dostosowanie wskaźników sukcesu, aby to odzwierciedlić.

Czy potrzebujesz dedykowanego pulpitu analitycznego chatbota?

Jak widać, istnieje wiele cennych spostrzeżeń, które należy wziąć pod uwagę. Podczas gdy jedna lub dwie metryki chatbota mogą być łatwe do przejrzenia, im więcej dodajesz, tym trudniej jest wyświetlić wszystkie krytyczne wskaźniki i kluczowe wskaźniki wydajności. W tym momencie konfigurowalne pulpity nawigacyjne staną się potężnym sprzymierzeńcem.

Jeszcze lepiej byłoby jednak zintegrować narzędzia analityczne chatbota z innymi pulpitami nawigacyjnymi. Na przykład (z agentami ludzkimi/obsługą klienta i statystykami internetowymi/realizacją zamówień, CRM?)

Najważniejszy aspekt analityki chatbotów: twarde dane

Śledzenie analityki chatbota to tylko początek. Ważne jest również wyciąganie wniosków i aktywne podejmowanie działań w oparciu o te dane. Zrozumienie danych to jedno, ale ciągłe dążenie do ulepszeń jest drugim kluczowym krokiem.

W przypadku chatbotów jest to szczególnie istotne, ponieważ ich wydajność ewoluuje w czasie. Uczy się on na bieżąco, zarówno na podstawie swoich doświadczeń, jak i podążając za celami biznesowymi oraz innymi kryteriami. Dlatego monitorowanie kluczowych wskaźników staje się kluczowe. Pozwalają one zidentyfikować, kiedy chatbot osiąga lepsze rezultaty, a także wskazać obszary wymagające niezbędnych ulepszeń.

Pomimo wykorzystania sztucznej inteligencji, chatboty to nie magia – nadal są technologią, która wymaga ścisłego monitorowania. Celem tych wskaźników jest dwufazowa kontrola: po pierwsze, upewnienie się, że chatboty spełniają Twoje KPI i inne cele; po drugie, pomoc w ich doskonaleniu, aby zapewnić sukces.