Medir el éxito de un chatbot y analizar su desempeño es una prioridad para comprender el verdadero impacto de este tipo de herramientas en un negocio.
En un momento en el que nuevas tecnologías reemplazan a las anteriores a un ritmo frenético, conocer el impacto verdadero de cada una de ellas se vuelve crucial: solo así es posible tomar decisiones informadas en torno a qué está funcionando en un negocio, y qué no.
Los chatbots se alzan como una de las herramientas de mayor relevancia en los últimos años en áreas como marketing, ventas y atención al cliente. Potenciados por IA generativa avanzada, herramientas como los contactos inteligentes de Blip van más allá de una herramienta para automatizar, y buscan proporcionar valor verdadero tanto a los negocios como a los usuarios que interactúan con ellos.
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Pero, ¿cómo medir si realmente estas herramientas aportan valor? En otras palabras, ¿cómo medir el éxito de un chatbot? Analizamos a continuación las principales métricas a tener en cuenta, y cómo analizarlas para obtener inteligencia de negocio sobre el impacto de las plataformas conversacionales.
Principales métricas para medir el éxito de un chatbot:
Las métricas que presentamos a continuación proporcionan un método objetivo para medir el desempeño de las plataformas conversacionales. Se trata de 5 KPIs clave que deben, no obstante, estar acompañados de una reflexión en torno a cuáles son los objetivos de la empresa.
Se trata de definir qué objetivos se espera que resuelva la plataforma conversacional. ¿Se quiere implementar para procesos de generación de leads? ¿Se busca reducir los costes de atención al cliente? ¿Mejorar la satisfacción del cliente? Tener los objetivos claros permite identificar con aún más exactitud las métricas más relevantes para medir el éxito de un chatbot.
Una vez determinados los objetivos de negocio, dejamos a continuación las 5 métricas más relevantes para medir el éxito de un chatbot:
1. Tasa de desviación
Esta métrica se ocupa de medir cuántas consultas resuelve el chatbot sin intermediación de un agente humano. Es decir, halla el porcentaje de interacciones que un chatbot ha podido manejar por sí mismo sin ser escaladas a un agente humano.
Se trata de una métrica clave para entender el impacto de la plataforma conversacional en liberar el equipo humano de su carga de trabajo. Es más, según Salesforce el uso de esta métrica en concreto ha aumentado un 20% entre 2020 y 2023 entre los profesionales que buscan saber más sobre la eficiencia de las herramientas de automatización.
Para medirla, se divide el número de interacciones no transferidas a humanos entre el total de interacciones, y se multiplica el número resultante por 100, para obtener un porcentaje.
2. Tasa de retorno de clientes
En este caso, se trata de obtener datos sobre la cantidad de usuarios que vuelven a interactuar con el bot. Es una métrica importante por su capacidad de reflejar cuántos usuarios están satisfechos con el servicio del chatbot y confían en él para resolver sus consultas.
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Para obtener esta información, es preciso que la herramienta de chatbot ofrezca datos sobre los usuarios recurrentes, es decir, los usuarios que vuelven a interactuar con la plataforma después de una primera interacción. Después, se escoge un periodo de tiempo (por ejemplo, un mes), y se divide el número de usuarios recurrentes entre el número de usuarios total de usuarios del bot en ese periodo.
3. Satisfacción del cliente
Esta métrica se obtiene al presentar al usuario con la opción de responder a una encuesta rápida al final de su interacción con el bot. Por ejemplo, puede constar de un simple mensaje en el que se anima al usuario a dar una puntuación entre 1 y 5 estrellas al servicio recibido.
Una métrica para medir el éxito de un chatbot clave para identificar si el chatbot está alineado con las necesidades y expectativas de los usuarios.
4. Duración media de la conversación
Se trata de una métrica que da información sobre la eficiencia del chatbot, ya que proporciona información sobre si está resolviendo las consultas rápidamente o prolonga las conversaciones.
Por un lado, si se dan conversaciones más cortas, suele ser señal de que el chatbot está proporcionando respuestas precisas que ayudan de forma rápida a los usuarios. Por el contrario, las conversaciones más largas de lo necesario pueden ser indicio de que el chatbot tiene problemas para entender a los usuarios o está dando respuestas que no resuelven sus problemas.
5. Tasa de conversión
Mide el porcentaje de usuarios que completan una acción deseada (compra, registro en la web…) después de interactuar con el bot.
Se trata de una métrica fundamental para medir el éxito de un chatbot, ya que da una idea directa del impacto del chatbot en los objetivos del negocio.
Un ejemplo: tras la implantación de procesos de compra automatizada en aplicaciones de mensajería, Nespresso halló que tu tasa de conversión de clientes alcanzó el 57.6%, llegando hasta el 72.9% durante la campaña navideña.
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Por qué medir el éxito de un chatbot y cómo interpretar las métricas
Explicado de forma simple, medir el éxito de un chatbot es un paso indispensable para comprender el impacto de esta herramienta en el negocio, identificar áreas de mejora y optimizar el tipo de servicio que la herramienta es capaz de ofrecer.
De este modo, la empresa se asegura de que el chatbot no solo automatiza conversaciones, sino que aporta valor real a los clientes y prospectos y que, además, está alineado con los objetivos estratégicos del negocio.
Cómo analizar las métricas del chatbot
Más allá de las métricas que acabamos de describir, el negocio debe centrarse también en analizar qué significan. Buscar tendencias en los resultados, correlaciones, anomalías… Cualquier dato que pueda ser útil para conocer más sobre las preferencias de los usuarios, sus pain points, y si la plataforma conversacional está alineada con ellos.
En otras palabras, es preciso poner las métricas en contexto. Un ejemplo: el hecho de que las conversaciones sean más largas no siempre es un indicador negativo. Puede ser indicio de que los usuarios desean interactuar con el chatbot porque éste les aporta valor,y buscan su ayuda de forma proactiva. Así, es preciso correlacionar varias métricas, en busca de verdadera inteligencia capaz de transformar las herramientas de un negocio.
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