Medir el éxito o la eficacia de un chatbot es esencial para entender cómo está actuando y dónde puede necesitar mejoras. Esto no se limita a una única métrica. Requiere un enfoque comprensivo que examine múltiples aspectos de la interacción y la experiencia de la persona usuaria.
La combinación de métricas cuantitativas con feedback cualitativo puede ofrecer una vista completa de cómo el chatbot está actuando y dónde puede ser mejorado. Las métricas deben alinearse con los objetivos específicos del chatbot y del negocio, y se deben monitorear y evaluar regularmente para asegurar un rendimiento óptimo.
Hay varios métodos y métricas que se pueden utilizar para evaluar el rendimiento de un chatbot:
1. Tasa de comprensión.
¿Cuántas preguntas entiende el chatbot? Esta métrica mide la capacidad del chatbot para entender las preguntas de los usuarios y responder de manera coherente. 1Millionbot es referencia en el mercado, alcanzando una tasa de efectividad entre el 91% y el 98% . Cati en la Universidad de Sevilla alcanzó una tasa superior al 98% o Pilar en Universidad de Zaragoza que casi alcanzó el 99%.
2. Tasa de finalización de tareas.
¿Cuántas interacciones se completan exitosamente? Si el chatbot está diseñado para ayudar con tareas específicas, puedes medir cuántas de esas tareas se completan con éxito. Al respecto es importante diseñar el chatbot para tareas específicas. Por ejemplo, chatbots de captación de leads.
Ver Comunicación interna.
Ver soluciones específicas para empresas.
3. Satisfacción del usuario.
- Encuestas y feedback: una opción interesante es solicitar la opinión directa de las personas usuarias sobre su experiencia, lo que puede proporcionar una visión valiosa de la satisfacción general.
- Net Promoter Score (NPS): es una métrica común que mide la disposición de las personas usuarias a recomendar el chatbot a otros.
4. Tiempo de respuesta.
¿Cuánto tiempo toma responder? Los chatbots deben ser rápidos y ágiles en sus respuestas. Una respuesta rápida es una de las razones por las que los chatbots son preferidos sobre otras opciones. Un tiempo de respuesta lento es una pérdida de unas de las ventajas competitivas más importantes y puede indicar problemas de eficiencia.
5. Tasa de escalado a agentes humanos.
¿Con qué frecuencia se requiere intervención humana? Una alta tasa de escalado puede indicar que el chatbot no puede manejar muchas de las consultas de los usuarios por sí mismo. El chat en vivo u otras vías de atención al cliente por agentes humanos son muy buenos complementos, pero el chatbot debe llevar a cabo con rapidez las respuestas a preguntas o acciones frecuentes.
6. Tasa de conversión.
¿Está generando ventas o leads? Si el chatbot tiene objetivos comerciales, puedes medir cómo está contribuyendo a las ventas, leads o cualquier otra conversión relevante.
7. Interacciones por conversación.
¿Cuántas interacciones son necesarias para resolver una consulta? Un número más bajo puede indicar una mayor eficiencia en la resolución de consultas, aunque también lo contrario, dependiendo de los fines del chatbot (venta, información, leads, etc.).
8. Análisis de sentimientos.
¿Cómo se sienten los usuarios acerca de la interacción? Las herramientas de análisis de sentimientos pueden ayudar a entender el tono y la emoción de los usuarios en sus interacciones con el chatbot. Se trata de una herramienta muy valiosa, especialmente si se analiza su evolución en un entorno de cambios que tienen como objetivo mejorar la imagen de la empresa y potenciar ventas u otros objetivos (como el del personal de una empresa a través de chatbots de comunicación interna).
9. Retención y participación de las personas usuarias.
¿Los gente vuelve a interactuar con el chatbot? La retención y la participación recurrente pueden ser señales de una experiencia positiva.
10. Cumplimiento de los objetivos del negocio:
¿Está el chatbot alcanzando los objetivos definidos? Esto podría incluir metas como reducir costos de atención al cliente, aumentar la satisfacción del cliente, etc. Ver Programa de Mantenimiento de chatbots de 1MillionBot.
Plataforma Millie base
