Secondo alcune indagini entro il 2020 parleremo con i chatbot più di quanto non parliamo con i nostri coniugi. Ma mentre ci sono molti esempi di efficacia, ce ne sono anche molti altri che testimoniano l’incapacità di soddisfare le esigenze dei consumatori.
Il problema per le aziende è misurare il successo del loro chatbot. Recenti indagini dicono che l’80% delle imprese vuole infatti implementare un chatbot entro il 2020, ma molti devono ancora affrontare la sfida di misurare l’efficacia della tecnologia.
La piattaforma Chatbase (Google) è stata aperta di recente a tutti, ma è ancora necessario che le aziende sviluppino e capiscano le metriche di successo dei propri chatbot per utilizzarla efficacemente.
Il processo di definizione dei migliori Kpi per il bot aziendale dipenderà dagli obiettivi di business e dalle funzioni che il bot dovrebbe svolgere.
Chatbot, dai ricavi al tasso di soddisfazione
Elenchiamo sette metriche che è possibile utilizzare per identificare le opportunità di miglioramento del chatbot aziendale.
Crescita dei ricavi. La prima cosa che ogni potenziale investitore vuole sapere di una società è se fa soldi. Allo stesso modo, il miglior indicatore del valore di un chatbot è il suo vantaggio finanziario. Ci sono molti modi per valutare l’impatto di un bot sul reddito e quello più appropriato dipenderà dallo scopo della suo utilizzo. Ad esempio, è possibile misurare la crescita della redditività di un bot del servizio clienti per la quantità di denaro che risparmia l’azienda rispetto al mantenimento di un team di servizio clienti 24/7. Se i self service rate è più elevato e i clienti sono più soddisfatti, ciò si tradurrà in clienti che tornano e maggiori vendite online, con un impatto sulla crescita dei ricavi.
Self service rate. Le aziende sono soddisfatte se l’utente ottiene esattamente ciò che vuole dal chatbot senza alcun input umano. Se l’obiettivo del tbot è modificare la password di un utente, il successo si misura in base alla percentuale di interazioni dell’utente che terminano con questo risultato. Il tasso di self service è strettamente correlato con il risparmio sui costi della crescita dei ricavi – in altre parole, quanto denaro ha risparmiato il chatbot facendo bene il suo lavoro?
Tasso di soddisfazione. Cosa c’è di meglio per scoprire esattamente quanto sta facendo il chatbot che chiedere alle stesse persone che lo usano? Basta far fare questa domanda : “Su una scala da 1 a 10, quanto è probabile che tu possa raccomandare il nostro chatbot a un amico?”.
Tasso di attivazione. A questo punto, vale la pena di riflettere sull’Aarrrr e sulla sua importanza per misurare il successo dell’attività. Nel contesto di un chatbot, il tasso di attivazione si riferisce a un utente che risponde al messaggio iniziale del chatbot con una domanda o risposta rilevante per i vostri obiettivi di business. Ad esempio, un chatbot progettato per fornire aggiornamenti meteo riceverebbe un tasso di attivazione quando si immette la propria posizione, permettendo così al bot di fornire le informazioni. Come può aiutare questo Kpi? Se la gente non risponde il botmaster può armeggiare con il bot per raggiungere un risultato migliore.
Confusion trigger. Purtroppo, anche i bot non riescono a capire tutto ciò che dice un utente. Questi errori sono un indicatore utile per misurare se è necessario migliorare l’attività del chatbot. Tenete presente che ci sono tre diversi elementi di possibile confusione, ognuno dei quali richiede un proprio tipo di risposta. Il primo consiste nell’incapacità di comprendere un commento. In questo caso basta rispoendere in modo semplice: “Mi dispiace, non capito. Puoi ripetere in modo differente?”. La seconda situazione prevede che l’utente invii un certo numero di messaggi al di fuori della sfera di competenza del chatbot. Dopo un paio di tentativi, varrebbe la pena programmare il vostro bot per trasmettere un messaggio che ricorda all’utente il suo scopo. Il trigger finale è se il bot deve passare un utente a un agente del servizio clienti dopo un’interazione insoddisfacente.
Tasso di conservazione. Ancora una volta riferendosi al’Aarrr, il tasso di retention rappresenta la percentuale di utenti che ritornano al chatbot per un determinato periodo di tempo. Questo lasso di tempo potrebbe variare a seconda dello scopo del bot. Per esempio, un chatbot fitness richiederebbe un’interazione quotidiana e trarrebbe beneficio dall’analisi dei dati inseriti ogni giorno.
