Has desarrollado un chatbot y lo has puesto en el mercado, pero ¿ahora qué sigue? El trabajo con un chatbot nunca está terminado, y ahora que todo el mundo está hablando de ellos, es tiempo de analizar cómo puede ser mejorado.
Analizar detenidamente la analítica de los chatbots puede parecer abrumador, pero no tiene que serlo: A simple vista, puedes medir el éxito de tu asistente de voz revisando cierto número de métricas. Conoce 5 que deberías analizar desde ahora.
Engagement, retención y alcance
Estas métricas son las ideales para empezar porque te dirán que tan útil es tu bot. Con el alcance conocerás cuántas personas lo han usado. Esto es importante no solo para medir el crecimiento, también es primordial para entender las métricas que veremos luego. Si tu alcance es muy pequeño, el tamaño de la muestra tal vez no sea lo suficientemente grande para sacar conclusiones.
Las tasas de engagement y retención te dirán cuántas personas están usando tu chatbot. Tus usuarios activos son aquellos que leen lo que tu bot dice, mientras a los que logras comprometer son los que te brindan una respuesta. Juntos, las fluctuaciones con ambas tasas ayudarán a analizar los defectos y medir su éxito.
Cuando agregas una nueva característica o haces algún cambio a tu bot, compara el antes y después de la tasa de engagement para medir el éxito del cambio. También deberías monitorear la tasa de retención con el tiempo; la retención diaria es útil para chatbots basados en media, mientras otros servicios pueden beneficiarse más al medir la retención de 7 o 30 días.
Usuarios más comprometidos
¿Quién lo usa más? ¿Qué están diciendo? Estas preguntas son importantes para medir el éxito, porque te ayudan a identificar qué es lo que funciona y que no. Al entender cómo tus usuarios más importantes están interactuando con tu bot, puedes aprender a mejorar la experiencia para todos. Esto puede incrementar el engagement de tu chatbot y las tasas de retención.
Pocos son los usuarios que interactúan con este asistente, y cuando apenas lo hacen dejan poca data detrás, que dificulta determinar que los hizo irse. Por lo tanto, la actividad de tus usuarios más comprometidos es la clave para entender las métricas de tu chatbot.
Pasos en conversaciones
Cada vez que un usuario dice algo y tu asistente responde, esta interacción cuenta como un paso. El número de pasos que un usuario toma por conversación puede ayudar a medir el éxito cuando se trata de cumplir una tarea.
Lo que el número significa varía dependiendo del bot. Si es que está diseñado para capturar la atención del usuario y mantenerlos comprometidos, tu meta debería ser el mayor número de pasos. Los bots orientados a tareas utilitarias deben apuntar a un menor número, demostrando que pueden ayudar al usuario rápidamente. Básicamente, la cuenta de pasos ayuda a entender si tu asistente puede mantener la atención de los consumidores y si puede completar de manera rápida diversas tareas.
Tasas de clics
Así como el punto anterior, el funcionamiento del porcentaje de clics (CTR) como una métrica exitosa de los chatbots dependerá de lo que trates de hacer con ellos. Por ejemplo, si eres un publicista que desarrolla un asistente para alertar a los usuarios sobre historias que le interesen y envías links al contenido de tu página web o app, querrás que tu CTR sea más alto.
Para otros chatbots, un CTR más alto puede ser algo malo. Este es el caso de los diseñados para proveer una experiencia auto contenida. Por ejemplo, si muchas de las personas que usan un bot de soporte al consumidor hacen clic en otros lugares para encontrar las respuestas a sus dudas, antes de esperar que el bot las resuelva, significa que los asistentes virtuales están haciendo un mal trabajo.
Desencadenadores de confusión
Una de las analíticas de chatbot más obvias de rastrear, los desencadenadores de confusión, son momentos en el que los bots fallan en responder a la consulta o pedido del usuario. De seguro has pasado por este momento antes, todos hemos recibido el mensaje “lo siento, pero no entiendo”.
Esta situación es increíblemente frustrante para el usuario, porque lo obliga a replantear su pedido hasta que el bot pueda entenderlo. Algunas veces puede provocar que el cliente deje de hablar con el asistente. Cuando evalúe la deserción de sus clientes y el actual contenido de las conversaciones, busque desencadenadores de confusión para descubrir que mejoras puede realizar.
Estas son solo algunas de las métricas que te ayudarán a mejorar tu recién desarrollado chatbot. No olvides que siempre habrá una mejor opción en el mercado por lo que debe estar en constante evolución.
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