Hemos analizado 4 millones de conversaciones de chatbot. Esto es lo que descubrimos.

En los últimos años, Chatbots han cambiado drásticamente la forma en que operan y brindan servicio a los clientes. Han pasado de interfaces informativas básicas a soluciones complejas capaces de comunicarse con sistemas de terceros. 

Estos cambios, junto con las mejoras en la tecnología, han tenido un impacto significativo en el desempeño del autoservicio. ¿Qué significa esto para las empresas que utilizan un chatbot avanzado y capaz basado en AI conversacional? 

En Inbenta decidimos echar un vistazo a las sesiones de nuestros clientes para detectar y analizar las tendencias del autoservicio. Los resultados fueron bastante reveladores y espero que encuentre útil la información. 

Chatbots transaccionales vs de información. ¿Cual es la diferencia?

Los chatbots de información son aquellos que pueden identificar una solicitud y proporcionar una respuesta estándar específica, ya sea que la respuesta involucre solo texto o también imágenes, videos o enlaces a páginas específicas. 

Sin embargo, aunque esto ya permite una alto índice de autoservicio, y resuelve una gran pieza del rompecabezas del servicio de atención al cliente, aún no se adapta a escenarios de casos personalizados más complejos. 

¿Qué sucede cuando los usuarios esperan una respuesta que solo se aplica a ellos personalmente?

¿Qué pasa si necesitan lograr o completar una acción específica?

Verificar el saldo de su cuenta, acceder a sus registros médicos, actualizar su póliza de seguro, reprogramar un vuelo que ha reservado: unchatbot transaccional puede manejar este tipo de solicitudes más complejas que requieren que su chatbot interactúe con otros sistemas, sin tener que derivar la conversación a un agente.

Estas transacciones generalmente son habilitadas por webhooks y integraciones.

Llevamos un tiempo implementando chatbots transaccionales avanzados en proyectos de gran éxito. Sabemos que los proyectos transaccionales ofrecen un conjunto más amplio de opciones a los clientes. Sin embargo, nuestra pregunta era… 

¿Qué impacto tienen los chatbots transaccionales en las tarifas de autoservicio?

Decidimos realizar una investigación con nuestros datos para averiguar si agregar transaccionalidad impactó KPI relevantes en un proyecto de chatbot, y si es así, por cuánto. 

Lo primero que hicimos fue tomar una muestra de 4.2 millones de conversaciones de chatbot de diferentes clientes y clasificarlos en función de su naturaleza. Cayeron en cualquiera de estas categorías:

• Sesiones de chatbots que desencadenan transacciones corporativas
• Sesiones de chatbots que solo brindan información estática

Esto nos ayudaría a sacar datos y conclusiones respecto a la transaccionalidad.

Una vez que hicimos eso, echamos un vistazo a diferentes KPI, tanto a nivel global como para cada categoría. 

La tasa total de autoservicio superó el 91%

Lo primero que notamos fue un sorprendentemente alta tasa de autoservicio del 91%, incluyendo tanto instancias transaccionales como no transaccionales. 

El número no difiere mucho de nuestras pruebas anteriores, que establecieron una tasa típica de autoservicio del 90 % para nuestros chatbots. 

Sin embargo, sigue siendo bastante impresionante, ¿no crees? Esto significa que de 4.2 millones de sesiones, solo 360K terminaron en una acción de contacto. ¿Te imaginas el coste que habrían tenido los 3.8 millones de solicitudes de clientes restantes para un departamento de atención al cliente?

Los chatbots no transaccionales tuvieron una tasa de respuesta más baja

Lo segundo que notamos fue que los chatbots sin capacidades transaccionales tuvo una tasa de respuesta más baja. Esto es consistente con el hecho de que un chatbot de información solo puede cubrir una cierta cantidad de casos de solicitud de soporte. 

Por mucho que complete su chatbot con respuestas relevantes a las preguntas frecuentes, si el usuario busca realizar una acción y el chatbot no es capaz de hacerlo, el resultado será una solicitud sin respuesta.

Al analizar nuestras muestras, vimos un Aumento de 7 puntos en la tasa de respuesta al usar chatbots transaccionales versus chatbots estáticos de información, que en realidad es bastante excepcional.

Los chatbots transaccionales tienen una tasa de autoservicio un 28 % más alta

Lo último que notamos fue que, con los chatbots transaccionales, hubo menos solicitudes que terminaron en acciones de contacto.

Hemos visto que la tasa general de autoservicio del chatbot fue del 91%, por lo tanto, solo el 9% del total de sesiones (transaccionales y no transaccionales) llegó al equipo de soporte.

Bueno, si comparamos las sesiones de los chatbots transaccionales con las de los chatbots de información, podemos ver que los primeros escaló un 28% menos de casos para apoyar.

Esto demuestra que los chatbots transaccionales ofrecen una mejor tasa de autoservicio y mejoran el servicio general. Además, dicha reducción puede tener un gran impacto en la carga de trabajo y el rendimiento de los agentes de atención al cliente. 

¿Cómo analizar el rendimiento de tu instancia de chatbot?

Potentes paneles de datos de chatbot

Tener un panel de análisis sólido para su chatbot es extremadamente importante para seguir las métricas y los KPI. ¿De qué otra manera puedes saber si tu chatbot está funcionando bien o no?

At Explosión, hemos construido poderosos tableros para ayudar a los clientes a comprender todos los KPI, por ejemplo:

• Número total de sesiones
• Tarifa de autoservicio
• Preguntas sin respuesta
• Sesiones escaladas
• Otras métricas

Sin embargo, ¿qué impacto tiene implementar un chatbot transaccional? En otras palabras, ¿Cuánto reduce la transaccionalidad los costos operativos?

ROI al agregar transaccionalidad a su chatbot

Como ha visto, agregar transaccionalidad reducirá los escalamientos de chatbots en un 28 %. Entonces, si consideramos que tuvo un total de 50,000 10 sesiones de chatbot (conversaciones) por mes y el 5,000 % de ellas escalaron a un caso de soporte, estamos hablando de 28 solicitudes de soporte. Reducir eso en un 3,600% significa que tendría XNUMX solicitudes de soporte en su lugar.

Digamos que el costo promedio por caso escalado (llamada telefónica o asistencia en vivo) es de 5 €. 

Añadir transaccionalidad a tu chatbot te ahorraría 7,000 euros al mes.

Por otro lado, si ejecuta un comercio electrónico o cualquier servicio que pueda pagar en línea, habilitar transacciones también puede generar ingresos adicionales para su negocio. 

Digamos que el 5% del total de sesiones de chatbot están relacionadas con la compra de un producto o servicio. Además, estimemos el valor promedio del pedido en 50 $ (esto puede variar según su negocio y productos). 

En ese caso, el chatbot manejará 2,500 ventas al mes por sí solo. ¿Te imaginas a un dependiente de tienda haciendo tantas ventas? Significaría que el asistente de ventas hace un mínimo de 90 ventas al día.

Estas 2,500 ventas mensuales supondrían 125,000 $ de ingresos al mes. Excepcional, ¿verdad?

SUGERENCIA: Si su tasa actual de autoservicio es inferior al 80% o al 90%, existe una buena posibilidad de que su chatbot actual o el contenido que proporciona no sea lo suficientemente bueno. Si no es transaccional, también existe la posibilidad de que sus clientes busquen resolver consultas más complejas que un chatbot de información no puede abordar. 

Hacer que su chatbot sea transaccional

Si está buscando agregar transaccionalidad a su chatbot, probablemente necesite una solución que pueda conectarse fácilmente, así como enviar y recibir datos de otras plataformas. 

Estos pueden incluir CRM, ERP, HRIS, CMS y otros sistemas, mensajería o plataformas sociales, y otros canales, activados por voz o no.

En Inbenta llevamos años construyendo integraciones con conocidas plataformas y el resultado es Centro de aplicaciones de Inbenta. Allí podrás buscar y encontrar tus apps favoritas, conectar tu Inbenta Chatbot con ellas y sacarle el máximo partido a tu solución de autoservicio. 

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