Abbiamo analizzato 4 milioni di conversazioni di chatbot. Ecco cosa abbiamo scoperto.

Negli ultimi anni, chatbots hanno cambiato radicalmente il modo in cui operano e forniscono servizi ai clienti. Sono passate da interfacce informative di base a soluzioni complesse in grado di comunicare con sistemi di terze parti. 

Questi cambiamenti, insieme ai miglioramenti tecnologici, hanno avuto un impatto significativo sulle prestazioni self-service. Cosa significa questo per le aziende che utilizzano un chatbot avanzato e capace basato su AI conversazionale? 

Noi di Inbenta abbiamo deciso di dare un'occhiata alle sessioni dei nostri clienti per rilevare e analizzare le tendenze del self-service. I risultati sono stati piuttosto illuminanti e spero che troviate l'intuizione utile. 

Chatbot transazionali e informativi. Qual è la differenza?

I chatbot informativi sono quelli che sono in grado di identificare una richiesta e fornire una risposta standard specifica, sia che la risposta riguardi solo testo, sia anche immagini, video o collegamenti a pagine specifiche. 

Tuttavia, sebbene ciò consenta già a alto tasso di self-servicee risolve un grosso pezzo del puzzle del servizio clienti, non soddisfa ancora scenari di casi più complessi e personalizzati. 

Cosa succede quando gli utenti si aspettano una risposta che si applica solo a loro personalmente?

E se hanno bisogno di realizzare o completare un'azione specifica?

Controllare il saldo del conto, accedere alle cartelle cliniche, aggiornare la polizza assicurativa, riprogrammare un volo prenotato: unchatbot transazionale può gestire questo tipo di richieste più complesse che richiedono al tuo chatbot di interagire con altri sistemi, senza dover inoltrare la conversazione a un agente.

Queste transazioni sono generalmente abilitate da webhooks ed integrazioni.

Abbiamo implementato chatbot transazionali avanzati per un po' di tempo in progetti di grande successo. Sappiamo che i progetti transazionali offrono una più ampia gamma di opzioni ai clienti. Tuttavia, la nostra domanda era... 

Quanto impatto hanno i chatbot transazionali sulle tariffe self-service?

Abbiamo deciso di eseguire alcune ricerche con i nostri dati per scoprire se l'aggiunta della transazionalità ha avuto un impatto KPI rilevanti in un progetto chatbot, e se sì, di quanto. 

La prima cosa che abbiamo fatto è stata prelevarne un campione 4.2 milioni di conversazioni chatbot da clienti diversi e classificarli a seconda della loro natura. Sono rientrati in una di queste categorie:

• Sessioni da chatbot che attivano transazioni aziendali
• Sessioni da chatbot che forniscono solo informazioni statiche

Questo ci aiuterebbe a trarre dati e conclusioni sulla transazionalità.

Una volta fatto ciò, abbiamo dato un'occhiata a diversi KPI, sia a livello globale che per ogni categoria. 

Il tasso totale di self-service ha superato il 91%

La prima cosa che abbiamo notato è stata un tasso di self-service sorprendentemente alto del 91%, includendo istanze sia transazionali che non transazionali. 

Il numero non differisce molto dai nostri test precedenti, che hanno stabilito un tasso di self-service tipico del 90% per i nostri chatbot. 

Tuttavia, è ancora piuttosto impressionante, non credi? Ciò significa che da 4.2 milioni di sessioni, solo 360 sono finite in un'azione di contatto. Riuscite a immaginare il costo che avrebbero avuto i restanti 3.8 milioni di richieste dei clienti per un reparto di assistenza clienti?

I chatbot non transazionali avevano un tasso di risposta inferiore

La seconda cosa che abbiamo notato è che i chatbot non hanno capacità transazionali aveva un tasso di risposta più basso. Ciò è coerente con il fatto che un chatbot di informazioni può coprire solo un certo numero di casi di richiesta di supporto. 

Per quanto tu possa popolare il tuo chatbot con risposte pertinenti alle FAQ, se l'utente cerca di eseguire un'azione e il chatbot non è in grado di farlo, il risultato sarà una richiesta senza risposta.

Analizzando i nostri campioni, abbiamo visto a Aumento di 7 punti del tasso di risposta quando si utilizzano chatbot transazionali rispetto a chatbot di informazioni statici, che in realtà è piuttosto eccezionale.

I chatbot transazionali hanno un tasso di self-service superiore del 28%.

L'ultima cosa che abbiamo notato è che, con i chatbot transazionali, c'erano meno richieste che terminavano con azioni di contatto.

Abbiamo visto che il tasso complessivo di self-service del chatbot era del 91%, quindi, solo il 9% delle sessioni totali (transazionali e non) ha raggiunto il team di supporto.

Bene, se confrontiamo le sessioni dei chatbot transazionali con quelle dei chatbot informativi, possiamo vedere che i primi aumentato del 28% i casi in meno da supportare.

Ciò dimostra che i chatbot transazionali offrono una migliore tariffa self-service e migliorano il servizio generale. Inoltre, una tale riduzione può avere un forte impatto sul carico di lavoro e sulle prestazioni degli agenti del servizio clienti. 

Come analizzare le prestazioni della tua istanza chatbot?

Potenti dashboard di dati di chatbot

Avere un solido pannello di analisi per il tuo chatbot è estremamente importante per seguire metriche e KPI. In quale altro modo puoi sapere se il tuo chatbot sta funzionando bene o meno?

At Benta, abbiamo costruito dashboard potenti per aiutare i clienti a comprendere tutti i KPI, ad esempio:

• Numero totale di sessioni
• Tariffa self-service
• Domande senza risposta
• Sessioni intensificate
• Altre metriche

Tuttavia, quale impatto ha l'implementazione di un chatbot transazionale? In altre parole, quanto l'aggiunta di transazionalità riduce i costi operativi?

ROI sull'aggiunta di transazionalità al tuo chatbot

Come hai visto, l'aggiunta della transazionalità ridurrà le escalation dei chatbot del 28%. Quindi, se assumiamo che hai avuto un totale di 50,000 sessioni di chatbot (conversazioni) al mese e il 10% di esse è passato a una richiesta di supporto, stiamo parlando di 5,000 richieste di supporto. Riducerlo del 28% significa che avresti invece 3,600 richieste di supporto.

Diciamo che il costo medio per caso intensificato (telefonata o assistenza dal vivo) è di 5€. 

Aggiungere la transazionalità al tuo chatbot ti farebbe risparmiare 7,000 euro al mese.

D'altra parte, se gestisci un eCommerce o qualsiasi servizio che puoi pagare online, abilitare le transazioni può anche portare entrate aggiuntive alla tua attività. 

Diciamo che il 5% del totale delle sessioni di chatbot è relativo all'acquisto di un prodotto o di un servizio. Inoltre, stimiamo il valore medio dell'ordine a 50 $ (questo può variare a seconda della tua attività e dei tuoi prodotti). 

In tal caso, il chatbot gestirà da solo 2,500 vendite al mese: puoi immaginare un commesso che fa così tante vendite? Significherebbe che l'assistente alle vendite effettua un minimo di 90 vendite al giorno.

Queste 2,500 vendite mensili rappresenterebbero 125,000 $ di entrate al mese. Eccezionale, vero?

SUGGERIMENTO: Se la tua attuale tariffa self-service è compresa tra l'80% e il 90%, ci sono buone probabilità che il tuo attuale chatbot o il contenuto che fornisce non sia abbastanza buono. Se non è transazionale, c'è anche la possibilità che i tuoi clienti stiano cercando di risolvere domande più complesse che un chatbot di informazioni non può affrontare. 

Rendere transazionale il tuo chatbot

Se stai cercando di aggiungere transazionalità al tuo chatbot, probabilmente hai bisogno di una soluzione che possa connettersi facilmente, nonché inviare e ricevere dati da altre piattaforme. 

Questi possono includere CRM, ERP, HRIS, CMS e altri sistemi, messaggistica o piattaforme social e altri canali, ad attivazione vocale o altro.

In Inbenta costruiamo da anni integrazioni con piattaforme note e il risultato è Apphub di Inbenta. Lì puoi cercare e trovare le tue app preferite, collegare ad esse il tuo Chatbot Inbenta e ottenere il massimo dalla tua soluzione self-service. 

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