We hebben 4 miljoen chatbotgesprekken geanalyseerd. Dit is wat we ontdekten.

In de afgelopen jaren, chatbots hebben de manier waarop ze werken en service verlenen aan klanten drastisch veranderd. Ze zijn van elementaire informatie-interfaces naar complexe oplossingen gegaan die kunnen communiceren met systemen van derden. 

Deze veranderingen, samen met verbeteringen in technologie, hebben een aanzienlijke impact gehad op de selfserviceprestaties. Wat betekent dit voor bedrijven die een geavanceerde, capabele chatbot gebruiken op basis van: conversatie AI? 

Bij Inbenta hebben we besloten om de sessies van onze klanten te bekijken om zelfbedieningstrends te detecteren en te analyseren. De resultaten waren behoorlijk eye-openend en ik hoop dat u het inzicht nuttig vindt. 

Transactionele versus informatiechatbots. Wat is het verschil?

Informatiechatbots zijn degenen die een verzoek kunnen identificeren en een specifiek standaardantwoord kunnen geven, of het antwoord nu alleen tekst betreft, of ook afbeeldingen, video's of links naar specifieke pagina's. 

Hoewel dit echter al een hoge mate van zelfbediening, en lost een groot deel van de klantenservicepuzzel op, maar biedt nog steeds geen oplossing voor complexere, gepersonaliseerde casusscenario's. 

Wat gebeurt er als gebruikers een antwoord verwachten dat alleen op hen persoonlijk van toepassing is?

Wat als ze een specifieke actie moeten bereiken of voltooien?

Hun rekeningsaldo controleren, toegang krijgen tot hun medische dossiers, hun verzekeringspolis upgraden, een geboekte vlucht opnieuw plannen - eentransactionele chatbot kan dit soort complexere verzoeken afhandelen waarvoor uw chatbot moet communiceren met andere systemen, zonder dat u het gesprek naar een agent hoeft te escaleren.

Deze transacties worden meestal ingeschakeld door: webhooks en integraties.

We zetten al een tijdje geavanceerde, transactionele chatbots in in zeer succesvolle projecten. We weten dat transactieprojecten klanten een breder scala aan opties bieden. Onze vraag was echter… 

Hoeveel impact hebben transactionele chatbots op selfservicetarieven?

We hebben besloten om wat onderzoek te doen met onze gegevens om erachter te komen of het toevoegen van transactionaliteit van invloed was relevante KPI's in een chatbotproject, en zo ja, met hoeveel. 

Het eerste wat we deden is een monster nemen van 4.2 miljoen chatbotgesprekken van verschillende klanten en classificeer ze op basis van hun aard. Ze vielen in een van deze categorieën:

• Sessies van chatbots die zakelijke transacties activeren
• Sessies van chatbots die alleen statische informatie geven

Dit zou ons helpen gegevens en conclusies te trekken met betrekking tot transactionaliteit.

Toen we dat eenmaal gedaan hadden, hebben we gekeken naar verschillende KPI's, zowel op mondiaal niveau als voor elke categorie. 

Het totale zelfbedieningspercentage overschreed 91%

Het eerste wat ons opviel was een verbazingwekkend hoog zelfbedieningspercentage van 91%, inclusief zowel transactionele als niet-transactionele instanties. 

Het aantal verschilt niet veel van onze eerdere tests, die een typisch zelfbedieningspercentage van 90% voor onze chatbots vaststelden. 

Het is echter nog steeds behoorlijk indrukwekkend, vind je niet? Dit betekent dat van 4.2 miljoen sessies slechts 360K in een contactactie terecht is gekomen. Kunt u zich de kosten voorstellen die de resterende 3.8 miljoen klantverzoeken zouden hebben gehad voor een klantenservice?

Niet-transactionele chatbots hadden een lager antwoordpercentage

Het tweede wat ons opviel was dat chatbots zonder transactiemogelijkheden een lager antwoordpercentage hadden. Dit komt overeen met het feit dat een informatiechatbot slechts een bepaald aantal gevallen van ondersteuningsverzoeken kan dekken. 

Hoezeer u uw chatbot ook vult met relevante antwoorden op veelgestelde vragen, als de gebruiker een actie wil uitvoeren en de chatbot kan dit niet, dan zal het resultaat een onbeantwoord verzoek zijn.

Bij het analyseren van onze monsters zagen we een 7-punts toename in antwoordpercentage bij het gebruik van transactionele chatbots versus statische informatiechatbots, wat eigenlijk best opmerkelijk is.

Transactionele chatbots hebben een 28% hoger selfservicepercentage

Het laatste wat ons opviel was dat er bij transactionele chatbots minder verzoeken waren die eindigden in contactacties.

We hebben gezien dat het algemene zelfbedieningspercentage van de chatbot 91% was, dus slechts 9% van het totale aantal sessies (transactioneel en niet-transactioneel) bereikte het ondersteuningsteam.

Welnu, als we de sessies van transactionele chatbots vergelijken met die van informatiechatbots, kunnen we zien dat de eerste escaleerde 28% minder gevallen om te ondersteunen.

Dit bewijst dat transactionele chatbots een beter zelfbedieningspercentage bieden en de algehele service verbeteren. Bovendien kan een dergelijke vermindering een grote impact hebben op de werklast en prestaties van klantenservicemedewerkers. 

Hoe de prestaties van uw chatbot-instantie analyseren?

Krachtige dashboards voor chatbotgegevens

Het hebben van een robuust analysepaneel voor uw chatbot is uiterst belangrijk om statistieken en KPI's te volgen. Hoe kun je anders weten of je chatbot goed presteert of niet?

At Inbenta, we hebben gebouwd krachtige dashboards om klanten te helpen alle KPI's te begrijpen, bijvoorbeeld:

• Totaal aantal sessies
• Zelfbedieningstarief
• Onbeantwoorde vragen
• Geëscaleerde sessies
• Andere statistieken

Maar welke impact heeft het implementeren van een transactionele chatbot? Met andere woorden, hoeveel het toevoegen van transactionaliteit vermindert de operationele kosten?

ROI bij het toevoegen van transactionaliteit aan uw chatbot

Zoals je hebt gezien, zal het toevoegen van transactionaliteit chatbot-escalaties met 28% verminderen. Dus als we aannemen dat je in totaal 50,000 chatbotsessies (gesprekken) per maand had en 10% daarvan escaleerde naar een supportcase, dan hebben we het over 5,000 supportverzoeken. Als u dat met 28% vermindert, betekent dit dat u in plaats daarvan 3,600 ondersteuningsverzoeken krijgt.

Laten we zeggen dat de gemiddelde kosten per geëscaleerde zaak (telefoongesprek of live assistentie) 5 € zijn. 

Door transactionaliteit aan uw chatbot toe te voegen, bespaart u 7,000 euro per maand.

Aan de andere kant, als u een e-commerce runt, of een andere service waarvoor u online kunt betalen, kan het inschakelen van transacties ook extra inkomsten voor uw bedrijf opleveren. 

Stel dat 5% van het totaal aan chatbotsessies gerelateerd is aan de aankoop van een product of dienst. Laten we ook de gemiddelde bestelwaarde schatten op $ 50 (dit kan variëren afhankelijk van uw bedrijf en producten). 

In dat geval zal de chatbot zelf 2,500 verkopen per maand afhandelen. Kun je je voorstellen dat een winkelbediende zoveel verkopen doet? Het zou betekenen dat de verkoopassistent minimaal 90 verkopen per dag doet.

Deze 2,500 maandelijkse verkopen zouden goed zijn voor 125,000 $ aan inkomsten per maand. Uitstekend, toch?

TIP: Als uw huidige zelfbedieningspercentage lager is dan 80% tot 90%, de kans is groot dat uw huidige chatbot of de inhoud die deze biedt niet goed genoeg is. Als het niet transactioneel is, bestaat de mogelijkheid dat uw klanten complexere vragen willen oplossen die een informatiechatbot niet aankan. 

Uw chatbot transactioneel maken

Als u transactiemogelijkheden aan uw chatbot wilt toevoegen, heeft u waarschijnlijk een oplossing nodig die eenvoudig verbinding kan maken en gegevens van andere platforms kan verzenden en ontvangen. 

Dit kunnen CRM's, ERP's, HRIS, CMS'en en andere systemen, berichten- of sociale platforms en andere kanalen zijn, al dan niet spraakgestuurd.

Bij Inbenta bouwen we al jaren integraties met bekende platforms, en het resultaat is: Apphub van Inbenta. Daar kunt u uw favoriete apps zoeken en vinden, uw Inbenta Chatbot ermee verbinden en het maximale uit uw selfservice-oplossing halen. 

Bekijk onze vergelijkbare artikelen