Analisamos 4 milhões de conversas de chatbots. Aqui está o que descobrimos.

Nos últimos anos, chatbots mudaram drasticamente a forma como operam e prestam serviços aos clientes. Eles passaram de interfaces informativas básicas para soluções complexas capazes de se comunicar com sistemas de terceiros. 

Essas mudanças, juntamente com melhorias na tecnologia, tiveram um impacto significativo no desempenho do autoatendimento. O que isso significa para as empresas que usam um chatbot avançado e capaz baseado em IA conversacional? 

Nós, da Inbenta, decidimos dar uma olhada nas sessões de nossos clientes para detectar e analisar tendências de autoatendimento. Os resultados foram bastante esclarecedores e espero que você ache o insight útil. 

Chatbots transacionais versus informativos. Qual é a diferença?

Os chatbots de informação são aqueles que são capazes de identificar uma solicitação e fornecer uma resposta padrão específica, seja a resposta apenas texto, ou também imagens, vídeos ou links para páginas específicas. 

No entanto, embora isso já permita uma alta taxa de autoatendimento, e resolve uma grande parte do quebra-cabeça do atendimento ao cliente, ele ainda não atende a cenários de casos mais complexos e personalizados. 

O que acontece quando os usuários esperam uma resposta que só se aplica a eles pessoalmente?

E se eles precisarem realizar ou concluir uma ação específica?

Verificar o saldo de sua conta, acessar seus registros médicos, atualizar sua apólice de seguro, remarcar um voo que reservou - umchatbot transacional pode lidar com esse tipo de solicitação mais complexa que exige que seu chatbot interaja com outros sistemas, sem precisar encaminhar a conversa para um agente.

Essas transações geralmente são habilitadas por Webhooks e integrações.

Estamos implantando chatbots transacionais avançados há algum tempo em projetos de grande sucesso. Sabemos que os projetos transacionais oferecem um conjunto mais amplo de opções aos clientes. No entanto, nossa pergunta foi… 

Qual o impacto dos chatbots transacionais nas taxas de autoatendimento?

Decidimos fazer uma pesquisa com nossos dados para descobrir se a adição de transacionalidade impactava KPIs relevantes em um projeto de chatbot, e em caso afirmativo, por quanto. 

A primeira coisa que fizemos foi pegar uma amostra de 4.2 milhões de conversas de chatbot de diferentes clientes e classificá-los de acordo com sua natureza. Eles se enquadravam em qualquer uma dessas categorias:

• Sessões de chatbots que acionam transações corporativas
• Sessões de chatbots que fornecem apenas informações estáticas

Isso nos ajudaria a tirar dados e conclusões sobre a transacionalidade.

Feito isso, analisamos diferentes KPIs, tanto em nível global quanto para cada categoria. 

A taxa total de autoatendimento ultrapassou 91%

A primeira coisa que notamos foi um taxa de autoatendimento incrivelmente alta de 91%, incluindo instâncias transacionais e não transacionais. 

O número não difere muito de nossos testes anteriores, que estabeleceram uma taxa típica de autoatendimento de 90% para nossos chatbots. 

No entanto, ainda é bastante impressionante, você não acha? Isso significa que de 4.2 milhões de sessões, apenas 360K terminaram em uma ação de contato. Você pode imaginar o custo que os 3.8 milhões de solicitações de clientes restantes teriam para um departamento de atendimento ao cliente?

Os chatbots não transacionais tiveram uma taxa de resposta menor

A segunda coisa que notamos foi que os chatbots sem recursos transacionais teve uma taxa de resposta mais baixa. Isso é consistente com o fato de que um chatbot de informações só pode cobrir um certo número de casos de solicitação de suporte. 

Por mais que você preencha seu chatbot com respostas relevantes para perguntas frequentes, se o usuário buscar realizar uma ação e o chatbot não for capaz de fazê-lo, o resultado será uma requisição sem resposta.

Ao analisar nossas amostras, vimos uma Aumento de 7 pontos na taxa de resposta ao usar chatbots transacionais versus chatbots estáticos, de informações, que é realmente bastante notável.

Os chatbots transacionais têm uma taxa de autoatendimento 28% maior

A última coisa que notamos foi que, com chatbots transacionais, havia menos solicitações terminando em ações de contato.

Vimos que a taxa geral de autoatendimento do chatbot foi de 91%, portanto, apenas 9% do total de sessões (transacionais e não transacionais) chegaram à equipe de suporte.

Bem, se compararmos as sessões dos chatbots transacionais com as dos chatbots de informação, podemos ver que os primeiros escalou 28% menos casos para suporte.

Isso prova que os chatbots transacionais oferecem uma melhor taxa de autoatendimento e melhoram o serviço geral. Além disso, essa redução pode impactar fortemente a carga de trabalho e o desempenho dos agentes de atendimento ao cliente. 

Como analisar o desempenho da sua instância de chatbot?

Painéis de dados de chatbot poderosos

Ter um painel analítico robusto para seu chatbot é extremamente importante para acompanhar métricas e KPIs. De que outra forma você pode saber se o seu chatbot está funcionando bem ou não?

At investir, nós construímos painéis poderosos para ajudar os clientes a entender todos os KPIs, por exemplo:

• Número total de sessões
• Taxa de autoatendimento
• Perguntas não respondidas
• Sessões escaladas
• Outras métricas

No entanto, qual é o impacto da implementação de um chatbot transacional? Em outras palavras, quanto a adição de transacionalidade reduz os custos operacionais?

ROI ao adicionar transacionalidade ao seu chatbot

Como você viu, adicionar transacionalidade reduzirá os escalonamentos de chatbot em 28%. Então, se considerarmos que você teve um total de 50,000 sessões de chatbot (conversas) por mês e 10% delas se transformaram em um caso de suporte, estamos falando de 5,000 solicitações de suporte. Reduzir isso em 28% significa que você teria 3,600 solicitações de suporte.

Digamos que o custo médio por caso escalado (chamada ou assistência ao vivo) seja de 5€. 

Adicionar transacionalidade ao seu chatbot economizaria 7,000 euros por mês.

Por outro lado, se você administra um e-commerce ou qualquer serviço pelo qual possa pagar online, habilitar transações também pode trazer receita adicional para seus negócios. 

Digamos que 5% do total de sessões de chatbot estejam relacionadas à compra de um produto ou serviço. Além disso, vamos estimar o valor médio do pedido em $ 50 (isso pode variar dependendo do seu negócio e produtos). 

Nesse caso, o chatbot fará 2,500 vendas por mês sozinho – você pode imaginar um vendedor de loja fazendo tantas vendas? Isso significaria que o assistente de vendas faz um mínimo de 90 vendas por dia.

Essas 2,500 vendas mensais representariam 125,000 $ de receita por mês. Excelente, certo?

DICA: Se sua taxa de autoatendimento atual estiver abaixo de 80% a 90%, há uma boa chance de que seu chatbot atual ou o conteúdo que ele fornece não seja bom o suficiente. Se não for transacional, também existe a possibilidade de que seus clientes estejam procurando resolver consultas mais complexas que um chatbot de informações não consegue resolver. 

Tornando seu chatbot transacional

Se você deseja adicionar transacionalidade ao seu chatbot, provavelmente precisará de uma solução que possa se conectar facilmente, além de enviar e receber dados de outras plataformas. 

Estes podem incluir CRMs, ERPs, HRIS, CMSs e outros sistemas, mensagens ou plataformas sociais e outros canais, ativados por voz ou não.

Na Inbenta, construímos integrações com plataformas conhecidas há anos, e o resultado é Apphub de Inbenta. Lá, você pode pesquisar e encontrar seus aplicativos favoritos, conectar seu Inbenta Chatbot a eles e aproveitar ao máximo sua solução de autoatendimento. 

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