Cada vez mais empresas têm adotado chatbots em suas estratégias de marketing e vendas ou de modo a otimizar processos internos. Isso porque os bots são capazes de auxiliar em diversos departamentos e em todo o processo de atendimento – seja para público externo ou interno – otimizando a realização de tarefas repetitivas, solucionando dúvidas e promovendo soluções rápidas.
Seja desenvolvendo um bot através de uma plataforma self-service ou contratando uma empresa especializada na construção da ferramenta, é muito importante acompanhar de perto a evolução do atendimento realizado pelo robô. Dessa forma, é possível avaliar onde o bot está se saindo bem, onde tem encontrado obstáculos para a fluência da conversa, o que os usuários têm buscado ao contatar o bot, entre outras informações essenciais para sua manutenção.
Além de analisar o conteúdo das interações dos bots para averiguar qualitativamente o desempenho de seu chatbot, é preciso também verificar como andam as métricas de atendimento para avaliar quantitativamente a atividade do robô. Com uma análise abrangente do desempenho do bot, é possível identificar oportunidades de melhorias no fluxo do seu chatbot.
Separamos aqui algumas métricas que ajudam a ter uma visão detalhada de como o chatbot está se comportando:
Total de atendimentos
O número de atendimentos realizados diz muito sobre o desempenho e a capacidade de seu chatbot. Quanto maior o número de atendimentos, melhor será a amostra a ser analisada.
Se seu bot possui um número muito baixo de atendimentos, a extração de dados relevantes fica mais difícil, mas ainda é possível analisar outras métricas e dados qualitativos para obter informações sobre o desempenho de seu bot. Mas se seu bot realiza um número significante de atendimentos, os parâmetros a seguir ajudam a avaliar como ele tem se saído.
Número de usuários únicos
Após verificar o total de atendimentos realizados pelo bot, cheque o número de usuários únicos. Esse dado é importante para avaliar se os usuários estão voltando a interagir com o bot após o primeiro contato.
Digamos que você tenha um total de 20 mil atendimentos e cerca de 8 mil usuários únicos, isso quer dizer que os seus usuários voltaram a interagir com o bot mais de uma vez. Este é um ótimo sinal, pois demonstra que seu bot gera engajamento e faz com que seus usuários queiram conversar com ele de novo.
Retenção de atendimentos
A taxa de retenção de atendimento nos permite avaliar se o bot está dando conta de resolver as demandas dos usuários. A baixa retenção de um bot indica, entre outros fatores, que ele não está suficientemente treinado para compreender as mensagens recebidas ou que sua interface não está proporcionando uma boa experiência aos usuários.
Já uma taxa de retenção alta, pode significar que o bot é capaz de compreender as solicitações dos usuários e retornar as informações corretas, reduzindo a necessidade de redirecionamento a um agente de atendimento. Mas não se engane, uma retenção alta também pode estar atrelada a um bot confuso e que encontra dificuldades na solução das demandas dos usuários e, por isso, é preciso verificar as demais métricas.
Passos da conversa
A quantidade de passos da conversa ajuda a determinar o quanto o bot está compreendendo o usuário, se está suficientemente treinado para identificar intenções e se entrega respostas assertivas aos usuários. Se os usuários do bot estão precisando “dar muitos passos” para chegar onde se quer – ou pior, se mesmo com todos esses passos o bot ainda não os compreende e acaba redirecionando a conversa a um agente – é preciso fazer uma análise detalhada das interações para descobrir onde estão ocorrendo as falhas de comunicação, as ambiguidades e qualquer outro obstáculo que impeça o fluxo do bot.
Tempo médio de atendimento
A métrica de tempo de atendimento revela muito, também, sobre a interação dos usuários com o bot e o desempenho deste. Se o bot não consegue manter a conversa, dando sequência ao fluxo conversacional por meio da compreensão das intenções ou da sugestão de tópicos, o usuário desistirá rapidamente da conversa. Isso também acontecerá no caso de uma interface pouco amigável ou de um fluxo confuso.
Satisfação do cliente
Uma métrica muito importante para avaliar o desempenho de seu chatbot é o quanto seus clientes estão satisfeitos com o atendimento proporcionado por ele. Para obter esse tipo de métrica, é preciso realizar um tipo de pesquisa de satisfação conhecida como NPS (Net Promoter Score, na sigla em inglês). A pesquisa NPS consiste na realização de uma pergunta essencial para reconhecer o nível de satisfação do cliente:
“Em uma escala de 0 a 10, quanto você indicaria a nossa empresa para um amigo?”
No caso de um chatbot, é possível adaptar a pergunta para avaliar o desempenho do bot na interação com o usuário, questionando-o algo como:
“Em uma escala de 0 a 10, o quanto você se sente satisfeito com o atendimento realizado?”
Quanto maior a média de avaliação do usuário na pesquisa NPS, melhor a zona de satisfação do cliente. E como bem se sabe, clientes satisfeitos são facilmente fidelizados – e clientes fiéis valem até 10 vezes mais que sua primeira compra*.
Como se pode perceber, existem diversas formas de avaliar o desempenho de seu chatbot. Aqui resumimos algumas das principais métricas para analisar quantitativamente os atendimentos realizados pelo bot. Além dessas métricas, é preciso manter um olhar atento ao conteúdo das interações para compreender melhor o funcionamento do robô e propor melhorias que garantirão uma alta eficiência no atendimento.
Em um mercado ultra competitivo e com um grande número chatbots sendo desenvolvidos todos os dias, medir corretamente suas métricas de atendimento é essencial para assegurar a evolução e o sucesso de seu bot e tornar a experiência de seus clientes ainda melhor. E é por isso que a Ubots conta com um time de especialistas em linguística que realizam um trabalho cuidadoso de curadoria, gerando relatórios detalhados sobre o desempenho de cada bot e propondo melhorias, visando sempre a melhor experiência e a maior retenção.
