Tan importante como desarrollar un chatbot para optimizar la interacción de tu marca con sus clientes, es también gerenciar y entender las métricas que el bot te puede ofrecer con respecto a tu público.
Pero, ¿Qué insights te puede ofrecer un chatbot?
En este artículo utilizamos como base 3 herramientas (Buzzmonitor, Chatbase y Facebook Analytics) para ayudarle a una marca, a entender mejor, cómo su público esta interactuando con el bot.
1.Flujos
¿Cuáles son los flujos más relevantes? ¿Quién tiene menos accesos? ¿En qué punto de la jornada el consumidor dejo de interactuar con el chatbot? Estos son datos cruciales para comprender mejor si tu bot esta funcionando como lo planeado o si es momento de adecuarlo y modificarlo de acuerdo a la realidad de quien lo utiliza.
2.Engament
¿Cuál es el tiempo medio de interacción con el chatbot? ¿Cuántos mensajes son enviados en media? El objetivo de tu chatbot tiene influencia directa en la interpretación de estos datos. Imagina que tu marca recibe múltiples reclamaciones, y que el objetivo del chatbot es automatizar parte del proceso, al que le llamamos primer nivel. En este escenario, generalmente, si el número de mensajes intercambiado es bajo, puede significar que los consumidores están alcanzando sus objetivos en menos etapas, lo que también puede ser interpretado de esta forma en caso de que el tiempo medio de sesiones sea bajo.
3. Retención
La tasa de retención nos indica si un consumidor continúa regresando para interactuar con el chatbot con el paso del tiempo.
Así como el engagement, el análisis de retención va a variar bastante de acuerdo con el objetivo de la marca. En el ejemplo citado anteriormente, de una marca que recibe muchas reclamaciones, si el chatbot posee una tasa de retención alta, significa que los usuarios vuelven por mucho tiempo hasta que llegan a su objetivo (el cual es resolver su problema o inquietud), lo que no siempre es bueno. En el caso de un chatbot de contenido o de entretenimiento, un valor bajo significa que los usuarios no se sienten muy atraídos por la información del chatbot.
4. Usuarios únicos y nuevos usuarios
¿Cuántos usuarios interactuaron con tu chatbot y cuantos nuevos usuarios entraron en contacto? Esta métrica muestra qué tanto los usuarios están buscando tu chatbot. Es importante analizar cuando ocurren picos de entrada o salida de nuevos utilizadores, con el fin de entender qué movimientos motivan esto, y una vez más, abordar el objetivo: ¿Fue bueno para la marca que el número de usuarios haya disminuido repentinamente? Una posible explosión de accesos esta relacionada a un evento especial, como por ejemplo la navidad. Esta métrica hace posible entender los “flujos migratorios”.
5. Día y horarios pico
Esta métrica es fundamental para entender el perfil de tu público y saber en cuáles horarios esta más activo conversando con el bot. Estos datos pueden por ejemplo, mostrar el mejor horario para enviar una notificación para que tenga mayor receptividad.
6. Edades del público
¿Será que tu chatbot se esta comunicando de manera correcta con los consumidores? Identificar la edad de tu público permite adaptar no solamente los diálogos, sino también el contenido y como la entrega es hecha.
7. Datos demográficos
¿En dónde esta tu público?¿Cuál es el idioma más utilizado? Ya pensaste en tener un chatbot que altera su idioma de forma automática? ¿Qué tal personalizar los diálogos para atender diferentes regionalismos y palabras específicas de un país?
8. Devices de acceso
¿Por dónde están accesando al chatbot los usuarios? ¿Android, o OS? ¿Computadora o celular? Esta métrica nos entrega todo este tipo de información.
Otros datos que también pueden ser recolectados con Buzzmonitor incluyen:
- Top terms: términos más citados en la conversación con el chatbot
- Top Users: los principales usuarios que interactúan con el chatbot
- Horarios pico: horarios en que los que los usuarios están más activos
- Términos no entendidos: fundamental para optimizar tu chatbot, todas las palabras que no fueron entendidas por el chatbot, utilizadas por usuarios.
- Mensajes enviados por el chatbot y mensajes enviados por asesores humanos: un análisis cuantitativo de las interacciones realizadas,
¡Y mucho más!
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