Analizirali smo 4 milijone pogovorov chatbotov. Evo, kaj smo ugotovili.

V zadnjih nekaj letih klepetalnice močno spremenili način delovanja in zagotavljanja storitev strankam. Od osnovnih informacijskih vmesnikov so prešli na kompleksne rešitve, ki lahko komunicirajo s sistemi tretjih oseb. 

Te spremembe so skupaj z izboljšavami tehnologije pomembno vplivale na učinkovitost samopostrežnih storitev. Kaj to pomeni za podjetja, ki uporabljajo napreden, zmogljiv chatbot, ki temelji na pogovorni AI? 

Pri Inbenti smo se odločili pogledati seje naših strank, da bi odkrili in analizirali trende samopostrežnih storitev. Rezultati so bili precej zanimivi in ​​upam, da vam bo vpogled koristen. 

Transakcijski proti informacijskim klepetalnim robotom. Kaj je razlika?

Informacijski klepetalni roboti so tisti, ki lahko prepoznajo zahtevo in zagotovijo določen standarden odgovor, ne glede na to, ali odgovor vključuje samo besedilo ali tudi slike, videe ali povezave do določenih strani. 

Vendar, čeprav to že omogoča a visoka stopnja samopostrežbe, in rešuje velik kos uganke storitev za stranke, še vedno ne poskrbi za bolj zapletene, prilagojene scenarije primerov. 

Kaj se zgodi, ko uporabniki pričakujejo odgovor, ki velja samo zanje osebno?

Kaj pa, če morajo doseči ali dokončati določeno dejanje?

Preverjanje stanja na njihovem računu, dostop do njihove zdravstvene kartoteke, nadgradnja njihove zavarovalne police, prestavitev leta, ki so ga rezervirali – atransakcijski chatbot lahko obravnava tovrstne bolj zapletene zahteve, ki od vašega chatbota zahtevajo interakcijo z drugimi sistemi, ne da bi morali pogovor posredovati agentu.

Te transakcije običajno omogoči spletne kasete in integracije.

Že nekaj časa uvajamo napredne, transakcijske chatbote v zelo uspešnih projektih. Vemo, da transakcijski projekti strankam ponujajo širši nabor možnosti. Vendar je bilo naše vprašanje ... 

Kakšen vpliv imajo transakcijski chatboti na cene samopostrežnih storitev?

Odločili smo se, da izvedemo nekaj raziskav z našimi podatki, da bi ugotovili, ali je dodajanje transakcij vplivalo ustrezni KPI-ji v projektu chatbota, in če da, za koliko. 

Najprej smo vzeli vzorec 4.2 milijona pogovorov s chatbotom od različnih strank in jih razvrstite glede na njihovo naravo. Spadali so v eno od teh kategorij:

• Seje chatbotov, ki sprožijo poslovne transakcije
• Seje chatbotov, ki zagotavljajo samo statične informacije

To bi nam pomagalo pridobiti podatke in sklepati o transakcijah.

Ko smo to storili, smo si ogledali različne KPI-je, tako na globalni ravni kot za vsako kategorijo. 

Skupna stopnja samopostrežnosti je presegla 91 %

Prva stvar, ki smo jo opazili, je bil neverjetno visoka 91-odstotna stopnja samopostrežbe, vključno s transakcijskimi in netransakcijskimi primerki. 

Število se ne razlikuje veliko od naših prejšnjih testov, ki so določili tipično stopnjo samopostrežnosti 90 % za naše chatbote. 

Vendar je še vedno precej impresivno, se vam ne zdi? To pomeni, da se je od 4.2 milijona sej le 360K končalo v kontaktni akciji. Si lahko predstavljate stroške, ki bi jih preostalih 3.8 milijona zahtevkov strank imelo za oddelek za pomoč strankam?

Netransakcijski chatboti so imeli nižjo stopnjo odgovorov

Druga stvar, ki smo jo opazili, so klepetalni roboti brez transakcijskih zmožnosti je imel nižjo stopnjo odgovorov. To je v skladu z dejstvom, da lahko informacijski chatbot pokrije le določeno število primerov zahtevkov za podporo. 

Ne glede na to, koliko klepetalnega robota napolnite z ustreznimi odgovori na pogosta vprašanja, bo rezultat neodgovorjena zahteva, če želi uporabnik izvesti dejanje, klepetalni robot pa tega ne zmore.

Pri analizi naših vzorcev smo opazili a 7-točkovno povečanje stopnje odgovorov pri uporabi transakcijskih chatbotov v primerjavi s statičnimi informacijskimi chatboti, kar je pravzaprav izjemno.

Transakcijski chatboti imajo 28 % višjo stopnjo samopostrežbe

Zadnja stvar, ki smo jo opazili, je bila, da je bilo pri transakcijskih klepetalnih robotih manj zahtev, ki so se končala s kontaktnimi dejanji.

Videli smo, da je bila skupna stopnja samopostrežnosti klepetalnega robota 91 %, torej le 9 % vseh sej (transakcijskih in netransakcijskih) je doseglo skupino za podporo.

No, če primerjamo seje transakcijskih chatbotov s tistimi informacijskih chatbotov, lahko vidimo, da prvi stopnjeval 28 % manj primerov za podporo.

To dokazuje, da transakcijski chatboti ponujajo boljšo stopnjo samopostrežbe in izboljšajo splošno storitev. Poleg tega lahko takšno zmanjšanje močno vpliva na delovno obremenitev in učinkovitost agentov za pomoč strankam. 

Kako analizirati delovanje vašega primerka chatbota?

Zmogljive podatkovne nadzorne plošče chatbota

Imeti robustno analitično ploščo za vaš chatbot je izredno pomembno, da lahko sledite meritvam in KPI-jem. Kako drugače lahko veste, ali vaš chatbot deluje dobro ali ne?

At Inbenta, smo zgradili zmogljive nadzorne plošče da bi strankam pomagali razumeti vse KPI-je, na primer:

• Skupno število sej
• Stopnja samopostrežne storitve
• Neodgovorena vprašanja
• Eskalirane seje
• Druge metrike

Kakšen vpliv pa ima implementacija transakcijskega chatbota? Z drugimi besedami, koliko dodajanje transakcij zmanjša operativne stroške?

Donosnost naložbe pri dodajanju transakcije vašemu chatbotu

Kot ste videli, bo dodajanje transakcij zmanjšalo stopnjevanje klepetalnic za 28 %. Torej, če predpostavimo, da ste imeli skupno 50,000 sej (pogovorov) klepetalnih robotov na mesec in jih je 10 % eskaliralo v primer podpore, govorimo o 5,000 zahtevah za podporo. Če bi to znižali za 28 %, bi namesto tega imeli 3,600 zahtevkov za podporo.

Recimo, da je povprečni strošek na eskalirani primer (telefonski klic ali pomoč v živo) 5€. 

Če bi svojemu chatbotu dodali transakcijsko sposobnost, bi prihranili 7,000 evrov na mesec.

Po drugi strani, če izvajate e-trgovino ali katero koli storitev, ki jo lahko plačate prek spleta, lahko omogočanje transakcij vašemu podjetju prinese dodaten prihodek. 

Recimo, da je 5 % vseh sej chatbota povezanih z nakupom izdelka ali storitve. Ocenimo tudi povprečno vrednost naročila na 50 $ (to se lahko razlikuje glede na vaše podjetje in izdelke). 

V tem primeru bo klepetalni robot sam opravil 2,500 prodaj na mesec – ali si lahko predstavljate prodajalca, ki bi opravil toliko prodaj? To bi pomenilo, da prodajni pomočnik opravi najmanj 90 prodaj na dan.

Teh 2,500 mesečnih prodaj bi pomenilo 125,000 $ prihodkov na mesec. Izjemno, kajne?

NASVET: Če je vaša trenutna stopnja samopostrežnih storitev pod 80 % do 90 %, obstaja velika verjetnost, da vaš trenutni chatbot ali vsebina, ki jo ponuja, ni dovolj dobra. Če ni transakcijsko, obstaja tudi možnost, da vaše stranke želijo rešiti bolj zapletene poizvedbe, ki jih informacijski chatbot ne more obravnavati. 

Izdelava vašega chatbota kot transakcijskega

Če želite svojemu klepetalnemu robotu dodati transakcijsko sposobnost, verjetno potrebujete rešitev, ki se zlahka poveže ter pošilja in prejema podatke z drugih platform. 

Ti lahko vključujejo CRM-je, ERP-je, HRIS, CMS-je in druge sisteme, sporočilne ali družbene platforme ter druge kanale, ki se aktivirajo z glasom ali drugače.

Pri Inbenti že leta gradimo integracije z znanimi platformami in rezultat je Inbentin Apphub. Tam lahko iščete in poiščete svoje najljubše aplikacije, povežete svoj Inbenta Chatbot z njimi in kar najbolje izkoristite svojo samopostrežno rešitev. 

Oglejte si naše podobne članke