Geen onderdeel van een categorie

Chatbotinsluitingspercentages ontrafelen met analyses

Share

Chatbot-eigenaren willen weten hoe goed hun bot presteert en wenden zich vaak tot containment als een noordelijke ster om de prestaties te evalueren.

Maar is het echt wat je ervan verwacht? Laten we eens in detail kijken naar de insluitingspercentages van chatbots om te begrijpen waar deze veelgebruikte metriek nuttig is en waar hij tekortschiet.

Wat is Chatbot Containment?

“Containment” is een metriek die, in essentie, kijkt naar hoe goed een chatbot conversaties automatiseert. Dat wil zeggen, het vermogen van de bot om klanten te helpen antwoorden te krijgen op hun brandende vragen, zonder te hoeven escaleren naar een live agent.

Een gebruikersinteractie met een chatbot wordt als “afgehandeld” beschouwd als de gebruiker zijn probleem met succes oplost of zijn taak voltooit zonder dat hij hoeft te worden doorgeschakeld naar een menselijke agent. De conventionele wijsheid is dat dit aangeeft dat de chatbot in staat was om de benodigde informatie te verstrekken of de vereiste acties geheel zelfstandig uit te voeren.

Op zijn beurt is een chatbot- of contactcenter-insluitingspercentage het percentage van alle chatbotinteracties dat met succes wordt ingesloten.

Voor bedrijven met AI-programma’s voor conversatie wordt containment rate ook vaak “omleiding” of “case deflection” genoemd, een term die afkomstig is uit het contactcenter, omdat het verwijst naar het vermogen van een chatbot om inkomende gesprekken weg te leiden van live agents naar geautomatiseerde diensten.

Het belang van benchmarks voor de omsluiting van chatbotten

Inperking wordt vaak gezien als een positief resultaat en als eigenaar van een chatbot is het waarschijnlijk een van je belangrijkste prestatie-indicatoren (KPI’s). In hun vorige State of Service-rapport beschrijft Salesforce de groeiende trend bij bedrijven om het ombuigen van zaken als een kern-KPI te beschouwen:

  • 2018: 36% van de bedrijven rapporteerde erover
  • 2020: 56% van de bedrijven
  • 2022: 67% van de bedrijven

Toen Gartner voorspelde dat chatbots tegen 2027 een primair klantenservicekanaal zouden worden, werd containment zelfs genoemd als een gebied dat moet worden verbeterd. Het is dan ook geen wonder dat bedrijven trots zijn als ze een insluitingspercentage van 70, 80 of zelfs 90% kunnen aankondigen.

Helaas, hoewel een hoge call center containment rate klinkt als een nobel doel, vertelt het niet helemaal het volledige verhaal van hoe goed een chatbot is in het automatiseren van klantgesprekken.

Kijk verder dan de noordelijke ster van insluitingspercentages met diepere botanalyses

Hoewel het bedrijf en de makers van de chatbot het misschien als een goed gedaan werk beschouwen als ze een hoge insluitingsmeting bereiken, ontbreekt er iets cruciaals in deze eenvoudige meting: er wordt geen rekening gehouden met de klantervaring. Sterker nog, een nadere blik op de “ingeperkte” interacties kan een heel ander verhaal over de ervaringen van je klanten aan het licht brengen.

Als je bedrijf investeert in het automatiseren van de klantervaring, moet je begrijpen wat er achter de schermen gebeurt en buiten de grenzen van de insluitingsmeting.

Denk bijvoorbeeld aan een paar scenario’s waarbij het gesprek geautomatiseerd is, maar de klant toch een onbevredigende ervaring heeft:

  • Een klant verlaat het gesprek met de chatbot zonder een bruikbare oplossing voor zijn vraag te vinden.
  • Een klant raakt verstrikt in een lus van misverstanden, voordat hij het schip verlaat om elders hulp te zoeken.
  • Een klant “schreeuwt” naar de bot om hulp, die er niet in slaagt de klant te escaleren omdat hij zijn verzoek niet begrijpt.
  • De klant vindt een oplossing, maar het is misschien niet de optimale of juiste oplossing.

Bovendien kunnen klanten een bepaalde intentie voltooien, wat resulteert in een hoge insluitingsgraad, om vervolgens de telefoon te pakken om een live agent in te schakelen omdat ze niet het antwoord konden krijgen dat ze zochten. Deze omleiding is weer een andere manier waarop we de details over “echte” insluiting kwijtraken.

Hoe inperking moet worden overwogen

Bij het beoordelen van de waarde van inperking moet automatisering slechts één van de waarden zijn die in overweging worden genomen. Om “echte insluiting” te begrijpen, moet je rekening houden met extra factoren:

  • Verlaat de gebruiker de chatconversatie en escaleert hij naar een live agent, of heeft hij de conversatie helemaal afgebroken?
  • Was er feedback toen ze de chat verlieten?
  • Werd er tijdens de chat een negatief (of positief) sentiment geuit?
  • Komt de chatbot niet tot een nuttige conclusie? (Bijvoorbeeld wanneer een klant een vraag stelt en de bot niet in staat is om deze nauwkeurig te interpreteren en dus een misleidend antwoord geeft).
  • Leiden fout-positieven de klant naar ongerelateerde antwoorden?

Het meten van containment op deze manier levert een meer holistisch of genuanceerd beeld op, met beter inzicht in of de bot effectief presteert of verbeterd moet worden.

Het meten van “True Containment” met chatbot analytics

Veel chatbotplatforms produceren een waarde voor het insluitingspercentage als een belangrijke prestatie-indicator. Een meer geavanceerd chatbot analytics platform zal je echter een nauwkeurigere meting geven van hoe goed de bot de conversatie automatiseert.

De juiste chatbot-analysetools zullen niet alleen vastleggen of een conversatie het beoogde einddoel heeft bereikt, maar zullen ook kijken naar andere signalen die in de gegevens worden gevonden, waaronder escalatie, afhaken, expliciete feedback, op AI gebaseerde sentimentanalyse, vals-positieve detectie en beperking van onderwerpen waarvoor de bot niet bedoeld was. Alles bij elkaar zal het individuele conversaties en onderwerpen scoren en een algemene score produceren, terwijl het je ook inzicht geeft in de botprestaties op een meer granulair niveau.

Bij Calabrio noemen we deze essentiële prestatiemeting voor chatbots de Bot Automation Score, of BAS. Met de BAS kunnen producteigenaren de gaten invullen om een completer beeld te krijgen van hoe goed hun bot klantervaringen stimuleert zonder escalatie naar een agent.

Terwijl conversational AI zich uitbreidt met meer mogelijkheden om uw klanten te betrekken, is het nauwkeurig kunnen beoordelen van insluiting essentieel om te weten wat er onder de motorkap gebeurt en ervoor te zorgen dat uw klanten een soepele ervaring hebben en tevredener zijn.

Wil je beter begrijpen hoe je bot interacties met klanten afhandelt? Begrijp de impact van Calabrio Bot Analytics door je vandaag nog in te schrijven voor een gratis demo.

With Calabrio ONE, you will:

Book a Demo Product-Hero-2