Para 2027, los chatbots se convertirán en el principal canal de atención al cliente para aproximadamente una cuarta parte de las organizaciones, según Gartner, Inc.
«Los chatbots y los asistentes virtuales de clientes (VCAs) han evolucionado durante la última década hasta convertirse en un componente tecnológico crítico de la estrategia de una organización de servicios», dijo Uma Challa, Analista Director Senior en la práctica de Servicio y Soporte al Cliente de Gartner. «Cuando se diseñan correctamente, los chatbots pueden mejorar la experiencia del cliente e impulsar la emoción positiva del cliente a un coste menor que las interacciones en vivo».
Una encuesta de Gartner sobre servicio y soporte al cliente (CSS) de 50 encuestados realizada en línea en enero y febrero de 2022 reveló que el 54% de los encuestados está utilizando algún tipo de chatbot, VCA u otra plataforma de IA conversacional para aplicaciones de cara al cliente.
«Los líderes de CSS tienen una perspectiva futura positiva para los chatbots, pero luchan por identificar métricas procesables, lo que minimiza su capacidad para impulsar la evolución y expansión de los chatbots, y limita su ROI», dijo Challa. «Comparar las métricas de rendimiento del chatbot en una organización con la de sus pares no es efectivo y puede ser engañoso porque el tipo de chatbot, el diseño y la complejidad varían ampliamente según la organización.»
Los líderes de CSS que buscan desplegar y medir eficazmente el rendimiento del chatbot como parte de sus estrategias de canales de servicio y soporte deben:
-Crear una estrategia de despliegue de chatbot adecuada basada en los casos de uso y la complejidad de las interacciones de servicio. Planificar con antelación y tener en cuenta todas las dependencias para garantizar la disponibilidad de los recursos necesarios.
-Aumentar la contención del cliente y reducir su esfuerzo mejorando la usabilidad del chatbot.
-Identificar las métricas más relevantes del chatbot (por ejemplo, tasa de finalización de objetivos, tasa de abandono, pasos de la conversación, tiempo de gestión, etc.) en función del contexto único de la organización.
-Adaptar las métricas a su nivel de rendimiento deseado del chatbot, o línea de base, teniendo en cuenta el diseño y la complejidad del chatbot.
-Establecer una cadencia para revisar las métricas del chatbot con respecto a la línea de base establecida para obtener información sobre los puntos fuertes y priorizar las oportunidades.
Fuente: Gartner
