Como transformar métricas

tradicionais de atendimento

em métricas para chatbots

Diversas empresas que implementaram chatbots e encontraram dificuldades em medir a qualidade do atendimento. Uma dúvida frequente é: quais métricas adotar? Devemos usar as mesmas do atendimento tradicional, fazer ajustes ou criar novas métricas adaptadas?

No post de hoje veja como adaptar as métricas tradicionais para o universo dos chatbots, com insights de como essas métricas podem ser revisadas ou complementadas!

Por que adaptar métricas?

Implementar um chatbot eficiente vai além de programá-lo para responder perguntas. A verdadeira eficiência está em medir, analisar e ajustar seu desempenho constantemente. Para isso, a escolha das métricas é essencial. Porém, será que as métricas tradicionais de atendimento ao cliente são suficientes? Ou será necessário adaptá-las ou criar novas?
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As interações com chatbots têm particularidades que não se aplicam ao atendimento tradicional. Um chatbot pode responder a centenas de clientes simultaneamente, operar 24/7 e processar dados instantaneamente. Isso exige uma abordagem diferente para mensurar sucesso.

TMA x Quantidade de interações

FCR x Taxa de efetividade do bot

Tempo de resposta inicial x Assertividade da primeira resposta

E mais!

Então vamos ver como essas métricas podem ser convertidas!

Tempo Médio de Atendimento

Aqui nossa ideia é entender o quanto o cliente precisa interagir com o atendimento até ter sua requisição resolvida.

TMA

Refere-se ao tempo médio que um agente leva para resolver uma solicitação, desde o início até o fim do atendimento. Essa métrica ajuda a avaliar a eficiência dos agentes e a otimizar o tempo dos clientes. Claramente, quanto menor o tempo mais satisfeito tende a ficar o cliente com o atendimento.

Quantidade de interações

Nos canais de chat e bots, focar no número de interações, em vez do tempo de resposta pode oferecer uma visão mais precisa da experiência do cliente. Quanto menos interações forem necessárias, mais direto e satisfatório tende a ser o atendimento, reduzindo o esforço do usuário e melhorando a performance do bot.

Taxa de resolução no primeiro contato (FCR)

Com essa métricas queremos saber se o cliente consegue resolver sua requisição logo no primeiro atendimento, sem precisar de repasse.

FCR

Essa métrica indica a porcentagem de chamadas resolvidas na primeira interação, sem necessidade de retorno ou de transferências. Uma alta taxa de FCR reflete eficiência no atendimento e melhor experiência para o cliente. É interessante também medir o FCR de diferentes tipos de requisição, para ter mais noção sobre quais são os principais pontos de melhoria.

Taxa de autonomia do bot

Aqui a correlação é clara: queremos identificar os atendimentos em que o bot conseguiu resolver tudo sozinho, sem necessidade de transbordo para um atendente humano. Embora as taxas funcionem de forma similar, não são exatamente a mesma coisa; o FCR oferece uma visão mais ampla da jornada do cliente, o que permite que ambas se complementem.
Obs.: a taxa de transbordo também pode ser substituída pela autonomia do bot.

Tempo de resposta inicial

Aqui nós queremos saber o quão rápido o cliente recebe uma primeira resposta para sua solicitação!

Tempo de resposta inicial

Refere-se ao tempo que um cliente aguarda até receber a primeira resposta de um atendente, seja por telefone, e-mail ou chat. Essa métrica é crucial para medir a agilidade no atendimento, impactando diretamente a satisfação do cliente. Respostas rápidas, especialmente em momentos críticos, podem melhorar a experiência e aumentar a percepção de eficiência.

Número de interações até primeira resposta efetiva

Essa métrica conta em quantas interações o cliente consegue uma resposta efetivamente para sua pergunta ou requisição. O objetivo é avaliar a eficácia do chatbot na introdução e na primeira triagem. Quanto menor o número de interações e mais rápido ele receber uma resposta para sua perguntas, melhor será a experiência do usuário.

Tempo de resposta inicial (pt.2)

Aqui nós queremos saber o quão rápido o cliente recebe uma primeira resposta para sua solicitação!

Tempo de resposta inicial

No atendimento humano, a efetividade da resposta é geralmente garantida, já que se presume que o atendente entende a demanda. Por isso, o Tempo de Resposta Inicial é suficiente. Já nos chatbots, é necessário mapear a efetividade da resposta, pois não podemos assumir que a máquina entendeu corretamente, sendo crucial garantir que a resposta seja assertiva.

Assertividade da primeira resposta

Essa é um pouco menos intuitiva que a anterior. Medir o tempo da primeira resposta em chatbots não faz tanto sentido, já que é automática. No entanto, é crucial avaliar se essa primeira resposta é assertiva, pois uma resposta desconexa pode comprometer a experiência do usuário desde o início, afetando a confiança no bot.

Empatia do atendente

Aqui queremos saber o quão empático e humanizado é o nosso atendimento, a fim de melhorar a experiência do cliente.

Empatia do atendente

No atendimento humano é medida pela habilidade do atendente em perceber e responder às emoções do cliente, ajustando seu tom e abordagem conforme necessário para criar uma conexão mais eficaz. A métrica avalia como o atendente consegue entender as necessidades emocionais do cliente e oferecer uma resposta que reflita essa compreensão.

Humanização do bot

A empatia também pode ser medida nos chatbots, mas é a humanização que faz toda a diferença. Enquanto a empatia foca em entender as emoções do cliente, a humanização proporciona interações mais autênticas e acolhedoras. Um bot humanizado não apenas responde, mas constrói uma relação de confiança que melhora a experiência do usuário.

Complementariedade

Mesmo "traduzidas", as métricas tradicionais e as de chatbots podem ser bastante complementares, dependendo do seu negócio.

São exemplos de métricas que se complementam:

Tempo médio de atendimento e quantidade de interações

Empatia e humanização

Um tempo longo pode indicar explicações confusas, mesmo com poucas interações. Juntas essas métricas te ajudam a medir clareza e rapidez na resolução.

Medições de tempo também podem ser importantes para chatbots a depender do seu tipo de atendimento

Se um cliente precisa ficar prestando muita atenção a uma resposta para entendê-la sua experiência tende a ser pior

A empatia permite que o bot entenda as emoções do cliente, enquanto a humanização torna as respostas mais naturais e acolhedoras. Juntas, essas métricas ajudam a criar uma interação genuína e satisfatória.

Humanização também pode ser mensurada em chabots

Não existe chatbot humanizado e não empático, mas existem alguns mais empáticos que outros

Mesmo com essas “traduções”, o desafio de acompanhar métricas de chatbots pode ser significativo. É por isso que a Stalo oferece soluções que ajudam empresas a monitorar, entender e otimizar a qualidade do atendimento automatizado. Com ferramentas que transformam dados em insights acionáveis, garantimos que seu chatbot entregue uma experiência cada vez melhor para seus clientes. Quer saber mais? Agende uma demo ou fale com a gente!

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