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Los métodos estándar como BLEU y ROUGE suelen ser inadecuados para los chatbots especializados. En cambio, las métricas específicas de las tareas se centran en la eficacia con la que un chatbot cumple su propósito previsto, como resolver problemas, completar tareas o cumplir los objetivos del usuario.
Métricas clave que debe conocer:
Por qué es importante: Empresas como Klarna ahorre millones al año al reducir las consultas repetidas mediante evaluaciones específicas. Las herramientas avanzadas, como las plataformas de flujo de trabajo de inteligencia artificial y los grandes modelos lingüísticos (LLM), agilizan el proceso y ofrecen información en tiempo real y análisis rentables.
Para llevar: Usa métricas personalizadas y herramientas avanzadas para mejorar el rendimiento del chatbot, reducir los costos y aumentar la satisfacción de los usuarios.
Cuando se trata de evaluar la eficacia de un chatbot, es fundamental ir más allá de las métricas estándar. Las mediciones principales se centran en la eficacia con la que un chatbot realiza tareas específicas, lo que proporciona una imagen clara de si está cumpliendo sus objetivos.
La tasa de éxito de las tareas registra el porcentaje de interacciones con los clientes que tu chatbot completa correctamente sin necesidad de asistencia humana. Esta métrica es un indicador directo de la eficacia con la que tu chatbot resuelve los problemas de los clientes por sí solo.
«La tasa de éxito de las tareas mide el porcentaje de interacciones exitosas con los clientes completadas por su asistente de IA sin la ayuda de sus equipos. Esta métrica le ayudará a evaluar la eficacia de su servicio de asistencia basado en inteligencia artificial a la hora de completar las tareas para los clientes con rapidez y, por lo tanto, el rendimiento general del servicio de atención al cliente». - Lewis Henderson, explorador de la generación de IA en EBI.AI
Por ejemplo, los asistentes de IA de EBI.AI tienen un promedio de éxito del 96%. Los ferrys de Stena Line han logrado una impresionante tasa de éxito del 99,88%, mientras que Legal & General Insurance y Barking & Dagenham Council mantienen una tasa de éxito del 98% utilizando la misma plataforma.
Sin embargo, medir el éxito implica algo más que contar las tareas completadas. Se trata de garantizar que se haya abordado plenamente la intención original del usuario. Klarna, por ejemplo, controla si los usuarios vuelven a tratar el mismo tema en el transcurso de una semana. Este enfoque en la resolución de intenciones les ayudó a reducir las consultas repetidas en un 25% y a ahorrar 40 millones de dólares al año.
En el caso de los chatbots que gestionan tareas complejas, desglosar las tasas de éxito por tipo de tarea y aprovechar el análisis en tiempo real y el aprendizaje automático puede ayudar a mejorar su rendimiento. En última instancia, no se trata solo de completar las tareas, sino de cumplir las expectativas de los usuarios.
La tasa de cumplimiento de objetivos cambia el enfoque de las interacciones entre tareas a los resultados. Mide la frecuencia con la que los usuarios logran los objetivos previstos (ya sea reservar un servicio, buscar información o realizar una compra) al interactuar con tu chatbot.
A diferencia de las métricas generales de participación, GCR hace hincapié en los resultados significativos. Una conversación larga que no conduce a una meta sigue siendo un fracaso. Mejorar el GCR puede tener un impacto significativo en sus resultados finales. La automatización de las respuestas a las consultas comunes puede reducir los costos de atención al cliente hasta en un 30%. En sectores como la banca y la sanidad, los chatbots ahorran a las empresas entre 0,50 y 0,70 USD por consulta.
Para mejorar el GCR, comienza por definir objetivos claros y medibles en función del propósito de tu chatbot. Optimice las conversaciones para evitar confundir a los usuarios y utilice Herramientas impulsadas por IA como el procesamiento del lenguaje natural para ofrecer respuestas personalizadas. Los mecanismos de retroalimentación también son cruciales para identificar por qué no se cumplen los objetivos. La revisión regular de estos datos junto con otras métricas puede ayudar a identificar patrones y áreas de mejora.
La puntuación de automatización de bots mide la frecuencia con la que tu chatbot resuelve las necesidades de los clientes sin convertirse en un agente activo. Esta métrica binaria identifica si una interacción fue totalmente automatizada o no.
La puntuación comienza en el 100% y descuenta las penalizaciones por problemas como las escaladas, los falsos positivos y los comentarios negativos. La automatización es cada vez más importante en todos los sectores. Por ejemplo, Fuerza de ventas Los datos muestran que el porcentaje de empresas que priorizan la desviación de casos como indicador clave de rendimiento pasó del 36% en 2018 al 67% en 2022. Esto refleja el creciente reconocimiento de que una automatización eficaz mejora tanto la experiencia del usuario como la eficiencia operativa.
«Algo que la gente no suele darse cuenta es que cuando aumentas las interacciones con los chatbots (normalmente porque estás entrenando bien a tu asistente de IA y es capaz de responder a más consultas de los clientes de principio a fin), tus interacciones de chat en vivo disminuyen. Esto es beneficioso para todos, ya que sus clientes obtienen respuestas más instantáneas a sus consultas y sus equipos tienen que responder menos consultas rutinarias, lo que les da más tiempo para trabajar en tareas rentables que le ayudan a aumentar sus ingresos». - Aaron Gleeson, jefe de implementación de EBI.AI
Para medir el BAS con precisión, es importante ir más allá de las simples tasas de automatización. Hay que tener en cuenta factores como las tendencias de escalamiento, las tasas de abandono, los comentarios de los usuarios y el hecho de que el bot logre soluciones significativas. Los análisis avanzados también pueden rastrear las opiniones y los falsos positivos, lo que ofrece una visión más matizada del rendimiento de la automatización.
El verdadero éxito radica en lograr un equilibrio: garantizar que las conversaciones automatizadas cumplan con los objetivos del usuario y, al mismo tiempo, mantengan una experiencia positiva. Este enfoque ayuda a identificar las áreas de mejora sin comprometer la calidad del servicio.
Las métricas de las tareas pueden indicarte si un chatbot está haciendo su trabajo, pero las métricas de participación profundizan más. Revelan la opinión de los usuarios con respecto a la experiencia y señalan las áreas en las que las cosas podrían ser más fluidas.
La tasa de activación mide cuántos usuarios realizan una acción específica que indica que han descubierto un valor real en tu chatbot. Esto podría consistir en completar una consulta correctamente, utilizar una función clave o ir más allá del saludo inicial.
Esta métrica refleja directamente la eficacia de tu proceso de incorporación. Si tu tasa de activación es baja, es una señal de alerta que los usuarios no perciben el valor con la suficiente rapidez, lo que a menudo lleva a que abandonen el chatbot por completo.
¿Por qué importa esto? Porque hay mucho en juego. Las empresas con altas tasas de participación disfrutan de un 50% más de clientes que repiten, y esos clientes gastan un 67% más que las que lo hacen por primera vez. Aún mejor, solo un aumento del 10% en la participación puede generar un aumento del 21% en los ingresos.
Algunas empresas han dado en el clavo. Dropbox, por ejemplo, experimentó un crecimiento masivo gracias a la gamificación de su programa de referencias, que ofrecía almacenamiento adicional como incentivo. Slack, por otro lado, asegura que los nuevos usuarios empiecen a trabajar con rapidez guiándolos a través de las funciones clave desde el principio. Ambas estrategias ayudaron a los usuarios a comprender rápidamente el valor que ofrecen estas plataformas.
Si quieres mejorar la tasa de activación de tu chatbot, empieza por simplificar el proceso de incorporación. Reduzca los pasos innecesarios y utilice visitas guiadas o recorridos interactivos para mostrar las funciones esenciales. Personalice la experiencia para que se adapte a las necesidades de los usuarios y asegúrese de que la interfaz sea intuitiva y visualmente atractiva. Por encima de todo, destaque los beneficios inmediatos que obtendrán los usuarios al interactuar con su chatbot.
Ahora, veamos cuánto tiempo permanecen los usuarios durante una conversación.
La duración media de la sesión te indica cuánto tiempo dedican los usuarios a interactuar con tu chatbot en una sola conversación. Sin embargo, esta métrica no es tan sencilla como parece: tanto las sesiones cortas como las largas pueden tener diferentes significados.
Las sesiones cortas suelen indicar que el chatbot está resolviendo los problemas rápidamente, lo que es excelente para la satisfacción del cliente. Por otro lado, las sesiones más largas pueden indicar que el chatbot tiene problemas con consultas complejas o que sus respuestas son ineficientes. Entender lo que es normal en tu sector es clave.
Por ejemplo, el soporte de comercio electrónico generalmente apunta a sesiones de chat que duran de 5 a 10 minutos, mientras que el soporte técnico puede variar de 10 a 20 minutos debido a la naturaleza de los problemas. Los servicios financieros se encuentran en un punto intermedio y suelen durar de 8 a 15 minutos.
Hay varios factores que influyen en la duración de la sesión: la complejidad del problema, el nivel de formación del chatbot, el rendimiento del sistema e incluso la claridad con la que los usuarios comunican sus necesidades. Los chatbots son particularmente buenos para gestionar las tareas rutinarias, ya que gestionan alrededor del 80% de ellas de forma eficiente y asumen el 30% de las interacciones de chat en directo.
El impacto de la optimización de la duración de la sesión puede ser enorme. Por ejemplo, Varma, una empresa de servicios de pensiones, ahorró 330 horas al mes con un chatbot llamado Helmi. Esto liberó a dos agentes de servicio para asumir otras responsabilidades. Como Tina Kurki, vicepresidenta sénior de Servicios de Pensiones y TI de Varma, explicó:
«Nuestro chatbot GetJenny, Helmi, complementa nuestro departamento de servicio al cliente. La calidad de nuestro servicio telefónico de atención al cliente ha cambiado; los problemas comunes se han reducido, mientras que predominan las llamadas que requieren experiencia humana».
Para optimizar la duración de la sesión, céntrate en mejorar la capacidad de tu chatbot para gestionar las consultas de forma eficiente. Usa los formularios previos al chat para recopilar información básica por adelantado y asegúrate de que tu sistema funcione sin problemas para evitar demoras.
Pero la duración de las sesiones no es lo único a tener en cuenta: las entregas anticipadas pueden ser igual de reveladoras. Ahí es donde entra en juego la tasa de rebote.
La tasa de rebote mide el porcentaje de usuarios que inician una interacción pero no se quedan el tiempo suficiente para interactuar de manera significativa. Es una métrica valiosa para detectar problemas de usabilidad o averiguar si las respuestas iniciales de tu chatbot no dan en el blanco.
Una tasa de rebote alta a menudo indica que los usuarios no encuentran lo que necesitan rápidamente o que los mensajes iniciales del chatbot no son lo suficientemente atractivos. Por otro lado, cuando se hacen bien, los chatbots pueden reducir significativamente las tasas de rebote. Algunos sitios web han reportado una mejora de hasta un 30% después de implementar los chatbots.
Los números muestran lo importante que es esto. Por ejemplo, la tasa de rebote promedio de los sitios de comercio electrónico es del 47%, pero sube al 51% en los dispositivos móviles. Y si una página móvil tarda más de diez segundos en cargarse, las tasas de rebote pueden dispararse un 123%.
La ubicación estratégica de los chatbots puede ayudar. Al implementar chatbots en páginas con altas tasas de rebote, puedes ofrecer asistencia oportuna para evitar que los visitantes se vayan. Las empresas que utilizan el marketing mediante chatbots suelen ver un aumento del 55% en los clientes potenciales de alta calidad.
Los ejemplos del mundo real respaldan esto. Una empresa de comercio electrónico utilizó un chatbot para sugerir productos basándose en el historial de navegación, lo que aumentó el tiempo que los usuarios pasaban en su sitio. Starbucks dio un paso más con su aplicación My Barista, que permite a los clientes realizar pedidos por voz o texto, lo que reduce los tiempos de espera y mejora la velocidad del servicio.
Para reducir las tasas de rebote, personaliza el mensaje de bienvenida de tu chatbot para que coincida con la página o los datos demográficos del usuario. Usa mensajes concisos y fáciles de leer e incluye elementos interactivos como botones u opciones de respuesta rápida. También puedes programar tu chatbot para que detecte la inactividad o la intención de salir y enviar mensajes personalizados para volver a interactuar con los usuarios.
El objetivo es crear una experiencia que se sienta fácil e inmediatamente valiosa. Como dijo Jesse:
«Al ofrecer a los usuarios una experiencia más personalizada y atractiva, las empresas pueden reducir significativamente las tasas de rebote, aumentar las conversiones y construir relaciones duraderas con los clientes». — Jesse
Es probable que los chatbots se enfrenten a errores. Lo que realmente importa es la eficacia con la que gestionan estos errores y cuándo saben que ha llegado el momento de involucrar a un agente humano. Las métricas para la gestión y el escalamiento de los errores proporcionan información sobre las dificultades que tienen los chatbots y si toman las decisiones correctas cuando trasladan las conversaciones al soporte humano.
La precisión de la predicción de traspasos mide la capacidad de un chatbot para identificar el momento adecuado para derivar una conversación a un agente humano. El momento oportuno lo es todo: escalar demasiado pronto puede desperdiciar recursos humanos, mientras que esperar demasiado puede resultar frustrante para los usuarios. Esta métrica evalúa qué tan bien detecta el bot cuando es necesaria la intervención humana. Curiosamente, solo el 44% de las empresas monitoriza el rendimiento de los chatbots mediante el análisis de mensajes.
Para mejorar la precisión de la transferencia, analice los patrones de las conversaciones que requieren la participación humana. Entrena a tu chatbot para que detecte las señales de alerta tempranas, como las solicitudes reiteradas de aclaraciones, las expresiones de frustración o las consultas complejas que exigen el juicio humano. Al perfeccionar esta habilidad, puedes lograr un equilibrio entre la eficiencia y la satisfacción del usuario.
La supervisión de la precisión de la transferencia también está relacionada con el exceso de confianza en el seguimiento, que es donde entra en juego la tasa de falsos positivos.
La tasa de falsos positivos mide la frecuencia con la que un chatbot afirma incorrectamente que una tarea está completa o no aborda los problemas no resueltos. Básicamente, resalta los momentos de exceso de confianza. Esta es una métrica fundamental porque los usuarios pueden creer que su problema está resuelto cuando no lo está, lo que podría generar problemas mayores en el futuro.
Por ejemplo, un minorista en línea alguna vez se enfrentó a la reacción negativa de los clientes cuando su sistema de detección de fraudes marcó por error las transacciones legítimas. Esto no solo provocó la cancelación de pedidos, sino que también aumentó la carga de trabajo de los equipos de soporte. Los chatbots corren los mismos riesgos: cuando informan con confianza sobre la resolución del problema sin resolver realmente el problema, la confianza de los usuarios se ve afectada.
Como señala Tomás Dolmantas:
«Para las aplicaciones digitales modernas, la precisión no es opcional; es la base de la confianza y la confiabilidad. Por eso es fundamental abordar los falsos positivos y los falsos negativos en las pruebas de software, ya que si tu aplicación no puede diferenciar entre levantar pesas y levantar aperitivos, ¿en qué más está fallando?
Para minimizar los falsos positivos, implemente umbrales de confianza que requieran una mayor certeza antes de confirmar la finalización de la tarea. Actualice periódicamente los casos de prueba y utilice entornos de prueba estables para evitar los errores causados por pruebas poco fiables.
Si bien la precisión de las predicciones y el exceso de confianza son fundamentales para el seguimiento, los comentarios de los usuarios ofrecen otra perspectiva para entender el rendimiento de los chatbots.
La tasa de comentarios negativos capta la insatisfacción explícita de los usuarios y ofrece una visión directa de los puntos en los que el chatbot se queda corto. Si bien no todos los usuarios expresarán su frustración, los que sí lo hacen suelen ofrecer información valiosa sobre problemas específicos, ya sea un malentendido, respuestas irrelevantes o un fracaso a la hora de realizar una tarea.
Esta métrica es especialmente útil para identificar las áreas que necesitan mejoras. Al clasificar las quejas según el tipo y la frecuencia, puede descubrir patrones que apuntan a problemas sistémicos más amplios. Luego, estos conocimientos se pueden utilizar para refinar los datos de capacitación y mejorar los flujos de conversación.
El objetivo de la gestión de errores no es eliminar todos los errores, sino gestionarlos de forma que se mantenga la confianza de los usuarios y, al mismo tiempo, se mejoren continuamente las capacidades del chatbot.
La evaluación manual de las métricas de los chatbots se vuelve poco práctica a medida que las operaciones escalan. Las plataformas de flujo de trabajo de IA abordan este desafío mediante la automatización de los intrincados procesos de seguimiento, análisis y mejora de los datos de rendimiento. Estas plataformas utilizan herramientas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la lógica basada en reglas para conectarse sin problemas entre varios sistemas, equipos y fuentes de datos. Esta automatización sienta las bases para un análisis métrico más eficiente y preciso.
El impacto de la automatización en las operaciones empresariales está bien documentado. Por ejemplo, el 75% de las empresas considera que la automatización es una ventaja competitiva y el 91% afirma que ha mejorado la visibilidad operativa tras adoptar sistemas automatizados. Se prevé que el mercado mundial de automatización del flujo de trabajo alcance los 23 770 millones de dólares en 2025.
Las plataformas de flujo de trabajo de IA eliminan la necesidad de realizar tediosas tareas manuales, como la categorización y la extracción de datos. En su lugar, organizan automáticamente las solicitudes, priorizan los flujos de trabajo, extraen datos críticos y generan informes de rendimiento.
Por ejemplo, un proveedor de software global utiliza un asistente de inteligencia artificial para analizar el sentimiento en los tickets de soporte entrantes. El sistema marca los mensajes urgentes o negativos y los dirige a agentes de alto nivel, mientras que las consultas rutinarias son atendidas por chatbots o un servicio de soporte de primer nivel. Este enfoque reduce los tiempos de respuesta y garantiza que los problemas críticos reciban una atención inmediata.
Estas plataformas también monitorean las interacciones en tiempo real y brindan información sobre las tasas de éxito de las tareas, los niveles de participación y los patrones de error. Este seguimiento continuo permite realizar ajustes rápidos del rendimiento cuando es necesario.
Además, la integración de modelos lingüísticos avanzados lleva el análisis métrico al siguiente nivel.
Los modelos lingüísticos extensos (LLM) aportan un nivel de comprensión más profundo a la evaluación del rendimiento de los chatbots, yendo más allá de los métodos tradicionales basados en reglas. Evalúan varios aspectos de las interacciones de los chatbots, como la finalización de las tareas, la inteligencia contextual, la relevancia e incluso la detección de alucinaciones. Su capacidad para comprender el contexto, detectar sentimientos e interpretar expresiones idiomáticas hace que sean de un valor incalculable para analizar el rendimiento con matices.
Con miles de millones de parámetros, los LLM se destacan en la identificación de señales conversacionales sutiles. Las investigaciones indican que los LLM se alinean con las evaluaciones humanas el 81% de las veces, lo que los convierte en herramientas de evaluación altamente confiables.
Plataformas como prompts.ai aproveche esta capacidad integrando los LLM para crear indicaciones personalizadas adaptadas a criterios de evaluación específicos. Esto permite un análisis sofisticado de la calidad de las conversaciones, la satisfacción de los usuarios y las tendencias de finalización de las tareas. Los ejemplos del mundo real ilustran su eficacia: Seguro Helvetia en Suiza utiliza un chatbot llamado Clara para responder a las consultas de los clientes sobre los seguros, mientras que Jumbo, un minorista suizo de bricolaje, emplea un chatbot con tecnología de LLM para ayudar a los visitantes del sitio web a recomendarles productos.
Esta integración avanzada también ayuda a las organizaciones a administrar los costos de manera efectiva, como se explica a continuación.
A medida que los sistemas de IA crecen, es esencial mantener los costos operativos bajo control. El seguimiento de la tokenización proporciona una visión clara de los costos de uso, lo que permite una gestión precisa del presupuesto y un análisis del ROI. Plataformas como prompts.ai utilizan modelos de pago por uso para supervisar el consumo de tokens, lo que ayuda a las empresas a equilibrar la calidad del rendimiento con la eficiencia financiera.
Al analizar los patrones de uso de los tokens, las organizaciones pueden identificar ineficiencias, como indicaciones demasiado largas o pasos de evaluación redundantes. Realizar pequeños ajustes, como optimizar el diseño de las solicitudes, establecer límites de longitud de respuesta o almacenar en caché los contextos más utilizados, puede reducir considerablemente la sobrecarga de los tokens.
Los beneficios son claros: el 74% de las empresas que utilizan IA generativa reportan un ROI en el primer año, y el 64,4% de los usuarios diarios notan un aumento considerable de la productividad. La combinación del seguimiento automatizado, la integración de la LLM y la tokenización rentable crea un enfoque escalable y económico para la evaluación de los chatbots.
Cuando se trata de optimizar los chatbots para su uso en el mundo real, las métricas de evaluación específicas de las tareas son la base del éxito. Saber cómo medir y refinar su desempeño es fundamental para mantenerse a la vanguardia en un panorama competitivo.
Por lo general, estas métricas se dividen en tres categorías principales: finalización de la tarea (como la tasa de éxito de las tareas y la tasa de finalización de los objetivos), participación de los usuarios (como la tasa de activación y la duración media de la sesión), y manejo de errores (incluida la precisión de la predicción de traspasos y la tasa de falsos positivos). Cada una de estas áreas proporciona una perspectiva para evaluar el rendimiento de su chatbot y dónde se necesitan mejoras.
La evaluación eficaz de los chatbots no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también puede generar reducciones notables en los costos de soporte. Sin embargo, los ahorros reales y las mejoras de rendimiento solo se obtienen cuando los chatbots se evalúan y ajustan de manera constante.
En una escala más amplia, estas mejoras también abren oportunidades financieras, lo que hace que las soluciones de evaluación escalables sean más factibles. Las plataformas de flujo de trabajo de IA suponen un punto de inflexión en este sentido, ya que ofrecen herramientas para automatizar el seguimiento, el análisis y las actualizaciones del rendimiento. El mercado de la automatización del flujo de trabajo con inteligencia artificial se está expandiendo rápidamente y se prevé que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 21,5%, pasando de 20 100 millones de dólares en 2023 a 78 600 millones de dólares en 2030. Estas plataformas simplifican los complejos procesos relacionados con la supervisión y la mejora del rendimiento de los chatbots, lo que hace que la escalabilidad sea alcanzable y rentable.
La integración de modelos lingüísticos de gran tamaño en estos sistemas mejora la precisión del análisis de rendimiento, mientras que herramientas como el seguimiento de la tokenización garantizan que los costos se mantengan manejables. Plataformas como prompts.ai, con sus precios de pago por uso, logran un equilibrio entre mantener un rendimiento de alta calidad y gestionar los gastos, y ofrecen una forma inteligente de maximizar la inversión en chatbots.
En última instancia, la supervisión continua y las actualizaciones periódicas no son negociables. Garantizan que sus chatbots evolucionen para satisfacer las necesidades de los usuarios de forma eficaz y, al mismo tiempo, ofrecer resultados empresariales cuantificables. El objetivo no es solo hacer un seguimiento del rendimiento, sino utilizar esa información para crear chatbots que realmente marquen la diferencia tanto para los usuarios como para las empresas.
Las métricas de evaluación de los chatbots para tareas específicas están diseñadas para medir la eficacia con la que un chatbot cumple su función prevista. Estas métricas enfatizan aspectos como exactitud, pertinencia, y satisfacción del usuario, que ofrece una forma más centrada de medir el rendimiento. Por otro lado, las métricas estándar, como BLEU y ROUGE, se utilizan principalmente para evaluar la similitud del texto mediante el análisis de las superposiciones de n gramos con los textos de referencia.
Aunque BLEU y ROUGE funcionan bien para tareas como la traducción o el resumen, a menudo no evalúan las respuestas de los chatbots, ya que tienden a penalizar las variaciones válidas en la redacción. Las métricas específicas de cada tarea abordan esta limitación al concentrarse en comprensión contextual y el total calidad de las conversaciones, los cuales son fundamentales para evaluar qué tan bien la IA conversacional interactúa con los usuarios.
Para impulsar la de un chatbot Tasa de cumplimiento de objetivos (GCR), comience por definir sus objetivos con claridad y asegurarse de que se alinean con lo que los usuarios realmente necesitan. Un flujo conversacional bien planificado es clave: debe guiar a los usuarios sin esfuerzo para completar sus tareas sin desvíos innecesarios.
Consulta los registros de conversación con regularidad para identificar cualquier punto conflictivo o área en la que los usuarios puedan confundirse. Las herramientas de comentarios, como las valoraciones de los usuarios o las encuestas rápidas, también pueden proporcionar información valiosa sobre lo que funciona y lo que no. Además, refinar las respuestas del chatbot en función de las preguntas y comportamientos frecuentes de los usuarios puede hacer que sea más eficiente y útil.
Si te centras en estos pasos, crearás una experiencia más fluida e intuitiva que ayudará a tu chatbot a cumplir sus objetivos de manera constante.
Las plataformas de flujo de trabajo de IA simplifican la tarea de supervisar y refinar el rendimiento de los chatbots al proporcionar herramientas incorporadas para realizar un seguimiento de métricas importantes, como la opinión de los usuarios, la precisión de las respuestas y las tasas de éxito de las tareas. Estas plataformas recopilan y analizan datos en tiempo real, lo que ofrece una imagen clara de cómo los usuarios interactúan con el chatbot.
Con funciones como informes automatizados y paneles de rendimiento, estas herramientas facilitan la identificación de las áreas problemáticas, la solución de las ineficiencias y el ajuste de los flujos de trabajo. Al agilizar el proceso de análisis, las plataformas de flujo de trabajo de inteligencia artificial ayudan a mejorar la funcionalidad de los chatbots y, al mismo tiempo, a aumentar la satisfacción de los usuarios.
