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14 métricas imprescindibles para medir interacción de usuarios con chatbots IA

Las métricas que debes tener en cuenta para garantizar el éxito en la interacción de tus usuarios con tu chatbot IA

1. Volumen de interacciones
2. Duración media de la sesión
3. Número total de usuarios
4. Sesiones por usuario
5. Interacciones por usuario
6. Tasa de resolución de consultas
7. Tasa de transferencia a humanos
8. Tiempo de respuesta
9. Tasa de abandono
10. Seguimiento o satisfacción del usuario
11. Engagement
12. Tasa de retención
13. Tasa de conversión
14. Tasa de satisfacción del cliente (CSAT)

En este post vamos a abordar las métricas que debes tener en cuenta para garantizar el éxito en la interacción de tus usuarios con tu chatbot IA. Y para que te resulte más fácil entenderlo, vamos a ponerte ejemplos.

Es importante que tengas en cuenta que si quieres lograr grandes resultados con tu chatbot IA, necesitarás mejorarlo constantemente. Para saber dónde y qué mejorar, es necesario que hagas seguimiento y monitorización, de forma recurrente, de las métricas principales y, por lo tanto, que puedas tener la información necesaria para identificar oportunidades de mejora y optimización en términos generales y particulares.

Estas son las métricas indispensables para medir el éxito de interacción de tus usuarios con tu chatbot, que deberías tener en cuenta. ¡Empezamos!

1.Volumen de interacciones

Número de sesiones iniciadas, cantidad de mensajes enviados y recibidos y frecuencia de uso.

Mide cuán a menudo los usuarios interactúan con el chatbot.​

Ejemplo: Un chatbot de atención al cliente registra que ha tenido 10.000 interacciones en un mes. Cada interacción puede dividirse en sesiones, mensajes enviados y recibidos, y respuestas proporcionadas. Esta métrica ayuda a evaluar el tráfico y la popularidad del chatbot en periodos específicos (picos de demanda, horas del día más activas).

Este gráfico muestra la frecuencia de uso del chatbot a lo largo del tiempo, ayudando a identificar días de mayor demanda. La línea azul muestra el número de sesiones iniciadas diariamente, mientras que las líneas verde y roja representan los mensajes enviados y recibidos respectivamente. Los picos indican días de mayor interacción, lo que permite observar patrones de uso, como mayor actividad en ciertos días.

 

2. Duración media de la sesión

Promedio de tiempo que los usuarios pasan en una sesión de conversación con el chatbot.

Evalúa la eficiencia de las respuestas y la claridad del flujo de la conversación.​

Ejemplo: La duración media de la sesión es de 5 minutos, lo que sugiere que los usuarios están dedicando suficiente tiempo para resolver sus consultas. Un tiempo muy corto podría indicar una falta de utilidad, y uno excesivo, una experiencia frustrante o de baja calidad.

Este gráfico indica cuán rápido y eficazmente el chatbot satisface las consultas. Duraciones prolongadas pueden reflejar dificultades de los usuarios para encontrar respuestas claras; mientras que duraciones cortas pueden indicar eficiencia, aunque también falta de profundidad en la información, muestra la frecuencia de sesiones en intervalos de duración, lo cual permite observar si las sesiones son mayoritariamente cortas o prolongadas. La mayoría de las sesiones se concentran entre 2 y 5 minutos, lo que sugiere un tiempo razonable para resolver las consultas sin causar frustración a los usuarios. Este análisis ayuda a entender la eficiencia del chatbot, pues duraciones excesivamente largas podrían indicar problemas de comprensión o claridad en las respuestas.

 

3.Número total de usuarios

Cantidad total de usuarios únicos que han interactuado con el chatbot durante un periodo determinado.

Mide el alcance y la popularidad del chatbot entre los usuarios.​

Ejemplo: Al cabo de un mes, el chatbot cuenta con 20,000 usuarios únicos. Este crecimiento es estable y positivo, señalando que el chatbot está siendo utilizado por nuevos usuarios regularmente. Esta métrica ayuda a identificar la expansión de la base de usuarios y a ajustar las estrategias de promoción o funcionalidad del chatbot para maximizar su alcance.

Este gráfico ayuda a evaluar la adopción y popularidad del chatbot. Un crecimiento constante en el número de usuarios indica un buen nivel de aceptación y visibilidad. Una ralentización o disminución podría sugerir que es necesario mejorar la promoción del chatbot o hacer ajustes en su funcionalidad.​ Muestra el crecimiento acumulativo a lo largo de un mes. Se destacan picos en días específicos (Día 10, Día 20 y Día 30), que pueden coincidir con campañas o eventos especiales que incrementaron el número de usuarios. Este tipo de gráfico permite evaluar la adopción y popularidad del chatbot y un crecimiento continuo indica un buen nivel de aceptación.

 

4. Sesiones por usuario

Número promedio de sesiones iniciadas por cada usuario en un periodo determinado.

Mide la recurrencia en la interacción de usuarios con el chatbot.​

Ejemplo: En un mes, el promedio de sesiones por usuario es de 3. Esto indica que los usuarios regresan regularmente al chatbot, lo cual sugiere interés o necesidad de usarlo para asistencia continua. Un aumento en el promedio puede reflejar efectividad del chatbot en retener usuarios.

Este gráfico ayuda a comprender la frecuencia de regreso de los usuarios, indicando retención y satisfacción. Un aumento constante sugiere una base de usuarios comprometida, mientras que una disminución puede señalar la necesidad de mejoras en la experiencia del chatbot.​ En este ejemplo, se observa un aumento constante en el número promedio de sesiones por usuario a lo largo del año, lo que sugiere una base de usuarios comprometida y satisfecha. Un aumento en esta métrica indica que los usuarios encuentran valor en el chatbot y regresan regularmente para interactuar con él.

5. Interacciones por usuario

Número promedio de mensajes enviados y recibidos por cada usuario durante una sesión.

Mide la cantidad de intercambio necesario para satisfacer una consulta.​

Ejemplo: Si el promedio es de 10 interacciones por sesión, indica un flujo de conversación razonable donde los usuarios encuentran respuestas satisfactorias. Si el número de interacciones es excesivamente alto, puede indicar que el chatbot necesita mejorar la claridad en sus respuestas.​

Esta métrica refleja la eficiencia y el flujo de la conversación. Un número elevado de interacciones podría indicar que los usuarios están solicitando aclaraciones o más información, mientras que un número equilibrado señala una conversación fluida y clara.​ Este gráfico de barras ilustra la cantidad promedio de interacciones por usuario en intervalos mensuales. En este ejemplo, se observa un aumento gradual en el número de interacciones por usuario a lo largo del año. Esta métrica ayuda a comprender la eficiencia y el flujo de la conversación.

 

6. Tasa de resolución de consultas

Mide cuántas preguntas o problemas de los usuarios fueron resueltos satisfactoriamente por el chatbot sin necesidad de intervención humana.​

Ejemplo: De 5.000 consultas recibidas, el chatbot resolvió el 85% sin intervención humana. Esto indica que el chatbot puede gestionar un gran volumen de consultas de manera autónoma. Si un usuario pide ayuda sobre el estado de un pedido, el chatbot debe poder proporcionar esta información con éxito y sin ayuda adicional.​

Indica la efectividad del chatbot en responder consultas, con un alto porcentaje de resolución representando un buen desempeño.​ La barra azul representa las consultas resueltas por el chatbot (85% o 4,250 de las consultas), mientras que la barra naranja muestra las consultas transferidas a agentes humanos (15% o 750 consultas). Este alto porcentaje de resolución sin intervención humana indica una buena efectividad en la capacidad del chatbot para gestionar consultas autónomamente.

Nota: Esta métrica se puede complementar con la métrica de tasa de transferencia a humanos, porcentaje de conversaciones que se transfieren a agentes humanos.

 

7. Tasa de transferencia a humanos

Mide cuántas conversaciones se transfieren a agentes humanos. Una baja tasa indica que el chatbot es capaz de resolver consultas por sí mismo.​

Ejemplo: De todas las interacciones, el 20% se transfirieron a un agente humano. Esta métrica indica cuántas consultas están fuera del alcance del chatbot y necesitan intervención humana. Un aumento en esta métrica puede señalar la necesidad de entrenar al chatbot en temas específicos o expandir su base de conocimiento.​

Un alto porcentaje indica que el chatbot necesita ajustes en su programación o un mayor entrenamiento en temas específicos.​ El gráfico muestra que el 20% de las consultas se transfirieron a un agente humano, mientras que el 80% fueron resueltas directamente por el chatbot. Este tipo de visualización permite evaluar la capacidad del chatbot para resolver consultas de forma autónoma y detectar oportunidades de mejora en su programación o entrenamiento.

Nota: Esta métrica se puede complementar con la métrica de tasa de resolución de consultas, cantidad de interacciones que se resuelven sin intervención humana.

 

8. Tiempo de respuesta

El tiempo que tarda el chatbot en responder a las preguntas de los usuarios. Una respuesta rápida contribuye a una mejor experiencia.​​

Mide la rapidez con la que el chatbot responde a los usuarios; un promedio de 1-2 segundos puede indicar un rendimiento óptimo.​

Ejemplo: El chatbot responde a las consultas en un promedio de 2 segundos. Esto es especialmente importante en situaciones de atención al cliente donde los tiempos de respuesta rápidos mejoran la experiencia del usuario y la retención en la conversación. Un tiempo de respuesta mayor podría indicar problemas de rendimiento o congestión en el sistema.​

 

Histograma que muestra el tiempo de respuesta del chatbot en segundos. La mayoría de los tiempos de respuesta están en torno a los 2 segundos, indicado por la línea roja, lo que sugiere un rendimiento óptimo. Este tipo de análisis permite observar si el chatbot mantiene tiempos de respuesta rápidos, cruciales para una buena experiencia de usuario, especialmente en atención al cliente.

 

9. Tasa de abandono

El porcentaje de usuarios que abandonan una conversación sin que el chatbot resuelva sus consultas.

Indica si el chatbot está fallando en proporcionar respuestas útiles o atractivas.​​

Ejemplo: El 30% de los usuarios dejan la conversación antes de recibir una respuesta satisfactoria. Este porcentaje permite identificar en qué puntos específicos de la conversación los usuarios abandonan (como al preguntar sobre precios o características específicas). Esto puede sugerir que el chatbot necesita mejorar en ciertas respuestas.​

Este gráfico ayuda a identificar en qué paso de la conversación los usuarios abandonan, lo que señala áreas de mejora en el flujo de diálogo.​ Cada punto muestra la cantidad de usuarios en cada etapa de la conversación, indicando dónde disminuye la interacción. Sirve para obtener en qué etapas los usuarios abandonan, señalando áreas para mejorar el flujo del diálogo.

 

10. Seguimiento o satisfacción del usuario

Algunos chatbots miden el sentimiento del usuario durante la interacción, utilizando análisis de lenguaje natural para detectar emociones (positivas, negativas o neutras) y ajustar respuestas o medir la satisfacción.​

​Se mide con un análisis de lenguaje natural y clasifica los sentimientos en categorías que reflejan la experiencia del usuario.​

Ejemplo: El chatbot utiliza análisis de lenguaje natural para detectar si las respuestas contienen palabras positivas (“gracias”, “perfecto”) o negativas (“frustrado”, “pésimo”). Si el 75% de las interacciones tienen un sentimiento positivo, el chatbot está cumpliendo su objetivo de brindar una buena experiencia.

Un sistema de feedback también puede medir esta métrica en forma de encuestas rápidas de satisfacción post-interacción.

Este gráfico de barras ilustra cómo un chatbot puede utilizar el análisis de lenguaje natural para clasificar los sentimientos de las interacciones de los usuarios en categorías positivas, neutras y negativas. En este ejemplo, el 75% de las interacciones tienen un sentimiento positivo, lo que indica que el chatbot está cumpliendo su objetivo de brindar una buena experiencia al usuario.

 

11. Engagement

Evalúa cómo los usuarios interactúan con el chatbot en términos de mensajes por sesión y duración de las conversaciones.​

Ejemplo: Los usuarios interactúan con el chatbot un promedio de 5 veces por sesión y cada sesión dura alrededor de 3 minutos. Este nivel de engagement indica que los usuarios encuentran valor en el chatbot y no abandonan la conversación rápidamente

Este gráfico permite ver si los usuarios permanecen en la conversación y cómo interactúan a lo largo de la sesión.​ Ilustra cómo los usuarios interactúan con el chatbot. En el eje horizontal se muestra el número promedio de mensajes por sesión, mientras que en el eje vertical se representa la duración de la sesión en minutos. Este tipo de gráfico permite visualizar si los usuarios permanecen en la conversación y cómo interactúan a lo largo de la sesión. En este ejemplo, los usuarios interactúan con el chatbot un promedio de 5 veces por sesión y cada sesión dura alrededor de 3 minutos, lo que indica un buen nivel de engagement.​

 

12. Tasa de retención

Cuántos usuarios vuelven a interactuar con el chatbot después de su primera conversación. Sirve para medir la utilidad y atractivo del chatbot a largo plazo.​

La tasa de retención indica si los usuarios encuentran valor en el chatbot y desean regresar.​

Ejemplo: El 40% de los usuarios que interactuaron con el chatbot vuelven a interactuar en el mes siguiente. Esta métrica indica el éxito en crear una experiencia repetible y positiva, motivando a los usuarios a regresar.​

Este gráfico de líneas muestra el porcentaje de usuarios que regresan a interactuar con el chatbot cada mes. En este ejemplo, el 40% de los usuarios que interactuaron con el chatbot en enero volvieron a interactuar en febrero, y así sucesivamente. La disminución gradual en la tasa de retención a lo largo de los meses puede ayudar a identificar áreas de mejora para mantener el interés y la satisfacción de los usuarios a largo plazo.

 

13. Tasa de conversión

En entornos comerciales, se mide cuántas interacciones llevaron a una conversión deseada, como rellenar un formulario de contacto.​

Útil para medir la efectividad en guiar al usuario a realizar acciones comerciales, como, por ejemplo, obtener leads.​

Ejemplo: De cada 100 usuarios que interactúan con el chatbot, 15 se convierten en leads. Esta tasa es una métrica clave en chatbots comerciales y se usa para medir la eficacia del chatbot en guiar al usuario a una acción específica.

Este embudo de conversión ilustra el porcentaje de usuarios que pasan por diferentes etapas hasta completar una acción deseada. En este ejemplo, de cada 100 usuarios que interactúan con el chatbot, 50 continúan interactuando y finalmente, 15 completan la acción de contacto. Esta métrica es crucial para medir la efectividad del chatbot en guiar a los usuarios hacia acciones comerciales específicas, como convertirse en leads.

 

14. Tasa de satisfacción del cliente (CSAT)

Algunos chatbots solicitan una calificación o comentario directo del usuario después de la interacción para evaluar la calidad del servicio.​

Al final de la interacción, el feedback directo muestra la satisfacción general y proporciona insights de mejora basados en la percepción del usuario.​

Ejemplo: Al finalizar la conversación, el chatbot pide al usuario que califique su experiencia de 1 a 5 estrellas o deje un comentario. Con un promedio de 4.5 estrellas, el chatbot puede medir la satisfacción de manera directa y recibir sugerencias de mejora.

En conclusión, estas métricas combinadas con dimensiones de atributos y categorías transaccionales, de registro, de soporte y de atención al cliente, por las cuales puedes filtrar, agrupar y segmentar, te van a permitir ajustar y optimizar la experiencia de tu chatbot IA, para mejorar la consecución de KPI tales como satisfacción, tasa de resolución de consultas, retención de usuarios, número de transacciones, etc…, en definitiva para mejorar y afinar todos los KPI que consideres necesarios de cara a la obtención de un máximo rendimiento de tu chatbot.​

Esperamos que con este post te hayamos podido contar de una forma clara como manejar el comportamiento de un chatbot IA, en relación con las métricas que se obtienen relacionadas con la interacción con usuarios, todo esto de cara a la obtención de máxima efectividad dentro de los diferentes canales digitales que estés usando para atraer, retener, convertir, fidelizar y optimizar en base a tu estrategia de crecimiento y éxito a medio y largo plazo.

La optimización de chatbots no tiene una fórmula universal, ya que cada caso es único. Por eso, la mejor opción es contar con expertos en el tema que puedan ayudarte a llevar tu chatbot al siguiente nivel de forma efectiva y personalizada.

Si buscas una solución para tu negocio estaremos encantados de ayudarte. Puedes reservar una consulta gratuita con nosotros para obtener una opinión experta y ofrecerte soluciones adaptadas a tus necesidades. ¡Hablemos!

 

Fuentes y bibliografia:

Chat GPT

Gemini

Copilot

Dashbot

BotAnalytics

Google Dialogflow Insights

Conversational Cloud by LivePerson

Mistral

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