De acuerdo al Estudio de redes sociales 2018, publicado por la IAB, Whatsapp y Facebook se colocan en lo más alto del podium de frecuencia de uso (87% para ambas). Sin embargo, es Facebook, la perdedora en cuanto a penetración respecto a 2017.
Con esta fotografía, está más que claro que nuestras interacciones en un primer o segundo nivel de profundidad pasan del “escaparate público” del muro de Facebook a la “trastienda” de las conversaciones cara a cara (o face à face que dirían los franceses). Esto hace que no solo la moda cambie, sino también la vara de medir. Y asimismo, el “quesito” de la tarta publicitaria ha entrado al juego, así que se hace más que necesario medir para conocer. Ya están activos los anuncios desde hace tiempo en Facebook Messenger y lo estarán en los estados de Whatsapp (próximamente en sus pantallas).
La conversación, más que la interacción, será la nueva moneda de cambio del entorno social. Eso sí, lo de los Chatbots y los asistentes de conversación no es de ahora. Allá por el jurásico conversacional, ya podíamos “chatear” y recibir asistencia con Irene, el asistente de Renfe (nacida en 2010 y sí, aun puedes hablar con ella aquí) o si vamos un poquito más atrás, con Anna la Asistente de Ikea (desarrollada en 2006).
En medio de esta efervescencia digital, siempre es bueno dar un paso atrás, pararse a planificar bien los diálogos de conversación. Deberemos volver siempre un paso atrás y contemplar el Chatbot desde una perspectiva de negocio, y no solo como “algo que hay que tener porque está de moda”. En torno a nuestra estrategia de marca, hay que considerarlo como una fuente de valor añadido.
Así que, en esta ocasión, no dejaremos que la curiosidad mate al gato, y nos vamos a dar un paseíto por el espacio de trabajo Chatbase Standard Edition.
He de decir, que el diseño es “una cucada” (que dirían las abuelas) y sigue la línea visual y de colores de lo que viene presentando Google, bien como paneles resumen dentro de Google Analytics o como plantillas dentro de Data Studio.
Chatbase Standard Edition en su workspace nos ofrece detalle de:
- Overview: datos de adquisición, engagement y cohortes entre otros.
- Informe de mensajes.
- Flowcharts o flujos de conversación
- Análisis de Cohortes.
- Funnels.
Nota: Todos estos informes por defecto se mostrarán para cada uno de los Chatbots que tengamos integrados con nuestro usuario y enlazados a Chatbase.
Fuente: Google Code Labs
Todos los paneles nos ofrecen la posibilidad de filtrar los datos:
Pudiendo disgregar la información por:
- Chabots enlazados
- Platforms: sitios desde donde “sirvamos” nuestro chatbot (Facebook, Asistente de Google, etc.)
- Versiones: nos va a permitir conocer el rendimiento de diferentes versiones.
- Periodos de tiempo predeterminados: últimos 30 días, últimos 7, ayer y hoy.
Para optimizar nuestro asistente deberemos de prestar atención al análisis de mensajes que nos ofrece la herramienta.
Los mensajes se dividen en dos tipos:
- Handled messages: mensajes que el chatbot entiende
- Not Handled: mensajes que el chatbot no entiende y que el usuario ha introducido durante la conversación. De aquí podremos extraer errores o bien mensajes que podemos utilizar para optimizar.
El análisis que hace resulta muy interesante, ya que nos ofrece un detalle de la conversación y estadísticas de usuarios que han activado ese mensaje, veces que se ha producido, % de salidas y variación respecto al periodo seleccionado. (Todo esto es exportable en csv.)
Fuente:Chatbase Standard Edition Demo
Además, por cada uno de estos, podremos ver una reproducción de los mensajes intercambiados entre el asistente y el usuario que interactúa, distinguido id de usuario.
Fuente:Chatbase Standard Edition Demo
El informe de flujos (session flow) nos mostrará los paths conversacionales que se realizan dentro del chatbot, indicando los mensajes que se lanzan, % de mensajes lanzados por los usuarios, tasa de salida y flujos. Además, se hace distinción entre los mensajes handled y non handled (en rojo) para que podamos detectar donde se están produciendo incidencias.
Al hacer doble clic sobre cualquiera se abrirán las ramificaciones de los flujos de conversación.
Nota: las fechas de este informe son flexibles, no estando limitadas a periodos cerrados como los reportes anteriormente comentados.
Fuente:Chatbase Standard Edition Demo
Interesantes en cuanto a comportamiento del usuario, lo encontraremos en el informe de funnels y cohortes. Si somos capaces de hacer una buena planificación de nuestro asistente, podremos establecer pasos clave y mejorar los procesos. Como vemos en la captura, estos se asemejan bastante a los custom reports de funnel en el primer caso, y en el de cohortes para el segundo que podemos encontrar en las versiones 360 de Google Analytics.
Ejemplo de Funnel en Chatbase,Fuente:Chatbase Standard Edition Demo
Si has llegado hasta aquí leyendo, te dejo este diccionario interactivo de métricas y dimensiones de Chatbase con los conceptos que hemos visto en este post. Eso sí, está en inglés 😉
Puedes consultarlo aquí.
Y tú ¿estás midiendo tus Chatbots?¿Qué herramientas utilizas?
*Fuente de las imágenes: Freepik (principal) y Chatbase Standard Edition (cuerpo de texto)
