Аналитика чатботов: 15 метрик для оценки эффективности чатбота

Чатботы находят все больше применений и продолжают развиваться, поэтому неудивительно, что, по прогнозам, объем глобального рынка чатботов вырастет до $1.9 billion в 2027 году, а потребительские расходы через чатботы достигнут $142 billion в 2024 году.

Чтобы получить от этого рост выручки, нужно отслеживать эффективность вашего чатбота. Сегодня мы разберем ключевые и продвинутые метрики для rule-based и conversational чатботов.

Если вы только начинаете разбираться в чатботах, сначала прочитайте нашу статью о том, что такое чатбот.

Что такое аналитика чатботов?

Аналитика чатботов — это процесс сбора, измерения, анализа и интерпретации данных, связанных с работой и взаимодействиями чатбота.

Успешный чатбот отличается низким уровнем отписок, устойчивым ростом аудитории и высокой вовлеченностью. Если ваш бот пока не дотягивает до этих показателей, вам нужны инсайты, и именно их дают метрики эффективности. Но это еще не все.

Дальше подробно разберем, почему еще важно отслеживать производительность чатбота.

Почему важно отслеживать эффективность чатбота

Главная причина следить за эффективностью чатбота — понять, достаточно ли он полезен, чтобы помогать достигать бизнес-целей. Но есть и другие причины. Давайте посмотрим на них подробнее.

Измерение использования и вовлеченности чатбота

Низкая вовлеченность и редкие взаимодействия часто приводят к отпискам или к базе пользователей, которая просто «застывает». Поэтому важно следить за вовлеченностью и добиваться роста или хотя бы стабильности.

Чатбот должен приносить пользу: помогать пользователям выполнять задачи, узнавать больше о том, что их интересует, или выбирать ваши продукты. Тогда вовлеченность будет расти органически. Это не только сократит число отписок, но и со временем поддержит устойчивый рост выручки.

Выявление зон для улучшения

Некоторые метрики помогают обнаружить узкие места в сценарии чатбота, из-за которых конверсия проседает. Например, пользователи могут путаться в сложном выборе или раздражаться из-за запроса загрузить личные данные.

Другие метрики дают данные об удовлетворенности клиентов. Бизнес может использовать их, чтобы улучшать качество сервиса и, как следствие, повышать retention — то есть возвращать клиентов снова и снова.

Отслеживая несколько метрик одновременно, вы лучше понимаете, какие зоны требуют внимания прямо сейчас.

Сравнение эффективности во времени

Обязательно проверяйте ключевые метрики после маркетинговых кампаний и активностей по привлечению пользователей, чтобы оценить их эффективность и потом повторять лучшие практики. Сравнение метрик для разных активностей также помогает замечать сезонность и другие закономерности поведения пользователей чатбота.

Подтверждение ROI чатбота

Создание и поддержка чатбота требуют времени и денег, поэтому он должен доказать свою ценность для бизнеса, чтобы оставаться частью воронки продаж.

Если посмотреть на число покупок, совершенных через чатбот, и на охват компании, можно рассчитать возврат инвестиций чатбота (ROI).

Метрики чатбота, которые стоит отслеживать для оценки эффективности

Выбор метрик зависит от типа чатбота и вашей общей стратегии. Мы рассмотрим метрики и для rule-based, и для conversational чатботов, разделив их на три группы: пользователи, вовлеченность пользователей и производительность самого бота.

Метрики по пользователям

Метрики по пользователям помогают оценить, сколько потенциальных клиентов вы можете получить, если продолжите наращивать вовлеченность.

Общее число уникальных пользователей

В зависимости от платформы для чатботов, которую вы используете, общее число уникальных пользователей может рассчитываться по уникальным устройствам, уникальным IP-адресам или по общим контактным данным, например телефону или email.

Независимо от конкретики, эта метрика дает близкое к реальности число людей, которые используют ваши чатботы.

Имея эту информацию, вы можете оценить общую популярность чатбота и проанализировать факторы, которые влияют на его рост или спад со временем или в определенные периоды.

Зная общее число уникальных пользователей, можно также рассчитать конверсию.

Например, если у вас есть чатбот для приема заказов пиццы, можно посчитать конверсию из пользователя чатбота в покупателя за определенный период.

Допустим, в ноябре у вас было 50 000 уникальных пользователей чатбота, а число покупателей пиццы составило 5 000.

Делим число покупателей на число пользователей чатбота: 5 000 / 50 000 = 0.10. Затем умножаем результат на 100: 0.10*100 = 10%. Это и есть ваша конверсия из пользователя чатбота в клиента.

Новые пользователи

Метрика «новые пользователи» относится к людям, которые начали использовать чатбот совсем недавно. Период «недавно» зависит от бизнеса: это может быть что угодно — от «подписались сегодня» до «используют чатбот всего три месяца».

Эта метрика помогает оценить эффективность каналов привлечения пользователей, например кампаний в соцсетях или платных промоакций, будь то реклама в Facebook или партнерства с инфлюенсерами.

Например, если вы активно продвигали продукты весь апрель, можно сравнить число новых пользователей в марте и апреле, чтобы понять, был ли рост и насколько успешной оказалась кампания.

Собранные данные можно использовать и для сегментации: создайте сегмент пользователей, которые пришли в чатбот во время апрельской кампании, и отправляйте им персональные предложения или контент, чтобы подвести их ближе к конверсии. Можно также спросить об их интересах и потребностях и сделать сегментацию глубже.

Метрики вовлеченности

Измерение вовлеченности чатбота позволяет понять, насколько его сценарий соответствует потребностям пользователей и помогает ли он вести их к конверсии.

Активные пользователи и коэффициент удержания

Метрика «активные пользователи» показывает, сколько пользователей взаимодействовали с чатботом за выбранный период, а коэффициент удержания отражает, возвращаются ли они к боту снова.

Число активных пользователей дает представление о качестве вашей базы подписчиков. По сути, по нему можно оценить вовлеченность и удержание: видно, сколько людей подписались и тут же забыли о боте, а сколько продолжают им пользоваться.

В Selzy информация об активных пользователях находится на видном месте на странице со списком всех ваших чатботов — рядом с общим числом пользователей чатбота.

Данные показываются за текущий месяц, поэтому если вы заметили, что число активных пользователей снизилось по сравнению с предыдущими месяцами, можно запустить кампанию по повторному вовлечению или отправить опрос, чтобы понять, что поможет повысить удержание.

Продать существующему пользователю дешевле, чем привлекать нового, — удержание обходится дешевле привлечения. Поэтому очень важно поддерживать связь с людьми, которые уже подписались на ваш чатбот или пользовались им раньше, и искать способы улучшить их опыт и приблизить их к конверсии.

Общее число диалогов

Общее число диалогов показывает, сколько раз пользователи открывали виджет чатбота или взаимодействовали с ним в мессенджерах. Учитываются все диалоги, даже если они содержали только приветственное сообщение. Эта метрика помогает оценить охват чатбота.

Общее число вовлеченных диалогов

В отличие от предыдущей метрики, общее число вовлеченных диалогов учитывает только те сессии, которые продолжились после приветственного сообщения. Отслеживая обе метрики, можно понять, считают ли пользователи чатбот полезным и понимают ли, как взаимодействовать с ним дальше, а не только нажимать «Старт» или отправлять первый запрос.

Нет конкретного порога, который требовал бы немедленной реакции, но полезно какое-то время сравнивать разницу между этими двумя метриками, чтобы получить более точные выводы.

Средняя длина диалога

Средняя длина диалога — это среднее число сообщений, которое пользователь и чатбот отправляют друг другу за одну сессию.

К сожалению, для этого параметра не существует единого окна нормы. Он может сильно отличаться от чатбота к чатботу и зависит от основной цели бота.

Например, у чатбота с простой задачей продажи авиабилетов оптимальная средняя длина диалога может быть сравнительно короткой. Если разговоры длятся слишком долго, это может означать, что пользователи не доходят до нужного шага сценария вовремя, и поток нужно доработать.

В то же время у чатбота, который продает авиабилеты, бронирует отели и рекомендует достопримечательности и рестораны города, оптимальная средняя длина диалога может быть значительно длиннее — и это, наоборот, будет говорить о высокой вовлеченности.

Метрики бота

Метрики бота напрямую измеряют его производительность.

Коэффициент завершения цели (GCR) и общее число собранных лидов

Коэффициент завершения цели (GCR) показывает, какой процент взаимодействий с вашим чатботом завершился успешно. Вы можете настроить несколько целей — например, покупки, запись на демо, клик по CTA и так далее — и рассчитать GCR для каждой из них. Чем выше показатель завершения цели, тем лучше.

Метрика «общее число собранных лидов» может служить наглядным примером GCR.

Лиды — это потенциальные клиенты с контактными данными. Бизнесу нужно собирать эту информацию, чтобы подводить пользователей чатбота ближе к конверсии. Чем больше лидов собрано, тем эффективнее сценарий и приветственный текст.

Selzy собирает контактные данные, полученные через чатботы, упорядочивает их в список и позволяет сразу же запускать email-кампании.

В списке вы видите дату подписки, дату последней активности и теги с дополнительной информацией, которые потом можно использовать для создания и отправки персонализированных кампаний. Например, на скриншоте ниже контакт помечен тегом «from chatbot», а это может означать, что этому подписчику нужно отправить альтернативное приветственное письмо, созданное специально для лидов из чатбота.

Коэффициент завершения сценария (FCR)

Коэффициент завершения сценария (FCR) — это процент пользователей, которые прошли все шаги сценария чатбота и успешно его завершили. Чтобы рассчитать FCR, разделите число завершенных сценариев на число запусков сценария.

В отличие от коэффициента завершения цели, коэффициент завершения сценария включает и те диалоги, в которых цели не были достигнуты, но сам сценарий отработал корректно. Например, когда клиент посмотрел новую коллекцию и цены, но закрыл чат вместо покупки.

Коэффициент передачи человеку (HTR)

Коэффициент передачи человеку (HTR) показывает, сколько раз чатбот передавал диалог человеку.

Высокий HTR может указывать на низкую эффективность чатбота и говорить о том, что пользователи не понимают сценарий и нуждаются в помощи. Но в некоторых случаях передача человеку — естественная часть потока, когда клиент уходит к продажам, профильному специалисту или другому сотруднику.

Один из таких примеров — Talkpush, чатбот для автоматизации найма. Он позволяет компаниям настраивать сценарий и самим решать, сколько информации собирать до того, как назначить собеседование с HR-специалистом.

Чатбот собирает данные через формы, голосовые сообщения и видеопрезентации, а затем передает их рекрутеру. В таком случае высокий HTR — это хороший знак.

Оценка удовлетворенности клиентов

Оценка удовлетворенности клиентов обычно рассчитывается через опросы после взаимодействия, когда пользователи оценивают свой опыт общения с чатботом. Она также может основываться на стандартных метриках удовлетворенности клиентов, таких как CSAT и NPS.

Отслеживая показатель удовлетворенности для разных сценариев, вы легко находите те, которые нужно доработать.

Среднее время ответа и пропущенные диалоги

Среднее время ответа — это среднее время, которое чатботу нужно, чтобы обработать запрос и дать ответ. Чтобы рассчитать его, разделите общее время всех ответов на число запросов.

Если чатбот вообще не отвечает, это считается пропущенным диалогом. Эта метрика показывает число случаев, когда чатбот не перевел пользователя к следующему шагу сценария или не смог переключить его на человека, если такая опция предусмотрена. Это часто означает наличие скрытой технической ошибки.

Коэффициент fallback (FBR)

Коэффициент fallback (FBR) измеряет процент сообщений, которые чатбот не смог интерпретировать, распознал проблему и вернулся к заранее написанному ответу, предыдущему сообщению или предложил вернуться назад по сценарию.

Участки сценария, где коэффициент fallback особенно высок, помогают найти зоны, которые можно улучшить с помощью обучения бота или добавления большего количества готового контента.

Как выбрать платформу для аналитики чатботов

Конструкторы чатботов предлагают разную функциональность в части аналитики. Ниже — критерии, которые помогут сделать осознанный выбор, если вы еще не определились с платформой.

Какие метрики доступны

Убедитесь, что выбранная платформа показывает все важные для вашего бизнеса метрики. Большинство метрик, о которых мы говорили в статье, рассчитываются на основе числа пользователей, сообщений и кликов по ссылкам или кнопкам. Проверьте, что ваша платформа отслеживает хотя бы эти показатели.

Данные в реальном времени

Обновление аналитики в реальном времени помогает сразу заметить, если что-то пошло не так, и быстро это исправить. Например, если метрика «новые пользователи» резко падает, стоит проверить, все ли в порядке на шаге запуска бота или в приветственном сообщении.

Selzy обновляет статистику чатботов каждые 5 секунд, поэтому вы можете видеть почти live-данные, например сколько пользователей перешли в бот после того, как вы поделились ссылкой на вебинаре. Также можно отслеживать, как число людей, которые сейчас взаимодействуют с ботом, меняется в зависимости от времени суток.

Пользовательский опыт

Для вас могут быть важнее одни аспекты UX, чем другие. Например, если нескольким людям нужен одновременный доступ к аналитике, важно, чтобы платформа-конструктор поддерживала дополнительные рабочие места.

Кому-то, наоборот, нужна мобильная версия, чтобы проверять статистику в любой момент и в любом месте.

Для rule-based чатботов особенно полезно, когда ключевые метрики, например активные пользователи и клики, отображаются прямо внутри сценария. Тогда можно следить за каждым шагом и понимать, где именно улучшать поток.

В конструкторе чатботов Selzy вы видите, сколько пользователей получили сообщения и сколько кликнули по кнопкам на каждом шаге сценария. Также отображается, сколько людей сейчас взаимодействуют с сценарием и где именно они находятся. Как мы уже говорили, после запуска сценария вся статистика обновляется каждые 5 секунд.

Омниканальная автоматизация

Зачем использовать только один инструмент, если можно объединить несколько? Ваши чатботы можно связать с другими сервисами, выстроить идеальный рабочий процесс, находить клиентов там, где они есть, и отслеживать, какой канал работает лучше всего. По сути, это и есть омниканальная маркетинговая стратегия.

Например, в Selzy можно собрать workflow, который объединяет Telegram-чатбот и email-кампанию, а также подключать другие сервисы. Когда клиент начинает диалог с чатботом, он может оставить email и получить все дополнительные маркетинговые материалы, которые вы хотите ему показать. Это улучшает клиентский опыт и помогает собирать больше данных о подписчиках.

Настройка проста: вы можете собрать ее в визуальном редакторе Workflow или использовать шаблоны, без знания кода. Среди метрик, которые вы получите, будут подробные показатели по каждому блоку сценария, например число контактов, которые до него дошли, число доставленных сообщений и число кликов.

Хотите увидеть, насколько это просто? Изучите статью в нашем Help Center об омниканальной автоматизации — она подойдет и новичкам, и опытным маркетологам.

Поддержка

Будь вы новичком в чатботах или ищете альтернативный конструктор, вам может понадобиться помощь с функциональностью, включая аналитику. Поэтому стоит заранее проверить качество поддержки.

Задайте несколько вопросов, чтобы понять, как быстро вам ответят и насколько полезной будет помощь. Заодно вы лучше узнаете платформу и сможете оценить, насколько комфортно работать с ней в долгую.

Интеграция данных

Если вы используете несколько чатботов на разных платформах — например Telegram, Facebook и Instagram — а еще бот на сайте, очень удобно, когда данные по каждому каналу отображаются в одном месте.

На скриншоте ниже панель аналитики чатботов показывает NPS для чатботов в WhatsApp, Facebook и на сайте в одном списке.

Визуализация и кастомизация данных

Виджеты и инфографика помогают быстрее анализировать данные. В некоторых конструкторах чатботов есть полноценные аналитические дашборды, где разные показатели уже рассчитаны и вынесены на передний план.

Если у вас сложные чатботы — conversational или hybrid — и вам нужно отслеживать разные метрики в разное время, выбирайте настраиваемые дашборды, где вы сами решаете, какие данные показывать.