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Cómo medir el éxito del comercio conversacional en la banca
Antes de hablar del comercio conversacional, remontemonos al origen de la medición. Se dice que una de las funciones, o principales razones, por las que el ser humano desarrolló la escritura fue por la necesidad de llevar la contabilidad sobre bienes, granos, ganados o herramientas, hace más de 5.000 años. Cómo vemos, desde casi el inicio de nuestros tiempos, hemos tenido la necesidad de medir, calcular y valorar nuestros recursos.
Con el paso del tiempo, se han ido desarrollando sistemas de medición más sofisticados como el sistema decimal árabe, que sentó las bases del sistema actual.
En la actualidad, en la era digital, con el impacto de la informática y las telecomunicaciones, y la integración de nuevas tecnologías como el GPS, inteligencia artificial, la medición más precisa y exacta no sólo es posible sino que además puede transmitirse en tiempo real.
Estos avances se aplican en todas las áreas e industrias, incluido, por supuesto, el sector bancario. De hecho, según un estudio de Gartner, hoy en día hasta un 65% de las instituciones financieras utilizan chatbots y asistentes virtuales.
En este caso, nos centramos en el rendimiento de los bots con o sin herramientas de inteligencia empresarial; la captura de audiencias en campañas web; análisis del comportamiento de sus usuarios durante las interacciones con el contact center; y otras actividades relacionadas. Todo lo anterior para conseguir la conversión esperada, ya sea la apertura de una cuenta, cierre de un crédito, inversión en capitales o el término de una atención a cliente. Entonces, ¿qué aspectos exactamente debemos medir para conocer el éxito de nuestras campañas de comercio conversacional y cómo deben realizarse?
A priori podemos mencionar 4 indicadores importantes:
Uso y adopción de las nuevas tecnologías en el comercio conversacional
En este caso, se recomienda medir el número de clientes que interactúan con los chatbots o los asistentes virtuales en un período de tiempo determinado y establecido; y a través de cuáles canales.
Impacto o conversiones
Estimar el retorno de la inversión (ROI) del comercio conversacional, comparando los costos de implementación y mantenimiento con los beneficios obtenidos, como el aumento de las ventas y la reducción de los costos de atención al cliente. Además, medir el valor promedio de las compras o transacciones efectuadas a través de chatbots o de los asistentes virtuales.
La satisfacción del cliente con el comercio conversacional
A través de tecnologías como text analytics puede implementarse análisis del tono o sentimiento con el que interactúa el cliente con nuestros bots. De este modo, es posible determinar si está satisfecho o no con la orientación provista y así ir ajustando en relación a los resultados. Para ello, es necesario establecer criterios y un sistema de clasificación de experiencia para poder recopilar del cliente directamente sus comentarios.
Rendimiento del chatbot / asistente virtual
En colaboración con el proveedor de los servicios, se definen criterios de medición para evaluar la eficacia del chatbot o del asistente virtual. Entre estos criterios podemos encontrar: tiempos medios de respuesta, tasa de abandono, tasa de resolución, reporte de atenciones, acceso de operadores, entre otros.
En nuestro caso, nuestra solución Social CX ofrece la capacidad de administrar estos reportes y adaptarlos a la necesidad específica del cliente a modo de obtener estadísticas más precisas que evalúen los aspectos relevantes del proyecto.
Tener estos 4 puntos medibles en cuenta y mantener objetivos claros y medibles para el comercio conversacional es un proceso continuo que requiere una combinación de indicadores clave, herramientas de análisis y estrategias de optimización.
Lo importante de todas estas herramientas es comprender el impacto del comercio conversacional en la experiencia del cliente, las ventas, y otros objetivos comerciales en las instituciones financieras para tomar decisiones informadas y mejorar la efectividad de las estrategias de la banca.