«Fin AI» de Intercom está revolucionando el soporte al cliente, pero ¿estás siguiendo las métricas correctas para medir su éxito? Al igual que con cualquier otra herramienta de tu ecosistema tecnológico, comprender su rendimiento es clave para maximizar tu retorno de la inversión (ROI).
Esta guía desglosará las métricas esenciales de Fin AI que necesitas supervisar. Cubriremos qué son, por qué son importantes y cómo seguirlas de manera efectiva. Además, exploraremos cómo herramientas como eesel AI pueden potenciar tu Fin AI al proporcionarle la base de conocimientos necesaria para resolver aún más consultas de clientes.
¿Qué es Fin AI de Intercom?
Fin AI es un sofisticado chatbot de IA conversacional desarrollado por Intercom, diseñado para automatizar y mejorar el soporte al cliente. A diferencia de los chatbots tradicionales que se basan en guiones rígidos y preprogramados, Fin AI aprovecha el poder de los grandes modelos lingüísticos (LLM), incluido GPT-4, para ofrecer conversaciones más naturales y similares a las humanas.
Está diseñado para proporcionar respuestas instantáneas y precisas a las preguntas de los clientes accediendo directamente a tu contenido de soporte existente, como los artículos de tu base de conocimientos. Esto permite a Fin resolver una parte significativa de las consultas comunes sin intervención humana, liberando a tu equipo de soporte para que se centre en problemas más complejos.
«[Fin] es un cambio radical para los equipos de soporte. Es un gran avance en IA que te ayudará a reducir costes y mejorar la experiencia de tus clientes». - Paul Adams, director de producto en Intercom.
¿Por qué es importante seguir las métricas de Fin AI?
Seguir las métricas de Fin AI es crucial por varias razones:
-
Medir el ROI: Has invertido en Fin AI; ahora necesitas ver los resultados. Las métricas te ayudan a cuantificar el valor que aporta en términos de ahorro de costes, aumento de la eficiencia y mejora de la satisfacción del cliente.
-
Optimizar el rendimiento: Los análisis basados en datos te permiten identificar áreas en las que Fin AI destaca y en las que podría tener dificultades. Esto te ayuda a perfeccionar su base de conocimientos, ajustar su configuración y mejorar su eficacia general.
-
Mejorar la experiencia del cliente (CX): Al supervisar métricas como las tasas de resolución y la satisfacción del cliente, puedes asegurarte de que Fin AI realmente está ayudando a tus clientes y no causando frustración.
-
Eficiencia del equipo: Comprender cómo Fin AI afecta a la carga de trabajo de tu equipo de soporte puede ayudarte a asignar los recursos de manera más eficaz y garantizar que tus agentes se centren en interacciones de alto valor.
Métricas clave de Fin AI que deberías seguir
Intercom proporciona un sólido conjunto de herramientas de análisis para ayudarte a medir el rendimiento de Fin. Aquí tienes las métricas esenciales que debes vigilar de cerca.
Tasa de resolución
Esta es, posiblemente, la más importante de todas las métricas de Fin AI. Te indica el porcentaje de conversaciones que Fin AI resuelve con éxito sin necesidad de transferirlas a un agente humano.
-
Por qué es importante: Una alta tasa de resolución es un indicador directo de la eficacia de Fin AI y de tu ROI. Cuantas más consultas resuelva, más tiempo ahorrará tu equipo.
-
Cómo seguirla: Está disponible directamente en tu panel de análisis de Intercom. Busca «Conversations with a Fin Answer» (Conversaciones con una respuesta de Fin) y «Percentage of conversations closed with only Fin» (Porcentaje de conversaciones cerradas solo con Fin).
Satisfacción del cliente (CSAT)
Las puntuaciones de CSAT para las conversaciones gestionadas por Fin AI miden qué tan satisfechos están los clientes con el soporte automatizado que reciben.
-
Por qué es importante: Unas puntuaciones de CSAT altas indican que Fin AI no solo está cerrando tickets, sino que también está proporcionando una experiencia positiva al cliente. Las puntuaciones bajas pueden ser una señal de advertencia temprana de que Fin está malinterpretando las consultas o dando respuestas poco útiles.
-
Cómo seguirla: Puedes activar encuestas de CSAT al final de las conversaciones gestionadas exclusivamente por Fin. Supervisa las puntuaciones y lee los comentarios para entender el «porqué» detrás de las cifras.
Tasa de transferencia (Handoff)
Esta es la inversa de la tasa de resolución. Mide el porcentaje de conversaciones que Fin AI tiene que escalar a un agente humano.
-
Por qué es importante: Una alta tasa de transferencia podría sugerir que a tu base de conocimientos le falta información, que las preguntas son demasiado complejas para la IA o que Fin no está entendiendo correctamente la intención del usuario. Analizar estas transferencias puede revelar lagunas en tu contenido de soporte.
-
Cómo seguirla: Estos datos están disponibles en los informes de Intercom. Profundiza en las conversaciones que se transfieren para identificar temas o asuntos recurrentes con los que Fin tiene dificultades.
Tiempo de respuesta
Esta métrica mide la rapidez con la que Fin AI responde a la consulta inicial de un cliente.
-
Por qué es importante: Una de las mayores ventajas de la IA es la velocidad. Fin está diseñado para dar respuestas instantáneas, un motor clave de la satisfacción del cliente. Supervisar esto garantiza que el sistema funcione de manera óptima.
-
Cómo seguirla: Los informes de Intercom incluyen métricas sobre los tiempos de respuesta tanto para los bots como para los agentes humanos, lo que permite una comparación directa.
Reducción del volumen de tickets
Esta métrica mide la disminución en el número de tickets de soporte que tus agentes humanos tienen que gestionar después de implementar Fin AI.
-
Por qué es importante: Este es un claro indicador de ahorro de costes y ganancias en eficiencia. Demuestra qué parte de la carga de soporte está asumiendo Fin, liberando a tu equipo para un trabajo más estratégico.
-
Cómo seguirla: Compara el volumen de tickets entrantes de antes y después de implementar Fin. Observa las tendencias a lo largo del tiempo para ver el impacto.
Volumen de conversaciones
Registra el número total de conversaciones en las que participa Fin AI.
-
Por qué es importante: Esta métrica te ayuda a entender la escala de la operación de Fin. Un volumen de conversaciones en aumento indica que más clientes están interactuando con el bot, lo que puede ser una señal positiva de la adopción por parte de los usuarios.
-
Cómo seguirla: Esta es una métrica estándar en el conjunto de análisis de Intercom. Puedes segmentarla por canal (sitio web, aplicación, etc.) para ver dónde está más activo Fin.
Cómo mejorar tus métricas de Fin AI con eesel AI
Aunque Fin AI es potente, su eficacia está directamente ligada a la calidad y exhaustividad de tu base de conocimientos. Si la información no está ahí, Fin no puede proporcionar la respuesta. Aquí es donde entra en juego eesel AI.
eesel AI es una plataforma sin código que crea y mantiene automáticamente una base de conocimientos completa y precisa a partir de todos los documentos y herramientas dispersos de tu empresa, como Slack, Google Docs, Notion y Confluence.
Así es como eesel AI puede impulsar directamente tus métricas clave de Fin AI:
-
Aumentar la tasa de resolución: Al alimentar a Fin con una base de conocimientos más completa creada por eesel AI, lo capacitas para responder a una gama más amplia de preguntas. eesel AI captura el conocimiento de fuentes que podrías no haber documentado manualmente, convirtiendo el conocimiento tribal en un recurso que Fin puede utilizar.
-
Disminuir la tasa de transferencia: Cuando Fin tiene acceso a información más completa a través de eesel AI, es menos probable que se quede sin respuesta ante una consulta. Esto significa menos escalaciones a tus agentes humanos, reduciendo directamente la tasa de transferencia.
-
Mejorar las puntuaciones de CSAT: Respuestas más precisas y completas conducen a clientes más satisfechos. eesel AI garantiza que el conocimiento que utiliza Fin esté siempre actualizado al sincronizarse automáticamente con tus documentos de origen, evitando que el bot dé información obsoleta o incorrecta.
En esencia, eesel AI actúa como el motor de conocimiento perfecto para Fin AI, asegurando que siempre tenga la mejor información posible para trabajar.
Reflexiones finales sobre el seguimiento de las métricas de Fin AI
El seguimiento de las métricas de Fin AI no se trata solo de generar informes; se trata de convertir los datos en información procesable. Al supervisar constantemente métricas como la tasa de resolución, el CSAT y la tasa de transferencia, puedes determinar con precisión cómo está funcionando tu chatbot de IA e identificar oportunidades de mejora.
Recuerda, la inteligencia de Fin es un reflejo de tu base de conocimientos. Para liberar verdaderamente su potencial y potenciar tus métricas, necesitas proporcionarle información completa y actualizada. Herramientas como eesel AI son invaluables para esto, ya que crean automáticamente la fuente de conocimiento perfecta para ayudarte a maximizar tu inversión en Fin AI de Intercom.
