Paano Ito Kalkulahin at Ano ang Susubaybayan para sa Pinakamaraming Kita

Ang mga chatbot ay madalas na itinatakda bilang isang madaling panalo: palaging naka-on na suporta, mas kaunting mga tiket para sa mga ahente, mas mabilis na mga tugon para sa mga customer. Ngunit kapag oras na upang patunayan ang epekto, ang parehong tanong ay patuloy na lumalabas.

Ang chatbot ba ay talagang nagbabayad?

Para sa iyon ang chatbot ROI. Inihahambing nito kung ano ang inihahatid ng isang chatbot kumpara sa halaga ng pagbuo, pagpapatakbo, at pagpapahusay. Ang bahaging nagtutulak sa karamihan ng mga koponan ay simple: Mukhang malinis ang ROI sa papel hanggang sa maidagdag ang tunay na halaga ng automation sa modelo.

Sinasaklaw ng gabay na ito kung paano kalkulahin ang ROI ng chatbot sa praktikal na paraan, kung ano ang kasama sa “totoong gastos”, at kung paano gamitin ang ROI bilang isang patuloy na checkpoint.

Ano ang ibig sabihin ng chatbot ROI sa pagsasanay

Chatbot ROI, o return on investmentsinusukat kung ang halaga na ginawa ng isang chatbot ay mas malaki kaysa sa mga gastos sa pag-deploy at patuloy na operasyon.

Ang pangunahing formula ay diretso:

Chatbot ROI = (Mga nadagdag mula sa pamumuhunan sa chatbot – Gastos ng pamumuhunan sa chatbot) / Gastos ng pamumuhunan sa chatbot

Ang lansihin ay upang tukuyin ang mga nadagdag at gastos sa paraang sumasalamin sa kung ano talaga ang nangyayari sa suporta.

Maaaring bawasan ng chatbot ang workload sa pamamagitan ng pag-deflect ng mga ticket. Ngunit maaari din nitong pataasin ang mga gastos kung ito ay tataas nang madalas, nalilito ang mga customer, na nagreresulta sa patuloy na interbensyon mula sa pangkat na namamahala dito.

Iyon ang dahilan kung bakit nagiging mas madaling ipagtanggol ang ROI kapag ang isang sukatan ay nasa gitna ng pagkalkula: gastos sa bawat awtomatikong pag-uusap.

Cost per automated na pag-uusap: ang sukatan na kumukuha ng chatbot ROI

Regular na sinusubaybayan ng mga contact center ang cost per call, habang ang mga live chat team ay kadalasang alam ang kanilang cost per chat. Sa maraming kapaligiran ng suporta, mas malaki ang halaga ng mga pakikipag-ugnayang pinangangasiwaan ng tao kaysa sa mga naka-automate, lalo na kapag nagsasaalang-alang ka sa oras ng ahente, overhead, at imprastraktura.

Kapag bumuo ang mga team ng mga modelo ng ROI, madalas nilang ikinukumpara ang average na halaga ng isang live na pakikipag-ugnayan sa kabuuang halaga ng mga awtomatikong pag-uusap sa parehong panahon. Ang eksaktong mga numero ay nag-iiba depende sa rehiyon, suweldo, at pagiging kumplikado ng suporta.

Sa madaling salita, ipinapakita ng cost per automated na pag-uusap kung ano ang aktwal na ginagastos sa tuwing nakikipag-ugnayan ang bot, at kung ang pakikipag-ugnayan ay nagdulot ng tunay na kinalabasan o nagtulak lang sa customer sa isang mas mahal na channel.

Paano kalkulahin ang gastos sa bawat awtomatikong pag-uusap

Sa unang tingin, ang pagkalkula ng halaga ng isang awtomatikong pag-uusap ay tila simple. Hatiin ang binabayaran mo para sa platform sa bilang ng mga pag-uusap na pinangangasiwaan ng bot, at nakuha mo na ang iyong sagot.

Ang isang pangunahing diskarte ay ganito ang hitsura:

bayad sa platform at lisensya / bilang ng mga pag-uusap sa bot

Ang formula na iyon ay nagbibigay sa iyo ng panimulang punto. Ngunit sa katotohanan, bihirang sabihin ang buong kuwento. Kinukuha lang nito ang mga gastos sa antas ng ibabaw at binabalewala ang aktwal na nangyari sa mga pag-uusap na iyon.

Kasama sa isang mas kapaki-pakinabang na view ang tatlong input:

• Mga bayarin sa platform (paglilisensya at pagpapatupad): kabilang dito ang mga gastos sa subscription, pag-setup, pagsasama, at anumang kinakailangang mga add-on. Ito ang nakikita at kontraktwal na mga gastos sa karamihan ng mga koponan mula sa simula.
• Dami ng pag-uusap: ang dami ay nakakaapekto sa halaga ng yunit dahil ang mga nakapirming gastos ay kumakalat sa paglipas ng panahon. Ang mga maagang gastos ay karaniwang mukhang mas mataas dahil ang pagpapatupad ng trabaho ay na-front-load, habang ang mas mataas na paggamit sa bandang huli ay kadalasang nagpapababa sa gastos sa bawat pag-uusap.
• Kalidad ng automation: Ang automation ay hindi lamang ang proseso ng pagsagot ng bot. Ito rin ay kung nakuha ng customer ang kailangan nila nang walang pag-uulit o hindi kinakailangang pagkabigo.

Kung ano ang hitsura ng magandang target ng gastos

Walang unibersal na numero upang puntirya. Ang pinakasimpleng paraan upang suriin ang gastos ay ang paghambingin ang mga awtomatikong pag-uusap sa sarili mong mga gastos sa live na suporta.

Ang layunin ay diretso: ang automation ay dapat na mas mura kaysa sa pakikipag-ugnayan ng tao na pinapalitan nito.

Kung hindi, kadalasan ay hindi ang platform mismo ang problema. Ito ay kung paano naka-set up ang automation. Ang pagpapahusay sa kung paano naiintindihan ng chatbot ang mga tanong, pagpino sa mga daloy ng pag-uusap, at pagbabawas ng mga hindi kinakailangang pagtaas ay kadalasang magkakaroon ng mas malaking epekto sa ROI kaysa sa pagsubok na babaan ang mga bayarin sa subscription.

Bakit mahalaga ang cost per automated na pag-uusap

Ginagawa ng sukatang ito ang dalawang bagay na pinaghihirapang gawin ng karamihan sa mga modelo ng chatbot ROI:

• batayan ang ROI sa katotohanan, dahil ipinapakita nito ang totoong paggastos sa likod ng automation
• gumaganap bilang isang signal ng pagganap, dahil ang pagtaas ng gastos sa bawat automated na pag-uusap ay madalas na tumuturo sa mas mataas na pagtaas

Isa rin itong tool sa pagbabadyet. Kapag malinaw na ang halaga ng automation, nagiging mas madaling magpasya kung magkano ang ipupuhunan sa mga pagpapabuti upang maabot ang isang partikular na target ng negosyo.

Mga Benepisyo ng Chatbot ROI

Ang pagtitipid sa gastos ay ang pinakakaraniwang driver ng ROI, ngunit nagiging mas malakas ang ROI kapag may kasama itong mga benepisyong makikita ng negosyo sa pang-araw-araw na operasyon.

Pagtitipid sa pagpapatakbo: mas kaunting mga tiket at mas maikling oras ng paghawak

Maaaring matantya ang mga matitipid sa pamamagitan ng paghahambing ng halaga ng mga awtomatikong pag-uusap sa halaga ng mga live na pakikipag-ugnayan na pinapalitan ng mga ito.

Kahit na lumaki ang isang pag-uusap, maaari pa ring bawasan ng chatbot ang mga gastos sa pamamagitan ng pagkolekta ng konteksto sa harap at paikliin ang average na oras ng pangangasiwa para sa ahente na pumapalit.

Ipinapakita ng aming panloob na data na ang mga negosyong gumagamit ng AI chatbots ay nag-ulat ng hanggang $20 milyon sa pagtitipid sa gastos, at ang ilang team ng suporta ay nagbabawas ng mga gastos sa serbisyo sa customer nang hanggang 30% sa pamamagitan ng automation ng mga paulit-ulit na pagtatanong.

Pagtaas ng kita

Sa ecommerce, maaaring maimpluwensyahan ng automation ang kita sa pamamagitan ng pagtulong sa mga customer na gumalaw sa mga tanong ng produkto at mga isyu sa pag-checkout nang mas mabilis.

Halimbawa, kung tinutulungan ng chatbot ang mga customer na nag-aalangan sa pag-checkout at ang ilan sa mga pakikipag-ugnayang iyon ay humahantong sa mga nakumpletong pagbili, maaaring isama ang incremental na kita na iyon sa mga kalkulasyon ng ROI. Ang susi ay gumagamit ng pare-parehong mga panuntunan sa pagpapatungkol upang manatiling kapani-paniwala ang modelo.

Ayon sa aming sariling data, sa mga kapaligiran ng ecommerce, ang ilang online na tindahan ay nakakita ng median na halaga ng order na tumaas ng humigit-kumulang 20% ​​sa loob ng unang linggo ng pagpapatupad ng mga chatbot. Ipinapakita nito kung paano direktang makakaapekto sa kita ang mas mabilis na mga tugon at may gabay na pag-uusap.(footnote_number=”1″)

Ang mas mabilis na mga oras ng pagtugon at buong-panahong availability ay maaari ding mabawasan ang drop-off sa panahon ng mga pakikipag-ugnayan ng suporta, na kung saan ay sumusuporta sa mas mataas na mga rate ng conversion.

Halaga ng CX

Ang mga nadagdag sa karanasan ng customer ay kadalasang nababalewala dahil maaari silang makaramdam ng “malambot.” Ngunit huminto sila sa pagiging malambot kapag nakatali sa churn o panghabambuhay na halaga.

Ang isang nakabalangkas na paraan upang lapitan ito ay sa pamamagitan ng pagmomodelo kung paano maaaring maiugnay ang mga pagpapabuti sa kasiyahan sa pagpapanatili. Halimbawa, kung ang panloob na data ay nagpapakita na ang mas mataas na mga marka ng CSAT ay nauugnay sa mas mababang pagbabawas, kahit na ang isang katamtamang pagpapabuti sa kasiyahan ay maaaring isalin sa masusukat na proteksyon sa kita.

Ang eksaktong relasyon ay nakasalalay sa negosyo, ngunit ang pamamaraan ay nananatiling pareho: i-link ang mga sukatan ng CX sa mga resulta sa pananalapi.

Ang karagdagang gastos sa ROI ng chatbot

Kung mukhang masyadong maganda ang ROI sa unang draft, kadalasan ay nangangahulugan itong pinasimple nang masyadong agresibo ang mga gastos. Narito ang ilang bagay na dapat isaalang-alang:

• One-off kumpara sa mga umuulit na gastos: Maaaring kabilang sa mga one-off na gastos ang pag-setup, pagsasama, at onboarding, habang kasama sa mga umuulit na gastos ang paglilisensya, imprastraktura, patuloy na pagpapanatili, at pag-optimize. Kung ang mga feature na nakabatay sa LLM ay bahagi ng setup, ang mga gastos na nakabatay sa paggamit tulad ng pagkonsumo ng token ay maaari ding maging isang makabuluhang variable na line item.
• Patuloy na pagsasanay: dapat itong ituring bilang isang umuulit na gastos sa pagpapatakbo. Ang mga update sa daloy, pagsubaybay sa performance, agarang pagsasaayos, at pagpipino ng layunin ay nangangailangan ng patuloy na pagsisikap.
• Human-in-the-loop na mga gastos: kahit na ang mga mature na bot ay tumataas. Nag-iiba-iba ang mga rate ng escalation depende sa pagiging kumplikado ng use case at maturity ng automation. Ang mga escalation na iyon ay nagdadala ng mga tunay na gastos, kabilang ang oras ng ahente para sa mga escalation, at ang mga ahente ng pagsasanay upang pumalit nang maayos
• Mahina CX: Kung binigo ng bot ang mga customer, maaari itong humimok ng mga paulit-ulit na contact, pataasin ang demand para sa mga mamahaling channel, at makapag-ambag sa pag-churn.

Dapat mong malaman na maaaring lumitaw ang mga bagong gastos habang lumalaki ang automation. Ito ay maaaring dahil sa mas maraming paggamit ng integration, karagdagang pag-iimbak ng data, at kahit na suporta para sa higit pang mga wika.

Isang praktikal na formula ng ROI na tumatagal

Pagkatapos isaalang-alang ang lahat ng nasa itaas, magiging ganito ang isang mas kumpletong formula:

ROI = (Taunang pinansiyal na benepisyo + Pinagkakakitaang benepisyo ng CX – Kabuuang gastos) / Kabuuang gastos × 100%

Pinapanatili nito ang pagtitipid sa gastos sa sentro, habang pinapayagan ang halaga ng CX na maisama kapag ito ay nakatali sa nasusukat na mga resulta ng negosyo.

Mga Benchmark: kung ano ang maaaring hitsura ng “magandang” ROI

Ang mga inaasahan sa ROI ay nag-iiba ayon sa industriya at kaso ng paggamit.

Sa halip na umasa sa mga panlabas na benchmark, mas kapaki-pakinabang na suriin ang mga panloob na pagpapabuti gaya ng:

• nabawasan ang paulit-ulit na dami ng tiket
• pinahusay na pagpigil sa paglipas ng panahon
• matatag o tumataas na kasiyahan para sa mga pag-uusap na pinangangasiwaan ng bot
• masusukat na pagkakaiba sa gastos sa pagitan ng automated at live na pakikipag-ugnayan

Isinasaad din ng aming panloob na data sa mga istatistika ng chatbot na ang average na ROI ng chatbot ay maaaring umabot sa humigit-kumulang 1,275% kapag kinakalkula batay lamang sa pagtitipid sa gastos ng suporta. Bilang karagdagan, ang pandaigdigang merkado ng chatbot ay kasalukuyang nagkakahalaga ng $7.76 bilyon, na sumasalamin sa malakas at napapanatiling komersyal na pag-aampon.

Maraming kumpanya ang nag-uulat ng nasusukat na ROI sa loob ng unang taon ng pagpapatupad(i), lalo na kapag tina-target ng automation ang mataas na dami, paulit-ulit na mga paksa ng suporta. Habang ang mga resulta ay lubos na nakadepende sa kalidad ng pagpapatupad, ang mga nadagdag sa kahusayan at pagtitipid sa gastos ay kadalasang nauulit kapag ang pagganap ay sinusubaybayan at na-optimize nang tuluy-tuloy.

Kalkulahin ang mga matitipid sa suporta ng AI gamit ang ROI calculator ng Tidio

Nag-aalok ang Tidio ng AI support savings calculator na idinisenyo sa paligid ng mga ecommerce input. Isinasaalang-alang nito ang mga detalye gaya ng uri ng negosyo, laki ng team ng suporta, taunang GMV, pamamahagi ng channel sa live chat, email, at boses, at ang gustong antas ng automation.

Batay sa mga input na iyon, ang calculator ng gastos sa chatbot ay bumubuo ng isang inaasahang pagsusuri sa gastos ng maraming taon na naghahambing sa mga gastos na nauugnay sa ahente, mga gastos sa tool, at potensyal na matitipid sa paglipas ng panahon.

Ang lahat ng mga halaga ay ipinapakita sa USD, ang mga pagpapalagay ng suweldo ay batay sa mga standardized na pagtatantya sa merkado, at ang mga resulta ay mga projection. Ang aktwal na mga resulta ng pagkalkula ng ROI ng chatbot ay palaging mag-iiba depende sa mga bagay tulad ng kalidad ng pagpapatupad at pagiging kumplikado ng suporta.

Pangunahing takeaway: lumalaki ang ROI ng chatbot pagkatapos ilunsad

Karamihan sa mga nadagdag sa ROI ay hindi nangyayari sa unang araw. Lumilitaw ang mga ito pagkatapos ng paglunsad, kapag nagsimula nang bumuo ang chatbot ng totoong data at makikita ang maliliit na friction point.

Ang pagpapabuti ng chatbot ROI ay karaniwang bumababa sa pagpino sa mga detalye. Maaaring mangahulugan iyon ng paghihigpit sa mga layunin na nagti-trigger ng mga hindi kinakailangang pagtaas, o muling pagsusulat ng mga sagot na nagiging sanhi ng mga customer na bumalik na may mga follow-up na tanong. O, maaari itong mangahulugan ng pagpapasimple ng mga daloy na mabagal o nakakalito. Sa maraming mga kaso, kahit na ang isang katamtamang pagbawas sa mga handover sa mga ahente ng tao ay maaaring kapansin-pansing maglipat ng kabuuang gastos.

Ang pinakamalaking epekto sa pananalapi ay bihirang nagmumula sa pagputol ng mga gastos sa platform. Nagmumula ito sa pagpapabuti kung gaano kahusay ang pagganap ng automation. Kapag bumaba ang escalation at bumubuti ang pagkumpleto ng gawain, natural na bumababa ang cost per automated na pag-uusap.

Sa paglipas ng panahon, dumadagdag ang maliliit na pagpapabuti. Kapag patuloy na pinipino ng mga team kung paano gumagana ang chatbot sa halip na i-set up ito at pabayaan ito, ang mga resulta ay malamang na unti-unting bumubuti. Ang mga patuloy na pagsasaayos, kahit na maliliit, ay maaaring humantong sa pare-pareho at pangmatagalang paglago ng ROI.

FAQ