Factor más importante
Caso de uso: Algunos casos de uso nunca conducirán a una alta tasa de retención y, en muchos casos, ¡no es deseable! Lo que debe tener en cuenta es el tipo de caso de uso (p. Ej .: diario, semanal, mensual, etc.) y elegir los puntos de referencia correctos. Ahora compare su bot con bots y aplicaciones similares y ¿su retención es mayor que la de ellos?
Cómo aumentar mágicamente la retención
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Al diseñar su bot, debe tener en cuenta las siguientes preguntas: “¿En qué casos el usuario será MAD si no recibe un mensaje de texto del bot?”. Una vez que identifique algunos casos de uso que son tan valiosos que sus usos se volverían locos si no recibieran mensajes de su empresa, cree su bot en torno a estas interacciones.
Por ejemplo, si estaba construyendo un Bot Fintech, es muy importante que sus usuarios sepan que una transacción de $ 10,000 está a punto de liquidarse. Para ser más efectivo aquí, considera lo que MÁS temen tus usuarios.
Aquí hay un caso de estudio de la vida real de cómo duplicamos la retención de NearGroup
3 consejos para mejorar la retención de Chatbot
La retención general de Chatbot ha sido un problema real. Es tan pobre que la mayoría de las personas ni siquiera pasan los dos primeros mensajes. “Alrededor del 40 por ciento de los usuarios nunca pasa el primer mensaje de texto, y otro 25 por ciento cae después del segundo mensaje. La tasa de retención diaria es de 1 a 2 por ciento insignificante, y la tasa de retención mensual de bots no es mucho mejor, con alrededor del 7 por ciento “.
Hay una variedad tan amplia de casos de uso de chatbot que no tiene sentido compararlos con el promedio. Es posible que tenga un caso de uso que resuelva un problema de una sola vez, en cuyo caso espera que el usuario nunca tenga que regresar (como el bot de abogados DoNotPay).
La mejor manera de comparar es comparar su bot con las aplicaciones móviles de su categoría. Como mínimo, sus objetivos deben ser superarlos.
Cómo mejorar rápidamente la retención y el compromiso de su Chatbot
La retención de Chatbot ha sido un problema real … un problema tan grande que la mayoría de la gente ni siquiera pasa los dos primeros mensajes … chatbotslife.com
1. Encuentra tu valor central
Poncho, como la mayoría de los otros bots, sufría de bajo compromiso. El bot hizo su trabajo muy bien; podría decirte cuál es el pronóstico del tiempo mientras te cuenta un chiste gracioso. Y cuando se trataba de personalidad, Poncho era juguetón y divertido, fácilmente una de las mejores personalidades de bot.
Entonces, ¿por qué estaba luchando Poncho? Para decirlo suavemente, Poncho se enfrentaba a una serie de desafíos gigantes. Por un lado, ¿por qué alguien usaría el bot? Es más fácil obtener pronósticos del tiempo de Siri o su pantalla de inicio (en dispositivos Android). Además, las aplicaciones como Google Now te envían automáticamente el clima. ¿Cómo podría Poncho competir con esto?
Poncho comenzó a segmentar a sus mejores usuarios, personas que usaban el bot diariamente. Después de profundizar en los datos, trataron de responder la pregunta “¿por qué?”. Querían averiguar por qué regresó este grupo de usuarios, qué problema estaba resolviendo Poncho y, lo que es más importante, qué problemas podía resolver Poncho.
Después de investigar mucho, llegaron al elemento más crítico y encontraron su núcleo: los usuarios querían ser notificados de los próximos eventos climáticos que eran inusuales. Por ejemplo, cada vez que Poncho me dice “traiga su paraguas, va a llover en 10 minutos en SF”, siento una ola de gratitud. Siri no hace eso, y Google Now tampoco. Poncho descubrió un gran diferenciador.
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2. Optimice su bot para sus usuarios de la más alta calidad.
Una vez que tenga su cohorte más exitosa (o grupo estadístico), puede comenzar a crear una persona de usuario basada en estos datos. Esto es extremadamente poderoso ya que se basa en el comportamiento real del usuario y puede brindarle información sobre por qué los usuarios hacen lo que hacen.
Una de las formas más fáciles de obtener estos datos es mediante Facebook Audience Insights. Cree una audiencia personalizada basada en su cohorte de mejor desempeño y Facebook comparará rápidamente su audiencia con toda la población de Facebook. Facebook le dará una tonelada de datos, como datos demográficos, intereses, grupos de afinidad, ubicación, actividad de compra, actividad en línea, estilo de vida, estado civil y más. Durante este proceso, puede descubrir que tiene algunas Personas de usuario diferentes. Deberá tener esto en cuenta y personalizar su experiencia de acuerdo con sus necesidades.
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3. Cómo y dónde hacer la prueba A / B primero
Una de las mejores cosas de los bots es la rapidez con la que puedes ejecutar experimentos. Una vez que tenga una comprensión clara de sus Personas de usuario y haya seguido su comportamiento en el bot, es hora de realizar pruebas A / B.
En esta fase, simplemente hace una hipótesis, ejecuta un experimento y realiza un seguimiento del comportamiento asegurador. Su objetivo es mejorar la retención y el compromiso. El mejor lugar para comenzar las pruebas A / B es en la parte superior de su embudo: la incorporación. La incorporación ideal lleva a su usuario a un viaje que le enseña a la perfección cómo usar su producto.
Actualmente, la mayoría de los usuarios de bots no pasan el segundo mensaje. La tasa de abandono es superior al 50 por ciento. Su enfoque inicial es superar eso y luego mejorar con cada interacción subsiguiente. Incluso las mejoras modestas son críticas. De hecho, es mejor mejorar un 1 por ciento diario durante 10 días que no tener mejoría durante 9 días y una mejora del 10 por ciento en el décimo día. Las pequeñas ganancias se acumulan muy rápidamente y pueden conducir a un crecimiento exponencial.
Al final, se trata de qué tan bien conoce a sus usuarios y el problema que está resolviendo para ellos. Idealmente, debería ejecutar pruebas A / B y actualizar la copia de su chatbot semanalmente. Siempre trate de mejorar, incluso por los márgenes más pequeños. ¡Piensa exponencialmente, no linealmente!
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Esta historia apareció originalmente en Chatbotslife.com . Copyright 2016
Publicado originalmente en chatbotslife.com el 21 de diciembre de 2016.
