Ultimamente, nos noticiários e redes sociais, estamos acompanhando a evolução dos chatbots, o que iremos vivenciar não irá demorar 10 anos e sim algumas “horas”. A IA Generativa é o novo chatbot, capaz de pensar, analisar as informações descritas pelo usuário, escrever textos longos, apresentar imagens, dentre muitas outras possibilidades, que certamente podemos dizer, “que ainda precisamos descobrir”.
Essa nova tecnologia irá alavancar o mercado de chatbots, o qual vem crescendo a sua utilização em diversas áreas, desde o atendimento ao cliente até suporte técnico, de áreas que envolvam apenas a troca de informações até execução de processos automatizados, e com isso, a análise dos dados gerados se tornou cada vez mais importante, podendo assim entender melhor o comportamento dos usuários, identificar padrões de interação e até mesmo melhorar a performance e a assertividade do chatbot .
Neste artigo, apresentaremos algumas técnicas e ferramentas de análise de dados de chatbots e como elas podem ser utilizadas para melhorar a eficácia e eficiência desses sistemas.
Coleta de Dados
Antes de analisar os dados gerados pelo chatbot, é necessário saber como estes estão sendo coletados e armazenados.
As informações de chatbots geralmente são armazenadas em um banco de dados estruturado ou não estruturado, que pode ficar em um servidor físico ou na nuvem, e este mesmo banco de dados, geralmente além de armazenar os dados brutos, também é utilizado pelo próprio chatbot para seu aprendizado.
Hoje no mercado existem diversas ferramentas e plataformas que permitem a coleta de dados de chatbots, incluindo o uso de APIs para obtenção dos dados diretamente do sistema, podemos citar algumas como o Logstash, o Google Analytics e o Splunk.
Análise de Dados
Após a coleta dos dados, é hora de analisá-los. Existem diversas técnicas e também ferramentas que podem ser utilizadas para auxiliar e analisar os dados.
Para análise de utilização, performance do chatbot e desempenho de processos, são utilizados indicadores (KPI – Key Performance Indicator), representados de forma gráfica ou valores quantitativos, estes buscam expor o status atual ou até mesmo o comparativo destes, em uma timeline. Como exemplo de KPIs de chatbots, podemos citar:
- Números de Sessões e Interações;
- Número de Sessões Simultâneas;
- Número de Usuários;
- Tempo de Sessão / Tempo de Resposta do Bot;
- Taxas de Retenção e Abandono;
- Número de Transferências para o Agente Humano;
- Número de Orientações Realizadas;
- Assertividade;
- Números da Pesquisa de Satisfação.
Outra técnica de análise de dados é a análise de sentimentos que envolve a análise de palavras e frases usadas pelos usuários durante a interação com o chatbot. Essa análise pode ser usada para identificar áreas em que o chatbot precisa melhorar.
Outra técnica é a análise de fluxo de conversa, que envolve o mapeamento do caminho que o usuário segue durante a interação com o chatbot, podendo ajudar a identificar onde os usuários tendem a abandonar a conversa.
Outra técnica útil é a análise de palavras-chave, podendo ser representado graficamente por uma nuvem de palavras. Procura-se nesta análise identificar palavras ou frases que são utilizadas com frequência pelos usuários durante a interação com o chatbot, identificar tópicos populares e áreas de melhoria.
Ferramentas de Análise
Existem diversas ferramentas de análise de dados que podem ser usadas para analisar os dados de chatbots. Algumas das ferramentas incluem:
- ElasticSearch: uma ferramenta de busca e análise de dados em tempo real, que pode ser usada para indexar e buscar dados em grande escala.
- Kibana: em conjunto com o ElasticSearch, realiza a representação gráfica dos dados para que estes possam ser analisados.
- Microsoft Power BI: uma ferramenta de análise de dados que pode ser usada para visualizar e analisar dados.
Como podemos concluir, realizar todo o processo de análise de dados de um chatbot, envolve analisar os números voltados para o negócio e números voltados para a melhoria contínua do chatbot, visando apresentar números representativos para o processo e também o sistema.
É importante lembrar que a análise de dados é apenas uma parte do processo de melhoria contínua de um chatbot. É necessário também ter um processo de feedback contínuo para coletar informações dos usuários e implementar melhorias com base nessas informações.
Com uma análise de dados eficaz e um processo de feedback contínuo, é possível criar chatbots que sejam cada vez mais úteis e eficientes para os usuários.
