Il tasso di contenimento (containment rate) è la quota di conversazioni che un agente AI o un bot porta a termine senza passaggio a un operatore. Conta le conversazioni che non sono mai arrivate a una persona, quindi un cliente che ha rinunciato vale quanto un cliente il cui problema è stato risolto.
In breve
- Il tasso di contenimento misura la deflessione, non la risoluzione.
- Un tasso di contenimento alto può nascondere una cattiva esperienza cliente.
- Il modo onesto di leggerlo è accanto a una verifica di quante conversazioni contenute siano state davvero risolte.
- Quella verifica è un’attività di controllo qualità: leggere la conversazione e valutarla in base a criteri definiti.
Come si calcola il tasso di contenimento
Il tasso di contenimento si calcola dividendo le conversazioni che l’automazione ha chiuso senza escalation a un operatore per tutte le conversazioni entrate nel canale automatizzato nello stesso periodo. Il risultato è una percentuale. È semplice da estrarre da un log di instradamento, ed è per questo che spesso è il primo numero che un progetto di bot riporta.
Tasso di contenimento = conversazioni risolte senza escalation a un operatore / totale delle conversazioni gestite dall’automazione.
Quindi, se in una settimana 1.000 conversazioni arrivano a un agente AI e 650 non passano mai da un operatore, il contenimento è del 65%. L’attrattiva è evidente: il numero si traduce quasi direttamente in costi, perché una conversazione contenuta non assorbe tempo di gestione di un operatore. È anche per questo che tende a diventare il numero su cui si giudica un progetto di bot, e per questo merita più attenzione di quanta ne riceva di solito.
Perché il tasso di contenimento può ingannare
Il tasso di contenimento può ingannare perché la maggior parte delle misurazioni non verifica affatto la risoluzione. Verifica l’assenza di un operatore. Un cliente che ha rinunciato, ha abbandonato la chat o se n’è andato con una risposta sbagliata viene contato come contenuto, esattamente come un cliente il cui problema è stato risolto. Il divario tra questi due esiti è il punto in cui la metrica sbaglia.
Il punto debole è la parola “risolte” nella formula. Una conversazione conta come contenuta se il cliente ha ottenuto ciò che gli serviva ed è uscito soddisfatto. Conta come contenuta anche se il cliente non ha trovato un modo per parlare con qualcuno e ha rinunciato, se ha abbandonato la chat a metà, se ha ricevuto una risposta sbagliata senza accorgersene, o se il bot ha risposto a una domanda che non aveva fatto e lui ha chiuso la finestra. Ognuno di questi casi è un fallimento, e ognuno migliora il tasso di contenimento.
Questo crea un incentivo perverso. Il modo più rapido per alzare il contenimento è rendere più difficile l’escalation, e un bot che nasconde la strada verso un operatore registrerà un numero migliore di uno che offre aiuto appena si blocca. La metrica premia proprio il comportamento che danneggia di più la relazione con il cliente. Lo stesso punto cieco riguarda il tasso di deflessione, che conta le conversazioni tenute lontane dagli operatori senza chiedersi se siano finite bene.
Tasso di contenimento e tasso di risoluzione
Il tasso di contenimento conta le conversazioni concluse senza un operatore, mentre il tasso di risoluzione conta le conversazioni in cui il problema del cliente è stato davvero risolto. Il primo è un indicatore del costo evitato, il secondo del lavoro svolto. Un cliente che rinuncia è un successo per il contenimento e un fallimento per la risoluzione, ed è per questo che i due numeri vanno letti insieme.
| Tasso di contenimento | Tasso di risoluzione | |
|---|---|---|
| Che cosa conta | Conversazioni concluse senza un operatore | Conversazioni in cui il problema del cliente è stato davvero risolto |
| Un cliente che rinuncia | Contato come successo | Contato come fallimento |
| Di che cosa è indicatore | Costo evitato | Lavoro svolto |
| Come si misura | Leggendo il log di instradamento | Leggendo la conversazione |
Come usare il tasso di contenimento in modo onesto
Usi il tasso di contenimento come segnale di efficienza, mai da solo. Lo affianchi a una verifica della risoluzione: delle conversazioni contenute, quante hanno davvero risolto il problema del cliente, e quante erano abbandoni o risposte sbagliate con l’etichetta di conversazione contenuta. Riporti i due numeri uno accanto all’altro, così un aumento del contenimento non può nascondere un calo della risoluzione.
Rispondere significa guardare che cosa ha detto l’agente AI e se era corretto, completo e appropriato, il che è una domanda di controllo qualità, non di analytics. È la stessa disciplina che applicherebbe a un operatore, applicata a un bot: leggere l’interazione, valutarla in base ai criteri e ricondurre il punteggio alle prove. La nostra guida su come misurare il tasso di contenimento senza illudersi (in inglese) spiega come farlo, e la guida al controllo qualità di agenti AI e chatbot copre il metodo di valutazione che c’è dietro.
Un esempio concreto dei criteri: aggiunga un criterio alla scheda di valutazione che già usa per le conversazioni degli agenti AI, “La conversazione si è chiusa con il problema del cliente risolto?”, con tre esiti: risolto, abbandonato o risposta sbagliata. Ogni conversazione contenuta riceve questa valutazione, e ogni valutazione rimanda alla riga della conversazione che la giustifica. Il contenimento si divide allora tra la parte che ha fatto risparmiare e la parte che ha solo spostato il problema altrove.
Dove le conversazioni contenute vanno storte: il passaggio all’operatore
Le conversazioni contenute vanno storte soprattutto nel punto in cui l’agente AI avrebbe dovuto passare la conversazione a una persona e non l’ha fatto. Un passaggio tardivo, un percorso di escalation mancante o un passaggio che perde il contesto compaiono come contenimento o come un cliente frustrato, mai come un errore evidente nel log di instradamento.
Per questo verificare il contenimento e verificare il passaggio all’operatore sono lo stesso lavoro. La nostra guida su come valutare il passaggio dall’AI all’operatore spiega che cosa valutare in entrambe le direzioni della transizione, e la guida alle metriche AI per il customer care mostra quali numeri riportare accanto al contenimento.
Kaizo valuta il 100% delle conversazioni di operatori e agenti AI con la scheda di valutazione definita dal suo team, e ogni punteggio rimanda alle prove nella conversazione, così le conversazioni contenute possono essere verificate per distinguere la vera risoluzione dall’abbandono. In UiPath, Kaizo ha automatizzato il 100% del QA con un ROI del 200% e un aumento dell’8% del punteggio di qualità.
Lo veda sulle sue conversazioni. Kaizo valuta il 100% delle sue conversazioni di assistenza e trasforma i risultati in coaching. Prenota una demo.
Quando una verifica del contenimento non fa per lei
Una verifica della risoluzione sulle conversazioni contenute non vale la pena quando l’automazione gestisce solo una manciata di conversazioni a settimana: con quei volumi, qualcuno può leggerle tutte. È anche prematura se non ha ancora una scheda di valutazione per i suoi operatori, perché l’agente AI va giudicato con lo stesso standard. Parta da lì, poi la estenda al bot.
Domande frequenti
Qual è un buon tasso di contenimento?
Non esiste un benchmark unico che valga la pena citare, perché il tasso di contenimento da solo non dice se i clienti sono stati aiutati. Un numero alto ottenuto nascondendo il percorso di escalation è peggio di un numero più basso in cui ogni conversazione contenuta è stata davvero risolta. Giudichi il contenimento con una verifica della risoluzione, non con una media di settore.
Qual è la differenza tra tasso di contenimento e tasso di deflessione?
Spesso i due termini si usano come sinonimi. Entrambi descrivono conversazioni tenute lontane da un operatore. Deflessione a volte indica specificamente l’indirizzare il cliente verso il self-service prima che una conversazione inizi, mentre contenimento di solito indica una conversazione che l’automazione gestisce fino alla fine. Entrambi hanno lo stesso punto cieco: nessuno dei due, di default, verifica se il problema del cliente è stato risolto.
Un tasso di contenimento alto significa che l’agente AI funziona bene?
Non di per sé. Il contenimento conta l’assenza di un operatore, non la presenza di una risoluzione, quindi un cliente che abbandona la chat viene contato come contenuto. Per sapere se l’agente AI funziona, affianchi al contenimento una verifica della risoluzione che legga le conversazioni reali e valuti se ognuna ha risolto il problema.
Come si misura se una conversazione contenuta è stata davvero risolta?
Valutando la conversazione stessa, non l’esito dell’instradamento. Significa valutare ciò che ha detto l’agente AI in base ai criteri: la risposta era corretta, completa e appropriata, e il problema del cliente si è chiuso risolto anziché abbandonato? È lo stesso approccio di controllo qualità usato con gli operatori, applicato alle conversazioni automatizzate.
Che cosa significa tasso di contenimento in un call center?
In un call center, il tasso di contenimento indica di solito la quota di contatti che un sistema automatizzato, come un risponditore automatico (IVR) o un chatbot, porta a termine senza trasferire il cliente a un operatore. Il calcolo e il punto cieco sono gli stessi: un cliente che riattacca o rinuncia conta come contenuto.
Un tasso di contenimento basso è sempre un cattivo segnale?
No. Un tasso di contenimento più basso può significare che l’agente AI passa rapidamente la conversazione quando si blocca, il che spesso è l’esperienza migliore per il cliente. Ciò che conta è se le conversazioni contenute sono state risolte e se quelle passate all’operatore sono arrivate a una persona in tempo e con il contesto intatto.
Le conversazioni degli agenti AI devono usare la stessa scheda di valutazione degli operatori?
In gran parte sì. Accuratezza, tono e risoluzione valgono per entrambi, quindi un unico standard rende i numeri confrontabili. I bot di solito richiedono qualche criterio in più, come restare entro i limiti delle policy e passare la conversazione al momento giusto, di cui parla la nostra guida a un’unica scheda di valutazione per operatori e agenti AI.
