Los números cuentan historias. Cada conversación con tus clientes genera datos valiosos que puedes usar para mejorar tu tienda, tus productos y tu servicio.
En este tutorial te explicamos cómo interpretar el panel de analíticas de Lia y cómo usar esos datos para tomar mejores decisiones.
Accediendo al panel de analíticas
- Inicia sesión en app.hellolia.es
- En el menú lateral, haz clic en Analíticas
- Por defecto verás los datos de los últimos 30 días
- Puedes cambiar el período en el selector superior derecho
Sección 1: Métricas generales
Conversaciones totales
El número total de conversaciones en el período seleccionado.
Cómo interpretarlo:
- Crecimiento: Si aumentan las conversaciones, puede ser más tráfico o más visibilidad del chat
- Descenso: Menos tráfico, o tu base de conocimiento está resolviendo dudas antes de que pregunten
- Estable: Tu tienda y el chat están en equilibrio
Benchmark: Depende mucho del tráfico, pero típicamente el 2-5% de visitantes inician una conversación.
Tasa de resolución automática
Porcentaje de conversaciones que Lia resuelve sin necesidad de humano.
Cómo interpretarlo:
- 70-80%: Excelente, tu base de conocimiento es muy completa
- 50-70%: Bueno, hay margen de mejora
- Menos de 50%: Revisa tu base de conocimiento, probablemente falta información
Cómo mejorarla:
- Revisa las conversaciones que escalan
- Identifica los temas que no se resuelven
- Añade esa información a la base de conocimiento
Tiempo medio de respuesta
Cuánto tarda Lia en responder (normalmente menos de 2 segundos).
Cómo interpretarlo:
- Menos de 1s: Excelente
- 1-3s: Normal
- Más de 3s: Puede haber problemas técnicos
Este tiempo es para las respuestas automáticas. El tiempo de respuesta humana se mide por separado.
Conversaciones escaladas
Número y porcentaje de conversaciones que pasaron a humano.
Cómo interpretarlo:
- 20-30%: Rango normal para la mayoría de tiendas
- Menos de 20%: Tu automatización es muy efectiva
- Más de 40%: Revisa por qué se escala tanto
Desglose útil:
- Escalado por solicitud del cliente vs automático
- Motivos de escalado más frecuentes
Sección 2: Análisis de sentimiento
Esta es una de las métricas más valiosas de Lia.
Distribución de sentimiento
Muestra el porcentaje de conversaciones con sentimiento:
- Positivo 😊: Cliente satisfecho, sin problemas
- Neutral 😐: Consulta informativa, sin emoción fuerte
- Negativo 😠: Cliente frustrado o con problemas
Benchmark típico:
- Positivo: 30-40%
- Neutral: 45-55%
- Negativo: 10-20%
Señales de alerta:
- Negativo > 25%: Algo está fallando (producto, envíos, comunicación)
- Positivo < 20%: Tu servicio no está generando satisfacción
Evolución del sentimiento
Gráfico que muestra cómo cambia el sentimiento a lo largo del tiempo.
Qué buscar:
- Picos negativos: ¿Qué pasó ese día? ¿Hubo un problema de envíos, un producto defectuoso, una promoción mal comunicada?
- Tendencia descendente: Empeoramiento general que requiere investigación
- Picos positivos: ¿Qué hiciste bien? ¿Puedes replicarlo?
Sentimiento por tema
Desglose del sentimiento según el tema de la conversación.
Ejemplo de hallazgos:
- "Envíos" tiene 30% negativo → Problema con tiempos de entrega
- "Devoluciones" tiene 40% negativo → Proceso de devolución frustrante
- "Productos" tiene 60% positivo → Clientes contentos con la calidad
Acciones basadas en datos:
- Si un tema tiene sentimiento negativo alto, investiga y mejora
- Si un tema tiene sentimiento positivo alto, destácalo en marketing
Sección 3: Temas y preguntas frecuentes
Top temas
Los temas más consultados en el período.
Ejemplo típico:
- Envíos (28%)
- Devoluciones (15%)
- Disponibilidad/tallas (12%)
- Pagos (8%)
- Seguimiento de pedidos (7%)
Cómo usar esta información:
- Los temas frecuentes deben tener la mejor información en tu base de conocimiento
- Si un tema nuevo aparece mucho, añádelo
- Considera crear contenido (FAQs públicas, guías) sobre temas populares
Preguntas sin respuesta
Consultas donde Lia no encontró información relevante.
Esta es oro puro para mejorar:
- Revisa estas preguntas semanalmente
- Añade la información que falta a la base de conocimiento
- Detecta nuevas necesidades de tus clientes
Palabras clave emergentes
Términos que están aumentando en frecuencia.
Ejemplos de uso:
- "Black Friday" aumenta en noviembre → Prepara tu base de conocimiento
- "Roto" aumenta → Posible problema de calidad o transporte
- Nombre de producto específico aumenta → Quizás está de moda o tiene problemas
Sección 4: Rendimiento temporal
Conversaciones por hora
Distribución de conversaciones a lo largo del día.
Cómo usarlo:
- Identifica las horas pico de consultas
- Asegúrate de tener cobertura humana en esas horas
- Optimiza el mensaje de fuera de horario si hay mucha actividad nocturna
Conversaciones por día de la semana
Patrón típico:
- Pico: Lunes-miércoles
- Valle: Fin de semana
Variaciones:
- Si vendes productos de ocio, el fin de semana puede ser alto
- Después de campañas de marketing, espera picos
Estacionalidad
Si tienes datos históricos, compara períodos:
- Este mes vs mes anterior
- Este mes vs mismo mes año anterior
Sección 5: Métricas de conversión
Conversaciones → Ventas
Si tienes integrado el tracking de conversiones:
- Tasa de conversión desde chat: % de conversaciones que acaban en venta
- Valor medio de pedidos desde chat: Compara con la media general
- Productos más consultados antes de compra
Benchmark:
- Tasa de conversión desde chat: 20-40% (mucho más alta que visitantes sin chat)
- El chat cualifica al visitante: si pregunta, está interesado
Ventas rescatadas
Conversaciones donde el cliente iba a abandonar pero el chat ayudó a convertir.
Indicadores:
- Cliente preguntó sobre talla → compró
- Cliente preguntó sobre envío → compró
- Cliente expresó duda → chatbot resolvió → compró
Cómo usar las analíticas para mejorar
Revisión semanal (15 min)
- Revisa conversaciones con sentimiento negativo
- Identifica patrones de preguntas sin respuesta
- Actualiza base de conocimiento según hallazgos
Revisión mensual (30 min)
- Compara métricas con mes anterior
- Analiza temas y sentimiento por categoría
- Identifica áreas de mejora prioritarias
- Ajusta triggers de escalado si es necesario
Revisión trimestral (1 hora)
- Análisis de tendencias a largo plazo
- Correlación con cambios en el negocio
- Evaluación del ROI del chatbot
- Planificación de mejoras
Exportando datos
Exportar a CSV
- En cualquier sección, busca el icono de exportar
- Selecciona el formato (CSV, Excel)
- Elige el período
- Descarga
Integración con herramientas de BI
Si usas herramientas como Google Data Studio, Tableau, etc.:
- Usa la API de analíticas
- Programa exportaciones automáticas
- Crea dashboards personalizados
Alertas automáticas
Configura alertas para no perderte nada importante:
Alertas recomendadas
- Pico de conversaciones: Si aumentan >50% respecto a la media
- Sentimiento negativo alto: Si supera el 30% en un día
- Tasa de escalado alta: Si supera el 40%
- Tema emergente: Si un término nuevo aparece repetidamente
Configurar alertas
- Ve a Configuración > Alertas
- Activa las alertas que quieras
- Elige el canal (email, WhatsApp)
- Define los umbrales
Conclusión
Los datos de analíticas son una mina de información sobre tus clientes. No se trata solo de ver números, sino de entender qué necesitan tus clientes y cómo puedes servirles mejor.
Dedica tiempo cada semana a revisar las analíticas. Los insights que obtengas te ayudarán a:
- Mejorar tu base de conocimiento
- Detectar problemas antes de que escalen
- Entender mejor a tus clientes
- Optimizar tu negocio
¿Quieres sacar más partido a tus datos? Nuestro equipo puede ayudarte a interpretar tus analíticas y crear un plan de mejora. Contacta en hellolia.es.