What metrics should SaaS companies track to measure the ROI of AI-powered chatbots?

• Taux de déviation des tickets (pourcentage de requêtes résolues sans intervention humaine) – indicateur clé de l’efficacité du chatbot dans la réduction du volume de support [3]
• Temps moyen de résolution / handling time (AHT) avant et après déploiement du chatbot – mesure de l’impact sur la productivité des agents [2]
• Coût par interaction (coût du chatbot divisé par nombre de conversations) comparé au coût moyen d’un agent humain – base du calcul du ROI [1]
• Taux de conversion ou de génération de leads (pourcentage de visiteurs qui deviennent prospects ou achètent après interaction) – montre la contribution du chatbot aux ventes [2]
• Score de satisfaction client (CSAT ou NPS) mesuré après les échanges avec le chatbot – reflet de la qualité de l’expérience utilisateur [3]

Bottom‑line : Suivre ces métriques permet de quantifier les économies de coûts, les gains de productivité et l’impact sur la satisfaction et les revenus, afin de calculer précisément le ROI du chatbot IA.

Sources

1. AI Chatbot ROI in 2026: How to Calculate Real Return on I... | Heeya
2. How to Calculate Chatbot ROI: Formula, Worked Example & Benchmarks (2026) | Quickchat AI - AI Agents
3. AI Customer Support Chatbot ROI: New 2026 Benchmarks for SaaS Teams
4. How to Measure Chatbot ROI: Metrics & Formulas (2026) - Oscar Chat