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Caso de uso · Atención al cliente

Con cuarenta mil conversaciones, ya no es cuestión de esfuerzo

Una cadena explota tres marcas y 210 tiendas. Veintiséis asesores atienden unas 40.000 conversaciones al mes: seguimiento de pedido, disponibilidad en tienda, devolución, garantía. Cada marca tiene su tono, sus plazos prometidos y sus condiciones de devolución. Mezclarlas se nota de inmediato.

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El punto de partida

El problema no es responder, es enrutar

Veintiséis asesores saben responder. Lo que cuesta es que un mensaje llegue a una cola común, que un asesor de la marca A abra una solicitud de la marca C, que no conozca ni su tono ni sus condiciones de devolución, y que pase seis minutos informándose antes de responder, o pasando la solicitud a otra persona.

  • Cola común: cada uno abre solicitudes que no son suyas
  • Condiciones de devolución distintas por marca, aprendidas caso a caso
  • 60 % del volumen en diez motivos, atendidos uno a uno
  • Ningún compromiso de plazo sostenible a falta de medición

Lo que se implanta

Enrutar primero, responder después

  1. 01

    Tres marcas, tres espacios

    Cada marca tiene su espacio de trabajo, su tono, sus plantillas de respuesta y sus condiciones. Un asesor puede atender varias marcas; en un momento dado solo ve aquella en la que trabaja.

  2. 02

    Las colas reparten por competencia

    Round robin entre los asesores formados en la marca y en el motivo. El mensaje ya no va a una pila común: va a alguien que sabrá responder sin informarse.

  3. 03

    El agente de IA se queda con el sesenta por ciento

    Seguimiento de pedido, disponibilidad, condiciones de devolución: apoyado en la base de conocimiento de la marca correspondiente y en la ficha del cliente, responde solo. Un cliente descontento, un litigio o una garantía pasan de inmediato a un humano.

  4. 04

    Compromisos distintos, medidos por separado

    Dos horas en la marca premium, ocho horas en las demás. El incumplimiento se ve antes de producirse, y la analítica se lee por marca, por canal y por asesor, no como media global, que aquí no significa nada.

Lo que eso mueve

Lo que persigue el dispositivo

≈ 60 %
del volumen atendido sin asesor
3
marcas compartimentadas, un solo equipo
0
solicitudes abiertas por alguien que no puede atenderlas
2 h / 8 h
de compromisos distintos, medidos por separado

FAQ

Preguntas frecuentes

¿Cómo se garantiza que una marca no vea los datos de otra?

La compartimentación se hace por espacio de trabajo, a nivel de los datos y no de la visualización. Un asesor habilitado en dos marcas pasa de una a otra; nunca las ve mezcladas.

¿Puede el agente de IA utilizar los datos de pedido?

Sí, si tú se los das: el estado de un pedido, la fecha de envío, el seguimiento. Eso es lo que hace pasar la tasa de resolución automática de «mediocre» a «útil»: responder «dónde está mi pedido» exige saberlo.

¿Qué ocurre en el pico de noviembre?

La parte atendida por el agente de IA absorbe lo esencial de la variación, y las colas se reequilibran solas. Es el tema del escenario «comercio estacional», si quieres el detalle.

¿Cómo aguantan 26 asesores 40.000 conversaciones?

Porque una parte importante la atienden el chat y el agente de voz, sobre la base de conocimiento de cada marca, y porque lo que llega al asesor ya está cualificado y vinculado al cliente. El volumen no baja; lo que alcanza al humano, sí.

¿Se puede seguir la calidad por marca y por tienda?

Sí: plazo de primera respuesta, tasa de resolución sin intervención humana, cumplimiento de los SLA y cola de retrasos, filtrables por marca, por tienda y por asesor. Las 210 tiendas se comparan sin mezclarse.

¿Otra pregunta? Escríbenos — te responde una persona.

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