Una marca de ropa de cincuenta personas tardaba hasta la primavera en vaciar la cola del Black Friday. Un agente de IA lleva ya más de la mitad de los mensajes que entran.
Pepper vende lencería directa al consumidor en Estados Unidos. Nació como campaña de crowdfunding y hoy es un negocio de cincuenta personas.
El soporte es donde se gana o se pierde la marca. Las dudas de talla llegan antes de comprar, así que responder tarde no genera una queja, genera un carrito abandonado.
En pico entraban más de cuatrocientos correos al día. La cola se acumulaba en Black Friday y se seguía vaciando en primavera.
La plataforma anterior no sabía ordenar esa cola por cliente ni por país. Todo llegaba en una sola fila, así que se trabajaba por orden de entrada.
Qué fallaba de verdad antes de cambiar nada, y por qué siguió así tanto tiempo.
La mayor parte del volumen no era complicada. Eran las mismas preguntas de talla, pedido y devolución, escritas por gente distinta con palabras distintas.
No se podía salir de ahí contratando. Ampliar el contrato externo para una campaña habría costado al menos veinticinco mil dólares, y habría comprado respuestas más lentas.
Mientras tanto las conversaciones que valen dinero esperaban en la misma cola que las rutinarias. Quien necesitaba ayuda con la talla iba detrás de un aviso de seguimiento, y solía rendirse antes.
Todo dentro de las herramientas que la empresa ya pagaba. Nada exótico, montado en otro orden.
Un agente de IA responde lo que puede responder, con lo que la marca ya sabe de tallas, pedidos y devoluciones. Lleva más de 27.000 conversaciones atendidas.
KlaviyoLas dudas previas a la compra reciben una recomendación, no un enlace. El asistente convierte una pregunta de talla en un carrito, y de ahí sale el 18 % de ticket medio.
KlaviyoTodo lo personal va a una persona con el historial delante. A quien necesita más se le ofrece una sesión de talla por vídeo, y esas sesiones acaban en cambio, no en devolución.
KlaviyoLa columna de antes es el punto de partida. La de después es dónde quedó con todos los sistemas en marcha.
| Métrica | Antes | Después |
|---|---|---|
| Tickets resueltos sin agente | Ninguno | 54 %, 60 % en pico |
| Tiempo de primera respuesta | Más de un día | Minutos |
| Tiempo de resolución | Días | Horas |
| Refuerzo externo de campaña | 25.000 $ más | No hizo falta |
Habríamos tenido que ampliar el contrato externo en al menos 25.000 dólares solo para la campaña de Navidad.
No estamos tocando las conversaciones personales, que son las que hacen que Pepper sea Pepper.
Toda historia deja una. Leerla sale más barato que aprenderla despacio.
El porcentaje de automatización no es el número interesante. Lo interesante es que el ticket medio subió mientras el equipo se quedaba con menos tareas.
Pasó porque el agente se apuntó a las preguntas previas a la compra, no solo a las quejas.
La línea que trazó la marca merece copiarse. El agente lleva lo que se repite, y cualquier cosa que suene a persona la sigue llevando una persona.
Los puntos sobre los que gira la historia, por orden.
Menos coste operativo el primer año: 12 %
Lee el casoHoras facturables recuperadas por semana: 50 h
Lee el casoLa AI & Operations Audit las encuentra, les pone precio y te entrega un plan en 2 días laborables. Lo que pagas se descuenta íntegro del primer servicio que contrates.
