Automatizaciones IA CX

Convierte tus datos de cliente en decisiones.

Implementamos la tecnología adecuada, definimos las métricas que de verdad importan y construimos los dashboards que convierten tu operativa CX en una máquina de decisión basada en datos. Con analítica avanzada e inteligencia artificial aplicada a la experiencia de cliente.

— Primeros insights en la semana 3 —

woman in blue dress shirt and blue denim jeans standing beside brown wooden chair

El problema de fondo

Más datos de los que puedes procesar.

La mayoría de empresas tienen más datos de cliente de los que pueden procesar y menos insights accionables de los que necesitan. Invierten en plataformas, construyen dashboards que nadie mira y acaban tomando decisiones por intuición, como siempre.

"Los datos de tu cliente solo valen lo que las decisiones que desencadenan."

Por eso no nos limitamos a implementar herramientas. Definimos qué preguntas hay que hacerse, construimos el sistema que las responde en automático y formamos a tu equipo para que sea autónomo cuando cerremos el proyecto.

man in blue dress shirt sitting on rolling chair inside room with monitors

¿Te suena?

Señales de que tu analítica CX no funciona

01.

Tienes datos de sobra pero no sabes qué hacer con ellos.

01.

Tienes datos de sobra pero no sabes qué hacer con ellos.

02.

Tus métricas de NPS o CSAT suben y bajan sin explicación clara.

02.

Tus métricas de NPS o CSAT suben y bajan sin explicación clara.

03.

Cada equipo —marketing, ventas, atención— reporta con KPIs diferentes.

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Cada equipo —marketing, ventas, atención— reporta con KPIs diferentes.

04.

No detectas a los clientes en riesgo hasta que ya se han ido.

04.

No detectas a los clientes en riesgo hasta que ya se han ido.

05.

Tus dashboards son preciosos, pero nadie toma decisiones a partir de ellos.

05.

Tus dashboards son preciosos, pero nadie toma decisiones a partir de ellos.

06.

Tardas semanas en explicar por qué una métrica se movió.

06.

Tardas semanas en explicar por qué una métrica se movió.

Si alguna te resulta familiar, no es un problema de datos: es un problema de estrategia analítica.

¿Qué incluye el servicio?

Dos frentes, un mismo objetivo.

No todos los momentos son iguales. Hay señales claras en tu operación que indican que externalizar el CX no solo tiene sentido — empieza a ser la decisión más rentable que puedes tomar este trimestre.

Frente · A

Métricas de experiencia del cliente

Definimos el cuadro de mando CX que tu empresa necesita, con los KPIs que realmente mueven el negocio y metodologías de medición que los hacen fiables, comparables y accionables.

KPIs claves: NPS, CSAT, CES, FCR, AHT, Churn, CLV, Retention

KPIs claves: NPS, CSAT, CES, FCR, AHT, Churn, CLV, Retention

KPIs claves: NPS, CSAT, CES, FCR, AHT, Churn, CLV, Retention

Metodología de medición: frecuencia, canales y muestreo

Metodología de medición: frecuencia, canales y muestreo

Metodología de medición: frecuencia, canales y muestreo

Benchmarking sectorial: para contextualizar tus números

Benchmarking sectorial: para contextualizar tus números

Benchmarking sectorial: para contextualizar tus números

Targets por trimestre: objetivos realistas por equipo

Targets por trimestre: objetivos realistas por equipo

Targets por trimestre: objetivos realistas por equipo

Validez estadística: calibración y revisión continua

Validez estadística: calibración y revisión continua

Validez estadística: calibración y revisión continua

Playbook de KPIs: lenguaje común para toda la empresa

Playbook de KPIs: lenguaje común para toda la empresa

Playbook de KPIs: lenguaje común para toda la empresa

a computer screen with a bunch of data on it

Frente · B

Frente · B

man sitting on chair wearing gray crew-neck long-sleeved shirt using Apple Magic Keyboard

Plataformas de análisis y reportes

Implementamos y configuramos las herramientas que dan voz a tus datos de cliente. Desde plataformas Voice of Customer hasta modelos de machine learning para predecir el churn.

Plataformas Voice of Customer: Qualtrics, Medallia, InMoment

Plataformas Voice of Customer: Qualtrics, Medallia, InMoment

Plataformas Voice of Customer: Qualtrics, Medallia, InMoment

Dashboards live: Looker · Power BI · Tableau · Metabase

Dashboards live: Looker · Power BI · Tableau · Metabase

Dashboards live: Looker · Power BI · Tableau · Metabase

Análisis predictivo de churn: IA para anticipar la fuga

Análisis predictivo de churn: IA para anticipar la fuga

Análisis predictivo de churn: IA para anticipar la fuga

Análisis de sentiment: sobre chat, email, redes y reseñas

Análisis de sentiment: sobre chat, email, redes y reseñas

Análisis de sentiment: sobre chat, email, redes y reseñas

Reportes ejecutivos automatizados por stakeholder

Reportes ejecutivos automatizados por stakeholder

Reportes ejecutivos automatizados por stakeholder

Integración con tu stack: CRM, BI, ticketing, chat y voz

Integración con tu stack: CRM, BI, ticketing, chat y voz

Integración con tu stack: CRM, BI, ticketing, chat y voz

El vocabulario CX

Las métricas con las que trabajamos.

First Contact Resolution

NPS

Customer Satisfaction

CSAT

Customer Effort Score

CES

First Contact Resolution

FCR

Average Handle Time

AHT

Customer Lifetime Value

CLV

Tasa de fuga de clientes

Churn

Tasa de retención

Retention

Casos de uso reales

Cómo aplicamos la tecnología CX.

01.

Detección de churn antes de que ocurra

Modelos predictivos que identifican al 20 % de clientes con mayor riesgo de fuga a 90 días vista, para activar campañas de retención a tiempo.

01.

Detección de churn antes de que ocurra

Modelos predictivos que identifican al 20 % de clientes con mayor riesgo de fuga a 90 días vista, para activar campañas de retención a tiempo.

01.

Detección de churn antes de que ocurra

Modelos predictivos que identifican al 20 % de clientes con mayor riesgo de fuga a 90 días vista, para activar campañas de retención a tiempo.

02.

Segmentación de clientes por valor

Clustering automático que permite priorizar el esfuerzo CX en los segmentos que más facturación aportan al negocio.

02.

Segmentación de clientes por valor

Clustering automático que permite priorizar el esfuerzo CX en los segmentos que más facturación aportan al negocio.

02.

Segmentación de clientes por valor

Clustering automático que permite priorizar el esfuerzo CX en los segmentos que más facturación aportan al negocio.

03.

Root cause analysis de caídas en NPS

Análisis cruzado de miles de comentarios para detectar por qué cayó el NPS un mes concreto, sin depender de hipótesis ni intuiciones.

03.

Root cause analysis de caídas en NPS

Análisis cruzado de miles de comentarios para detectar por qué cayó el NPS un mes concreto, sin depender de hipótesis ni intuiciones.

03.

Root cause analysis de caídas en NPS

Análisis cruzado de miles de comentarios para detectar por qué cayó el NPS un mes concreto, sin depender de hipótesis ni intuiciones.

04.

Voice of Customer omnicanal

Unificación del feedback de encuestas, redes sociales, reseñas y tickets en un único panel accionable para toda la organización.

04.

Voice of Customer omnicanal

Unificación del feedback de encuestas, redes sociales, reseñas y tickets en un único panel accionable para toda la organización.

04.

Voice of Customer omnicanal

Unificación del feedback de encuestas, redes sociales, reseñas y tickets en un único panel accionable para toda la organización.

Stack tecnológico

Tecnologías con las que trabajamos.

VoC & CX Analytics

VoC & CX Analytics

VoC & CX Analytics

CRM

CRM

CRM

CRM

Ticketing

Ticketing

Ticketing

Business Intelligence

Business Intelligence

Business Intelligence

Business Intelligence

IA & Automatización

IA & Automatización

IA & Automatización

Trabajamos agnósticos respecto a la tecnología: elegimos contigo la que mejor encaje con tu stack, presupuesto y necesidades.

Dudas frecuentes

Resolvemos tus dudas.

01

¿Cuánto tarda un proyecto de análisis CX en dar resultados?

Los primeros insights accionables aparecen en la semana 3–4, con la implementación inicial del dashboard y la primera capa de análisis. Los modelos predictivos (churn, sentiment) necesitan 8–12 semanas para estabilizarse con datos suficientes.

02

¿Necesito una plataforma de datos madura para contrataros?

No. De hecho, muchos proyectos empiezan ordenando el caos: datos dispersos en varias herramientas, sin criterio común. Esa ordenación es parte del valor que aportamos.

03

¿Trabajáis con mis datos actuales o hay que migrar?

Trabajamos con tu stack actual siempre que sea posible. Solo recomendamos migración cuando la herramienta actual impide realmente avanzar, y nunca sin un análisis de coste-beneficio transparente.

04

¿Usáis IA con mis datos de cliente? ¿Es seguro?

Sí, aplicamos IA cuando aporta valor (clasificación, predicción, sentiment), siempre cumpliendo RGPD. Firmamos NDAs y acuerdos de procesamiento de datos. Los modelos pueden ejecutarse en tu infraestructura si el compliance lo exige.

05

¿Qué diferencia hay con contratar un data analyst?

Un data analyst responde preguntas. Nosotros definimos qué preguntas hay que hacerse y construimos el sistema que las responde en automático, con criterio CX y conocimiento sectorial. Además, formamos a tu equipo para que sea autónomo.

06

¿Trabajáis solo en implementación o también en mantenimiento?

Ambas. Muchos clientes optan por mantenimiento mensual para evolucionar dashboards, refinar modelos y cubrir nuevos casos de uso sin reabrir el proyecto cada vez.

Mides desde hace meses. ¿Y si empezamos a decidir?

Si llevas tiempo invirtiendo en medir sin que nada cambie, hablemos. Solicita una auditoría de datos CX y te mostramos qué insights estás dejando escapar y cómo convertirlos en decisiones que impactan el negocio.

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