caso de éxito
Con Cloud Humans, Lia transformó una operación presionada por un aumento de más del 50% en el volumen de tickets, implementó IA en 15 días y liberó al equipo de CX para enfocarse más en renegociación, campañas y casos complejos.
Métrica | Resultado |
|---|---|
Retención promedio en los tickets de soporte | 70% |
CSAT con IA | 88% |
Tiempo de primera respuesta | < 30s |
Acerca de Lia
Lia es un checkout para creadores de infoproductos y negocios digitales, que acompaña a los partners en etapas que van desde el análisis de crédito y riesgo hasta la gestión de pagos, transferencias, cobranzas y control de morosidad.
En ese contexto, el equipo de CX actúa principalmente en la punta B2C, atendiendo a los alumnos y clientes de los partners de la empresa a lo largo del recorrido.
Eso pone al equipo frente a una operación en la que la respuesta rápida, la empatía y la orientación correcta marcan la diferencia tanto para la experiencia como para la retención de ingresos.
Cuando el crecimiento empieza a presionar la operación
Con el crecimiento de la operación, Lia pasó a lidiar con un volumen cada vez mayor de tickets en una jornada sensible, vinculada a pagos, cobranzas y renegociación. En ese escenario, buena parte del esfuerzo del equipo de CX todavía era consumida por demandas repetitivas y por el seguimiento constante de la operación.
Título | Descripción |
|---|---|
Alto volumen de tickets repetitivos | Gran parte de la operación era consumida por dudas simples y recurrentes, que le quitaban al equipo de CX el foco de atenciones más estratégicas. |
Baja retención en el modelo anterior | Lia contaba con un bot de triaje que retenía apenas cerca del 4% de los tickets, con impacto limitado en la carga operativa. |
Operación en modo bombero | Con el crecimiento de la demanda, el equipo necesitaba apagar incendios, controlar colas y hacer seguimiento del tiempo de respuesta a diario, con poco espacio para actuar de forma estratégica. |
Dificultad para escalar sin hacer crecer al equipo | El volumen de tickets aumentó más de 50%, pero la operación necesitaba absorber ese crecimiento sin expandir el equipo en la misma proporción. |
Más que ganar velocidad, la operación necesitaba redistribuir mejor el esfuerzo del equipo, quitando el foco de lo repetitivo y abriendo espacio para atenciones con más contexto, sensibilidad e impacto en el negocio.
“Teníamos un bot que hacía el triaje de tickets por tema para que llegaran a la atención humana con un poco de contexto […] pero era una retención muy pequeña, cerca del 4%.”
James Silva
Head de CX en Lia
De un triaje limitado a una operación de CX con IA de verdad
Para enfrentar este escenario, Lia contó con el apoyo de Cloud Humans para aumentar la capacidad de retención de los atendimientos de soporte, reducir el peso de las demandas repetitivas sobre el equipo y crear una operación más escalable.
Principales cambios:
La IA pasó a absorber gran parte de las dudas simples y repetitivas, reduciendo la dependencia del equipo humano para la atención básica.
El equipo de CX dejó de concentrar energía en el volumen operativo más simple y ganó espacio para actuar en renegociación, campañas de recuperación y casos más complejos.
La operación pasó a responder a los clientes mucho más rápido, con primera respuesta en menos de 30 segundos en los atendimientos conducidos por la IA.
La atención pasó a mantener una alta satisfacción incluso con automatización, mostrando que velocidad y calidad pudieron coexistir en la nueva operación.
La atención pasó a mantener una alta satisfacción incluso con automatización, mostrando que velocidad y calidad pudieron coexistir en la nueva operación.
Durante el proceso, Cloud Humans ayudó a Lia a identificar dónde había potencial real de retención, estructurar una base de conocimiento alineada con la operación y poner en marcha una IA personalizada para el contexto de la marca. Con eso, la automatización dejó de servir solo para triage y pasó a resolver gran parte del soporte de forma más fluida, abriendo espacio para nuevos escenarios de automatización a lo largo de la operación.
“Cloud Humans transformó nuestra operación, y de forma muy rápida.”
James Silva
Head de CX en Lia
Cómo Lia puso la IA en marcha
La implementación fue diseñada para ser viable dentro de la rutina de la propia operación, sin depender de una estructura paralela ni de un proyecto tecnológico pesado. Con eso, el liderazgo de CX pudo llevar adelante el proceso junto con Cloud Humans, lo que ayudó a acelerar la entrada de la IA en la operación sin sumar complejidad interna.
Etapa | Título | Descripción |
|---|---|---|
01 | Diagnóstico del potencial de retención | Con la ayuda de Cloud Humans, empezaron mapeando qué tickets ya tenían potencial real de ser absorbidos por la IA, incluso antes de integraciones más profundas. |
02 | Estructuración rápida de la base | Con ese diagnóstico en mano, Lia organizó la base de conocimiento de la operación con apoyo de Cloud Humans, en un proceso fluido y con tareas asincrónicas. |
03 | Go-live simple y sin depender de tecnología | La implementación salió al aire en 15 días, sin requerir la participación directa del equipo de tecnología y con el acompañamiento cercano de Cloud Humans durante todo el setup. |
04 | Auditoría continua y evolución de la operación | Después de la puesta en producción, la IA pasó a ser refinada continuamente por el equipo de CX, con auditoría de tickets, feedbacks rápidos en el hub y expansión a flujos integrados con API. |
Curiosidad:
Un detalle interesante de este proceso fue la personalización de la asistente con el nombre “Lia”, el mismo de la marca. Eso ayudó a acercar la experiencia al contexto de la operación y reforzó la percepción de fluidez en la atención, al punto de que muchos clientes ni siquiera notaban que estaban hablando con una IA.
“Con el soporte de ustedes, ni siquiera necesité la ayuda de una persona exclusiva de tecnología. Yo mismo pude llevar adelante la implementación.”
James Silva
Head de CX en Lia
Con la base validada en la operación, Lia comenzó a expandir el uso de la IA hacia flujos más conectados con la rutina del negocio. Entre los ejemplos hay escenarios como cancelación con identificación automática del socio y emisión de una segunda copia mediante API, mostrando cómo la operación pasó a ir más allá del triage y del FAQ.
Los impactos de Lia (ClaudIA) en la operación
La incorporación de la IA elevó la capacidad de retención de Lia en los tickets de soporte y trajo una mejora inmediata en la velocidad de atención. Al mismo tiempo, la operación mantuvo un alto nivel de satisfacción y le dio al equipo humano más espacio para actuar en renegociaciones, campañas y demandas más complejas. Los efectos se vieron tanto en las métricas operativas como en la forma en que CX pasó a contribuir a la experiencia y a la retención de ingresos.
Métrica | Resultado | Impacto |
|---|---|---|
Retención promedio en los tickets | 70% | Absorción consistente del soporte brindado por IA |
CSAT con IA | 88% | Calidad mantenida con automatización |
Primera respuesta con IA | <30s | Respuesta casi inmediata en el 100% de los casos |
La lectura de estos resultados queda aún más clara cuando la retención se analiza junto con el cambio en el rol del equipo. Con la IA absorbiendo gran parte del soporte repetitivo, el equipo pasó a dedicar más energía a la renegociación y a acciones vinculadas a la recuperación de ingresos. Esto ayuda a entender por qué el impacto de Cloud Humans aparece no solo en la eficiencia de la atención, sino también en la forma en que la operación distribuye mejor esfuerzo, velocidad y contexto entre IA y humano.
“Este resultado nos permitió identificar nuevos escenarios de automatización e impulsar el rendimiento del equipo humano, especialmente en las acciones de recuperación de ingresos a través de campañas de WhatsApp.”
James Silva
Head de CX en Lia
Qué puede enseñar una operación de CX con IA
Tema | Descripción |
|---|---|
La IA bien aplicada no reduce la personalización | La experiencia de Lia mostró que la IA no necesita volver la atención más fría o genérica. Cuando está bien configurada, preserva la fluidez, el contexto y la alineación con la marca. |
Sacar lo repetitivo libera valor humano | Al hacerse cargo de buena parte de las dudas recurrentes, la IA abre espacio para que el equipo actúe con más profundidad en renegociación, campañas y casos complejos. |
La operación mejora con refinamiento continuo | Los mejores resultados llegaron cuando la IA empezó a ser monitoreada, auditada y ajustada con frecuencia, en lugar de tratarla como una automatización estática. |
El mejor camino es empezar de a poco e ir evolucionando | La recomendación de la propia operación es empezar por escenarios más simples, validar el funcionamiento de la IA y expandir de a poco hacia flujos más complejos. |
Cloud Humans responde
¿Cómo era la operación antes de Cloud Humans?
Había un bot de triage con una retención de alrededor del 4%, mucho volumen repetitivo y un equipo sobrecargado, con dificultad para escalar sin crecer proporcionalmente.
¿El proceso de implementación fue complejo?
No. La implementación llevó 15 días, fue simple, contó con el apoyo cercano de Cloud Humans y no requirió la participación directa del equipo de tecnología.
¿La IA perjudicó la personalización de la atención?
No. El principal aprendizaje fue justamente lo contrario: la IA potenció la personalización, con una experiencia fluida y empática.
¿Qué resultados vio Lia con la IA?
42% de retención en el primer mes, un promedio de 70% de retención en los tickets de soporte, 88% de CSAT con IA y primera respuesta en menos de 30 segundos en el 100% de los casos.
¿En qué tipo de atención empezó a ayudar la IA?
En dudas repetitivas, flujos de cancelación con identificación vía API y envío de segunda vía de boletas vía API, entre otros escenarios.
