Con tantas tecnologías disponibles para mejorar la experiencia de cliente (CX), los responsables de TI y CX de las grandes empresas se preguntan dónde invertir un presupuesto limitado. Para mí no hay duda: en la analítica conversacional. Es decir, en los datos y las conclusiones que se extraen de las interacciones con los clientes.
Una empresa puede invertir en asistencia al agente o en agentes de IA de autoservicio, por ejemplo. Pero ¿cómo sabe si lo que hace funciona? ¿Cómo sabe qué automatizar? ¿Y qué cambios introducir para mejorar de forma continua?
Cuando la IA analiza cada interacción con el cliente, la empresa puede responder a todas esas preguntas y a muchas más. La analítica es la base de cualquier mejora, tanto en CX como en la tecnología que la sostiene. Hoy la utiliza el 49,8 % de las empresas, y el valor de esos datos es difícil de exagerar. Más del 90 % afirma que los datos de la analítica conversacional son los más valiosos de la compañía, o están entre los más valiosos. Así lo recoge el estudio global AI for Business Success 2025-26 de Metrigy, realizado con 1.104 empresas.
A medida que esta tecnología gana valor, recuerdo una sesión magnífica a la que asistí hace poco en la conferencia Cresta Wave. Barry Chester, responsable de aerolíneas en Cresta, entrevistó a Rachel Walker, directora general de atención y defensa del cliente, y a Brandy Maxwell, directora sénior de ejecución de políticas de información de clientes, ambas de United Airlines.
El camino de United Airlines hacia el éxito
United Airlines tiene muy avanzado el despliegue de los productos de Cresta Conversation Intelligence, entre ellos Insights y AI Analyst, junto con otras soluciones de Cresta. United incluso ha creado un equipo «Insights to Action» que aprovecha esos hallazgos. (Un acierto notable, por cierto. Veo demasiadas empresas que recogen conclusiones y comentarios de clientes y luego no actúan.)
Llegar hasta aquí ha sido un proceso gradual. Empezaron con recuentos en papel que reflejaban lo que creían que eran los principales motivos de llamada al contact center. Después pasaron a encuestas que preguntaban directamente a los clientes por qué llamaban. United añadió más automatización analizando palabras clave y desglosando categorías. Pero la herramienta de entonces era rígida, no funcionaba en tiempo real y carecía de una buena interfaz.
Todo eso cambió cuando empezaron a usar Cresta. ¿Interfaz fácil de usar? Sí. ¿Cambios sobre la marcha? Ningún problema. ¿Análisis en tiempo real de lo que estaba ocurriendo? Hecho. Las mejoras fueron tan claras que Maxwell describe a Cresta como el «punto de inflexión» de United. El equipo Insights to Action empezó a llevar la información a la práctica y a crear procesos para aprovecharla.
El equipo trabajó con partners digitales, equipos de comunicación, equipos de bots y automatización y otras áreas para introducir cambios a partir de estos datos. Insights to Action proponía cambios, o los ideaba junto a otros departamentos, calculaba el retorno de la inversión (ROI) y documentaba los resultados una vez aplicados. «Le ponemos un ROI», dice Walker. «Podemos volver atrás y decir: "este cambio sí generó el ahorro de costes". Eso motivó a los equipos. Datos reales, volúmenes reales, ahorro de costes real».
Por ejemplo, algunos clientes llamaban para pedir aclaraciones sobre las comunicaciones que United les enviaba. Al reformular esas comunicaciones para que el contenido quedara claro, menos clientes necesitarían llamar. Los datos les llevaron hasta un problema que tenía una solución sencilla.
«Es una oportunidad para consolidar el contact center como una fuente de valor para el negocio», afirma Chester. «Podemos informar de verdad a los departamentos transversales. El contact center es la puerta de entrada al negocio. Poder devolver esa inteligencia a la organización para impulsar cambios y mejorar la experiencia de cliente global es una oportunidad enorme».
La investigación de Metrigy lo respalda: el 83,7 % de los responsables de TI y CX cree que estos datos deberían estar en los dashboards que sustentan las decisiones de toda la empresa.
Maxwell destaca tres ejemplos claros de cómo United convierte en acción las conclusiones que obtiene de los productos de Cresta:
- Desvío de llamadas – United tiene un tipo de tarifa que no permite cambiar los planes de viaje salvo que el cliente pase a otra tarifa, y ese cambio es de pago. Aunque podían hacerlo en autoservicio, seguían llamando al contact center para hablar con alguien.
Cresta Insights reveló el motivo: United pedía pagar la mejora de tarifa antes de que el cliente supiera si podría hacer el cambio de viaje que quería. Así que United rediseñó el autoservicio. Ahora el cliente comprueba primero si puede realizar el cambio y paga la nueva tarifa al final de la interacción.
¿El resultado? Una reducción inmediata del 50 % de las interacciones en directo para ese tipo de contacto, con un ahorro de millones de dólares al año y una mayor satisfacción del cliente.
- Comentarios de los clientes – los clientes de United podían consultar la lista de espera de mejora de clase unas 72 horas antes del vuelo, pero llamaban antes para ver cómo iba. Los agentes tenían esa información y la daban sin problema. Sin embargo, los clientes querían verla en formato digital. A raíz de esos comentarios, la compañía ha lanzado una mejora que muestra la lista de espera 30 días antes del vuelo, lo que libera a los agentes para atender casos más complejos
- Situación en tiempo real – Maxwell recordó un incidente del año pasado que alteró el tráfico aéreo. United quería confirmar que la seguridad era la principal preocupación de sus clientes. Pero la analítica mostró que lo que más les inquietaba era volver a reservar. Los datos de Insights y AI Analyst revelaron de qué hablaban realmente los clientes, y eso ayudó tanto a ellos como a los agentes.
«Con AI Analyst… no es solo anecdótico, son datos reales. Podemos ir preguntando y repreguntando. Por qué ocurre y por qué nos contactan los clientes. También vemos cómo está funcionando nuestra primera línea», dice Walker. «Nuestros agentes están encantados de recibir mejor información y mucho más rápido».
De cara al futuro, United quiere apoyarse en estos productos en el día a día, porque tiene que hacer más con el mismo equipo. Automation Discovery de Cresta, por ejemplo, puede ayudarles a identificar qué más automatizar.
CVS encuentra valor en la combinación de IA y personas para mejorar la sanidad
En otra sesión del evento, Srikant Narasimhan, VP de experiencia de cliente e insights de CVS Health (que incluye Aetna, Caremark, CVS Pharmacy, Minute Clinic y otras marcas), explicó cómo la IA ha encontrado su sitio en la estrategia de CX de la compañía. Muchos creen que la IA viene a quitarles el trabajo. Narasimhan dice que CVS la ve como un complemento de las personas.
«Una persona con IA es mejor que una persona sin IA», afirma. «La IA quita del trabajo lo absurdo. Es más bien una forma de liberar productividad y espacio mental para que los equipos ofrezcan una experiencia mejor».
Los empleados de primera línea quieren ayudar a los pacientes e influir en su atención sanitaria. Cuando ven que la IA les facilita conseguir un mejor resultado para el paciente o para su familia, la adopción llega sola. De hecho, el estudio de Metrigy muestra que el 71,9 % de las empresas logra una mejora del 31,1 % en CSAT/PSAT cuando usa asistencia al agente.
Una de las primeras aplicaciones de la IA en CVS fue el resumen automático, que dio un retorno rápido al reducir el tiempo de trabajo posterior a la llamada. Mostrar esos resultados a la dirección permitió a CVS ganar apoyo para otras capacidades, como el CSAT predictivo.
CVS aplica el CSAT predictivo de Cresta en cada llamada, lo que le da una imagen mucho más completa de el sentimiento real del cliente. Antes dependía de encuestas a clientes, con una tasa de respuesta del 5 %.
«Ahora puntuamos el 100 % de nuestras llamadas. A nivel de agente entendemos el rendimiento, no solo desde su punto de vista, sino desde el del consumidor», dice Narasimhan.
Los modelos de CSAT predictivo alcanzan una precisión de entre el 85 % y el 95 %, según la investigación de Metrigy.
Medir el CSAT así acelera el tiempo que CVS tarda en obtener conclusiones. Los responsables de CX detectan cuándo cae el sentimiento y se adelantan, comunican de forma más proactiva y explican alternativas a los clientes. Con las encuestas hacían falta semanas para reunir información suficiente y, aun así, procedía de una fracción de las interacciones.
De cara al futuro, CVS quiere trabajar con Cresta en un modelo de puntuación que valore todas las llamadas por experiencia de cliente y calidad del agente. Una de las ventajas es mejorar el coaching. Además, usarán la analítica para entender por qué los clientes no recurren al autoservicio en ciertas gestiones, como cambiar la dirección postal.
