Con todas las tecnologías disponibles para mejorar la experiencia del cliente (CX), los líderes de TI/CX empresariales a menudo preguntan dónde invertir sus presupuestos limitados. Sin lugar a dudas, para mí se trata de análisis de conversaciones: los datos y los conocimientos derivados de las interacciones con los clientes.
Las empresas pueden invertir en asistencia de agentes o en agentes de autoservicio de IA, por ejemplo, pero ¿cómo saben si lo que están haciendo está funcionando? ¿Cómo saben qué automatizar? ¿Cómo saben qué cambios realizar para la mejora continua?
Cuando la IA analiza cada interacción con el cliente, las empresas pueden responder todas esas preguntas y más. Los análisis son la piedra angular para las mejoras tanto en CX como en la tecnología que la respalda. Hoy en día, el 49,8 % de las empresas utilizan el análisis de conversaciones, pero no se puede subestimar el valor de los datos: más del 90 % dice que los datos derivados del análisis de conversaciones son los más valiosos o uno de los datos más valiosos disponibles en la empresa, según el estudio global AI for Business Success 2025-26 de Metrigy de 1104 empresas.
A medida que esta tecnología continúa aumentando su valor, recuerdo una sesión increíble a la que asistí recientemente en la conferencia Cresta Wave. Barry Chester, director de aerolíneas de Cresta, entrevistó a Rachel Walker, directora general de atención al cliente y defensa, y a Brandy Maxwell, gerente sénior de ejecución de políticas de información del cliente, ambas de United Airlines.
El camino hacia el éxito de United Airlines
United Airlines ya está implementando el sistema Cresta Productos de Conversation Intelligence, incluidos Insights y AI Analyst, junto con otras ofertas de Cresta. United incluso ha creado un equipo de “Información para la acción” que aprovecha los hallazgos. (Esto, por cierto, es un movimiento estelar. Veo demasiadas empresas recopilando ideas y comentarios de los clientes y no actúan en consecuencia).
Llegar al punto en el que se encuentran ahora fue una progresión, comenzando con recuentos en papel que mostraban cuáles pensaban que eran sus principales impulsores cuando los clientes llamaban a los centros de contacto, pasando por encuestas en las que se preguntaba a los clientes los motivos de sus llamadas. Luego, United agregó más automatización analizando palabras clave y desglosando categorías, pero la herramienta que se usaba en ese momento era inflexible, no funcionaba en tiempo real y carecía de una buena interfaz.
Una vez que comenzaron a usar Cresta, todo eso cambió. ¿Interfaz fácil de usar? Controlar. ¿Cambios en el momento? Ningún problema. ¿Análisis en tiempo real de lo que estaba sucediendo en ese momento? Hecho. Los cambios fueron tan significativos que Maxwell se refiere a Cresta como el "cambio de juego" del United. El equipo de Insights to Action comenzó a poner en práctica la información y a desarrollar procesos para aprovecharla.
El equipo trabajó con socios digitales, equipos de comunicaciones, equipos de automatización y bots, entre otros, para realizar cambios basados en estos datos. Insights to Action sugeriría cambios (o intercambiaría ideas junto con otros departamentos para desarrollar soluciones), mostraría el retorno de la inversión (ROI) para realizar el cambio y documentaría los resultados después de que se realizaron los cambios. "Le asignamos un retorno de la inversión", dice Walker. "Podemos volver atrás y decir: 'El hecho de que este cambio impulsara el ahorro de costos'. Motivó a los equipos. Datos reales, volúmenes reales, ahorros de costos reales".
Por ejemplo, es posible que los clientes hayan estado llamando para pedir aclaraciones sobre las comunicaciones que United les envió. Al cambiar las comunicaciones para aclarar el contenido, menos clientes tendrían que llamar. Los datos los guiaron para identificar un problema que podría resolverse con bastante facilidad.
“Es una oportunidad para establecer el centro de contacto como un generador de valor para el negocio”, afirma Chester. "De hecho, podemos informar a nuestros departamentos multifuncionales. Su centro de contacto es la puerta de entrada al negocio; poder proporcionar inteligencia a la organización para ayudar a impulsar el cambio y mejorar la experiencia general del cliente es una gran oportunidad".
La investigación de Metrigy respalda esto: el 83,7 % de los líderes de TI/CX afirman que los datos de insights deberían incluirse en los paneles para la toma de decisiones en toda la empresa.
Maxwell destaca tres ejemplos principales de cómo United utiliza los conocimientos adquiridos de los productos de Cresta y los convierte en acción:
- Desviación de llamadas: United tiene un tipo de tarifa que no permite a los clientes realizar cambios en sus planes de viaje a menos que actualicen a una tarifa diferente y deben pagar para actualizar. Aunque podían actualizar al nuevo tipo de tarifa y realizar cambios de viaje en autoservicio, seguían llamando al centro de contacto para hablar con alguien.
Cresta Insights descubrió por qué: United pedía a los clientes que pagaran para mejorar antes de saber si podían realizar el cambio de viaje que querían. Entonces, United rediseñó la experiencia de autoservicio, permitiendo a los clientes ver si podían obtener el cambio que deseaban primero y luego pagar la tarifa mejorada al final de la interacción.
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¿Los resultados? Una reducción inmediata del 50 % en las interacciones en vivo para ese tipo de contacto, lo que le ahorra a la empresa millones de dólares al año, además de una mayor satisfacción del cliente.
- Comentarios de los clientes: los clientes de United podían ver la lista de espera de actualización aproximadamente 72 horas antes de su vuelo, pero llamaban antes para ver cómo se veía la lista. Los agentes tenían la información a los clientes y la darían libremente. Pero los clientes simplemente querían ver la información digitalmente. En respuesta a los comentarios, la compañía introdujo recientemente una mejora para mostrar la lista de espera de actualización 30 días antes de un vuelo, liberando a los agentes para manejar problemas más complejos.
- Escenario del momento: Maxwell mencionó un incidente el año pasado que provocó una interrupción en los viajes aéreos. United quería validar que la seguridad era el principal tema de preocupación para sus propios clientes. Pero los análisis les mostraron que los clientes estaban más preocupados por volver a reservar. Los datos de Insights y AI Analyst proporcionaron la información para saber de qué hablaban los clientes, lo que ayudó tanto a los clientes como a los agentes.
"Con AI Analyst... no es sólo anecdótico, son datos reales. Podemos hacer preguntas de un lado a otro. Por qué está sucediendo y sobre qué nos contactan los clientes. Además, podemos ver cómo le está yendo a nuestra primera línea", dice Walker. "Nuestros agentes están muy contentos de que les podamos enviar mejor información mucho más rápido".
En el futuro, United quiere utilizar los productos para ayudar con el trabajo diario porque deben hacer más con un equipo del mismo tamaño. El Automation Discovery de Cresta, por ejemplo, puede ayudarles a comprender cómo automatizar más funciones.
CVS encuentra valor en IA + humanos para mejorar la atención sanitaria
En otra sesión del evento, Srikant Narasimhan, vicepresidente de experiencia e información del cliente empresarial de CVS Health (que incluye Aetna, Caremark, CVS Pharmacy, Minute Clinic y más marcas), describió cómo la IA ha encontrado un lugar en la estrategia CX de la empresa. Aunque muchos piensan que la IA viene a por sus trabajos, Narasimham dice que CVS considera que la IA es complementaria a los humanos.
“Un ser humano más IA es mejor que un ser humano sin IA”, afirma. "La IA elimina a los estúpidos del trabajo. Por lo tanto, es más una capacidad para liberar productividad y espacio mental para que los equipos brinden una mejor experiencia".
Los empleados de primera línea quieren ayudar a los pacientes e impactar su atención médica, y cuando se dan cuenta de cómo la IA facilitará la obtención de mejores resultados para el paciente o su familiar, la adopción surge de eso. De hecho, el estudio de Metrigy muestra que el 71,9 % de las empresas ven una mejora del 31,1 % en CSAT/PSAT cuando utilizan la asistencia de un agente.
Una de las primeras aplicaciones de IA para CVS fue el resumen, que resultó en un retorno rápido al reducir el tiempo de trabajo posterior a la llamada. Mostrar esas victorias a su liderazgo permitió a CVS obtener aceptación para otras capacidades, incluido el CSAT predictivo.
CVS aprovecha el CSAT predictivo de Cresta en cada llamada, lo que brinda a la empresa una imagen más completa de el verdadero sentimiento del cliente. Anteriormente, CVS dependía de encuestas a clientes, donde recibían una tasa de respuesta del 5%.
"Ahora hemos puntuado el 100 % de nuestras llamadas. Por lo tanto, a nivel de agente, entendemos el rendimiento, no solo desde su perspectiva sino también desde la perspectiva de los consumidores", afirma Narasimhan.
Los modelos CSAT predictivos se ejecutan con una tasa de precisión del 85% al 95%, según la investigación de Metrigy.
Al realizar un seguimiento de CSAT de esta manera, se acelera el tiempo de obtención de información de CVS. Los líderes de CX pueden ver cuándo el sentimiento está disminuyendo y afrontarlo rápidamente, siendo más proactivos en la comunicación y explicando alternativas a los clientes. En el mundo de las encuestas a clientes, se necesitarían algunas semanas para obtener suficiente información para analizarla, e incluso entonces, era solo de una fracción de las interacciones.
En el futuro, CVS planea trabajar con Cresta en un modelo de puntuación para calificar todas las llamadas según la experiencia del cliente y la calidad de los agentes. Un beneficio de esto es mejorar el entrenamiento. Es más, utilizarán análisis para comprender por qué los clientes no utilizan opciones de autoservicio para determinadas funciones, como cambiar direcciones postales.
