Auditoría de atención al cliente
Analizamos tus tickets reales y te decimos qué entra, cuánto se tarda en contestar, qué categorías faltan y qué se podría automatizar sin riesgo. Todo con cifras de tu propia operación.
Antes de cambiar de herramienta, mira qué te está pasando
Muchas veces lo que falla está antes del helpdesk: tickets que entran sin categoría, cierres automáticos que maquillan la tasa de resolución o un equipo que contesta a mano la misma pregunta durante todo el día. Todo eso se ve en los datos, y conviene verlo antes de decidir nada.
En los primeros días de análisis suelen aparecer dos cosas: una parte de los tickets no tiene categoría y los cierres automáticos inflan las métricas de resolución. Después, con acceso a todo el histórico, agrupamos los tickets por lo que escribe el cliente, en todos los idiomas en los que atiendes. De ahí sale la base de las categorías y los plazos con los que arranca AgentDesk si decides implantarlo.
Si el resultado es que tu herramienta actual te sirve y lo que falla es el proceso, te lo diremos. No todas las operaciones necesitan IA: con pocas decenas de tickets al día y consultas muy variadas suele compensar más ordenar categorías y plantillas en lo que ya tienes.
Qué analizamos
Seis bloques, todos calculados sobre tus propios tickets.
Tiempos reales
Primera respuesta y resolución, en horario laboral y en tiempo natural, y cuánto espera el cliente entre una respuesta y la siguiente.
Volumen y estacionalidad
Qué días y qué meses se dispara la entrada, por canal y por país. Con un año de datos se ven las campañas y las rebajas.
Categorías de verdad
Agrupamos los tickets por lo que escribe el cliente, no por el departamento donde acabaron. Así salen los tipos de consulta que no tienen categoría.
Cierres y reaperturas
Cuántos tickets se cierran solos sin estar resueltos y cuántos vuelven a abrirse. Es donde más se engañan las métricas.
Respuestas del equipo
Qué contesta el equipo a cada tipo de consulta, qué respuestas se repiten y cuáles podrían convertirse en plantilla.
Candidatos a automatizar
Qué categorías tienen un procedimiento claro y datos accesibles por API, y cuáles conviene dejar siempre en manos de una persona.
Qué datos te pedimos
Nos hace falta
- Acceso de solo lectura a la API del helpdesk, o una exportación de tickets con sus conversaciones
- Al menos tres meses de tickets. Mejor un año, para ver la estacionalidad
- Las categorías, departamentos, plantillas y plazos que usáis hoy
- Una o dos entrevistas con quien atiende y con quien supervisa
- La lista de sistemas que consulta el equipo para contestar: tienda, ERP, SGA, transportistas
No hace falta
- Cambiar de herramienta ni tocar su configuración
- Contraseñas de administrador: basta con un acceso de lectura
- Parar la operación ni que el equipo cambie su forma de trabajar mientras analizamos
Como vamos a tratar datos personales de tus clientes, antes de acceder se firma el contrato de encargado del tratamiento que exige el artículo 28 del RGPD.
Qué te entregamos
Cómo lo hacemos
Cinco pasos. El análisis en sí es rápido; lo que marca el calendario es tener acceso a los datos.
Acceso y extracción
Conectamos con la API de tu helpdesk con permisos de lectura, o trabajamos sobre una exportación. Sacamos tickets, conversaciones, categorías y plantillas.
Entrevistas
Hablamos con quien atiende y con quien supervisa: qué sistemas consultan, qué casos les quitan más tiempo y qué métricas miran cada semana.
Agrupación de tickets
Convertimos el asunto, la descripción y el primer mensaje del cliente en embeddings y agrupamos los tickets por parecido. La IA pone nombre a cada grupo y una persona lo revisa contra ejemplos reales.
Revisión con tu equipo
Repasamos categorías, plazos y candidatos a automatizar con quien conoce los casos. Aquí se corrige lo que los datos no explican solos.
Entrega
Reunión de presentación, informe y hoja de ruta. Si después implantas AgentDesk, las categorías y plantillas son el punto de partida de la configuración.
Dudas sobre la auditoría de atención al cliente
¿Qué datos necesitáis para auditar la atención al cliente?
Un acceso de solo lectura a la API de tu helpdesk o una exportación de tickets con sus conversaciones, de al menos tres meses (mejor un año). Además, las categorías, plantillas y plazos que usáis y una o dos entrevistas con el equipo. No hace falta cambiar de herramienta ni dar contraseñas de administrador.
¿Cuánto tarda una auditoría de atención al cliente?
El análisis es la parte rápida: con los datos en la mano, la primera lectura sale pronto y el estudio completo de categorías llega cuando hay acceso a todo el histórico. Lo que marca el plazo es cuánto se tarda en tener el acceso o la exportación y en cuadrar las entrevistas.
¿Sirve con cualquier helpdesk, o si solo atendemos desde un buzón de correo?
Sí, siempre que podamos leer los datos. Con un helpdesk usamos su API o una exportación. Si atendéis desde un buzón compartido de correo, leemos el buzón y reconstruimos los hilos. Se pierde algo de información, porque no hay categorías ni estados, pero los tiempos y los tipos de consulta salen igual.
¿Qué pasa con los datos personales de nuestros clientes?
Accedemos con permisos de lectura y con el contrato de encargado del tratamiento firmado antes de empezar. Los datos se usan para el análisis y el informe trabaja con cifras agregadas. Si quieres profundizar, tenemos una guía práctica sobre agentes de IA y RGPD.
¿Estamos obligados a implantar AgentDesk después?
No. La hoja de ruta explica qué haríamos con AgentDesk, pero las categorías, las plantillas y los cambios de proceso sirven igual en la herramienta que ya usáis.
Qué suele venir después de la auditoría
¿Cuánto tarda de verdad tu equipo en contestar?
Cuéntanos qué herramienta usáis y cuántos tickets entran al día. Te explicamos qué acceso necesitaríamos y qué te entregaríamos.