Caso de uso real

Soporte post-venta que resuelve sin escalar

Devoluciones, incidencias y seguimiento de pedido. Resueltos en la primera interacción.

ShopifySalesforce CommerceSAPStripeWhatsApp Business APIZendesk

>80% FCR

resolución en primera interacción sin agente humano

–62%

coste por contacto en soporte post-venta

< 30s

tiempo medio de resolución para seguimiento de pedido

×10

capacidad de absorción de volumen en picos sin coste adicional

El problema que conoces bien

En temporada alta recibes 3.000 tickets al día. El 70% son del mismo tipo: '¿Dónde está mi pedido?', 'Quiero hacer una devolución', 'Me llegó algo roto'. Tu equipo de soporte está saturado respondiendo lo mismo, y los tiempos de respuesta se disparan justo cuando más lo nota el cliente.

70%de tickets de e-commerce son repetitivos y resolubles sin agente humano

×8aumento de volumen de soporte en picos estacionales (Black Friday, Navidad)

4.2htiempo medio de primera respuesta en e-commerce durante picos

✓

Cómo lo resuelve Nexgen AI

Un agente que accede a tu OMS en tiempo real, gestiona devoluciones según tu política de negocio, ejecuta reembolsos vía Stripe o tu pasarela, y actualiza el estado en tu CRM — todo sin que ningún humano intervenga en los casos estándar.

Identificación del cliente

El agente valida identidad con email o número de pedido. Sin formularios.

Consulta en tiempo real

Accede a tu OMS o ERP: estado, ubicación, fecha estimada de entrega.

Resolución en primera línea

Devolución, cambio o reembolso según tu política, ejecutado directamente.

Actualización en CRM

Registra la interacción y el resultado sin que nadie lo teclee.

Escalación inteligente

Solo los casos complejos llegan al humano, con todo el contexto ya recogido.

Análisis técnico

Análisis de Situación: El Techo Operativo del E-commerce Moderno

En nuestra colaboración con retailers online, hemos identificado un patrón crítico: el crecimiento de las ventas no es escalable si el soporte post-venta depende linealmente del factor humano. Durante el análisis de puntos de dolor en entornos de alta demanda, observamos que las empresas suelen caer en la 'trampa de la contratación estacional'.

Los Puntos de Dolor Identificados

Tras auditar flujos de trabajo en sistemas como Zendesk, Salesforce Commerce y Shopify, detectamos tres fricciones que destruyen el margen operativo en soporte post-venta:

Fragmentación de datos entre CRM, OMS y pasarela de pagos

El agente humano pierde una media de 4 minutos saltando entre el CRM, el OMS (Order Management System) y la pasarela de pagos (Stripe, Redsys) solo para validar si un paquete ha salido de almacén. En 200 tickets diarios, eso son más de 13 horas de tiempo productivo perdido en consultas manuales.

Inconsistencia en la aplicación de la política de devoluciones

La interpretación humana de las reglas de negocio genera variabilidad: un agente aprueba una devolución fuera de plazo que otro rechazaría. Esto eleva la tasa de disputas y genera expectativas inconsistentes que dañan la percepción de marca.

El efecto latigazo en picos de demanda

En Black Friday, el volumen de tickets se multiplica por 8. Un tiempo de respuesta de 4 horas en ese contexto se traduce automáticamente en una caída del 15% en la recurrencia de compra. El cliente que no recibe ayuda rápida cuando tiene un problema con un pedido reciente no vuelve.

Nuestra Propuesta: Del Soporte Reactivo a la Resolución Autónoma

Decidimos implementar agentes con capacidad de tool-use por una razón fundamental: la intención del usuario en e-commerce casi siempre requiere una acción en una base de datos. Si un cliente pregunta '¿Dónde está mi pedido?', no quiere una respuesta amable — quiere el dato real de su envío, y si hay problema, quiere que se resuelva en la misma interacción.

Integración profunda vía API con OMS y ERP

Conectamos el motor de Nexgen AI directamente con el sistema de gestión de pedidos y el conector de logística. El agente 've' lo mismo que un supervisor de almacén: estado real, ubicación, incidencias de transporte, historial de entregas.

Lógica de negocio codificada para devoluciones

Trasladamos las reglas — 'devolución permitida si < 14 días y estado = entregado' — a un motor de decisiones que la IA consulta antes de emitir una etiqueta de retorno o autorizar un reembolso. Sin interpretación libre, sin variabilidad entre agentes.

Human-in-the-loop con triaje por anomalía y sentimiento

Diseñamos un sistema donde la IA transfiere el caso solo si detecta una anomalía operativa (paquete perdido por la mensajería, doble cobro) o una carga emocional negativa elevada. El agente humano recibe el caso con todo el contexto ya estructurado.

Impacto en el Negocio y Justificación Tecnológica

La elección de agentes de ejecución especializados frente a modelos genéricos responde a la necesidad de precisión transaccional. Nuestra arquitectura de Memoria Persistente Omnicanal garantiza que si un cliente empieza la gestión por WhatsApp y la continúa por web, el agente recuerda el estado exacto del ticket — eliminando la fricción más frecuente en soporte multi-canal.

Eliminación del backlog de lunes: los tickets acumulados el fin de semana se gestionan en tiempo real, eliminando el colapso del lunes que antes requería refuerzo de plantilla.

Reducción del error en reembolsos: la automatización de devoluciones vía Stripe con lógica codificada elimina las autorizaciones erróneas que generaban disputas con la pasarela.

Impacto en LTV: un cliente que recibe resolución en menos de 30 segundos tiene un 40% más de probabilidades de repetir compra que uno que espera más de 4 horas. El soporte eficiente no es un coste — es retención.

Tecnología aplicada