Desafío
Escuchar a cada cliente sin movilizar a un equipo durante seis meses.
Los clientes del fabricante opinan continuamente sobre sus productos. Sus reseñas dicen lo que satisface, lo que decepciona y lo que falla. Es la forma más directa de la voz del cliente, y seguía en gran parte sin aprovecharse: con ese volumen, ningún equipo podía leer cada comentario.
La IA generativa abría el camino a una lectura exhaustiva. La dirección debía responder a tres preguntas antes de invertir.
- ¿Qué valor? Verificar que el análisis revela aprendizajes accionables para los equipos de producto y calidad.
- ¿Qué plazo? Con una organización tradicional, una primera respuesta requería seis meses.
- ¿Qué confiabilidad? Las áreas de negocio nunca usarán una clasificación que no consideran confiable.
La necesidad: una respuesta medida, rápida y confiable sobre el interés de industrializar el análisis de la voz del cliente.
Solución
Un equipo de expertos potenciado por agentes de IA y una exigencia de medición en cada etapa.
Desplegamos un modelo de delivery en el que dos expertos dirigen agentes de IA. Tres principios lo estructuran.
- La experiencia en las decisiones estructurales. La definición del alcance, la taxonomía de los comentarios, los criterios de evaluación y la decisión de industrializar quedan en manos de los expertos.
- Los agentes de IA en la producción. Los agentes producen el etiquetado, los conjuntos de evaluación, el código, las pruebas y las especificaciones, bajo el control de los expertos.
- La medición como árbitro. Cada entregable se evalúa con conjuntos de referencia validados antes de llegar a manos de las áreas de negocio.
Dispositivo
Definir, estructurar, evaluar, decidir.
- Definición del alcance. Definición de las preguntas de negocio a las que debe responder la voz del cliente, con los equipos de producto y calidad.
- Taxonomía. Construcción de las categorías de comentarios y de los factores de satisfacción e insatisfacción.
- POC. Clasificación de los comentarios con IA generativa, medida con conjuntos de evaluación de referencia.
- MVP. Entrega continua de los factores de satisfacción a los equipos de producto y calidad.
- Decisión. Go o no-go sobre la industrialización, a partir de los resultados medidos.
Un equipo de dos expertos, un product lead y un data scientist, apoyados por agentes de IA, durante 1,5 meses.
Resultados
Un POC y un MVP entregados en 1,5 meses, frente a seis meses con una organización tradicional.
Los comentarios de clientes se clasifican automáticamente según una taxonomía construida con las áreas de negocio. Los factores de satisfacción e insatisfacción llegan a los equipos de producto y calidad, que ahora cuentan con una lectura continua de la voz del cliente.
El POC y el MVP se entregaron en 1,5 meses, cuando una organización tradicional requería seis.
Dos efectos prolongan la misión.
- Una decisión basada en la medición. La industrialización se decide con resultados evaluados, no con una promesa.
- Un modelo de delivery replicable. El binomio de expertos apoyado por agentes de IA se aplica a otras fuentes de comentarios.
Expertises mobilisées
Savoir-faire
- Voz del cliente
- Análisis de comentarios
- IA generativa
- Agentes de IA
- Conjuntos de evaluación
Technologies
Sello
Cuatro mecanismos que marcan la diferencia.
- Agentes de IA en el corazón del equipo. Se encargan de la producción, lo que divide el plazo por cuatro.
- La experiencia humana al mando. La taxonomía, los criterios de calidad y las decisiones siguen en manos de los expertos.
- La evaluación antes del uso. Cada resultado se mide con conjuntos de referencia validados.
- Una taxonomía construida con las áreas de negocio. Los equipos de producto y calidad encuentran sus propias categorías en el análisis.
Para usted
La voz del cliente aprovechada en su totalidad.
Este enfoque responde a cuatro situaciones.
- Su centro de contacto, sus reseñas en línea o sus reclamaciones generan volúmenes de comentarios que nadie lee.
- Usted quiere cubrir todas las interacciones con clientes, no una muestra.
- Usted quiere evaluar un caso de uso de IA generativa sin comprometer un proyecto de seis meses.
- Usted debe decidir si industrializa con base en resultados medidos.
Formamos un equipo reducido de expertos apoyados por agentes de IA. Construimos la taxonomía con sus áreas de negocio y le entregamos una respuesta medida en pocas semanas.
