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Caso de estudio

Plataforma de atención al cliente con IA

Transformamos las operaciones de soporte al cliente con un asistente de IA inteligente que redujo los tiempos de respuesta un 70% y elevó las puntuaciones de satisfacción a un máximo histórico.

Cliente

TechCorp Solutions

Industria

Desarrollo de dispositivos inteligentes con IoT

Tecnología

OpenAI, Python, Django

Cronograma

16 semanas

Resultados clave

45 seg

Tiempo de respuesta

desde 14 min promedio

$500K

Ahorro de costos

anualizado primer año

95%

Puntuación CSAT

desde 72% inicial

80%

Consultas automatizadas

nivel 1 sin humanos

Resumen del proyecto

ArrayMatic construyó un asistente de soporte basado en GPT-4 para TechCorp que automatizó el 80% de las consultas de nivel 1, ahorrando $500K/año mientras mejoraba el CSAT de 72% a 95%.

El desafío

El equipo de soporte de TechCorp estaba abrumado por consultas repetitivas — restablecimiento de contraseñas, estado de pedidos, preguntas frecuentes sobre facturación. El tiempo de espera promedio había subido a 14 minutos, los agentes estaban agotados y el CSAT había caído al 72%. Contratar más agentes no era viable; los costos ya duplicaban el presupuesto.

Nuestro enfoque

Ajustamos GPT-4 con la base de conocimientos de TechCorp y lo integramos con su instancia de Zendesk a través de una capa de middleware personalizada. El asistente gestiona las consultas de nivel 1 de principio a fin y las escala a un agente humano — con el contexto completo — cuando el nivel de confianza cae por debajo del umbral. Un ciclo de retroalimentación reentrena el modelo semanalmente con las transcripciones de escalamiento.

Resultados e impacto

En los 90 días posteriores al lanzamiento, el 80% de las consultas entrantes se resolvieron sin intervención humana. El tiempo de respuesta promedio se redujo de 14 minutos a menos de 45 segundos. El CSAT subió del 72% al 95%, y los costos de soporte anualizados disminuyeron en $500K.

Lo que entregamos

Modelo GPT-4 Ajustado

Entrenado a medida con 18 meses de transcripciones de soporte y la base de conocimientos completa del producto.

Capa de Integración con Zendesk

Middleware que enruta, escala e inyecta el contexto completo de la conversación en el espacio de trabajo del agente.

Pipeline de Reentrenamiento Semanal

Pipeline MLOps automatizado que ingiere datos de escalamiento y reentrena el modelo cada domingo.

Panel de Análisis

CSAT en tiempo real, tasa de deflexión y mapa de calor de escalamientos para la dirección de soporte.

Capturas de pantalla

Seed image 1
1 / 4

Tecnologías utilizadas

OpenAIPythonDjangoReactNode.jsPostgreSQL

“

ArrayMatic no solo construyó un chatbot — reconstruyó la forma en que opera nuestra organización de soporte. El ciclo de reentrenamiento semanal significa que el sistema sigue mejorando sin que tengamos que mover un dedo.
SC

Sarah Chen

VP de Experiencia del Cliente · TechCorp Solutions

Servicios utilizados

Soluciones de IA GenerativaChatbots de IA ConversacionalAutomatización Impulsada por IA

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