Cómo automatizan las agencias atención y seguimiento
Generado por Klaviyo AI
El artículo presenta siete implementaciones de Klaviyo Customer Agent para gestionar pedidos, reservas, suscripciones y reclamaciones, además de activar seguimientos. Los casos muestran cómo combinar datos en tiempo real, reglas de marca y revisión de conversaciones para mejorar la atención y conectar sus resultados con marketing.
- Conversaciones como guía: Revisar los chats y probar cambios con preguntas reales permite detectar necesidades no cubiertas y priorizar mejoras.
- Datos en tiempo real: Las conexiones con sistemas de pedidos, reservas y suscripciones permiten consultar información y gestionar cambios desde el chat.
- Reglas y límites: Las directrices definen qué puede decir y hacer el agente, cuándo debe pedir confirmación y qué casos debe transferir a una persona.
- Reclamaciones según riesgo: El agente comprueba señales del perfil para resolver reclamaciones de bajo riesgo y derivar las repetidas o sospechosas al equipo.
- Seguimiento tras el chat: Los eventos de conversación activan flujos con recomendaciones y mensajes de servicio, mientras las quejas abiertas pueden pausar los envíos promocionales.
La mayoría de los equipos planifican un Customer Agent de IA igual que planifican un catálogo de productos. Enumeran lo que venden y luego intentan cubrirlo.
He comprobado que funciona mejor empezar por lo que los clientes dicen realmente en sus chats.
Como Mánager de operaciones de comercio electrónico en ECD Digital Strategy, lidero la automatización de IA para nuestras marcas de directo al consumidor. Klaviyo Customer Agent es el Customer Agent de IA que trabaja a partir del mismo perfil de cliente que tu email, mensajería de texto, chat web y WhatsApp.
Ese perfil compartido es lo que hace posibles los potentes casos de uso que se muestran a continuación.
Las compilaciones de Customer Agent más sólidas comparten algunos rasgos:
- Volumen: Zac Fromson, cofundador de Lilo Social, describe una marca de muestras de fragancias con miles de conversaciones mensuales en las que «la mayoría son preguntas recurrentes con respuestas conocidas». Preguntas como esa son las más fáciles de pasar a un agente de IA.
- Un reloj: Fromson señala que, en una marca de suscripción, "la mayoría de las preguntas sobre suscripción son rutinarias y vienen con una fecha límite". Si nadie responde antes del siguiente cargo, el pedido se envía igualmente. Un agente de IA que responde en segundos cierra esa brecha e impide que el envío se envíe si hay problemas.
- Acceso a los sistemas donde está la respuesta: Roddy Smith, director general para Norteamérica de Andzen, una agencia galardonada de CRM de ciclo de vida para marcas de directo al consumidor y comercio electrónico, creó una conexión con la plataforma de reservas de un estudio para que el agente de IA y el equipo de marketing "compartan la misma vista en tiempo real de cada miembro". Una vez que un agente de IA puede ver y actuar sobre datos en tiempo real, se puede resolver un volumen mucho mayor de conversaciones.
- Reglas por escrito: Cada configuración que aparece a continuación detalla lo que el agente de IA puede decir, lo que puede hacer y cuándo transfiere la conversación a una persona. Eso es lo que permite que el equipo confíe en él con clientes reales.
Aquí tienes 7 implementaciones de agencias del sector, que cubren casos de uso que van desde el seguimiento de pedidos hasta las reservas de clases y los emails de seguimiento que se envían cuando termina un chat.
1. Empieza con las preguntas que ya hacen los clientes
El equipo de Fromson trabaja con una marca de muestras de fragancias directo al consumidor que recibe miles de conversaciones de asistencia al mes. En torno al 36 % de ellas necesitan datos de pedidos en tiempo real para responder, como:
- "¿Dónde está mi pedido?"
- "No ha llegado."
- «¿Cómo puedo cancelar?»
Cómo funciona: datos de pedidos en tiempo real y alertas de pedidos retrasados
Fromson y su equipo en Lilo Social usan las habilidades listas para usar de Customer Agent para buscar y modificar pedidos, apoyándose en los datos de Klaviyo y de Shopify de la marca. Además, han creado una habilidad personalizada de Claude que conectará el sistema de almacén de la marca y añadirá dos cosas:
- Una fecha de entrega prevista antes de que exista un número de seguimiento
- Indicadores para pedidos que se retrasan
Los pedidos con retraso también activan un mensaje de un flujo de Klaviyo antes de que el cliente escriba. Fromson afirma que este enfoque "reduce el número de tickets en lugar de solo automatizar las respuestas". Cuando Customer Agent cancela un pedido, "confirma la cancelación en todos los sistemas posteriores antes de decirle al cliente que ya está hecho".
Cuando Customer Agent cancela el pedido, confirma la cancelación en todos los sistemas posteriores antes de decirle al cliente que está hecho.
2. Pon por escrito las normas de la marca
Para esa misma marca de fragancias, Fromson dice que en torno al 37 % de las consultas son preguntas de conocimientos. Los clientes preguntan sobre la autenticidad de las muestras, los tamaños y los costes de envío por mercado.
Otro 11 % son preguntas de fidelización sobre saldos de puntos, vencimiento y canje. Antes, los representantes de Lilo Social abrían Klaviyo a diario para buscar puntos y códigos promocionales manualmente.
Cómo funciona: reglas de marca cargadas en las directrices del agente de IA
Fromson y su equipo cargaron en las directrices de Customer Agent las reglas de la marca sobre lo siguiente:
- Nombres exactos de los tamaños de producto
- Condiciones de venta final de las muestras
- Sin velocidades de envío garantizadas
- Umbrales de envío gratis separados para pedidos de EE. UU. y pedidos internacionales
- Una lista de palabras prohibidas
De este modo, «Customer Agent nunca promete algo que la marca no pueda cumplir», explica Fromson. Una habilidad personalizada (que permite a las marcas automatizar sus casos de uso específicos) le permite comprobar saldos, procesar canjes y explicar por qué un código promocional no se aplica, todo dentro de la conversación.
3. Deja que las conversaciones decidan lo que creas
Para una marca de equipos de seguridad para soldadura y tuberías, mi equipo en ECD dejó de planificar Customer Agent en torno al catálogo y empezó a planificarlo en torno a los chats.
Cómo funciona: una revisión semanal de cada conversación
Todos los lunes, una rutina de IA que creamos con las API de Customer Agent lee todas las conversaciones de la semana anterior. Las etiqueta a cada una por tema, resultado e intención de compra. Señala los casos en los que el agente de IA se quedó atascado, dio una respuesta incorrecta o dejó que un comprador listo para comprar se fuera sin un enlace a un producto.
Los pequeños cambios, como fragmentos de conocimiento e instrucciones de habilidades, se ponen en marcha esa misma semana. Antes de hacerlo, reproducimos preguntas reales de compradores a través del agente de IA en modo de vista previa, tanto antes como después del cambio. Customer Agent redacta implementaciones más grandes, como nuevas habilidades y flujos de seguimiento, para que nuestro equipo las apruebe con una respuesta de email de una sola línea.
Los chats cuentan una historia distinta a la del catálogo. Las preguntas sobre paraguas y sombra fueron la mayor necesidad no cubierta, y más del 40 % se derivó al equipo. Un bucle de regalos que creamos a partir del catálogo no tuvo ninguna mención. El bucle semanal también detecta rápidamente pequeñas lagunas, como cuando el agente de IA dijo que no existía un pack cuando sí existían 5.
Los resultados: mejores puntuaciones en conversaciones de prueba y casi 3 veces más conversión
En los primeros 3 ciclos semanales, se publicaron 9 mejoras, y cada una se probó primero con preguntas reales de compradores. Esto es lo que descubrimos:
- Hasta 26 puntos mejor: la puntuación de Customer Agent en preguntas de compradores reproducidas subió del 63 % al 89 % en un solo ciclo.
- Casi 3× de conversión donde nos indicaban las conversaciones: Los chats gestionados por la habilidad paraguas se convirtieron en pedidos en un 19 %, frente al 7 % de los chats en general.
- 67–78 % resueltos: ese es el porcentaje de chats finalizados que el agente de IA resuelve por sí solo, sin que intervenga el equipo humano.
4. Reserva y cancela clases en el chat
Un estudio de fitness boutique gestiona todas las clases, paquetes de créditos y membresías en su plataforma de reservas, Mariana Tek. Customer Agent no podía acceder a ella de forma predeterminada, y Klaviyo tampoco podía verla. El equipo de Andzen creó un middleware personalizado que conecta la plataforma de reservas con Klaviyo, aportando 3 años de datos junto con actualizaciones continuas en tiempo real de cada miembro.
Cómo funciona: reserva, cancelación y datos de miembros en tiempo real
Los miembros que han iniciado sesión pueden ver el horario en directo, comprobar sus créditos, revisar las reservas próximas y reservar o cancelar una clase sin salir del chat. Entre bastidores, Andzen incorporó 3 años de historial en Klaviyo.
Ahora, 12 tipos de eventos llegan en cuestión de segundos: reservas, registros de llegada, cancelaciones, ausencias, pedidos y cambios de membresía. Los créditos, el estado de la membresía y la asistencia aparecen en cada perfil.
Las reglas del estudio están en las directrices de Customer Agent, así que todas las acciones las siguen. Por ejemplo:
- Customer Agent repite la clase, la fecha, la hora y el instructor y, después, «espera un sí claro antes de actuar», dice Smith.
- Dentro del plazo de 12 horas, Customer Agent explica la tarifa por cancelación tardía y vuelve a preguntar.
- Las cancelaciones y las suspensiones de membresías van a la bandeja de entrada de membresías.
- Customer Agent «solo actúa sobre las reservas del propio miembro que ha iniciado sesión», dice Smith.
Esa visión compartida habilita flujos que el estudio no podía ejecutar antes, como primera clase asistida, seguimiento de ausencias y créditos a punto de caducar.
Customer Agent solo actúa sobre las reservas del propio miembro que ha iniciado sesión.
Los resultados: 679 reservas en dos semanas y una tasa de aprobación del 100 % en escenarios de prueba
- En las dos primeras semanas de la conexión de datos, se atribuyeron a Klaviyo 679 reservas de clases, frente a cero antes.
- Se completaron retroactivamente unos 200 000 eventos durante 3 años y se añadieron como perfiles unos 2000 miembros del estudio.
- Se aprobaron 15 de 15 escenarios de prueba de Customer Agent en la cuenta en vivo. Cubrieron reservas, cancelaciones tardías, reservas de otros miembros, membresías, privacidad y tono de marca, sin que se cambiara ninguna reserva de miembro.
En las dos primeras semanas de la conexión de datos, se atribuyeron a Klaviyo 679 reservas de clases, frente a cero antes.
5. Gestiona los cambios de suscripción antes del próximo cobro
Una marca de comida para mascotas directo al consumidor vende comida para perros liofilizada y croquetas. Una gran parte de sus ingresos procede de los pedidos de su programa Suscribirse y ahorrar, que se envían cada dos a 12 semanas.
Los clientes pueden querer:
- Omitir o retrasar un envío porque la bolsa todavía no está vacía.
- Adelanta el siguiente pedido.
- Cambiar su sabor o el tamaño de la bolsa.
- Actualizar su dirección.
- Preguntar por qué no se aplicó un descuento.
«Si nadie responde antes del próximo cargo, el pedido se envía de todos modos», dice Fromson. Eso puede derivar en una solicitud de reembolso o una cancelación.
Cómo funciona: cambios en los envíos y conversaciones guardadas
Lilo Social combina Customer Agent con una habilidad personalizada de Claude conectada a la plataforma de suscripciones de la marca. En la conversación, el agente de IA comprueba el estado de suscripción, la próxima fecha de cobro y el historial de pedidos. A continuación, puede gestionar varios cambios:
- Omitir, retrasar, adelantar o cambiar la frecuencia del próximo envío
- Cambiar productos o tamaños de bolsa
- Informar al cliente de la nueva fecha de envío y el precio antes de confirmar nada
Cuando un cliente solicita cancelar, Customer Agent primero pregunta por qué. Luego, cambia su respuesta según el motivo:
- Con exceso de stock: ofrece un intervalo más largo o un envío omitido.
- Al perro no le gusta la comida: Sugiere una proteína diferente.
- Problema de salud o queja: lo transfiere a una persona.
Customer Agent sigue las reglas de la marca. No hace afirmaciones nutricionales ni de salud más allá de lo que aparece en la página del producto. Mantiene separados los nombres de las líneas de producto. Y describe las ofertas de suscripción como canjeadas en el portal de suscripciones, nunca «en el proceso de pago».
Dado que los datos de suscripción y servicio están en la misma cuenta de Klaviyo que el marketing, cada resultado puede actualizar el perfil del cliente. Un guardado de «demasiada comida» puede activar un recordatorio antes del siguiente envío. Un suscriptor retenido que cambia de sabor puede recibir una consulta unas semanas después. Los clientes con un ticket de asistencia abierto no reciben envíos promocionales hasta que se resuelve.
Dado que los datos de suscripción y servicio están en la misma cuenta de Klaviyo que el marketing, cada resultado puede actualizar el perfil del cliente. Una retención por «demasiada comida» puede activar un recordatorio antes del próximo envío.
6. Evalúa las reclamaciones por daños y luego comparte los resultados con marketing
Aproximadamente el 15 % de las consultas de la marca de fragancias son reclamaciones por daños, por artículo incorrecto o de garantía. Fromson dice que estas consultas son las que más le cuesta gestionar al equipo, y que los clientes a veces envían fotos generadas por IA para obtener reembolsos.
Cómo funciona: comprobaciones de riesgo del perfil antes de cualquier reembolso
Customer Agent recopila el número de pedido y las fotos y, a continuación, comprueba las señales del perfil:
- Reclamaciones anteriores y tasa de reclamaciones
- valor del pedido
- Antigüedad de la cuenta
- Si el cliente compró un envío asegurado
- El escaneo de entrega del transportista
Customer Agent resuelve automáticamente las reclamaciones de primer uso y de bajo riesgo conforme a la política publicada. Deriva las reclamaciones repetidas o sospechosas a una persona y resume las señales de alerta. Si una solicitud no cumple los requisitos para un reembolso, Customer Agent explica las opciones de la garantía. Los VIP de alta confianza se saltan la cola.
Los datos de atención al cliente están en la misma cuenta de Klaviyo que marketing, así que Lilo Social pausa los envíos promocionales mientras un cliente tiene una queja abierta. Una vez resuelta, el cliente pasa a un flujo de recuperación. Una valoración positiva de CSAT activa una solicitud de reseña.
7. Haz un seguimiento después de que termine el chat
Customer Agent crea eventos en Klaviyo: una conversación iniciada, un producto recomendado, un chat transferido al equipo. Para la marca de equipos de seguridad para soldadura y oleoductos, los usamos como activadores de flujo.
Cómo funciona: eventos de chat como activadores de flujo
- «Chateó, no compró»: El flujo envía un resumen con un enlace a lo que preguntó el comprador y luego las preguntas que más hacen otros soldadores. Sale en cuanto realizan un pedido.
- «Recibió una recomendación, no compró»: El flujo envía los productos exactos que sugirió Customer Agent.
- «Transferido al equipo y después, silencio»: El flujo envía un mensaje de comprobación priorizando el servicio 3 días después con ayuda sobre seguimiento, devoluciones y garantía.
Cada email tiene una variante A/B lista. Muchos compradores adquieren un producto recomendado días después, y un seguimiento oportuno los alcanza justo en ese momento.
Los resultados: más compradores en flujos y un 32 % más de ingresos
Medido durante un periodo móvil de 30 días, en las dos semanas posteriores a la activación de los flujos, esto es lo que encontramos:
- 75 % más compradores en flujos de seguimiento: el recuento pasó de 28 a 49, y ahora todos los usuarios identificados que chatean cumplen los requisitos, frente a menos del 10 % de antes.
- 32% más de ingresos gracias a los flujos de seguimiento: Los flujos de seguimiento de Customer Agent también impulsaron 3 veces más pedidos.
- 19 % de aumento en la tasa de compra de chat a compra: La proporción de personas que chatean que compran en un plazo de 7 días pasó del 5,9 % al 7,0 %.
- Conversión de la primera semana: el flujo "chateó, no compró" convirtió durante su primera semana activo.
- Aproximadamente 9 de cada 10 compras se realizan después de que finaliza el chat: Esto se aplica a los productos recomendados por Customer Agent, lo que muestra hasta qué punto llega la influencia del agente más allá de la conversación.
ECD Digital obtuvo un 32 % más de ingresos del flujo de seguimiento: los flujos de seguimiento de Customer Agent también impulsaron 3 veces más pedidos.
Empieza con tus propios chats
Elige el único tipo de conversación que tu equipo responde con más frecuencia, apunta las normas y prueba Customer Agent con preguntas reales de compradores antes de ponerlo en marcha. Luego, lee lo que dicen realmente los clientes y deja que eso guíe tu próxima creación.
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