Cómo usar la IA omnicanal para mejorar la experiencia de cliente

Tu equipo de soporte probablemente responde todo el día a las mismas pocas preguntas sobre dónde está un pedido, si un cliente puede devolver algo y si tienes una camiseta en otra talla.

Las preguntas son fáciles, pero se acumulan. Mientras tu equipo las va resolviendo, las conversaciones más difíciles que realmente generan fidelidad esperan en la cola detrás de ellas.

Las preguntas más sencillas fueron las que impulsaron en primer lugar al servicio de atención al cliente hacia la IA. Ya en los años 90, los ingenieros creaban bots básicos capaces de seguir árboles de decisión sencillos para gestionarlas.

Esos primeros bots fueron el inicio de lo que hoy llamamos IA en atención al cliente: el uso de agentes conversacionales y automatización para responder a las preguntas de los clientes, resolver solicitudes habituales, derivar problemas complejos a agentes humanos y gestionar automáticamente tareas repetitivas como el seguimiento de pedidos, las devoluciones y las preguntas frecuentes, de modo que los equipos de soporte puedan centrarse en conversaciones de mayor valor.

Los Customer Agents de IA actuales hacen ese trabajo mucho mejor que aquellos primeros árboles de decisión. Los mejores se entrenan con tu documentación de ayuda, el catálogo de productos y datos históricos y en tiempo real de clientes para resolver las preguntas al momento, en vez de empujar al cliente a través de un menú; por eso, gran parte del volumen de asistencia rutinaria ya está al alcance de la automatización.

La IA podría gestionar hasta el 60 % del volumen de atención gestionable y liberar a tu equipo para las interacciones que realmente necesitan a una persona, según McKinsey. Aquí tienes 7 ejemplos concretos de cómo podría funcionar eso en la práctica.

1. La IA se prueba y se regula antes incluso de hablar con un cliente

Es mucho más probable que tu programa de atención al cliente con IA no cumpla las expectativas si nadie lo somete antes a una prueba de estrés. A menudo, nadie lo somete a una prueba de estrés porque no hay forma de probar un agente de IA en escenarios realistas antes de que esté activo, lo que, por desgracia, significa que la primera prueba de estrés acaba siendo un cliente real.

La confianza en la IA se gana probándola, no esperando que se comporte bien. Las marcas orientadas a la IA tratan la IA nueva como tratarías código nuevo: validándola antes de lanzarla, mediante la ejecución de simulaciones para probar y validar cómo se comporta el agente de IA en las conversaciones antes de pasar a producción, todo ello respaldado por protecciones y registros de auditoría completos.

Antes de que tu Customer Agent de IA se publique, ponlo a prueba con los casos difíciles: un cliente de un nivel de fidelización frustrado, un cambio por una talla incorrecta, un plazo ajustado de ventana de devoluciones. Evalúa cómo gestiona cada cambio y corrige lo que falle antes de exponerlo a personas reales.

2. La IA resuelve por sí sola las preguntas sobre el estado del pedido

Hay una pregunta que provoca una combinación única de miedo y pavor en el corazón de cualquier profesional de atención al cliente: «¿Dónde está mi pedido?»

Conocidas como «WISMO» en el sector, estas solicitudes llegan en grandes volúmenes, siguen un patrón predecible y tienen una respuesta clara en los datos de pedidos y envíos. La combinación de una montaña interminable de tickets y una gran cantidad de información a la que la IA puede recurrir es el motivo por el que las consultas WISMO son lo primero que la mayoría de los equipos automatiza.

Al igual que ocurre con WISMO, muchos tickets de soporte surgen cuando un cliente simplemente no encuentra algo que ya puede ver, como el saldo de fidelidad, la fecha de renovación de una suscripción o la política de devoluciones y cambios. Quieren ese detalle en el momento en que se les ocurre buscarlo, normalmente mientras navegan, y si no lo encuentran de inmediato, puede que se pongan en contacto con el equipo de soporte en lugar de seguir buscando.

Cuando alguien pregunta dónde está su paquete o cuándo caducan sus puntos de fidelización, un agente de IA con habilidades de seguimiento de pedidos preconfiguradas extrae esa información directamente de su perfil de cliente, responde al instante y cierra la conversación, todo ello sin que nadie toque el ticket.

Este tipo de cosas son especialmente valiosas durante temporadas como Black Friday y Cyber Monday, cuando se disparan las consultas sobre pedidos. Después de habilitar un Customer Agent de IA en su sitio web, la marca de fragancias para el hogar Happy Wax vio «una reducción drástica de los tickets de soporte», según Rachel Fagan, vicepresidenta de marketing: más de la mitad de las conversaciones [EN] en un periodo de 90 días se resolvieron por completo sin ninguna intervención humana.

«Los clientes reciben respuestas al instante, y nuestro equipo gana margen para los momentos que requieren una atención más cercana», explica Fagan. «Eso nos sitúa en una buena posición para tener éxito este Black Friday y Cyber Monday».

3. La IA gestiona devoluciones, cambios y reclamaciones de garantía

Las devoluciones les importan a los clientes y son un suplicio para tu equipo. Cada una es repetitiva, pero práctica, ya que resolverla implica realizar una acción, no solo buscar algo, y esa combinación mantiene a una persona ocupada durante varios minutos cada vez.

También es exactamente el tipo de trabajo del que un agente de IA más capaz puede liberarles.

Cuando un cliente inicia una devolución o una reclamación de garantía, un agente de IA con funciones de devolución preintegradas puede verificar su identidad, comprobar si cumple los requisitos y tramitar el reemplazo o el reembolso por sí solo, y solo escalar los casos límite que realmente requieren criterio.

Automatizar las devoluciones te devuelve las horas de personal que consume cada devolución o reclamación de garantía, y ofrece a los clientes la resolución rápida y sin complicaciones que determina si volverán a comprarte. Eso se traduce en una experiencia poscompra mucho mejor para todas las personas implicadas.

NANUK, una marca que fabrica fundas impermeables, lo entendió de primera mano. Su equipo humano de atención al cliente contaba con representantes que llevaban más de una década en la marca, y estaban dedicando demasiado tiempo a preguntas sencillas. No era el mejor uso de su tiempo y ralentizaba su capacidad para gestionar el tipo de relaciones con los clientes, prácticas y a largo plazo, que realmente marcan la diferencia en la retención.

Cuando NANUK lanzó un customer agent de IA, resolvió el 100 % de las consultas sobre devoluciones y cambios [EN] en 90 días. «El agente de IA no sustituye a los agentes humanos», afirma Sophie Morin, directora de marketing digital y comercio electrónico. «Es otra capa de servicio que nos ofrece una forma más rápida y precisa de responder a preguntas sencillas. Nos permite llevar nuestro servicio de atención al cliente a otro nivel».

4. La IA recomienda productos y recupera ingresos

La IA para atención al cliente no tiene por qué ser un centro de costes. Con todo el contexto del cliente, el mismo agente de IA que responde a una pregunta puede recomendar productos, hacer venta cruzada y recuperar una venta dentro de una conversación en directo.

Imagínate a un cliente que abre un chat web de IA después de abandonar un carrito. El agente de IA responde a su pregunta, detecta el carrito abierto y envía una oferta de recuperación en la misma interacción. O un comprador recurrente pregunta por un producto y el agente de IA usa su historial de compras y navegación para recomendar artículos relevantes.

Cuando la marca de ropa de lujo Naked Wardrobe quiso crear una experiencia de conserjería prémium en su sitio web, lanzó un Customer Agent de IA para que sus clientes pudieran acceder a una experiencia de compra tipo boutique online. En 90 días, el agente de IA resolvió el 94 % de las consultas sobre recomendaciones de productos [EN].

«Ahora, la IA está asesorando a nuestra clienta, respondiendo a sus preguntas y vendiéndole la prenda adecuada, todo ello a las dos de la mañana, cuando nuestro equipo está durmiendo», afirma James Thorngren, director de marketing de Naked Wardrobe.

"Customer Agent podría mantener una conversación con cada cliente que llegue a nuestro sitio y comprender exactamente sus necesidades, además de hacer una recomendación útil", coincide Sophie Morin, directora de marketing digital y comercio electrónico en NANUK. «Esto no es un chatbot de 2010».

5. La IA ofrece asistencia permanente en todos los idiomas y canales

La asistencia siempre ha tenido dos límites: el reloj y la barrera del idioma. Históricamente, un cliente de Lyon, Francia, que necesita ayuda a medianoche, hora local, no ha tenido suerte si tu equipo habla inglés y trabaja en horario laboral estadounidense.

Después de ponerse en contacto por una experiencia negativa, el 81 % de los consumidores espera una respuesta en las 24 horas siguientes, y el 38 % espera una respuesta en un plazo de 4 horas, según el Future of Consumer Marketing Report de Klaviyo de 2025. Cuanto más se acostumbran los clientes a obtener respuestas rápidas y las 24 horas del día, menos paciencia tienen con una marca que se apaga después de las 6 p. m.

Cumplir esa expectativa solía significar contar con equipos las 24 horas en cada mercado. Ahora significa contar con una IA que habla el idioma del cliente en el canal del cliente, cuando y donde sea que aparezca. Un Customer Agent con IA es la forma de garantizar que la persona francesa que te envía un mensaje de WhatsApp a medianoche reciba la misma respuesta, con la misma calidad, que la persona estadounidense que inicia un chat web al mediodía.

Estas conversaciones también deben tener lugar en los canales que los clientes usan de verdad: chat web, email, mensajes de texto, WhatsApp e Instagram. Lo ideal es que, si un cliente contacta a través de un canal y más tarde retoma la conversación en otro, tanto los agentes de IA como los agentes humanos tengan acceso instantáneo a esos hilos para que nadie pierda el contexto ni tenga que repetirse.

6. La IA sabe cuándo escalar y transfiere con todo el contexto

La Buena IA de atención al cliente se define tanto por lo que resuelve por sí sola como por lo que deriva a una persona. Una disputa de facturación delicada o un problema complicado con varios pedidos debería pasar a una persona, rápido. Lo que diferencia una derivación Buena de una frustrante es si el cliente tiene que empezar de nuevo.

Sinceramente, no debería ser necesario. Cuando la IA escala un ticket, la bandeja de entrada del servicio de asistencia debería abrirse con el historial completo de la conversación, en todos los canal, junto con los datos del perfil, los pedidos abiertos, el estado de fidelización y las notas del agente de IA ya cargadas. La persona retoma exactamente donde lo dejó la IA.

Cuando el Customer Agent con IA de la marca de té Harney & Sonsdetecta que una consulta de un cliente requiere un toque humano, transfiere la conversación a través del servicio de asistencia con IA de la marca, manteniendo todo el contexto. Ahora el equipo de asistencia puede resolver los tickets con menos cambios entre pestañas, lo que contribuye a logros como una reducción del 25 % en PoP del tiempo medio de resolución de tickets de asistencia [EN] en 30 días.

Algunas preguntas de atención al cliente encajan de forma natural con la IA, mientras que otras siguen necesitando a una persona. La línea que las separa es más práctica de lo que podrías esperar:

7. La IA convierte las conversaciones de soporte en datos de marketing y retención

Cada conversación de asistencia también son datos y, con demasiada frecuencia, simplemente desaparecen. Alguien le dice a tu equipo que está buscando un regalo, pregunta por una opción sin perfume o menciona que está reponiendo un favorito, y esa intención y preferencia, expresadas con sus propias palabras, normalmente desaparecen en un ticket cerrado.

En un mundo ideal, tu IA incorpora esa intención y opinión al perfil del cliente y hace que siga trabajando para ti en el futuro. Por ejemplo, una resolución por chat web podría capturar una preferencia de producto, actualizar el perfil y activar un seguimiento personalizado unos días después, de modo que el siguiente contacto de marketing refleje lo que el cliente acaba de decir.

Es un ciclo de servicio a marketing en el que los datos de parte cero procedentes de las interacciones con el servicio de asistencia alimentan la segmentación y los flujos, y es así como la atención al cliente deja de ser un centro de costes y empieza a impulsar los ingresos y la retención.

"El servicio forma parte de la retención y forma parte del marketing", señala Thorngren. "Tener los datos centralizados en un CRM B2C autónomo nos ayuda a mantener conversaciones reales, en lugar de dar a la gente respuestas estándar."

Desarrolla tus propios ejemplos de atención al cliente con IA con Klaviyo

Con Klaviyo CRM B2C, todas las capacidades siguientes se integran en un solo sistema, para que tu equipo pueda resolver los problemas de los clientes, enviar campañas y flujos basados en la información del soporte y personalizar a lo largo del ciclo de vida sin esperar a sincronizaciones ni a ingeniería:

• Datos: Klaviyo Data Platform mantiene una vista en tiempo real y de por vida de cada cliente, alimentada por más de 400 integraciones prediseñadas. Todo lo demás en Klaviyo se ejecuta sobre estos perfiles.
• Inteligencia: Klaviyo AI [EN] decide cuál es el mejor momento, canal y contenido para cada persona en email, mensajería de texto, Mobile Push y WhatsApp. El valor de vida del cliente estimado, el abandono y la fecha de la próxima compra te indican qué es probable que haga cada cliente a continuación, para que puedas actuar en el momento adecuado en lugar de reaccionar después de que ocurra.
• IA agéntica para la atención al cliente: K:AI Customer Agent trabaja 24/7 en chat web, email, mensajería de texto y WhatsApp. Cuando no puede resolver un problema, lo escala a tu equipo humano en Klaviyo Helpdesk con todo el contexto preservado.
• Autoservicio personalizado en el sitio: Klaviyo Customer Hub ofrece a los clientes que han iniciado sesión un portal personalizado para el seguimiento de pedidos, el canje de puntos de fidelización, las suscripciones y los reabastecimientos, junto con recomendaciones de productos personalizadas con IA que impulsan los ingresos.
• IA agéntica para marketing: Klaviyo Composer crea una campaña o un flujo listos para lanzarse a partir de un briefing en lenguaje sencillo, con la audiencia y la mensajería optimizadas en todos los canales. Nada se publica sin tu aprobación.
• Analítica: Klaviyo Analytics hace un seguimiento del impacto en email, mensajería de texto, notificaciones push, WhatsApp y canales que no son de Klaviyo para que puedas ver qué funciona y dónde está dando resultados la IA.