Así que has implementado un agente de IA como Fin de Intercom. Ese es el primer paso. Ahora viene lo difícil: averiguar si realmente está ayudando. Necesitas saber cómo está afectando tus costos, la carga de trabajo de tu equipo y, lo más importante, si tus clientes están satisfechos.
La mayoría de las plataformas de IA te ofrecen un panel lleno de gráficos y porcentajes. A primera vista, todo parece bastante impresionante. Pero a menudo, esos datos no cuentan toda la historia, lo que dificulta calcular tu verdadero retorno de la inversión (ROI) o ver dónde se podría mejorar. Te quedas preguntándote: "¿Estamos ahorrando dinero? ¿Los clientes obtienen lo que necesitan o simplemente se sienten frustrados?".
Para eso es esta guía. Vamos a analizar los Fin AI Reports de manera sencilla. Veremos qué significan las métricas, arrojaremos luz sobre los detalles cruciales que omiten y te mostraremos cómo obtener una imagen más completa y honesta del rendimiento de tu IA.
¿Qué son los Fin AI Reports de Intercom?
Intercom Fin es uno de los agentes de IA más populares para el servicio al cliente. La idea es simple: interviene en las conversaciones con los clientes para responder preguntas comunes de forma automática, lo que libera a tus agentes humanos para que se ocupen de los asuntos más complejos.
Para mostrarte su rendimiento, Intercom te ofrece un conjunto de informes llamado Fin AI Reports. Básicamente, es el boletín de notas de la IA. El objetivo de estos informes es dar a los gerentes de soporte un vistazo rápido al rendimiento de Fin, mostrando cómo está afectando las tasas de resolución y cómo reaccionan los clientes.
Puedes encontrar estos informes utilizando una plantilla predefinida dentro de tu espacio de trabajo de Intercom. Se centran en algunas métricas clave para darte una instantánea de la eficacia de tu IA. Aunque es un punto de partida decente, una simple instantánea no siempre te da la imagen completa.
Las métricas clave en los Fin AI Reports (y lo que realmente significan)
Para sacar algo útil de un informe, tienes que saber qué estás mirando. Desglosemos las partes principales del panel de los Fin AI Reports.
Una captura de pantalla del panel de CSAT de Intercom, una parte clave de los Fin AI Reports.Tasas de resolución y desvío
Estos suelen ser los primeros números que todo el mundo mira. Parecen medir directamente si la IA está haciendo su trabajo principal.
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Tasa de resolución: Es el porcentaje de conversaciones que Fin gestiona por sí solo, de principio a fin, sin que un humano intervenga en ningún momento. Intercom rastrea dos tipos: resoluciones "asumidas" (donde el cliente simplemente deja de responder después de obtener una respuesta) y resoluciones "confirmadas" (donde el cliente hace clic en un botón para indicar que su problema está resuelto).
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Tasa de desvío: Esta es un poco más amplia. Incluye las resoluciones completas más cualquier situación en la que un cliente encuentra ayuda sin necesidad de chatear. Por ejemplo, si Fin sugiere un artículo de ayuda, el cliente hace clic en él y luego se va, eso se cuenta como un desvío.
Experiencia del cliente (CX) y puntuaciones CSAT
La automatización solo es una victoria si tus clientes no la odian. Ahí es donde entra en juego esta retroalimentación.
Intercom tiene una Puntuación de Experiencia del Cliente (CX) que utiliza una simple calificación de 1 a 5. Después de chatear con Fin, un cliente podría recibir una encuesta rápida de CSAT pidiéndole que califique la experiencia. Esto te da una retroalimentación directa sobre cómo se sienten las personas al hablar con tu IA, lo cual es crucial para asegurarte de que no estás sacrificando la lealtad del cliente por un poco más de eficiencia.
Rendimiento del contenido y tasas de participación
Estas métricas te dan un vistazo tras bastidores a lo que está haciendo tu IA.
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Tasa de participación: Este número te muestra en qué porcentaje de todas las conversaciones participó Fin, incluso si no resolvió el problema. Es un buen indicador de la frecuencia con la que se activa la IA.
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Tabla de rendimiento del contenido: Esta tabla te muestra cuáles de tus artículos de ayuda o documentos de conocimiento utiliza Fin con más frecuencia. También intenta destacar qué contenido conduce a más resoluciones, ayudándote a identificar tus mejores artículos y encontrar los que podrían necesitar una actualización.
Las lagunas ocultas: lo que tus Fin AI Reports no te están diciendo
Bien, aquí está la parte importante. Si bien las métricas anteriores te dan una visión general básica, omiten un contexto realmente crítico. Si te basas solo en ellas, podrías obtener una visión sesgada del rendimiento real de tu IA.
No puedes prever el rendimiento antes de la puesta en marcha
Uno de los mayores obstáculos con Intercom Fin es que solo obtienes datos de rendimiento después de que la IA ya esté en funcionamiento y hablando con tus clientes. No hay forma de predecir de manera fiable su tasa de resolución o calcular el ROI potencial de antemano. Puede parecer que estás pulsando un interruptor y simplemente esperando lo mejor.
Este método de "lanzar y aprender" es arriesgado. Si la IA no funciona bien en sus primeras semanas, puede frustrar a los clientes y erosionar la confianza. Imagina si pudieras ejecutar una simulación completa con miles de tus tickets anteriores para ver exactamente cómo se desempeñaría una IA antes de que un solo cliente interactúe con ella. Esa sería una forma mucho más segura de empezar.
No sabes por qué fallan las resoluciones
La tabla de rendimiento del contenido en los Fin AI Reports es una gran idea en teoría, pero tiene un frustrante punto ciego. Te muestra qué contenido utilizó la IA, pero apenas ofrece información sobre por qué una conversación falló y tuvo que ser transferida a un humano.
¿Faltaba un paso clave en el artículo? ¿La información estaba desactualizada? ¿La IA simplemente entendió mal la pregunta? El informe no te lo dirá. Para averiguarlo, los gerentes tienen que revisar manualmente las transcripciones de las conversaciones, un proceso lento para el que nadie tiene tiempo. Esto significa que las mismas lagunas de conocimiento persisten y el rendimiento de tu IA puede estancarse.
Datos aislados e incompletos
Esta podría ser la mayor laguna de todas. Los Fin AI Reports solo pueden medir lo que Fin sabe, y Fin solo conoce lo que has almacenado dentro de Intercom, como tus artículos de ayuda.
Pero, ¿qué pasa con todos los demás lugares donde tu equipo guarda información importante? La mayoría de las empresas tienen el conocimiento repartido por todas partes. Tus guías técnicas detalladas podrían estar en Confluence, tus manuales de estrategia en Google Docs y tus chuletas internas en Notion.
Fin no puede ver nada de eso. Por lo tanto, sus informes se basan en una fracción pequeña e incompleta del conocimiento colectivo de tu empresa. Esto no solo conduce a tasas de resolución más bajas, sino que también significa que tus informes no reflejan el verdadero estado de tu base de conocimientos.
Más allá de los Fin AI Reports: un mejor enfoque para los informes de IA con eesel AI
Estas lagunas no son solo pequeñas molestias; señalan una forma reactiva de gestionar la IA. Un enfoque más eficaz se basa en la predicción, los conocimientos útiles y el conocimiento conectado.
Simula antes de automatizar para un ROI predecible
En lugar de lanzar y esperar lo mejor, una herramienta como eesel AI te permite realizar pruebas en un potente modo de simulación. Puedes conectar eesel AI a tu servicio de asistencia (incluido Intercom) y ejecutarla con miles de tus tickets pasados en un entorno totalmente seguro.
Esto te da una previsión precisa y respaldada por datos de tu tasa de resolución potencial y de los ahorros de costos. Ayuda a eliminar las conjeturas al lanzar una IA, permitiéndote construir un caso de negocio con tus propios datos antes de ponerla en marcha.
Obtén información procesable que mejore tu base de conocimientos
Mientras que los informes de Fin te dicen lo que sucedió, los análisis de eesel AI están diseñados para decirte qué hacer a continuación. El panel no solo te muestra las tasas de resolución; busca activamente lagunas en tu base de conocimientos.
Señala las preguntas que la IA no pudo responder, mostrándote exactamente dónde tu documentación es deficiente. Mejor aún, puede analizar las conversaciones exitosas gestionadas por tus agentes humanos y redactar nuevos artículos para la base de conocimientos basados en sus respuestas. Esto crea un ciclo de retroalimentación que ayuda a tu IA a volverse más inteligente con cada interacción del cliente.
Unifica todo tu conocimiento para una visión completa
El cambio más grande es que eesel AI está diseñada para conectarse con todo tu ecosistema de conocimiento. Puedes conectarla a todos los lugares donde tu equipo guarda información: Confluence, Google Docs, Notion, Slack y muchos otros.
Al aprender de todo el conocimiento de tu empresa, la IA puede proporcionar respuestas mucho más precisas. Y, como resultado, sus informes te ofrecen una visión holística del rendimiento y la cobertura de conocimiento de tu IA. Ya no intentas medir las cosas con una mano atada a la espalda.
Comparativa de precios: Intercom Fin vs. eesel AI
Los costos predecibles también son un factor importante. Intercom Fin generalmente cobra 0,99 $ por resolución, además de tu suscripción habitual de Intercom. Este modelo puede generar facturas difíciles de predecir. Si tienes un mes con mucho trabajo y tu IA funciona muy bien, tus costos aumentan. Puedes sentir que te están penalizando por automatizar eficazmente.
El modelo de precios de eesel AI funciona de manera diferente. Se basa en planes por niveles con un número fijo de interacciones de IA al mes. No hay tarifas por resolución, por lo que los costos se mantienen predecibles incluso cuando tu IA gestiona más y más conversaciones. Esto te permite escalar tu automatización sin preocuparte por facturas sorpresa.
| Característica | Intercom Fin | eesel AI |
|---|---|---|
| Modelo de precios | Tarifa por resolución (0,99 $) | Planes por niveles con interacciones fijas |
| Previsibilidad de costos | Baja (escala con las resoluciones) | Alta (costo fijo mensual/anual) |
| Cargos ocultos | Potencial de altos costos con alto volumen | Sin tarifas por resolución |
Pasa de las métricas básicas a la inteligencia procesable
Los paneles estándar como los Fin AI Reports son un buen punto de partida. Te dan una idea básica del estado de tu IA. Pero a menudo carecen del poder predictivo y de los conocimientos profundos y procesables necesarios para mejorar realmente tu soporte y sacar el máximo provecho de tu inversión.
El éxito con la IA no consiste en tener un gráfico bonito. Se trata de tener un sistema que te permita probar con confianza, que te muestre exactamente dónde mejorar y que funcione con todo tu conocimiento del mundo real, que está disperso. Se trata de convertir los informes de una mirada pasiva por el espejo retrovisor en una herramienta activa para mejorar.
Empieza con informes de IA más inteligentes
¿Listo para ver cuál es tu verdadero potencial de automatización? Puedes hacerte una buena idea en los próximos diez minutos.
Regístrate para una prueba gratuita de eesel AI y ejecuta una simulación con tus tickets anteriores. Obtendrás una previsión del ROI respaldada por datos que te muestra exactamente lo que es posible, todo antes de activarla para un solo cliente.
Preguntas frecuentes
Los Fin AI Reports ofrecen una instantánea del rendimiento de tu IA mediante el seguimiento de métricas como las tasas de resolución y desvío, las puntuaciones de experiencia del cliente y la participación del contenido. Esto te da una idea inicial de cómo Fin interactúa con las consultas de los clientes y las resuelve.
Las métricas clave incluyen la tasa de resolución (cuántos problemas resuelve Fin por sí solo), la tasa de desvío (cuántos clientes encuentran ayuda sin interacción humana) y las puntuaciones de experiencia del cliente (CX) o CSAT, que reflejan la satisfacción del cliente con las interacciones de la IA. El rendimiento del contenido y las tasas de participación también muestran cómo la IA utiliza tu base de conocimientos.
Lamentablemente, los Fin AI Reports no ofrecen una forma de prever el rendimiento antes de la puesta en marcha. Los datos solo están disponibles después de que el agente de IA esté interactuando activamente con los clientes, lo que significa que normalmente tienes que lanzar y luego aprender de sus interacciones en vivo.
Aunque los Fin AI Reports te muestran qué contenido utilizó la IA, generalmente carecen de información sobre por qué falló una resolución. Para entender la causa raíz de los fallos, los gerentes a menudo necesitan revisar manualmente las transcripciones de las conversaciones, lo que puede ser un proceso que consume mucho tiempo.
No, los Fin AI Reports se limitan al conocimiento almacenado directamente en Intercom, como tus artículos de ayuda. Si la información importante de tu empresa está repartida en otras plataformas como Confluence, Google Docs o Notion, esas fuentes no se incluyen en los datos ni en los informes de Fin.
Normalmente, Intercom Fin cobra por resolución además de tu suscripción estándar, lo que puede hacer que los costos sean impredecibles, ya que el éxito de tu IA aumenta directamente tu factura. Este modelo significa que una mayor automatización a veces puede llevar a gastos inesperados.
