Una guía práctica para medir la tasa de contención de IA y la calidad de la escalada

Si ya has explorado el mundo de la IA para soporte al cliente, seguro has oído hablar de la tasa de contención. A menudo se presenta como la métrica definitiva para el éxito de los chatbots, prometiendo una forma sencilla de ver cómo se acumulan tus ahorros. La lógica parece sólida: cuantos más chats gestione tu bot por sí solo, menos gastarás en agentes humanos.

Pero aquí está el truco: una alta tasa de contención no siempre significa que tengas clientes felices o una estrategia de IA ganadora. Puede ocultar fácilmente la frustración del usuario, problemas no resueltos y clientes que simplemente se rinden y buscan otra forma de obtener ayuda en silencio. Cuando persigues este único número, puedes terminar optimizando para las cosas equivocadas, perjudicando la misma experiencia del cliente que intentas mejorar.

Esta guía trata sobre mirar más allá de esa métrica única y a menudo engañosa. Analizaremos una mejor manera de medir la tasa de contención de la IA y la calidad del escalado de forma conjunta, para que puedas estar seguro de que tu IA realmente está ayudando, no obstaculizando.

¿Qué es la tasa de contención de la IA? (Y por qué no es suficiente)

Primero, pongámonos de acuerdo. La tasa de contención de la IA es simplemente el porcentaje de chats de clientes resueltos por un agente de IA sin necesidad de que un humano intervenga.

La fórmula estándar es algo así:

"Tasa de contención = (Interacciones totales - Interacciones escaladas) / Interacciones totales * 100"

Entonces, si tu bot gestiona 1000 chats y solo 200 se transfieren a un agente humano, tienes una tasa de contención del 80 %. Se ve genial en un panel de control, ¿verdad? No tan rápido.

El mayor error aquí es la suposición de que cualquier chat que no se escala es un éxito. Esto lleva a lo que se conoce como "mala contención", donde los números parecen fantásticos, pero la realidad para tus clientes es todo lo contrario. La mala contención ocurre cuando:

• Un cliente se molesta tanto con el bot que simplemente cierra la ventana del chat por frustración.

• La IA da una respuesta incorrecta o inútil, pero la conversación simplemente se desvanece.

• El cliente se queda atascado en un bucle, se rinde y luego envía un correo electrónico o llama, un cambio de canal que no se cuenta como un escalado.

Cuando solo miras la tasa de contención estándar, te estás perdiendo la historia completa. Es una imagen incompleta y, a menudo, halagadora del rendimiento real de tu IA.

El problema de perseguir una alta tasa de contención

Enfocar toda tu energía en aumentar ese número de contención puede ser contraproducente. Crea problemas ocultos e ignora por completo el hecho de que, a veces, un escalado es el mejor resultado posible.

Los costos ocultos de la "mala contención"

Cuando tu chatbot se siente más como un obstáculo que como una guía útil, hay consecuencias reales para tu negocio.

• Frustración del cliente y pérdida de clientes: Una experiencia de bot torpe e inútil puede ser mucho más perjudicial que hacer que un cliente espere unos minutos por un humano. Socava la confianza y puede hacer que la gente busque a tus competidores.

• Más contactos repetidos: Si un problema no se resuelve realmente, ese cliente volverá, y probablemente no estará de buen humor. Esto solo infla tu volumen de tickets y la carga de trabajo de los agentes, que es exactamente lo contrario de lo que querías de la automatización.

• Datos de rendimiento engañosos: Si tu equipo está celebrando una tasa de contención del 80 %, pero la mitad de esos chats eran en realidad problemas no resueltos, tus cifras de ROI son básicamente inventadas. Corres el riesgo de tomar grandes decisiones basadas en datos incorrectos.

Cuando los escalados son algo bueno

Es un mito común que cada escalado es un fracaso. En realidad, una estrategia de escalado inteligente es una señal de que tu sistema de IA está funcionando exactamente como debería.

• Problemas complejos o sensibles: Algunos problemas simplemente necesitan un humano. Cosas como la empatía, la resolución creativa de problemas y los matices no están realmente en el repertorio de una IA todavía. Una transferencia rápida y fluida para estos problemas no es un fracaso, es una victoria para el cliente.

• Clientes de alto valor u oportunidades de venta: Tu IA debería ser lo suficientemente inteligente como para detectar una conversación de alto riesgo. Ya sea un cliente clave a punto de irse o un cliente potencial de ventas, llevarlos a la persona adecuada de inmediato es una gran ventaja.

• Construir relaciones: Una gran interacción con un agente capacitado puede convertir a un cliente frustrado en un fan de por vida. Obligarlos a luchar contra un bot que no puede ayudarlos logra todo lo contrario.

Lo que la mayoría de las herramientas de análisis no te dicen

El mayor problema con muchos paneles de análisis de IA es que te dicen qué sucedió, pero no tienen idea de por qué. Podrías ver una tasa de escalado del 20 %, pero no sabes nada sobre cómo se sentía el cliente, si mostraba signos de frustración (como reformular una pregunta cinco veces) o por qué abandonó el chat. Muchas plataformas simplemente no te dan las herramientas para profundizar, dejándote adivinar la calidad de todo.

Una mejor manera de medir la tasa de contención de la IA y la calidad del escalado

Para tener una idea real de cómo le está yendo a tu IA, necesitas mirar más de una cifra. Es hora de pasar de una simple métrica de contención a un marco que mida la resolución real y la calidad de cada transferencia.

Métricas clave para una "resolución real"

Hablemos de un nuevo concepto: Tasa de resolución real. Esta métrica intenta responder a la pregunta que realmente importa: ¿se resolvió realmente el problema del cliente, no solo "¿terminó el chat sin que nadie pulsara el botón de escalar?"

Para obtener una imagen completa, deberías hacer un seguimiento de varias cosas juntas.

Métrica	Qué mide	Por qué es importante
Tasa de resolución real	El porcentaje de problemas completamente resueltos por la IA, que a menudo puedes verificar con encuestas posteriores al chat o viendo si el mismo cliente te contacta de nuevo.	Esto separa los éxitos reales de los callejones sin salida frustrantes. Es la verdadera medida de la eficacia de tu IA.
CSAT/NPS en interacciones con IA	Puntuaciones de satisfacción del cliente específicas para los chats que fueron gestionados únicamente por la IA.	Una alta tasa de contención con una baja puntuación de CSAT es una gran señal de alerta. Significa que tu bot está molestando a la gente.
Resolución en el primer contacto (FCR)	Si el problema del cliente se resolvió en una sola interacción, ya sea con la IA o con un agente humano.	Tu IA debería ayudar a tu FCR general, no crear procesos de soporte complicados y de varios pasos para tus clientes.
Tasa de contacto repetido	Con qué frecuencia un cliente se pone en contacto de nuevo sobre el mismo problema en un corto período de tiempo (como 48 horas).	Un aumento en los contactos repetidos después de un chat con IA es una clara señal de que la primera "resolución" no fue definitiva.

Cómo medir la calidad del escalado

En lugar de simplemente tratar de forzar la reducción del número de escalados, cambia tu enfoque a mejorar los que sí ocurren. Un gran escalado debería ser una experiencia fluida y positiva tanto para el cliente como para tu agente.

Aquí están las claves para hacer un seguimiento de la calidad del escalado:

• Transferencia de contexto: ¿Recibe el agente humano el historial completo del chat y la información del cliente? Nada enfada más a un cliente que tener que repetir toda su historia.

• Tiempo de gestión del agente (post-escalado): Si la IA hizo un buen trabajo recopilando información por adelantado, el tiempo de gestión del agente en ese ticket debería ser más corto de lo habitual.

• CSAT en interacciones escaladas: Una alta puntuación de CSAT aquí es una señal fantástica. Significa que la transferencia fue perfecta y el agente tenía lo que necesitaba para resolver el problema rápidamente.

• Tasa de re-escalado del agente: ¿Con qué frecuencia el primer agente que toma un escalado tiene que pasárselo a otra persona? Una tasa alta podría significar que tu IA no está clasificando los problemas correctamente.

Cómo mejorar tanto la contención como los escalados

Construir un sistema que ofrezca tanto resoluciones reales como escalados de alta calidad requiere más que un simple chatbot. Necesitas una plataforma que se base en una base de conocimiento unificada y te dé herramientas robustas para pruebas y controles flexibles.

Comienza con una única fuente de verdad

Una IA es tan buena como la información a la que puede acceder. Cuando el conocimiento de tu empresa está disperso por todas partes, tu bot solo puede dar respuestas parciales, lo que lleva a muchos escalados que podrían haberse evitado.

La mayoría de las herramientas de IA necesitan que crees contenido desde cero o solo pueden extraerlo de un único centro de ayuda. Con una herramienta como eesel AI, puedes conectar instantáneamente todas tus fuentes de conocimiento, desde tickets pasados y tus páginas de Confluence hasta Google Docs y Notion. Nuestra IA aprende directamente de las resoluciones exitosas de tu equipo, por lo que sus respuestas son siempre precisas y suenan como tú. Incluso te ayuda a encontrar y corregir lagunas en tu conocimiento sugiriendo nuevos artículos basados en lo que los clientes realmente preguntan.

Una infografía de eesel AI que muestra cómo conecta varias fuentes de conocimiento para crear una única fuente de verdad, esencial para medir con precisión la tasa de contención de la IA y la calidad del escalado.

Prueba y simula antes de lanzar

Lanzar una nueva herramienta de IA sin saber cómo funcionará realmente es una apuesta enorme. Muchas plataformas prácticamente te obligan a lanzarla para empezar a recopilar datos, lo que significa que tus clientes son los conejillos de indias.

No lanzarías un nuevo sitio web sin probarlo, ¿verdad? Lo mismo ocurre con tu IA. El modo de simulación en eesel AI te permite probar tu configuración en miles de tus propios tickets pasados en un entorno seguro. Obtienes un pronóstico sólido de tu tasa de resolución y puedes ajustar las respuestas de la IA antes de que un solo cliente hable con ella. Esto elimina el riesgo de todo el proceso y te ayuda a lanzar con resultados en los que puedes confiar.

La función de simulación en eesel AI permite a los equipos probar el rendimiento antes del lanzamiento, lo cual es un paso clave para medir eficazmente la tasa de contención de la IA y la calidad del escalado.

Despliega con control

La automatización rígida de todo o nada no funciona para los equipos de soporte de hoy. Necesitas la libertad de elegir qué se automatiza y cómo se gestionan los escalados.

-A diferencia de las plataformas que te encierran en una única forma de hacer las cosas, eesel AI te pone al mando.

• Automatización selectiva: Usa nuestro motor de flujos de trabajo para decidir exactamente qué tipo de tickets debe gestionar la IA. Puedes empezar poco a poco, con preguntas simples y repetitivas, y hacer que escale automáticamente todo lo demás.

• Acciones personalizadas: Ve más allá de simplemente responder preguntas. Puedes configurar tu IA para hacer cosas como buscar información de pedidos en Shopify, actualizar campos de tickets en Zendesk, o clasificar problemas basándose en lo que el cliente escribió. Así es como realmente aumentas tu tasa de "resolución real" y te aseguras de que cuando se necesite un escalado, vaya al equipo correcto con toda la información correcta.

Una vista del creador de flujos de trabajo de eesel AI, donde los usuarios pueden configurar acciones y reglas personalizadas para la automatización selectiva, mejorando cómo miden la tasa de contención de la IA y la calidad del escalado.

Por qué medir la tasa de contención de la IA y la calidad del escalado significa centrarse en los resultados

Medir la tasa de contención de la IA y la calidad del escalado de forma conjunta es la única manera de entender realmente el verdadero impacto de tu estrategia de automatización. Una alta tasa de contención no significa nada si tus clientes se van descontentos y tus agentes tienen que limpiar el desastre.

Una gran IA no solo cierra chats. Resuelve problemas de manera eficaz, facilita la vida de los clientes y empodera a tus agentes humanos encargándose de las tareas rutinarias. Esto los libera para usar su experiencia en los problemas complejos, armados con todo el contexto que necesitan. El objetivo no es eliminar el contacto humano, sino hacer que cada interacción, ya sea con un bot o una persona, sea lo más útil y eficiente posible.

¿Listo para medir lo que realmente importa?

Intentar mejorar tu soporte con IA puede parecer como volar a ciegas si no tienes los análisis y controles adecuados. eesel AI te ofrece las herramientas de simulación, los controles detallados y la base de conocimiento unificada que necesitas para automatizar el soporte con confianza y mejorar tanto tus tasas de resolución como la calidad de tus escalados.

Descubre cómo funciona o reserva una demostración para ver nuestro modo de simulación en acción.