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Caso de uso

Deje de revisar una muestra. Revíselo todo.

El QA manual llega hasta donde llegan sus revisores. Kaizo evalúa cada conversación con su propia rúbrica, así que la cobertura deja de ser una cuestión de plantilla.

Caso de uso
AutoPilot evaluando una conversación resuelta

La confianza de equipos de atención al cliente de todo el mundo

5/5 en G2
  • Sello AICPA SOC 2 SOC 2 Type II
  • Marca ISO 27001 ISO 27001
  • Estrellas del RGPD GDPR
Trust Center

El problema del 3%

La mayoría de los equipos de atención al cliente revisan alrededor del 3% de las conversaciones, lo que significa que el 97% de lo que ocurre entre sus agentes y sus clientes es invisible. No sin medir: invisible. Las tendencias solo salen a la luz cuando son lo bastante grandes como para reflejarse en el CSAT, y para entonces ya le han costado clientes.

Cobertura

Cada conversación, evaluada de la misma manera.

AutoPilot evalúa cada ticket en cuanto se resuelve, con los criterios que usted definió, sin cola de revisión y sin sesgos inconscientes.

  • Sin muestreo y sin conversaciones omitidas
  • La rúbrica se interpreta de forma idéntica cada vez
  • Escala con el volumen de tickets, no con la plantilla
Más sobre AutoPilot
Cobertura
AutoPilot evaluando una conversación resuelta

Revisión humana

Reserve a los revisores para los casos que requieren criterio.

Auto QA se encarga de la gramática, la ortografía y el cumplimiento de procedimientos, y después rellena previamente los criterios y redacta la retroalimentación para que un revisor la edite y la apruebe.

Más sobre Auto QA
Revisión humana
Auto QA rellenando previamente los criterios de evaluación
100%
de las conversaciones evaluadas
80%
menos trabajo manual de QA
12h
ahorradas por semana, por responsable de QA

Responsables de atención al cliente que dejaron de adivinar

  • 50%

    menos tiempo de QA

    “Our tickets can be long and complex. AI has been a life-saver in our experience.”

    SteelSeries

  • 75%

    resolución más rápida

    “Kaizo is an essential part of finding the root causes of areas we need to improve, then improving on that.”

    Foot Locker

FAQ

Preguntas frecuentes

¿Coincidirá la IA con nuestros revisores?

Lo sabrá antes de ponerla en marcha. La ejecutamos con sus evaluaciones históricas para que pueda ver en qué coincide con su equipo y en qué no, y ajustar los criterios hasta que se corresponda.

¿Y si nuestros estándares son poco habituales?

Suelen serlo. Kaizo adopta sus criterios actuales en lugar de imponer una plantilla, y puede conectar su base de conocimiento para que la IA tenga el contexto de su producto.

¿Seguimos necesitando un equipo de QA?

Sí, para la parte que requiere criterio. Lo que cambia es que dejan de trabajar una cola y empiezan a analizar lo que revela la cobertura total.

Véalo con sus propios tickets

Evaluaremos una muestra de sus conversaciones reales con sus estándares y le mostraremos lo que la muestra pasó por alto.

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