Expertos en Automatización de Flujo de Trabajo de Call Center

Cliente: Un proveedor de servicios de telecomunicaciones Tier-1 en EE.UU. enfrentaba tiempos de espera insostenibles.

Desafío: La infraestructura heredada no podía manejar los picos de tráfico, resultando en una alta tasa de abandono y la necesidad urgente de una Automatización de Flujo de Trabajo de Call Center escalable.

Solución: Nuestro equipo aumentado de ingenieros Python diseñó e implementó un sistema de enrutamiento inteligente basado en AsyncIO y microservicios. Se desarrolló un middleware que analizaba la intención del usuario mediante NLP antes de asignar la llamada, integrándose perfectamente con su CRM existente.

Resultado: La solución redujo la latencia de enrutamiento y logró una disminución del 35% en el tiempo promedio de espera, mejorando la satisfacción del cliente (CSAT) en 15 puntos en el primer trimestre.

Cliente: Una startup Fintech de rápido crecimiento especializada en microcréditos.

Desafío: El equipo de soporte estaba abrumado por consultas repetitivas sobre estado de cuentas, requiriendo una Automatización de Flujo de Trabajo de Call Center para liberar recursos humanos.

Solución: Integramos tres desarrolladores Python senior que construyeron un asistente de voz y texto omnicanal utilizando bibliotecas de aprendizaje automático. El sistema automatizó la verificación de identidad y las consultas de saldo mediante APIs seguras.

Resultado: Se logró una tasa de contención del 45%, lo que significa que casi la mitad de las consultas se resolvieron sin intervención humana, permitiendo al equipo interno enfocarse en casos de fraude complejos.

Cliente: Una cadena minorista multinacional con presencia en 12 países.

Desafío: Su sistema IVR era rígido y difícil de actualizar, causando frustración en los clientes durante las temporadas altas. Necesitaban expertos en Automatización de Flujo de Trabajo de Call Center para modernizar el stack.

Solución: Proporcionamos un equipo de outstaffing que migró el sistema antiguo a una solución basada en la nube con Python y Twilio. Se implementaron menús dinámicos que cambiaban según el historial de compras del cliente.

Resultado: La implementación resultó en una reducción del 20% en los costos operativos de telefonía y aumentó la velocidad de resolución de tickets en un 30% gracias a la integración de datos en tiempo real.