Cómo el Análisis de IA de CYF Reveló que el 42% de los Contactos se Concentraban en Problemas Financieros y Creó una Hoja de Ruta para Reducir Costos en 30% | Caso de Estudio Real
Análisis profundo de interacciones con clientes de una empresa de pagos digitales identificó patrones críticos de frustración, cuellos de botella operacionales y oportunidades de automatización que pueden reducir la recurrencia hasta en un 40%
Alto Volumen de Contactos y Frustración Recurrente
Una empresa de pagos digitales en crecimiento enfrentaba alto volumen de servicio, recurrencia de llamadas y clientes frustrados. Era necesario entender las causas raíz para optimizar operaciones.
Distribución de Motivos de Contacto
Analizamos miles de interacciones para identificar las principales razones por las que los clientes contactaban con soporte:
| Motivo de Contacto | Porcentaje |
|---|---|
| Problemas de transferencia / recepción de pagos | 42% |
| Cambios de cuenta bancaria / domicilio bancario | 18% |
| Cargos indebidos (alquiler, planes, dispositivos) | 14% |
| Problemas con Pix | 9% |
| Dificultades con app, biometría y acceso | 8% |
| Instalación, cambio o devolución de dispositivos | 6% |
| Otros (cancelaciones, contracargo, vales) | 3% |
Los Problemas Reales Detrás de los Números
El análisis de IA reveló tres patrones fundamentales que explican la mayor parte de la frustración de los clientes
Financiero + Comunicación
La mayor frustración no es el error en sí, sino la falta de previsibilidad. Los clientes reciben información divergente sobre plazos de crédito, cambios bancarios y responsabilidades.
Causa principal de recurrenciaRegistro + Tecnología
Cambios de identificación fiscal, fallecimiento, cambios de titularidad generan bloqueos largos y poco transparentes. La biometría facial es un punto crítico de abandono.
Cuentas detenidas sin facturaciónProducto + Expectativa Comercial
Desalineación entre lo vendido y lo entregado en tarifas, vales, exención de alquiler y plazos. La ruptura de confianza conduce al churn temprano.
Impacto directo en retenciónInsight Crítico
Impacto en los Indicadores de Negocio
CríticoCronología de Acciones Recomendadas
Estrategia estructurada en tres fases con ganancias cuantificadas para cada etapa
Corto Plazo
0-30 días
Acciones de Implementación Rápida
- Estandarizar mensajes de plazos: Crear guión único para crédito bancario, Pix, cambios de cuenta
- Guión único para transferencias de valor: Unificar comunicación sobre bruto vs. neto, tarifas y préstamos
- Notificación proactiva en app: "Monto enviado al banco" / "Dependiente del plazo bancario"
- Macro de cargo indebido: Respuesta estandarizada para devoluciones, cambios y cancelaciones
Ganancias Estimadas:
- Reducción de recurrencia: 20-30%
- Reducción de TMO: 10-15%
- Aumento de CSAT: +8 a +12 puntos
Mediano Plazo
1-3 meses
Automatización y Flujos Inteligentes
- Flujos automatizados en app: Cambio de cuenta con checklist claro y estado visual del proceso
- Triaje inteligente de llamadas: Separar automáticamente "problema bancario" vs. "problema cliente"
- Centro de cargos y dispositivos: Línea o cola especializada para estos temas
- Biometría con fallback: Validación alternativa tras X intentos fallidos
Ganancias Estimadas:
- Reducción total de llamadas financieras: 25-35%
- Caída de churn involuntario: 15-20%
- Reducción de escalamientos críticos: 30-40%
Largo Plazo
3-6 meses
Transformación Estructural con IA
- Panel financiero predictivo: El cliente ve exactamente cuándo y por qué recibirá el pago
- Auditoría automática de facturación: Detección de alquiler indebido y duplicación de dispositivos
- Onboarding orientado a riesgo: Atención especial para clientes con cambios recientes de identificación fiscal
- IA de prevención de frustración: Detecta llamadas con alto riesgo emocional y prioriza resolución
Ganancias Estimadas:
- Reducción estructural de contactos: 35-50%
- Aumento de retención: +5 a +8 puntos porcentuales
- Mejora de NPS: +10 a +18 puntos
- Reducción de costos operacionales: 20-30%
Ganancia Operacional Consolidada
Impacto esperado tras la implementación completa de la hoja de ruta en 6 meses
Antes vs. Después de la Implementación
| Indicador | Situación Actual | Después de 6 Meses |
|---|---|---|
| Recurrencia | Alta | -40% |
| TMO promedio | Elevado | -25% |
| Churn por frustración | Relevante | -20% |
| NPS | Inestable | +12 a +18 |
| Costo por contacto | Alto | -30% |
Impacto en el Resultado Final
Principales Problemas y Soluciones Específicas
Problema: Retrasos de Crédito y Discrepancias de Valores
42% de los contactosLos clientes no entienden por qué el monto recibido difiere del esperado y cuándo exactamente lo recibirán. Confusión entre monto bruto, neto, tarifas, anticipos y préstamos.
Soluciones Recomendadas:
- Crear calculadora transparente en app mostrando: Monto Bruto → Deducciones (tarifas, préstamos, anticipos) → Monto Neto
- Notificación automática: "Tu pago de $X fue enviado al banco [Nombre del Banco] a las [hora]. Llegada esperada: [plazo bancario estándar]"
- Guión estandarizado para agentes con información consistente sobre plazos bancarios
- Panel predictivo mostrando cuándo se acreditará cada monto
Problema: Cambio de Cuenta Bancaria Complejo
18% de los contactosProceso manual, lento y sin visibilidad. Los clientes con identificaciones fiscales cerradas o cambiadas quedan bloqueados sin resolución rápida.
Soluciones Recomendadas:
- Flujo de autoservicio en app con validación automática de datos bancarios
- Checklist visual mostrando cada paso: Solicitud → Validación → Aprobación → Activación
- Para casos complejos (ID fiscal cerrada, fallecimiento): cola especializada con SLA reducido
- Notificaciones proactivas en cada cambio de estado
Problema: Cargos Indebidos Recurrentes
14% de los contactosDispositivos devueltos pero aún cargados, cancelaciones mal procesadas, cambio de dispositivo generando doble cargo.
Soluciones Recomendadas:
- Sistema de auditoría automática detectando cargos inconsistentes (ej: alquiler por dispositivo devuelto hace más de 30 días)
- Reembolso automático para casos claros identificados por IA
- Centro de cargos con cola dedicada y poder de resolución inmediata
- Confirmación visual en app: "Tu cancelación fue procesada. Último cargo: [fecha]"
Problema: Pix Bloqueado o No Habilitado
9% de los contactosPix no aparece en el dispositivo, está bloqueado en múltiples terminales, plazo de resolución elevado (4-7 días).
Soluciones Recomendadas:
- Diagnóstico automático en app: el cliente hace clic en "Mi Pix no funciona" y el sistema prueba conectividad y configuración
- Habilitación de Pix en tiempo real vía app (sin necesidad de contacto)
- Para bloqueos complejos: cola técnica especializada con SLA de 24h
- Tutorial visual paso a paso para configuración inicial
Problema: Biometría Facial y Acceso a la App
8% de los contactosFallo de reconocimiento facial, bloqueo por intentos, imposibilidad de cambiar email o teléfono, dependencia de terceros en casos de fallecimiento o socio.
Soluciones Recomendadas:
- Método de validación alternativo tras 3 intentos fallidos de biometría (ej: documento + selfie)
- Cambio de email/teléfono vía autoservicio con validación por SMS/email antiguo
- Proceso expedito para casos de fallecimiento o cambio de socio (documentación digital)
- Mejorar algoritmo de reconocimiento facial o añadir opciones alternativas permanentes
Impulsado por el Análisis de Interacción con Clientes Basado en IA de CYF
Detrás de cada insight en este caso de estudio está el motor de análisis avanzado de CYF — entrenado para procesar interacciones de audio y texto de conversaciones reales de atención al cliente. Transformamos grabaciones de llamadas en bruto, transcripciones de chat y puntos de contacto digitales en datos estructurados que revelan tendencias, necesidades de los clientes y cuellos de botella operacionales.
Nuestra Solución
Nuestra solución utiliza transcripción de voz a texto de última generación más modelos de lenguaje grandes y pipelines de IA híbridos para entender:
- Lo que los clientes dicen y cómo se sienten
- Cómo responden los agentes y dónde ocurren las brechas
- Patrones visibles solo a través de inteligencia basada en datos
Esta poderosa combinación de procesamiento de audio e IA de lenguaje natural hace posibles insights como reducción del 30% en costos operacionales y patrones ocultos de fricción, transformando interacciones de servicio cotidianas en resultados de negocio estratégicos.
