Un chatbot basado en reglas y mejorado con aprendizaje automático, diseñado para gestionar tareas rutinarias de atención al cliente dentro del Sistema de Gestión de Pedidos, reduciendo la carga de trabajo manual para los agentes de soporte, al tiempo que se mantiene la precisión.
Establecer puntos finales de API seguros que conecten el motor del chatbot con la base de datos principal del Sistema de Gestión de Órdenes, para permitir la recuperación en tiempo real del historial y el estado de los pedidos de los clientes.
Defina árboles de decisión para escenarios comunes como 'Seguimiento del pedido', 'Cancelar pedido' y 'Reprogramar la entrega', con palabras clave y lógica de respuesta específicas.
Entrena el componente de NLP utilizando tickets de soporte históricos para mejorar la precisión en el reconocimiento de intenciones, centrándote en reducir los falsos positivos en consultas ambiguas.
Configure reglas de escalamiento que transfieran automáticamente las conversaciones complejas o sin resolver a agentes humanos, incluyendo un historial completo de contexto.

La fase 1 se centra en ampliar el soporte de idiomas y las interfaces de voz; la fase 2 tiene como objetivo introducir análisis predictivos basados en los patrones de envío.
El sistema utiliza un enfoque híbrido que combina árboles de decisión predefinidos para consultas estándar (estado, seguimiento, modificaciones básicas) con procesamiento de lenguaje natural para comprender el contexto de las solicitudes complejas. Se integra directamente con la base de datos para obtener datos de pedidos en tiempo real, sin necesidad de intervención humana para transacciones de bajo riesgo.
Proporciona respuestas instantáneas fuera del horario laboral para actualizaciones de pedidos que requieren atención inmediata.
Ofrece un servicio consistente a través de portales web, aplicaciones móviles e interfaces de correo electrónico.
Automatiza aproximadamente el 40% de las consultas rutinarias, liberando a los agentes humanos para que se encarguen de disputas complejas.
Consolidar todas las fuentes de pedidos en un único flujo de entrada de OMS (Sistema de Gestión de Órdenes) controlado.
Convertir los payloads específicos de cada canal en un modelo operativo consistente.
< 1 segundo
Tiempo de respuesta
85%
Tasa de resolución (estándar)
Reducción del 30% con respecto al año anterior
Volumen de transferencia manual
La fase inicial se centra en implementar un chatbot básico para gestionar consultas rutinarias, reduciendo el volumen de tickets en un treinta por ciento, al tiempo que se establecen transferencias básicas a agentes humanos para problemas complejos. A medio plazo, integraremos el procesamiento avanzado del lenguaje natural para permitir la comprensión contextual, lo que permitirá que el bot resuelva el noventa por ciento de los casos de forma autónoma y conecte de forma fluida a los usuarios con agentes humanos cuando sea necesario. La visión a largo plazo implica crear un ecosistema totalmente autónomo en el que el chatbot anticipe las necesidades del cliente en función de los datos históricos, coordinando la resolución completa del servicio sin intervención humana. Este proceso transforma nuestra función de soporte de un centro de costos reactivo en un activo estratégico proactivo, impulsando la eficiencia operativa y mejorando significativamente las puntuaciones de satisfacción del cliente con el tiempo.

Fortalecer los reintentos, las comprobaciones de salud y el manejo de mensajes no entregados para mejorar la fiabilidad de la fuente.
Validación de la afinación por canal y contexto de la cuenta para reducir las rechazadas falsas.
Priorizar los fallos de entrada con mayor impacto para una recuperación operativa más rápida.
Los clientes pueden ingresar su número de pedido y recibir actualizaciones de estado inmediatas y verificadas sin tener que contactar al soporte.
Notifica automáticamente a los usuarios sobre los cambios en las fechas de entrega debido a problemas logísticos, con un enlace directo a las opciones de reprogramación.
Ayuda a los clientes a determinar si su pedido cumple con los requisitos para un reembolso según las políticas del sistema antes de iniciar el proceso.