Reduce hasta un 60% los tickets que llegan a tu equipo de soporte. Resuelve incidencias con IA, clasifica y enruta tickets automáticamente, asiste a tus agentes humanos con respuestas y resúmenes en tiempo real.
El coste medio de un ticket atendido por humano en España es de 8-15 €. La mayoría se resuelven con información que ya está en tu base de conocimiento — solo falta que llegue al cliente en el momento adecuado.
El departamento de atención al cliente es uno de los centros de coste más altos en empresas con cierta escala — y también uno de los más fácilmente optimizables con IA. Los datos son consistentes en sectores muy distintos: e-commerce, SaaS, banca, telco y utilities tienen entre el 60% y el 75% de sus tickets clasificables como L1 (consultas repetitivas con respuesta documentada). El problema no es que el agente humano no sepa la respuesta — es que tarda 4-12 minutos en localizarla, redactarla, copiarla del template y devolverla al cliente.
TimeStack implementa IA para atención al cliente en tres capas combinables: (1) chatbot resolutivo que atiende al cliente directamente con autoservicio sobre tu base de conocimiento; (2) clasificación y enrutado automático de tickets entrantes (qué tipo de incidencia, qué prioridad, a qué equipo va) — útil incluso si no quieres exponer IA al cliente final; (3) copiloto que asiste a tus agentes humanos en tiempo real: sugiere la respuesta, resume el hilo, busca en la KB, traduce idiomas y predice escalado.
El stack típico: motor LLM (GPT-4o, Claude, o un modelo open-source on-prem si requiere data residency total), RAG sobre tu base de conocimiento (Zendesk Guide, HubSpot KB, Confluence, Notion, documentos internos), integración con tu helpdesk (Zendesk, Freshdesk, HubSpot Service Hub, Intercom, Front, Salesforce Service Cloud), y observabilidad completa (calidad de respuesta, CSAT predicho, tasa de escalado, deflection rate).
El chatbot resuelve con autoservicio (consulta de pedido, cambio de contraseña, modificación de plan, devolución, etc.). Solo escalan los casos que requieren juicio humano.
El ticket entrante se clasifica (categoría, sub-categoría, prioridad, sentimiento) y se enruta al equipo o agente correcto. Útil incluso sin exponer IA al cliente.
Mientras el cliente escribe, el copiloto sugiere respuesta basada en KB, resume el hilo si es largo, busca tickets similares y avisa si el sentimiento se está deteriorando.
Si el ticket se reasigna entre agentes o entre turnos, el copiloto genera un resumen estructurado: situación, lo intentado, lo pendiente, próximo paso.
Si la conversación se calienta (frustración, lenguaje agresivo, amenaza de cancelación) se notifica al supervisor y se prioriza.
Zendesk, HubSpot Service Hub, Freshdesk, Intercom, Front, Salesforce Service Cloud, Kustomer, Help Scout, Zoho Desk. No te pedimos migrar — nos integramos con lo que tengas.
Benchmarks de nuestros clientes en los primeros 3 meses: deflection del 50-70% de tickets L1 (el chatbot resuelve sin pasar a humano), reducción del 40-55% del tiempo medio de resolución (gracias al copiloto), aumento del NPS/CSAT entre 12 y 22 puntos (porque la primera respuesta llega más rápida y mejor), reducción del coste por ticket entre 35-60%. Los resultados dependen del estado de la KB: cuanto más completa y bien estructurada, mejor el rendimiento del chatbot.
Depende del caso: (a) si tu volumen es alto y los tickets son repetitivos, el chatbot directo al cliente da más impacto en coste; (b) si tus tickets son complejos y requieren juicio humano, el copiloto ahorra más tiempo por ticket; (c) lo más común es combinar ambos: chatbot resuelve el 60-70% y los casos escalados llegan al agente con el copiloto activo. Recomendamos empezar con clasificación + copiloto (bajo riesgo, alto valor) y añadir chatbot directo cuando la KB esté madura.
Discovery: 1-2 semanas (auditoría de tickets históricos, KB y helpdesk actual). MVP en producción con clasificación + copiloto: 4-6 semanas. Versión completa con chatbot directo al cliente: 8-12 semanas. Si tu KB está bien estructurada, los plazos son más cortos; si tienes que organizarla en paralelo, alargamos para incluir esa fase.
Sí, los tres están entre nuestras integraciones más solicitadas. En Zendesk usamos Apps Framework + Sunshine Conversations para chatbot, y Side Conversations para el copiloto. En HubSpot Service Hub trabajamos con la API de Conversations + Knowledge Base. En Freshdesk vía REST API + Marketplace App. También Intercom (Operator API), Front (Plugin SDK), Salesforce Service Cloud (Einstein platform), Kustomer, Help Scout, Zoho Desk.
Implementación: 4.500-25.000 € según alcance (clasificación / copiloto / chatbot al cliente / multi-idioma / multi-helpdesk). Operación: cuota mensual fija 590-2.900 €/mes según volumen + coste del LLM (típico 0.01-0.03 € por interacción con GPT-4o). No facturamos por ticket procesado: precio fijo predecible. ROI medio se alcanza en 90-120 días por la reducción de FTE humanos necesarios.
Te hacemos una auditoría gratuita de 30 minutos: analizamos tu situación actual, identificamos qué se puede automatizar primero y te entregamos un plan concreto con ROI estimado.
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