Realizado por nuestro equipo en el marco de su experiencia europea (Evolution Agency, Francia). Lo mostramos para demostrar capacidad, no como un proyecto de Revolution Agency.
De una bandeja de soporte saturada a una operación que se gestiona sola.
Triage automatizado, dashboard en tiempo real sobre BigQuery y un reporte semanal que se escribe solo. Construido por nuestro equipo para Onoff Telecom.
100K+
respuestas automatizadas entregadas en producción
20,000
tickets resueltos sin intervención humana
70%
de satisfacción cliente
Metodología: el sistema está instrumentado de punta a punta. Cada conversación, clic de satisfacción y ticket se registra en BigQuery, y las comparaciones se anclan a una línea base de 43,355 conversaciones analizadas en 182 días. Las cifras de vida del sistema son las observadas por el equipo que lo opera y evolucionan con cada ciclo semanal de reporting.
Contexto
Onoff Telecom es un operador de telecomunicaciones europeo con un canal de soporte B2C de alto volumen: activación de SIM y eSIM, gestión de números, consultas de facturación, problemas con la app. El soporte telecom tiene una forma particular: una gran parte de las consultas entrantes es nivel 1 repetitivo, la misma docena de preguntas hechas miles de veces, mientras que una cola más pequeña es realmente compleja y necesita a un humano.
El encargo no era agregar un chatbot. Era hacer que toda la operación de soporte fuera medible y en parte autónoma: que los agentes dejen de ahogarse en tickets repetitivos y que los responsables dejen de armar reportes a mano. El punto de partida:
- Alto volumen entrante con una fuerte proporción de nivel 1 repetitivo
- Tiempos de primera respuesta estirados por la cola: las preguntas simples frenaban a las difíciles
- Reporting con un export manual a una hoja de cálculo una vez por semana, desactualizado antes de que alguien lo leyera
- Ninguna vista única en tiempo real de lo que el soporte estaba haciendo realmente
Desafío
Tres problemas, un solo sistema que debía resolver los tres a la vez. Una solución puntual habría dejado el valor varado: un agente que no puede ver sus propios datos es un juguete, un dashboard que nadie automatiza es un gadget. El logro exigía que la conversación, la automatización, el data warehouse y el reporte fueran un solo circuito.
Desviar la carga repetitiva sin degradar la calidad
Automatizar la cola de nivel 1 que no necesita a un humano, y derivar todo lo ambiguo o sensible a un agente con el contexto adjunto. El objetivo honesto es alto, nunca 100%, y lo decimos en voz alta.
Hacer visible la operación en tiempo real
Reemplazar el 'lo sabremos la próxima semana' por un dashboard en vivo sobre una capa de datos real, no una captura de pantalla.
Eliminar el reporte manual
Convertir la consolidación semanal, antes la tarea pesada de un analista, en un artefacto automatizado que llega a la bandeja de la persona que nunca entra al dashboard.
Solución: un circuito cerrado
El sistema es un solo circuito cerrado en cinco capas. El agente atiende el soporte y registra todo, la ingesta y BigQuery lo convierten en datos confiables, el dashboard lo hace visible en vivo y el reporte semanal cierra el circuito en la bandeja del responsable. Ninguna herramienta sola hace eso: la integración es el producto.
- 1
Agente de triage de consultas
Un agente conversacional está en primera línea del flujo repetitivo de nivel 1, anclado en la base de conocimiento de Onoff, no en la memoria genérica del modelo. Optimiza la resolución real, no la contención de vanidad: una consulta cuenta solo cuando el cliente nunca necesitó a un humano.
- 2
Automatización de respuestas
Las preguntas de alta frecuencia (activación, eSIM, gestión de números, facturación básica) se responden automáticamente. Todo lo ambiguo, sensible o fuera de alcance pasa a un agente humano con el contexto completo adjunto, y cada interacción se escribe de vuelta en el pipeline.
- 3
Ingesta en BigQuery
Los eventos de soporte se capturan en origen y luego se limpian, deduplican y modelan en una sola fuente de verdad: tasa de desvío, tiempo de primera respuesta, volumen por categoría, tasa de escalamiento. La capa sin glamour que hace confiable todo lo demás.
- 4
Dashboard en tiempo real
Una vista en vivo sobre BigQuery para el responsable de soporte: volúmenes, tiempos de respuesta y resolución, escalamientos, tendencias. Sin esperar el archivo semanal.
- 5
Reporte semanal automático
Un job programado lee los datos modelados, calcula las variaciones de la semana contra la línea base medida, escribe un resumen narrativo corto y deja un PDF en la bandeja del responsable cada lunes por la mañana. El export manual desaparece por completo: el reporte se escribe y se envía solo.
Resultados
De dónde salen estas cifras: las cifras de respuestas, tickets y satisfacción son cifras de vida del sistema observadas por el equipo que lo opera. Las cifras de línea base, engagement y costo se leen del pipeline de medición: cada conversación, clic de satisfacción y ticket se registra en BigQuery, con 43,355 conversaciones analizadas durante seis meses como referencia. Nada en esta página es un benchmark sectorial.
Más de 100,000 respuestas automatizadas entregadas en producción
20,000 tickets resueltos sin intervención humana
70% de satisfacción cliente
Tras la migración V2, el engagement con el agente se multiplicó por cerca de 4, y alrededor de 1 conversación de cada 4 escala a ticket humano, contra 38.5% de las conversaciones con interacción en la línea base medida
Costo por respuesta dividido por cerca de 25 entre la V1 y la V2 del agente
Reporting manual semanal eliminado: el reporte se escribe y se envía solo cada lunes
Stack
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