Una empresa puede responder miles de conversaciones en segundos y, sin embargo, no estar resolviendo mejor las necesidades de sus clientes. La incorporación de IA a los canales de atención obliga a revisar qué significa realmente medir una buena interacción. El tiempo de respuesta, la duración de las interacciones o la cantidad de conversaciones gestionadas siguen siendo KPIs de atención relevantes, pero ya no alcanzan por sí solos para evaluar el desempeño.
En una estrategia de comunicación omnicanal, la clave es evaluar si la interacción resolvió el problema, qué experiencia generó, cuánto costó y qué resultado produjo.
Según Deloitte, el 71% de los clientes bancarios ubica la facilidad para resolver un problema entre las tres prioridades que más valoran, por encima incluso de la velocidad de respuesta, mencionada por el 63%.
Por eso, uno de los KPIs centrales de atención es la resolución en primer contacto (FCR), aunque no debería analizarse de manera aislada. También es necesario observar los contactos repetidos, los escalamientos, el esfuerzo que debe hacer el cliente y el abandono. Y contemplar si existe continuidad entre los diferentes canales de comunicación.
La automatización tampoco debería confundirse con resolución. Una interacción puede ser atendida íntegramente por IA y seguir requiriendo una derivación, un nuevo contacto o una acción posterior por parte del cliente. Por eso, el porcentaje de conversaciones automatizadas puede ser un dato de eficiencia, pero no necesariamente una medida del resultado.
El costo por conversación es un indicador fundamental. Mide cuánto le cuesta a la empresa gestionar una interacción completa con un cliente, considerando canales, tecnología, IA, integraciones y, cuando corresponde, intervención humana. En una estrategia de comunicación omnicanal, permite evaluar la eficiencia de la atención más allá del costo de cada canal por separado.
Ahora bien: cuando intervienen sistemas de IA, este indicador requiere una mirada amplia. No basta con calcular el precio de cada consulta al modelo; también hay que considerar la arquitectura utilizada, la complejidad de las interacciones, el volumen y los recursos necesarios para sostener la operación.
El costo por resolución es otra variable clave. Mide cuánto le cuesta a la empresa llevar una interacción hasta una solución efectiva, incluyendo tecnología, operación e intervención humana cuando corresponde. Permite evaluar el costo real de resolver una necesidad del cliente, no solo de iniciar o gestionar la conversación.
La distinción entre estos conceptos es importante: costo por conversación no es lo mismo que costo por resolución. Y ninguno de los dos debería analizarse separado del valor que genera esa interacción.
Gartner proyecta que el costo de resolución mediante GenAI en atención al cliente superará los U$S 3 en 2030 —una cifra superior a la de muchos agentes humanos en el extranjero que atienden a consumidores finales (B2C)—. Entre los factores que explican esa evolución menciona el aumento de la complejidad de los casos, el consumo de tokens y las necesidades de infraestructura y talento. Según la consultora, a futuro las organizaciones líderes utilizarán la IA para impulsar el engagement con los clientes, más allá de buscar únicamente una reducción de costos.
Al analizar el impacto sobre el negocio, las estrategias conversacionales necesitan considerar indicadores como conversión, oportunidades capturadas, retención y valor generado.
Dicho esto, medir una estrategia conversacional implica entender qué ocurre después de la interacción: si el problema se resolvió, qué esfuerzo requirió, cuánto costó y qué resultado produjo. La métrica relevante, entonces, no es solamente cuántas conversaciones se gestionan, sino qué se consigue a través de ellas. Una conversación puede ser rápida, barata y completamente automatizada y, aun así, no generar ningún valor.
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