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TL;DR
- El problema: en Speee, cada venta cerrada tenía que pasar del equipo de ventas al de Éxito del Cliente, y todo se hacía solo por mensajes de texto. El equipo de ventas marcaba la venta como cerrada, el equipo de Éxito del Cliente enviaba un formulario, el equipo de ventas lo rellenaba y el equipo de Éxito del Cliente hacía preguntas de seguimiento. Eran docenas de rondas por cuenta, de unos 30 minutos cada una, y cada mes llegaban nuevos contratos.
- Por qué seguía fallando: Las notas reflejaban la interpretación personal de cada representante, y pasaban uno o dos días antes del traspaso, así que los recuerdos ya se habían desvanecido. El equipo de atención al cliente solía reunirse con el cliente y se daba cuenta de que los detalles no se ajustaban a la realidad, por lo que había que volver a empezar con la incorporación.
- Lo que hicieron: Grabaron todas las llamadas de ventas en tl;dv. Ahora, el equipo de atención al cliente extrae las notas de traspaso directamente de la transcripción usando Ask tl;dv , con más de 20 indicaciones diseñadas específicamente para ello, y luego confirma el resultado con el comercial de una sola vez.
- Los resultados: el esfuerzo de traspaso se ha reducido en dos tercios. La incorporación se completa 23 días antes. La adopción de funciones ha aumentado un 15 %. Siete oportunidades de negocio más por comercial al mes.
«Si pudiéramos limitarnos a compartir información basándonos en hechos, el problema estaría resuelto. En cuanto llegamos a esa conclusión, decidimos adoptar tl;dv, dice Taiki Minami, responsable de Éxito del Cliente (CS) del producto SaaS propio de Speee. La empresa había estado dedicando un esfuerzo enorme solo a los traspasos de ventas a CS. Cuando empezaron a usar las actas grabadas de las reuniones —hechos sin filtrar— como base, todo empezó a cambiar. Esta es la historia de cómo lo pusieron en práctica.
Perfil y trayectoria de la empresa
Speee, Inc. se fundó en 2007 en Japón. La empresa gestiona 24 negocios que van desde la consultoría de transformación digital (DX) en marketing para empresas hasta iniciativas de DX en sectores tradicionales. Minami trabaja en la división de transformación digital de reformas del hogar, donde es el primer empleado contratado para el departamento de Éxito del Cliente de Budii, la herramienta SaaS propia de la empresa para facilitar las ventas en el sector de las reformas. Además, se encarga de la estrategia de Éxito del Cliente y del diseño de las operaciones.
Lo que nos llevó a adoptar tl;dv un problema de traspaso entre el equipo de ventas y el de atención al cliente. El intercambio de información tras cerrar un trato se hacía a base de mensajes de texto de ida y vuelta, lo que provocaba atascos tanto en el esfuerzo como en la calidad. Para resolver este problema de forma estructural, el equipo decidió crear un sistema basado en los registros de las reuniones de cada llamada de ventas.
El reto al que se enfrentaba tl;dv: lo habitual eran interminables idas y venidas por mensaje de texto
La división Budii de Speee funciona con una estructura al estilo de «The Model»: Marketing → Ventas internas → Ventas sobre el terreno → Éxito del cliente (CS). En este modelo, el primer punto clave que determina los resultados de CS es el traspaso de casos desde el departamento de ventas una vez cerrado el trato.
Antes tl;dv, los traspasos de casos se hacían solo por mensaje. El equipo de ventas te mandaba un mensaje diciendo «Hemos cerrado el trato», el de atención al cliente te enviaba un formulario tipo, el de ventas lo rellenaba y el de atención al cliente lo revisaba —un ciclo que a veces llegaba a tener docenas de idas y venidas por cada cuenta.
«Aunque en el formulario ponía que “el objetivo es dar más visibilidad a las actividades de ventas”, teníamos que entender por qué querían esa visibilidad y por qué no podían conseguirla ahora mismo. Tuvimos que ir y venir varias veces para llegar a ese nivel de detalle. Hacerlo por mensaje era increíblemente tedioso. También organizábamos reuniones presenciales, pero incluso así, nos llevaba unos 30 minutos por cliente».
Como cada mes llegaban nuevos contratos de forma constante, las reuniones de traspaso de 30 minutos cada una se iban acumulando, lo que restaba mucho del tiempo que el servicio de atención al cliente debería haber dedicado a los clientes.
Pero no era solo una cuestión de tiempo: la calidad también era un problema. Las notas de las reuniones que escribían los comerciales variaban muchísimo, y a veces eran demasiado detalladas y otras demasiado vagas. Cuando el equipo de atención al cliente por fin se reunía con el cliente, la información que habían recibido a menudo no se correspondía con la realidad, lo que les obligaba a volver a empezar el proceso de incorporación desde cero.
Minami resumió la causa principal en tres puntos: se mezclaban las interpretaciones subjetivas de los comerciales; los recuerdos se desvanecían cuando pasaban uno o dos días laborables antes del traspaso; y, por su parte, el equipo de atención al cliente no tenía más remedio que basarse en su propia interpretación. A continuación, identificó el denominador común.
«Todo se reducía a una cosa: no se compartían los datos. Si lo miramos desde otro ángulo, si pudiéramos compartir los datos, el problema se resolvería solo. Esa es la hipótesis que nos llevó a usar tl;dv».
¿Por qué tl;dv?
Tres servicios pasaron a la fase final: tl;dv dos herramientas nacionales.
Descartamos al primer candidato por la política de seguridad de Speee: los servicios que usan datos de clientes para entrenar la IA no eran una opción. «Para no participar en el entrenamiento de la IA, tenías que contratar su plan empresarial, lo que encarecía mucho el precio. Por eso lo descartamos».
El segundo candidato se centraba principalmente en el desarrollo de las habilidades de los comerciales, lo cual no encajaba con la prioridad principal del equipo en ese momento: mejorar el proceso de traspaso. «Para los traspasos y la documentación de las reuniones, tl;dv la mayor precisión en la transcripción y la forma más fácil de extraer información. Y, sobre todo, la función «Ask tl;dv fue el factor decisivo».
Después de reducir las opciones a tl;dv, el equipo hizo una prueba de tres meses con un plan mensual. Para que te aprobaran la compra internamente, Minami calculó el ahorro de tiempo en los traspasos y lo tradujo en ingresos previstos gracias a la capacidad de ventas adicional que se liberaría. Sin embargo, como en aquella época las herramientas de IA estaban surgiendo a toda velocidad, había dudas sobre si la herramienta cumpliría con las expectativas y si podría aparecer una alternativa más barata. En lugar de comprometerse directamente con un contrato anual, el equipo optó por un periodo de prueba de tres meses.
La prueba de tres meses confirmó los resultados, y el equipo pasó a un contrato anual. Como los resultados superaron las expectativas, ampliaron el número de licencias más allá de lo previsto inicialmente.
Lo que hicieron fue muy sencillo: grabaron todas las llamadas de ventas en tl;dv
«Lo que hicimos fue muy sencillo: montamos toda nuestra infraestructura de registros de reuniones en tl;dv. Y ya está».
Este es el proceso. Cuando un comercial hace una llamada por Google Meet, tl;dv guarda tl;dv la grabación. El equipo de atención al cliente puede usar la función «Ask tl;dv en cualquier momento para introducir una consulta y extraer la información que necesite. Le enseñan el resultado directamente al comercial y le preguntan: «¿Te parece que esto coincide con lo que tú entendiste?», y ya está.
Las docenas de rondas de mensajes de ida y vuelta desaparecieron. Los comerciales ya no tenían que tomar notas de las reuniones a mano. El equipo de atención al cliente ya podía consultar la información que necesitaba, cuando la necesitaba, basándose en datos concretos.
Pregúntale tl;dv : una función que funciona porque se conservan los datos
La clave de este sistema es la función de IA tl;dv. Como el material original —las grabaciones y transcripciones de las reuniones— se conserva tal cual, el equipo puede extraer lo que necesite desde cualquier perspectiva y en cualquier momento.
«Cuando las notas de una reunión las escribe una persona, su interpretación queda implícita en ellas. Pero cuando se conservan la grabación y la transcripción —los hechos—, la IA puede extraer solo la información que necesitas. Eso es lo que marca una gran diferencia».
Dicho esto, el mero hecho de implementar la herramienta no significó que el equipo la adoptara de la noche a la mañana. Durante la fase inicial de incorporación, nos centramos en explicar los conceptos, y los miembros tardaron un tiempo en tener ese momento de «¡ajá!».
Minami se encargó de crear diferentes indicaciones para cada tipo de reunión y se las fue repartiendo personalmente al equipo, una y otra vez.
«Cuando la gente lo ve en acción y lo prueba por sí misma, se da cuenta de repente: “Ah, esto sí que es útil”. Probar la herramienta por sí mismos fue más importante que explicar el concepto».
Hoy en día, Minami usa más de 20 plantillas diferentes: para traspasos de nuevos contratos, reuniones periódicas de seguimiento, cuentas con riesgo creciente de pérdida de clientes… cada una con su propia plantilla específica.
Su proceso para crear indicaciones es muy particular. Primero, analiza a fondo los factores que han llevado al éxito inicial a los clientes. Partiendo de la idea de que «si hubiéramos tenido esta información en la fase de traspaso, las cosas habrían salido mejor», identifica lo que es realmente esencial. A continuación, introduce esos requisitos en una herramienta de IA generativa para crear un primer borrador de la indicación. Ese borrador se prueba en tl;dv a veces una docena de veces, a veces docenas— mientras él lo perfecciona y lo ajusta. Solo cuando el resultado cumple con sus estándares comparte la indicación final con el equipo.
«Al principio, crear plantillas fue todo un reto. Pero una vez que has creado una, se convierte en un recurso muy útil para la organización. La clave está en crearlas de forma que todo el equipo pueda usarlas».
Minami sigue cuatro reglas a la hora de diseñar las indicaciones:
① Elimina las inconsistencias en el formato de salida. Especifica todo, hasta el tamaño de la fuente y si se permiten los emojis, para que el resultado sea siempre uniforme. Si no lo haces, el procesamiento posterior se complica.
② Rellena los nombres propios con opciones seleccionables. Como tl;dv usa datos para entrenar IA externa, la precisión con los nombres de empresas y otros nombres propios puede bajar. Configurarlos de antemano como opciones seleccionables ayuda a la IA a dar los resultados que buscas.
③ Estructura cada punto como un «desglose en tres niveles». En lugar de frases largas, diseña las preguntas de tal forma que la información resulte breve, concisa y con un formato coherente: una estructura que permita a los lectores asimilarla rápidamente.
④ Incluye las marcas de tiempo de la grabación original. Haz que la IA genere las marcas de tiempo de las frases en las que ha basado su análisis. «A veces no puedes calibrar el estado emocional de un cliente solo con el texto. Poder volver atrás y escuchar la grabación, eso es lo más importante».
Después de la adopción: no solo el servicio de atención al cliente, las ventas también cambiaron
El impacto se notó tanto en el servicio de atención al cliente como en las ventas.
El esfuerzo dedicado a la transferencia de casos de CS se redujo en dos tercios. Gracias a unas transferencias de mayor calidad, ya no hacía falta volver a empezar el proceso de incorporación desde cero, y el tiempo necesario para completarlo se acortó en 23 días. Las tasas de adopción de funciones también mejoraron un 15 %.
Las ventas también cambiaron. Al disponer ahora del tiempo que antes se dedicaba a los traspasos de casos, los comerciales pudieron dedicarlo a conversaciones de ventas propiamente dichas, lo que se tradujo en siete oportunidades de negocio adicionales por persona al mes.
«Al hacer los traspasos basándote en datos registrados, la tasa de resolución de CS en el primer contacto con un cliente es mucho mayor. Ya sabes que «a esta persona le preocupaba X» incluso antes de establecer el primer contacto. Empezar desde ahí tiene un impacto directo en la calidad de la incorporación».
El próximo reto: convertir tl;dv un «coach de ventas» — Evolucionar hacia una herramienta de desarrollo de habilidades
Lo que Minami tiene en mente para el futuro va mucho más allá de los traspasos de tareas y las notas de las reuniones.
«Al principio, pensaba que tl;dv una herramienta para tomar notas en las reuniones. Pero, a medida que lo iba usando, me di cuenta de que podía convertirse en algo así como un compañero con más experiencia o un mentor para las llamadas de ventas».
Lo que está probando ahora mismo es un sistema de «jefe virtual» que funciona con Claude. La idea es que Claude adopte el papel de un jefe, al que se le envían automáticamente y de forma periódica los datos tl;dv . El jefe virtual te daría entonces comentarios como «En esta llamada, tu definición de objetivos careció de rigor cuantitativo» o «Esta es la acción que deberías llevar a cabo a continuación», todo ello generado automáticamente.
Lo importante de esta iniciativa no es conseguir resultados, sino desarrollar habilidades. Los nuevos miembros del equipo podrían vivir experiencias similares a las de acompañar a un comercial con más experiencia en sus visitas de ventas, todo ello a través de la IA y cuando lo necesites. No hace falta pedirle tiempo a un compañero con más experiencia. Tampoco hace falta coordinar horarios.
«En una época en la que la falta de personal es la norma, la clave para sobrevivir es saber qué tareas delegar a la IA y cuáles requieren un toque humano. Cuanta menos gente tengas y más resultados necesites, más deberías usar tl;dv. Crea un entorno en el que puedes dedicar todos tus recursos a las cosas que solo los humanos pueden hacer».
Resumen
Para Speee, tl;dv como una herramienta para solucionar un problema de traspaso de casos. Pero su verdadero valor está en conservar cada conversación de ventas como un registro objetivo y crear un entorno en el que la empresa pueda extraer exactamente la información que necesita, cuando la necesite.
La respuesta a la que llegó Minami es sencilla: seguir registrando los datos. A partir de ahí, los equipos de ventas y de atención al cliente trabajan con la misma información, y los clientes obtienen valor más rápido. Más allá de eso hay una posibilidad aún mayor: usar los datos acumulados de las reuniones como base para el desarrollo de habilidades en toda la organización.
«Creo que tl;dv mucho más potencial más allá de los traspasos de tareas y las notas de reuniones. Me encantaría que la gente tuviera en cuenta esa visión más amplia al usarlo». Las palabras de Minami transmiten la convicción de alguien que ha recorrido el camino desde ser usuaria de la herramienta hasta convertirse en una pensadora de la plataforma.
