En un entorno donde las operaciones de atención al cliente generan millones de interacciones cada día, los equipos se enfrentan a un reto común: saber qué optimizar, cuándo y por qué. La diferencia entre líderes y rezagados ya no está en la cantidad de datos disponibles, sino en la capacidad de convertir esos datos en decisiones que mejoren la resolución, anticipen incidencias y eleven la experiencia del cliente.
Con este propósito nace Schaman Smart Analytics, la capa de IA Analítica que convierte cada interacción en conocimiento accionable para mejorar la operación en tiempo real.
1. La inteligencia que convierte interacciones en conocimiento
Antes de poder anticipar tendencias o descubrir problemas ocultos, es esencial entender qué está ocurriendo en cada interacción y cuál es su impacto real en la operación. La mayoría de los equipos dispone de datos, pero no de claridad: ven métricas, pero no causas; ven síntomas, pero no la raíz. Smart Analytics de Schaman resuelve esta brecha transformando cada decisión, cada diagnóstico y cada acción del agente en información precisa y accionable. En lugar de reportes estáticos, ofrece una visión viva del rendimiento operativo que permite actuar con intención, no con intuición.
Con ello, la plataforma crea una visión completa, granular y dinámica del rendimiento operativo.
Entre sus capacidades clave destacan Insights operativos profundos y accionables:
- Identificación de high follow-up recalls y recurrencias.
- Alertas sobre problemas emergentes aún no documentados.
- Recomendaciones para mejorar procesos, contenidos y rutas de resolución.
- …
Smart Analytics no solo muestra datos: indica claramente dónde actuar primero.
2. Patrones, tendencias y problemas ocultos
En las operaciones de soporte, los problemas más costosos no son los visibles, sino los que nadie sabe que existen. Son esas fricciones silenciosas que no aparecen en los dashboards estándar, que no son reportadas explícitamente por los agentes y que solo se manifiestan cuando el cliente llama por segunda, tercera o cuarta vez.
La mayoría de las organizaciones no los detectan porque dependen de reportes agregados, análisis manuales o revisiones tardías. Pero la IA Analítica de Schaman observa algo muy distinto: los comportamientos dentro de cada interacción, las rutas completas de diagnóstico y resolución, y las huellas que dejan los problemas cuando se repiten en miles de casos.
Al analizar de forma continua y granular estos patrones, la plataforma revela dinámicas que pasan completamente desapercibidas para los equipos operativos.
- Tendencias de incidencias post-activación
- Tipos de consultas con alta tasa de no resolución
- Incidencias que están empezando a crecer
- Artículos de conocimiento que ya no funcionan
- Elementos de contenido que fallan al resolver
- Servicios que se ejecutan pero no resuelven
- Pasos de procesos que incrementan el riesgo de abandono
La suma de estas señales es la diferencia entre reaccionar tarde o anticiparse a lo que viene. Esto permite anticipar picos, corregir cuellos de botella y elevar la efectividad global de la operación sin esperar reportes mensuales o análisis manuales.
3. Tomar decisiones basadas en la capacidad real de resolución
Detectar patrones es solo el primer paso; lo verdaderamente transformador es saber qué hacer con ellos. La mayoría de las operaciones toma decisiones basadas en percepciones, volumen de contactos o urgencias del día a día. Pero cuando comprendes qué tan bien estás resolviendo, (y por qué), puedes priorizar con precisión y enfocar esfuerzos donde realmente generan impacto.
Aquí es donde Schaman cambia las reglas del juego. Convierte la capacidad de resolución en la métrica central que guía cada decisión operativa. El enfoque de Smart Analytics es claro: las decisiones deben anclarse en la capacidad de resolución, no en la intuición.
Por eso, su estructura de métricas sigue una aproximación top-down:
- Efectividad global de resoluciones
- Problemas reincidentes y diagnósticos de baja calidad
- Rendimiento por tipo de problema, canal o agente virtual
- Detalle completo a nivel de interacción individual
Con ello, los equipos pueden priorizar mejoras con precisión quirúrgica.
4. Gestión del conocimiento: saber qué falta y qué no funciona
Si los insights y los patrones revelan qué está ocurriendo en la operación, la gestión del conocimiento responde a otra pregunta clave: ¿tenemos las herramientas adecuadas para resolverlo? En muchas organizaciones, el conocimiento no evoluciona al mismo ritmo que los problemas reales, y esa brecha se convierte en una fuente constante de recurrencias y experiencias fallidas.
Smart Analytics de Schaman cierra ese gap al evaluar en tiempo real la efectividad del contenido resolutivo, identificando qué artículos funcionan, cuáles no y dónde existen vacíos críticos. Además, no se limita al contenido estático, sino que también analiza resoluciones de TRBs y otras acciones resolutivas, permitiendo entender qué realmente ayuda a solucionar los casos.
De este modo, el conocimiento deja de ser estático para convertirse en un pilar dinámico que sostiene y mejora la capacidad real de resolución. Una Knowledge Base solo tiene valor si resuelve.
Smart Analytics permite:
- Identificar contenido o resoluciones obsoletas, incompletas o inefectivas
- Señalar gaps específicos en artículos y procedimientos
- Recomendar qué actualizar y qué crear
- Hacer seguimiento continuo de la efectividad de cada elemento
El resultado: una base de conocimiento viva, siempre al día y alineada con los problemas reales de los clientes.
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