Reducción de cancelaciones y mejora de la retención con AI Advanced Insights

La operación enfrentaba brechas críticas que impactaban directamente en los ingresos y la fidelización:

• Altas tasas de cancelación, vinculadas a cambios en la situación del cliente (reducción de personas cubiertas o limitaciones financieras)
• Baja capacidad de retención durante la interacción, con argumentación débil o inconsistente por parte de los agentes
• Uso limitado de contraargumentos, con agentes aceptando objeciones sin explorar alternativas
• Falta de flexibilidad en la adaptación de los planes, generando fricción ante cambios en las necesidades del cliente
• Comunicación poco clara de políticas, especialmente en cancelaciones, multas y condiciones
• Escasa profundización en la causa raíz, limitando la comprensión de los verdaderos motivos de cancelación

Al mismo tiempo, los clientes consideraban activamente otras opciones en el mercado, aumentando el riesgo de pérdida definitiva.

Con Atento AI Advanced Insights, analizamos las interacciones para conectar intención del cliente, comportamiento del agente y brechas operativas en un modelo estructurado de mejora de retención.

El proceso con AI Advanced Insights

1. Identificar oportunidades (dónde se pierde la retención)

• • Análisis de transcripciones para identificar los principales drivers de cancelación
  • Cuantificación de causas clave:
    • Reducción de personas cubiertas (~40%)
    • Percepción de multas elevadas (~30%)
    • Limitaciones en opciones de pago (~20%)
    • Falta de claridad en la comunicación (~10%)

2. Crear prompts (para identificar causa raíz y brechas de ejecución)

• • Diseño de prompts para evaluar cómo los agentes gestionaban objeciones y solicitudes de cancelación
  • Evaluación de si los equipos:
    • Intentaban retener al cliente
    • Presentaban contraargumentos
    • Ofrecían alternativas (descuentos, ajustes, opciones)
  • Identificación de patrones donde se perdían oportunidades de retención

3. Traducir insights en acciones

• • Definición de acciones específicas para mejorar las conversaciones de retención
  • Creación de guías claras para:
    • Argumentación y negociación
    • Manejo de objeciones
    • Explicación simple de políticas
  • Identificación de momentos clave para activar acciones de retención

4. Acompañar aplicabilidad y resultados

• • Implementación junto con Operaciones para incorporar nuevos comportamientos en la atención diaria
  • Seguimiento de mejoras en intentos de retención, claridad y respuesta del cliente
  • Ajuste continuo basado en resultados reales

El cliente pasó de una gestión reactiva a un enfoque estructurado y proactivo de retención.

Personas (ejecución al frente)

• Mejora en habilidades de argumentación para retener clientes
• Mayor uso de contraargumentos y alternativas
• Mejor capacidad para identificar los verdaderos motivos de cancelación
• Mayor empatía y claridad en conversaciones sensibles

Proceso (claridad operativa)

• Comunicación más clara sobre políticas, multas y opciones disponibles
• Mejor alineación entre reglas del negocio y ejecución en atención
• Identificación de momentos clave para intervenir en la retención
• Mayor consistencia en la gestión de cancelaciones

• +22% de aumento en la efectividad de retención
• +35% en el uso de contraargumentos y técnicas de negociación
• -18% de reducción en cancelaciones por causas evitables
• +25% de mejora en la claridad percibida por los clientes
• +30% de aumento en la correcta identificación de causas raíz

La retención dejó de depender del desempeño individual y pasó a ser una capacidad estructurada, con insights de IA guiando cuándo actuar, cómo responder y cómo mejorar los resultados de forma consistente.