Automotriz · MéxicoZF Aftermarket dejó de pedirle al usuario que se adaptara al sistema.
Tailot reconstruyó el recorrido real de la garantía y dio origen a un agente conversacional que simplifica la carga y estructura información para Customer Service.
El desafío
La empresa utilizaba una solución estándar para gestionar garantías. El proceso exigía que el mecánico completara un formulario complejo.
En la práctica, muchos abandonaban ese paso y llevaban directamente la pieza a la casa de repuestos. El proceso formal existía; el usuario real quedaba fuera.
Como consecuencia:
- se perdían datos sobre la falla;
- se rompía la trazabilidad;
- faltaban estadísticas para analizar casos;
- Customer Service debía compensar las limitaciones con trabajo manual.
Lo que Tailot hizo visible
El relevamiento reconstruyó el recorrido real de la garantía. El problema no era solamente un formulario difícil.
La experiencia estaba diseñada desde la lógica del sistema, no desde el comportamiento de quien debía utilizarlo. La pérdida de información comenzaba antes de que el caso llegara a Customer Service.
La decisión
A partir del diagnóstico se diseñó un agente conversacional capaz de:
- guiar al mecánico;
- simplificar la carga;
- solicitar información en contexto;
- estructurar datos para Customer Service;
- preservar el recorrido de la garantía;
- mejorar la trazabilidad.
Solución diseñada
El nuevo recorrido busca hacer más simple la interacción inicial y producir información útil para quienes gestionan y analizan la garantía. La documentación disponible confirma el diseño de la solución, no resultados posteriores a su implementación.
Antes y con Tailot
| Antes | Con Tailot | Resultado diseñado |
|---|---|---|
| El formulario exigía que el mecánico se adaptara al sistema | Se reconstruyó el recorrido real del usuario | Experiencia conversacional diseñada |
| La información se perdía antes de llegar al flujo formal | La captura se organiza en contexto | Datos estructurados para Customer Service |
| El seguimiento dependía de compensaciones manuales | El caso conserva una secuencia trazable | Base para seguimiento end-to-end |
| La solución se observaba desde la herramienta | El proceso se rediseñó desde el comportamiento real | Intervención alineada con el usuario |
Qué se medirá a continuación
- porcentaje de gestiones iniciadas y completadas;
- completitud de datos críticos por garantía;
- trazabilidad digital end-to-end;
- minutos de Customer Service por caso;
- seguimientos manuales necesarios;
- tiempo desde el inicio hasta la resolución;
- resolución en el primer contacto.
Cuando el proceso contempla al usuario, la información deja de perderse antes de llegar al sistema.
Conocé los criterios para este tipo de intervención en Diagnóstico de procesos y Cómo implementar IA en una empresa.
