Un fabricante mundial de automóviles que opera en múltiples mercados gestiona millones de interacciones no estructuradas con los clientes, desde encuestas y redes sociales hasta registros de los centros de contacto. Buscando transformar su estrategia de experiencia del cliente, la empresa se asoció con Artefact para construir una plataforma holística de Voz del Cliente (VoC) impulsada por IA Generativa y AWS, sustituyendo los lentos análisis manuales por un sistema escalable y basado en la información que mejoró directamente la conversión de ventas y la retención de clientes.

El reto: el análisis manual de la VoC bloquea la visión del cliente.

El proceso existente en la empresa para analizar las opiniones de los clientes dependía enteramente de analistas humanos, que clasificaban manualmente los verbatims en una taxonomía fija y estática. El resultado era una visión genérica de baja resolución que no lograba captar los matices necesarios para impulsar una acción empresarial significativa en todos los mercados mundiales.

  • Cuello de botella de la clasificación manual: Los analistas humanos clasificaban los verbatims de los clientes uno por uno, produciendo definiciones vagas de los temas como ‘Limpieza del coche’ en lugar de distinciones granulares como ‘Problemas de limpieza del vehículo’ frente a ‘Problemas del servicio de aparcacoches’, lo que ralentizaba la generación de ideas y limitaba la precisión analítica.
  • Puntos ciegos en temas emergentes: La taxonomía manual estática no podía sacar a la luz temas que antes pasaban desapercibidos -como el impacto del cambio climático en la percepción de la marca-, lo que creaba lagunas de inteligencia que impedían a la empresa actuar sobre el sentimiento emergente de los clientes.
  • Incapacidad para escalar a través de los mercados: Con volúmenes masivos de comentarios no estructurados que fluían desde Ventas, Posventa, Búsqueda de Google y Centros de Contacto en múltiples geografías, el análisis manual era fundamentalmente inescalable e incoherente en todos los mercados.

La solución: una plataforma Holistic VoC con LLMs y AWS DataZone.

Artefact diseñó y entregó una plataforma de VoC holística que combina el aprendizaje automático no supervisado con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) en AWS, descubriendo, clasificando y generando información automáticamente a partir de los comentarios no estructurados de los clientes a escala global. La solución se puso en producción para lograr la máxima eficiencia, aprovechando una arquitectura Hub-and-Spoke gobernada y administrada a través de AWS DataZone.

  • Aprendizaje no supervisado para el descubrimiento de temas: Aplicó modelos de incrustación y algoritmos de agrupación para procesar los verbatims en bruto de los clientes, identificando automáticamente grupos temáticos de alta densidad sin conocimientos previos ni sesgos humanos, lo que permitió descubrir temas que la taxonomía manual nunca había previsto.
  • Canal de clasificación LLM de pocos disparos: Desplegó una canalización de aprendizaje de pocos disparos utilizando Foundation Models para clasificar las nuevas reseñas de los clientes en la taxonomía establecida (Tema, Subtema, Sentimiento) a escala, proporcionando una generación de conocimientos casi en tiempo real en producción.
  • AWS DataZona para la gobernanza mundial: Aprovechó AWS DataZone como capa de gobernanza central para distribuir de forma segura los modelos de IA desde el centro global a los entornos de mercado locales, tratando los modelos como productos data gobernados y garantizando la validación de la calidad antes de cada implementación regional.
  • Optimización de la producción y de los costes: Dirigió una fase dedicada a la puesta en producción para refactorizar la arquitectura inicial de la PoC, logrando una reducción de 83% en el tiempo de predicción y de 90% en los costes mensuales de ejecución, lo que permitió un despliegue de producción rentable y de nivel empresarial.

Los resultados: un aumento cuantificable de la conversión, la retención y la eficacia.

La plataforma Holistic VoC tuvo un impacto cuantificado y validado estadísticamente en la conversión, la retención y el coste operativo, lo que demuestra el valor comercial directo de la IA Generativa desplegada de forma responsable a escala.

  • Aumento de +5,9% de la tasa de conversión base: Validado a través de rigurosas pruebas A/B con una significación estadística de 98%, con segmentos de alto valor como ‘Residencias Premium y en propiedad’ logrando aumentos de conversión de hasta +11,6%, directamente atribuibles a las recomendaciones de Próxima Mejor Acción impulsadas por la IA.
  • 90% reducción de los costes operativos mensuales: La solución puesta en producción redujo los costes mensuales de ejecución en 90% en comparación con la fase inicial MVP/PoC, estableciendo una línea de base de producción altamente rentable a medida que la plataforma se amplía a mercados adicionales.
  • Reducción de ~83% en el tiempo de predicción: El tiempo de procesamiento se redujo en cinco sextas partes, lo que permitió a los equipos de la empresa acceder con mayor rapidez a la información sobre los clientes y responder a los problemas emergentes casi en tiempo real en todos los mercados mundiales.

Al sustituir el análisis manual por una plataforma VoC gobernada e impulsada por IA en AWS, Artefact permitió a un fabricante de automóviles líder mundial transformar las opiniones de los clientes en un activo estratégico, proporcionando un retorno de la inversión medible, inteligencia global escalable y una arquitectura replicable lista para expandirse a nuevos mercados a medida que las ambiciones de experiencia del cliente de la empresa siguen creciendo.