Dixa

Una plataforma de atención al cliente agentiva es un sistema de atención al cliente que utiliza agentes de IA para resolver autónomamente las consultas de los clientes y tomar acciones en nombre de una empresa, involucrando sin problemas a agentes humanos cuando es necesario. A diferencia de las herramientas tradicionales de mesa de ayuda o chatbots, una plataforma agentiva puede entender la intención y completar tareas como responder preguntas, actualizar pedidos, procesar reembolsos o escalar problemas. Los agentes humanos son incorporados a través de transferencias inteligentes cuando una solicitud requiere juicio, empatía o manejo de excepciones.

En el núcleo de la plataforma se encuentra Mim, un agente de IA autónomo que puede resolver consultas de clientes de principio a fin respondiendo preguntas, procesando reembolsos y actualizando pedidos a través de canales, mientras que la detección de intención basada en IA, el enrutamiento y la automatización de flujos de trabajo orquestan cuándo y cómo se maneja el trabajo y cuándo las conversaciones se transfieren a agentes humanos.

Sí. La mayoría de los clientes migran de Zendesk, Freshdesk, Intercom o Gorgias. Dixa reemplaza tu mesa de ayuda, sistema telefónico y chatbot con una sola plataforma. La implementación generalmente toma de 2 a 4 semanas con soporte dedicado.

Las mesas de ayuda tradicionales se construyeron en torno a tickets y colas. Dixa se construyó en torno a conversaciones y enrutamiento inteligente. En lugar de que los agentes elijan de una cola, Dixa enruta automáticamente cada conversación a la persona adecuada según habilidades, idioma, prioridad e historial del cliente. Además, la IA de Dixa (Mim) puede resolver consultas de principio a fin, no solo desviar a artículos.

En el núcleo de la plataforma se encuentra Mim, un agente de IA autónomo que puede resolver consultas de clientes de principio a fin respondiendo preguntas, procesando reembolsos y actualizando pedidos a través de canales, mientras que la detección de intención basada en IA, el enrutamiento y la automatización de flujos de trabajo orquestan cuándo y cómo se maneja el trabajo y cuándo las conversaciones se transfieren a agentes humanos.

Ejemplos reales: Rapha vio un aumento del 14% en CSAT y un 22% en eficiencia. Dott redujo el tiempo de respuesta en un 70%. Hobbii logró una tasa de autoservicio del 81%. Stayforlong redujo el backlog de correos electrónicos en un 50%. Los resultados varían, pero la mayoría de los clientes ve mejoras medibles dentro del primer trimestre.