Como compañía internacional especializada en la venta online de recambios para vehículos, Trodo opera en un entorno donde la rapidez, la precisión y la calidad del servicio tienen un impacto directo en la movilidad de sus clientes.
Para acompañar su crecimiento y mantener su enfoque centrado en el cliente, la organización se propuso evolucionar su modelo de atención para gestionar mayores volúmenes de solicitudes de forma más eficiente, sin renunciar al valor añadido que aporta el factor humano.
Gestionar un volumen creciente de consultas manteniendo una experiencia homogénea y de calidad en todos los mercados.
Identificar y resolver de forma automática aquellas solicitudes sencillas y repetitivas que no requieren intervención humana.
Reducir la carga operativa de los agentes para que puedan centrarse en casos complejos y de mayor valor para el cliente.
Construir una base sólida de conocimiento, procesos y gobierno que permitiera aprovechar el potencial de la inteligencia artificial.
Mantener al cliente en el centro de las decisiones y utilizar su feedback para mejorar continuamente la experiencia.
Trodo entendió desde el inicio que la adopción de inteligencia artificial no dependía únicamente de la tecnología. Para obtener resultados sostenibles era necesario construir una base sólida de conocimiento, documentación y procesos que permitiera escalar la automatización de forma controlada.
Gracias a la colaboración con redk y al desarrollo de una estrategia de automatización basada en conocimiento y datos, Trodo ha construido un modelo de atención más eficiente, escalable y preparado para el futuro.
Más allá de la tecnología, la transformación ha permitido optimizar el trabajo de los equipos, mejorar la calidad de las respuestas y reforzar la capacidad de la organización para ofrecer una experiencia consistente a clientes de todo el mundo.
Una parte importante de las consultas recibidas se resuelve ahora de forma automática, reduciendo la carga operativa sobre los equipos.
Los clientes reciben respuestas más ágiles y homogéneas para las consultas más frecuentes.
La automatización de tareas repetitivas ha permitido liberar capacidad y dedicar más tiempo a actividades de mayor valor. Los especialistas pueden centrarse en los casos que requieren análisis, criterio y experiencia técnica, aportando un servicio diferencial a los clientes.
Los equipos disponen de herramientas que les ayudan a comprender el contexto de cada caso más rápidamente y responder de forma más eficiente.
La documentación y la base de conocimiento se han convertido en activos estratégicos para impulsar la mejora continua y la adopción de IA.
