Así ahorramos mil horas anualmente clasificando comentarios con IA

En nuestra búsqueda constante de mejorar la experiencia de nuestros usuarios, implementamos combinamos la inteligencia artificial con la plataforma QUEOP, la cual funciona como un buzón digitalizado donde el usuario tiene la posibilidad de dejar comentarios, ya sea a través del escáner de un código QR o mediante tabletas ubicadas en nuestros sites.

A través de las conocidas caritas, los usuarios califican su experiencia del día, pero nuestro verdadero interés va mucho más allá de esta valoración rápida. Según Restrepo, el foco real está en los comentarios abiertos, porque son ellos los que permiten que nuestra operación tome las medidas correctivas respecto al servicio.

Sin embargo, conseguir una alta participación no siempre fue sencillo. Para mejorar el involucramiento, implementamos tres estrategias principales: relanzamientos periódicos para refrescar el conocimiento de los usuarios sobre QUEOP, mejoras en la comunicación, como reubicación de QR y tabletas para mayor visibilidad, y capacitación personalizada a los administradores para asegurar que aprovechen al máximo las funcionalidades de la herramienta.

El camino hacia la innovación no fue inmediato. Hace cuatro años, la retroalimentación de los usuarios se registraba en una bitácora digital que funcionaba casi como un cuaderno manual. Con el crecimiento del volumen de comentarios y la necesidad de una respuesta más ágil, evolucionamos hacia la plataforma actual.

El verdadero reto surgió con la clasificación de los comentarios. Luisa Restrepo, Head of Insights & Consumer Experience Latam, explica que antes, cada administrador debía leer manualmente cada comentario y clasificarlo en una categoría, lo que podía tomar entre 2 a 3 minutos por comentario.

Si pensamos que en 2024 recibimos alrededor de 20.000 comentarios, el análisis manual habría significado invertir más de 1000 horas de trabajo al año, es decir, 125 días completos dedicados únicamente a esta tarea.

Gracias a la implementación de la inteligencia artificial, este tiempo se ha reducido considerablemente, liberando a nuestros administradores de una tarea repetitiva y permitiéndoles concentrarse en acciones de mejora basadas en la información ya clasificada.

Con este escenario, la necesidad de incorporar inteligencia artificial se volvió evidente. "Empezamos a explorar la inteligencia artificial porque el volumen de comentarios hacía imposible analizarlos todos de manera manual", señala Restrepo.

Trabajamos junto a nuestros proveedores para diseñar un sistema donde los comentarios se clasifican automáticamente en categorías predefinidas, priorizando los temas más críticos como la inocuidad. Así, la IA no solo clasifica un comentario, sino que lo hace basándose en un esquema de prioridades establecido para garantizar que los temas más sensibles reciban atención inmediata.

Además, ahora podemos profundizar aún más en los hallazgos: de una categoría general como "sabor", podemos llegar al nivel dos, donde especificamos si el comentario se refiere a "muy salado", "muy dulce" o "sin condimento", por ejemplo. Esto nos brinda un entendimiento mucho más detallado de la percepción del cliente.

Este avance no solo transformó nuestro análisis de datos a nivel nacional, sino también la forma en que actuamos frente a los comentarios críticos. "Con la implementación de la inteligencia artificial, activamos alarmas en tiempo real para nuestros equipos transversales", afirma Restrepo.

Hoy, nuestros coordinadores de calidad, chefs regionales y equipos de gestión humana reciben notificaciones automáticas y específicas según la naturaleza del comentario. Por ejemplo, el equipo de chefs recibe alertas cuando se reportan temas gastronómicos, mientras que gestión humana se enfoca en temas de servicio, entre otros.

De esta manera, logramos que cada área reaccione rápidamente ante los comentarios relevantes, fortaleciendo nuestro compromiso con la mejora continua y con una experiencia de usuario excepcional.