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Estudio de caso

AB InBev mejora CSAT 40% e innova en el manejo de errores de pedidos

40% de mejora de la satisfacción de los clientes
$1200 millones en valor creado cada año
1,5 días de tiempo de respuesta más rápido


AB InBev tiene sus raíces en los monjes belgas del siglo XIII que elaboraban cerveza en sus monasterios. Unos 800 años después, AB InBev es la cervecera líder mundial y tiene como objetivo transformar lo que puede ser una empresa cervecera. Utilizan los datos y la tecnología para conectarse con sus clientes y consumidores y crear una experiencia favorable para el cliente. La empresa implementó la automatización inteligente (AI) en toda su empresa, desde el back office hasta la cadena de suministro y ventas, y recientemente fue reconocida con el premio Innovation Brilliance como parte de los premios SS&C Blue Prism Customer Excellence Awards.


Desafío

AB InBev, hogar de más de 500 marcas de cerveza icónicas y locales, está firmemente enfocada en brindar una experiencia perfecta al cliente. Sin embargo, cuando el pedido de un cliente contiene un error, como una cantidad por debajo del mínimo, solicitar más artículos de los que puede transportar un camión o buscar un artículo agotado, la entrega del pedido podría retrasarse. El personal no tenía una manera fácil de comunicarse con los clientes para remediar el error de inmediato. Tenían que llamar o enviar un correo electrónico directamente a los clientes para corregir el error, obtener la confirmación final y realizar el pedido. Esto afectó el acuerdo de nivel de servicio (SLA) que AB InBev tenía con sus clientes, lo que afectó su puntaje general de satisfacción del cliente. Los márgenes de beneficio de la empresa también se vieron afectados, ya que los pedidos retrasados a menudo se cancelaban. AB InBev necesitaba una forma de establecer una conexión más estrecha entre los clientes y las operaciones de backend.

Solución

AB InBev envió colaboradores digitales de SS&C Blue Prism, junto con varias otras tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) e IA conversacional, para responder con rapidez a los clientes cuando un pedido se realizaba de manera incorrecta.

Ahora, cuando se recibe un pedido erróneo, un colaborador digital crea un ticket en el CRM de AB InBev. Esto activa a la IA conversacional para que se conecte con una solución de NLP a fin de procesar la descripción del ticket y extraer los detalles relevantes. Luego, un colaborador digital accede a los datos maestros del cliente para ayudar a la IA conversacional a generar y ejecutar un correo electrónico o una llamada telefónica al cliente. Se solicita a los clientes que realicen las modificaciones necesarias, rellenen los datos requeridos y envíen el pedido revisado. Luego, el pedido se actualiza en tiempo real y el colaborador digital cierra el ticket en el CRM. Por último, el colaborador digital cierra el círculo y notifica al back office de AB InBev para que envíe el pedido para su entrega.

La solución estableció un flujo de comunicación unificado entre los clientes de AB InBev y el front y back office de la empresa. Han reducido significativamente el tiempo de respuesta de los pedidos erróneos, lo que ha creado aproximadamente $1.200 millones dólares valor, y aproximadamente $310 millones en pedidos pueden entregarse 1,5 días antes. Y debido a que este trabajo ahora está automatizado, los miembros del equipo de experiencia del cliente se centran en tareas que generarán un nuevo valor tanto para los clientes como para la empresa.

Además de un tiempo de respuesta más rápido, los clientes están contentos de tener una mayor visión del estado de sus pedidos y las cifras de satisfacción del cliente (CSAT) de AB InBev aumentaron en casi un 40%.

Con esta solución implementada, vimos un gran aumento en la satisfacción del cliente. Los comentarios positivos de nuestros clientes, junto con una solución inteligente e innovadora, ayudarán a ampliar la base de clientes e impulsar nuestras ventas a medida que avanzamos”.

Abhay Kumar

Automation CoE lead, AB InBev, LinkedIn (en inglés)

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