AI Agents · Analytics — Escucha y aprende

Tus clientes ya dijeron por qué.¿Alguien lo escuchó?

Cada llamada, chat o reclamo tiene adentro la razón real de una venta perdida, un reclamo que vuelve o un cliente a punto de irse. Analytics la encuentra sola, en miles de conversaciones a la vez, y te dice qué hacer con ella.

Voz · Chat · WhatsApp · Email 5 áreas de negocio analizadas
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Analytics · análisis en curso 0conversaciones hoy
JC
«La verdad, me parece caro para lo que ofrece. Lo tengo que consultar.»
Supervisor revisando los hallazgos de Analytics
El costo de no escuchar

Lo que tus reportes de hoy
no te están mostrando

Los reportes tradicionales dicen qué pasó. La conversación en sí misma explica por qué pasó — pero hoy esa información queda enterrada en comentarios sueltos, tipificaciones genéricas o simplemente se pierde. Los indicadores tradicionales no muestran, por ejemplo:

Dos personas revisando juntas un informe con gráficos en pantalla

Ventas que se caen sin explicación

Las objeciones y motivos de no compra quedan en la memoria del agente, no en un dato que puedas analizar.

El mismo reclamo, una y otra vez

Clientes que vuelven a contactarse porque la solución anterior nunca resolvió el problema de fondo.

Promesas de pago que se evaporan

Se acuerda un compromiso de cobranza y nadie puede confirmar después si fue concreto o solo una excusa.

Señales de fuga que llegan tarde

El cliente ya decidió irse mucho antes de que alguien en la operación se entere.

Otras cosas que suelen quedar invisibles y que Analytics puede sacar a la luz

Nuevos motivos de contacto que todavía no están categorizados.
Causas raíz detrás de reclamos recurrentes.
Problemas de producto que generan volumen de llamadas evitable.
Fricciones dentro del IVR o de un proceso de autogestión.
Procesos que generan múltiples llamadas para resolver una sola necesidad.
Solicitudes que podrían resolverse por autogestión y hoy no se derivan ahí.
Inconsistencias entre lo que el cliente necesitaba y lo que quedó tipificado.
Oportunidades comerciales no contempladas en el guion actual.
Comparaciones frecuentes con la competencia.
Objeciones nuevas que no estaban previamente categorizadas.
Casos de uso

Un caso de uso para
cada tipo de conversación

Analytics se adapta al tipo de campaña: lo que hay que descubrir en una venta no es lo mismo que en un reclamo o una cobranza. De un universo de 62 casos posibles, estos son los 5 por área que más impacto generan.

El proceso comercial completo: descubrimiento → propuesta → objeción → cierre → oportunidad perdida.

01

Detección y análisis de objeciones

Explican gran parte de las oportunidades que no avanzan.

Habilita: Crear tratamientos específicos por objeción y comparar qué respuestas generan mejores resultados.

02

Evaluación del descubrimiento de necesidades

Una mala venta suele empezar antes de la propuesta, cuando el agente no entiende bien qué necesita el cliente.

Habilita: Mejorar las preguntas de descubrimiento y detectar agentes que ofrecen el producto demasiado pronto.

03

Adecuación de la propuesta comercial

Permite ver si lo ofrecido responde realmente a lo que el cliente pidió.

Habilita: Corregir propuestas genéricas, mejorar segmentación y reducir ventas mal calificadas.

04

Evaluación del cierre de la venta

Muchas conversaciones positivas no terminan en una acción concreta porque nadie pide el cierre.

Habilita: Medir intentos de cierre, compromisos obtenidos y seguimientos acordados.

05

Detección de oportunidades comerciales desaprovechadas

Identifica clientes que mostraron interés pero cuya oportunidad no fue desarrollada.

Habilita: Recuperar oportunidades, generar alertas y mejorar la gestión comercial.

Equipo analizando tableros de datos en un centro de operaciones
Impacto en el negocio

No es más reportería.
Es encontrar lo que antes no veías.

Algunos ejemplos de lo que aparece cuando se analiza el 100% de las conversaciones en vez de una muestra.

+500
ventas adicionales al mes
Con medio punto más de conversión sobre 100.000 oportunidades.
2.500 h
operativas recuperadas al mes
Al reducir 30 segundos por interacción en 300.000 llamadas.
50.000
interacciones candidatas a autogestión
El 25% de 200.000 consultas mensuales, al identificar las repetitivas y automatizables.
100 %
de las conversaciones analizadas
No una muestra tomada al azar por QA.

Qué indicador de negocio ayuda a mover cada necesidad del cliente

Necesidad del cliente KPI posible Palanca de transformación
Vender más Conversion Rate Analítica de objeciones, IA, Speech Analytics, priorización
Contactar más clientes Contact Rate Optimización outbound, discado, estrategia de canales
Mejorar satisfacción NPS / CSAT Omnicanalidad, FCR, automatización, journey
Resolver más rápido AHT / TMO Copiloto, automatización, integraciones
Resolver en primer contacto FCR Información contextual, integración, IA
Ecosistema de IA

Un ecosistema de Agentes IA.
Cada uno con un rol claro.

Analytics no trabaja solo: comparte la misma conversación, el mismo historial y el mismo motor de distribución que el resto de los agentes de Mitrol.

Voicebot
Chatbot

El que atiende

Agentes conversacionales que colaboran con las personas en la atención omnicanal.

Copilot

Asiste en vivo

Asiste al agente en tiempo real durante cada interacción con sugerencias inteligentes.

Wikibot

El que sabe

Base de conocimientos que entrega respuestas precisas a agentes y bots al instante.

Sparring
Bot

El que entrena

Entrena y acompaña a los equipos con simulación y práctica guiada.

Estás aquí

Analytics

Escucha y aprende

Analiza conversaciones para detectar oportunidades y mejorar la operación.

Datos & Contexto — el motor que los conecta

Los cinco agentes comparten la misma conversación, el mismo historial y el mismo motor de distribución. Lo que Analytics detecta, los demás lo conocen.

Cómo funciona

De la conversación a la decisión,
en seis pasos

El mismo ciclo se repite en ventas, atención, cobranzas, citas médicas o PQR — y convierte al contact center en una fuente permanente de inteligencia de negocio.

PASO 1

Escuchar

Se captura todo. Voz, chat, WhatsApp y email, sin importar el canal por el que haya empezado la conversación.

PASO 2

Entender

Se aplica analítica, IA y contexto de negocio para comprender qué está ocurriendo en cada interacción.

PASO 3

Detectar

Se identifican patrones, fricciones, oportunidades y causas raíz — no solo el resultado final.

PASO 4

Actuar

Se generan alertas, seguimientos, ajustes de guion o casos concretos para automatizar o entrenar al equipo.

PASO 5

Medir

Se evalúa el efecto producido sobre los KPIs del negocio.

PASO 6

Mejorar

Se usan los nuevos datos generados para seguir optimizando la operación.

Un caso de uso en profundidad

Cuando el cliente dice «es caro»,
¿qué pasa después?

Así es como Analytics convierte una objeción de precio en información que tu equipo comercial puede usar mañana mismo.

01

La situación

El prospecto duda o plantea una objeción y la llamada puede terminar en venta, seguimiento o rechazo — pero hoy esa razón queda como mucho en un comentario suelto, si es que el agente lo escribe.

02

Qué detecta Analytics

Si hubo objeción, cuál fue la principal, en qué momento de la llamada apareció y si el agente la resolvió, la ignoró o repitió el mismo argumento sin avanzar.

03

Qué genera

Un resumen claro por cada llamada: la objeción principal, cómo respondió el agente, si quedó resuelta y qué se recomienda antes de la próxima interacción con ese cliente.

04

Qué habilita

Ajustar argumentos y guiones comerciales, entrenar agentes con casos reales y detectar qué respuestas convierten más — sin escuchar llamada por llamada.

Lo que se mide a partir de este caso

Sobre el cliente

Porcentaje de interacciones con objeciones, cantidad promedio de objeciones por interacción, distribución de objeciones por tipo, objeciones más frecuentes por producto o segmento, objeciones nuevas o emergentes.

Sobre la gestión comercial

Porcentaje de objeciones correctamente identificadas, porcentaje de objeciones respondidas y resueltas, cantidad de veces que se repite el mismo argumento, tasa de conversión según el tipo de objeción y según la respuesta usada, agentes con mejores resultados frente a cada tipo de objeción.

Ejemplo de salida generada por interacción

¿Hubo objeción? Sí
Objeción principal Precio
Objeción secundaria Necesita consultarlo
¿El agente preguntó por qué? No
¿Ofreció alternativa? Sí, descuento
¿Quedó resuelta? Parcialmente
Resultado Seguimiento pendiente
Recomendación Indagar el motivo del precio antes de ofrecer descuento

¿Quieres ver qué está pasando en tus propias conversaciones?

Te mostramos Analytics sobre llamadas y chats reales de tu operación, con los casos de uso más relevantes para tu sector.

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