Case study: contact center reduce AHT 35% con biometría de voz

Tiempo de lectura: 6 minutos

Este caso de estudio documenta la implementación de biometría de voz en un contact center de servicios financieros en México. Por confidencialidad, no identificamos al cliente, pero los datos son reales.

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Resumen ejecutivo

Métrica	Antes	Después	Cambio
AHT promedio	5:20 min	3:28 min	-35%
Tiempo autenticación	52 seg	4 seg	-92%
Tasa de fraude	1.2%	0.15%	-87%
NPS autenticación	+8	+58	+50 pts
ROI año 1	-	-	420%

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El contexto

La empresa

• Industria: Servicios financieros (créditos al consumo)
• Ubicación: México
• Tamaño: 200 agentes
• Volumen: 180,000 llamadas/mes
• Operación: Cobranza, servicio al cliente, ventas

El problema

El contact center enfrentaba varios desafíos:

1. AHT alto: 5:20 minutos promedio, 15% por encima del benchmark de la industria
2. Fraude creciente: La tasa de fraude por suplantación había aumentado a 1.2%
3. NPS estancado: El NPS del contact center estaba en +22, sin mejoras en 2 años
4. Presión de costos: Necesitaban reducir costos operativos 10% sin despidos

El proceso de autenticación antes

El proceso era típico de la industria:

1. Solicitar número de cliente
2. Verificar nombre completo
3. Verificar fecha de nacimiento
4. Verificar CURP (últimos 4 dígitos)
5. Pregunta de seguridad (“¿cuál es su color favorito?”)

Tiempo promedio: 52 segundos

Además, ~15% de las llamadas requerían transferencia a supervisor cuando el cliente no recordaba la respuesta de seguridad.

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La solución

Por qué eligieron Phonomica

Evaluaron 3 proveedores. Eligieron Phonomica por:

1. Pricing transparente: Modelo pay-per-use sin costos ocultos
2. Anti-spoofing incluido: Detección de deepfake sin costo adicional
3. Experiencia en LATAM: Modelos optimizados para acentos mexicanos
4. Tiempo de implementación: 8 semanas vs 16-20 semanas de otros

Plan de implementación

Fase 1: Piloto (Semanas 1-4)

• 20% del volumen (36,000 llamadas/mes)
• Un grupo de 40 agentes
• Enrollment de clientes existentes durante llamadas
• Métricas vs grupo de control

Fase 2: Rollout (Semanas 5-8)

• Expansión al 100% del volumen
• Capacitación de todos los agentes
• Migración completa del proceso de autenticación

Fase 3: Optimización (Semanas 9-12)

• Ajuste de thresholds
• Análisis de casos edge
• Integración con CRM para enrollment proactivo

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Resultados del piloto

Semana 4: Resultados vs control

Métrica	Grupo control	Grupo piloto	Diferencia
Tiempo autenticación	51 seg	5 seg	-90%
Transferencias por auth	14%	2%	-86%
NPS autenticación	+9	+54	+45 pts
Fraude detectado	1.1%	0.2%*	-82%

*El grupo piloto detectó más intentos de fraude, no significa que hubo más fraude.

Feedback de agentes

“Al principio pensé que iba a ser complicado. Pero es más fácil. El cliente ni se entera que ya lo verificamos.” — María, agente senior

“Lo mejor es que ya no tengo clientes enojados porque no recuerdan su pregunta de seguridad.” — Carlos, agente

Decisión: Go for rollout

Con resultados tan claros, la decisión de continuar fue unánime.

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Implementación completa

Rollout (Semanas 5-8)

Semana 5-6: Capacitación de todos los agentes

• 4 horas de training por agente
• Foco en manejo de casos edge
• Scripts actualizados

Semana 7: Migración gradual

• 50% del volumen
• Monitoreo intensivo
• Ajustes en tiempo real

Semana 8: 100% del volumen

• Migración completa
• Proceso legacy como fallback

Desafíos encontrados

1. Enrollment de clientes existentes

No todos los clientes tenían voiceprint. Solución:

• Enrollment durante la primera llamada post-implementación
• Script: “Para mejorar su seguridad, vamos a registrar su voz. Solo tiene que hablar normalmente.”
• Tasa de aceptación: 94%

2. Calidad de audio variable

Algunos clientes llamaban desde ambientes ruidosos. Solución:

• Si la calidad no es suficiente, fallback a autenticación tradicional
• Mensaje al cliente: “Hay mucho ruido, ¿puede moverse a un lugar más tranquilo?”
• Casos de fallback: ~4% de llamadas

3. Resistencia de algunos agentes

Algunos agentes veteranos preferían el proceso anterior. Solución:

• Mostrar métricas de mejora
• Feedback de clientes positivo
• En 2 semanas, todos los agentes preferían el nuevo sistema

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Resultados finales (3 meses post-implementación)

Métricas operativas

Métrica	Antes	Después	Cambio
AHT promedio	5:20	3:28	-35%
Tiempo autenticación	52 seg	4 seg	-92%
Llamadas/agente/hora	8.2	11.1	+35%
Transferencias por auth	14%	1.5%	-89%
Tasa de abandono	8%	5%	-38%

Métricas de seguridad

Métrica	Antes	Después	Cambio
Tasa de fraude	1.2%	0.15%	-87%
Intentos de fraude detectados	No medido	0.8%/mes	Nuevo
Incidentes de suplantación	15/mes	2/mes	-87%

Métricas de experiencia

Métrica	Antes	Después	Cambio
NPS autenticación	+8	+58	+50 pts
NPS general contact center	+22	+31	+9 pts
Quejas sobre autenticación	120/mes	15/mes	-88%

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Análisis financiero

Costos

Concepto	Monto
Implementación (one-time)	$35,000
Verificaciones (180K/mes × $0.03)	$5,400/mes
Enrollments (año 1, 150K)	$15,000
Almacenamiento	$900/mes
Total año 1	$125,600
Total años siguientes	~$80,000/año

Ahorros

Concepto	Monto anual
Reducción de AHT (35% de tiempo de auth)	$380,000
Reducción de fraude (87%)	$95,000
Reducción de transferencias	$45,000
Capacidad adicional (sin contratar)	$120,000
Total ahorros año 1	$640,000

ROI

ROI = (Ahorros - Costos) / Costos × 100
ROI = ($640,000 - $125,600) / $125,600 × 100
ROI = 409%

Payback period: ~2.4 meses

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Lecciones aprendidas

Lo que funcionó bien

1. Piloto antes de rollout: Permitió ajustar y generar evidencia interna
2. Capacitación de agentes: Invertir en training redujo resistencia
3. Comunicación a clientes: Script claro para enrollment generó alta aceptación
4. Fallback robusto: Tener plan B para casos edge evitó fricción

Lo que harían diferente

1. Enrollment proactivo: Habrían empezado a enrollar clientes antes del go-live
2. Integración con IVR más temprano: El IVR podía hacer enrollment durante espera
3. Métricas más granulares: Habrían medido más cosas desde el inicio

Recomendaciones para otros

1. Empezá con piloto: No hagas rollout completo sin validar primero
2. Medí todo: Antes y después, para demostrar impacto
3. Involucra a agentes: Son los que usan el sistema, su buy-in es crítico
4. Comunicá a clientes: Un mensaje claro hace que acepten rápidamente
5. Tené plan B: Para casos edge, siempre tener fallback

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Conclusión

La implementación de biometría de voz transformó la operación del contact center:

• 35% menos AHT = más capacidad
• 87% menos fraude = menos pérdidas
• +50 puntos NPS = clientes más satisfechos
• 420% ROI = inversión que se paga sola

El proyecto tomó 12 semanas de inicio a optimización, y los resultados fueron visibles desde el piloto.

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