“Partíamos de un buzón de correo compartido donde gestionábamos las consultas de los clientes, lo que resultaba extremadamente lento”
10'000 tickets al mes. 20'000 en temporada alta. 7 idiomas. Un buzón de correo compartido como punto de partida. Este era el escenario con el que Vinatis, uno de los líderes europeos en venta de vinos online, inició en 2020 la transformación de su servicio de atención al cliente con fAibrik. Cinco años después, en mayo de 2026, la empresa implementaba su tercer módulo: un agente conversacional. Detrás de esta decisión hay una reflexión estratégica sólida, una ejecución rigurosa y, sobre todo, resultados tangibles. Céline Boissin, responsable del servicio de atención al cliente en Vinatis, compartió su experiencia en un webinar. Este artículo te ofrece un adelanto. Para profundizar y descubrir su testimonio completo, solicita el replay del webinar a continuación. Acceder al replay
Vinatis es uno de los líderes europeos en la venta online de vinos y licores. Desde hace más de 15 años, la empresa ofrece una selección de varios miles de referencias a una clientela de apasionados, tanto particulares como profesionales, en toda Europa. Su modelo se basa en una experiencia de compra cuidada, desde el asesoramiento hasta la entrega, y el servicio de atención al cliente es el corazón de esta promesa.
Antes de implementar las soluciones de fAibrik, Vinatis gestionaba su servicio de atención al cliente desde un simple buzón de correo compartido. Esta organización había alcanzado sus límites. El período de Covid aceleró la crisis. El volumen de consultas se disparó en pocas semanas, y los agentes gestionaban una media de 10'000 tickets al mes. Durante los picos de actividad, esta cifra podía duplicarse hasta alcanzar las 20'000 consultas.
_“Partíamos de un buzón de correo compartido donde gestionábamos las consultas de los clientes, lo que resultaba extremadamente lento”_
A estos volúmenes se sumaba una restricción adicional. Con cerca de una veintena de países a los que realizar envíos, el servicio de atención al cliente debía gestionar más de 7 idiomas diferentes. La gestión manual ya no era sostenible. Fue en este contexto cuando Céline Boissin comenzó a buscar soluciones adaptadas a estos desafíos y se decantó por fAibrik.
Convertida en cliente de fAibrik en 2020, Vinatis no implementó todo de una vez. El enfoque fue progresivo: identificar las necesidades sobre la marcha y añadir herramientas poco a poco. Esta lógica por etapas permitió que cada solución se integrara sin problemas en los procesos existentes, sin perturbar al equipo.
El primer módulo implementado fue el ticketing omnicanal. Correos electrónicos, mensajería instantánea, formularios de contacto: todas las consultas de los clientes se centralizan ahora en una única interfaz. La inteligencia artificial analiza cada ticket entrante: identifica el motivo del contacto, detecta el sentimiento del cliente, evalúa la prioridad y lo asigna al asesor adecuado. Este último dispone del historial completo para personalizar su respuesta. También puede apoyarse en la IA como asistente para la redacción y la traducción. La inteligencia artificial actúa aquí como un asistente personal, sin reemplazar nunca a los asesores humanos. Gracias a esta organización, Vinatis pudo gestionar todas las consultas, incluso durante los picos de actividad, con un plazo medio inferior a 24 horas.
Una vez estabilizada la gestión de las consultas, Vinatis quiso controlar mejor su reputación online. La gestión de las opiniones cumple una doble misión: atraer nuevos clientes y fidelizar a los actuales. Al responder a las opiniones negativas, la empresa resuelve los problemas encontrados y recupera a clientes decepcionados. Al responder a las opiniones positivas, refuerza el vínculo con su clientela existente. Vinatis responde ahora a la totalidad de las opiniones recibidas. Las opiniones positivas se gestionan automáticamente. Las opiniones negativas, que requieren más experiencia y empatía, son atendidas manualmente por los asesores. Esta combinación entre automatización e intervención humana está en el centro del enfoque de fAibrik.
El agente conversacional se implementó en mayo de 2026, como tercer módulo de la colaboración con fAibrik. Este agente conversacional responde a las preguntas de los visitantes del sitio web en tiempo real y en lenguaje natural, 24 horas al día, 7 días a la semana. El objetivo es claro: liberar a los asesores de las preguntas frecuentes y repetitivas. Así ganan tiempo para centrarse en las consultas más complejas, aquellas que requieren una verdadera experiencia humana. El agente de IA se basa en una base de conocimientos creada y alimentada por los equipos de Vinatis. No busca información en internet: formula respuestas únicamente a partir de datos verificados y validados internamente. Este enfoque garantiza respuestas fiables y coherentes con la política de la empresa. Ver el replay
Implementar un agente conversacional que genere resultados reales no se improvisa. Así es como Vinatis estructuró este proyecto, paso a paso.
El primer paso para una implementación exitosa es la definición. Naturalmente, se piensa en el servicio de atención al cliente como único interlocutor del proyecto. En realidad, otros equipos tienen un papel que desempeñar. El equipo jurídico puede definir qué información puede o no puede compartir el agente. El equipo de TI puede identificar los puntos de bloqueo con las herramientas existentes. Involucrar a las partes interesadas adecuadas desde el principio evita sorpresas desagradables durante el proceso. También es necesario definir con precisión el alcance del asistente: ¿qué preguntas debe tratar?, ¿qué respuestas debe ofrecer? Para Vinatis, la prioridad inicial era cubrir las preguntas recurrentes. El agente evolucionará después para incluir información sobre la entrega. Por último, fijar objetivos y KPI desde el inicio permite a todo el equipo gestionar el proyecto con claridad y actuar para alcanzar los resultados esperados.
La base de conocimientos es el pilar del agente conversacional. A partir de estos datos, el agente de IA formula sus respuestas. También es la etapa que requirió más tiempo en Vinatis, y es completamente normal. El reto consiste en recopilar toda la información importante para los clientes, formularla con claridad y estructurarla de manera que sea fácilmente encontrada y leída por la inteligencia artificial.
_“El proyecto para alimentar la base nos llevó un mes. Dedicándole un poco de tiempo cada día.”_
La base de conocimientos no es un documento estático. Es un recurso vivo, que debe mantenerse y enriquecerse periódicamente. Las preguntas que hacen los clientes después de la implementación permiten identificar la información que falta y revisar la claridad de los datos existentes. Cuanto más completa y bien organizada esté, más pertinentes serán las respuestas generadas.
Antes de la implementación, varios equipos de Vinatis probaron el agente haciendo preguntas reales. Esta fase es esencial por dos razones. En primer lugar, permite verificar que el agente conversacional responde correctamente. Después, pone de manifiesto las lagunas de la base de conocimientos, para corregirlas antes de que los clientes las encuentren. Solo una vez validadas las pruebas puede comenzar la implementación.
La puesta en línea marca el inicio de una fase de observación activa. El chatbot conversacional responde a las preguntas de los visitantes, y cada interacción se convierte en una fuente de aprendizaje. La base de conocimientos puede ajustarse para mejorar la precisión y la pertinencia de las respuestas con el tiempo. El equipo también puede identificar los temas sobre los que los visitantes hacen preguntas inesperadas y enriquecer los datos en consecuencia. La implementación no es una meta. Es el punto de partida de una mejora continua, guiada por los datos y los comentarios de los clientes. Precisamente esto es lo que ilustra la experiencia de Vinatis.
Céline Boissin constató rápidamente los primeros efectos del agente conversacional. En pocas semanas, el volumen de preguntas repetitivas gestionadas por los asesores disminuyó considerablemente. Hasta el punto de que Céline redistribuyó parte del tiempo ganado en temas de mayor valor.
_“Los asesores pueden concentrarse plenamente en la atención al cliente”_
Pero el impacto va más allá. Al analizar las preguntas hechas al agente de IA, Vinatis identificó áreas de incomprensión en su propio sitio web. Estos comentarios se transmitieron a los equipos correspondientes para mejorar la claridad de los contenidos. Este círculo virtuoso reduce las preguntas en origen, en lugar de simplemente gestionarlas a posteriori. Para descubrir el conjunto de resultados observados por Céline Boissin y entender cómo gestiona el chatbot a diario, solicita el replay del webinar.
La implementación del agente conversacional en Vinatis es un éxito porque genera verdaderos beneficios tanto para los asesores como para los clientes. Pero este artículo solo te cuenta una parte de la historia. Para obtener el replay del webinar y escuchar el testimonio completo de Céline Boissin, haz clic en el botón a continuación. Ella detalla las decisiones tomadas en cada etapa, las dificultades encontradas y los aprendizajes que extrajo. Si también deseas obtener el caso completo de Vinatis con todos los datos, haz tu solicitud a continuación. Obtener el replay
¿Qué es Vinatis? Vinatis es uno de los líderes europeos en la venta online de vinos y licores. La empresa ofrece varios miles de referencias a particulares y profesionales en toda Europa, con un servicio de atención al cliente multilingüe como eje central de su modelo.
¿Qué es un agente conversacional? Un agente conversacional es un agente de IA que se basa en la base de conocimientos de una empresa para responder a las preguntas de los visitantes de un sitio web. En atención al cliente, se encarga de las preguntas frecuentes.
¿Cómo funciona un agente conversacional? Un agente puede funcionar de varias formas: a partir de una base de conocimientos cerrada, mediante un árbol de decisión, gracias a la conexión con herramientas de atención al cliente o incluso mediante una búsqueda en internet. La solución de fAibrik se basa en una base de conocimientos interna para garantizar respuestas fiables y controladas.
¿Cuáles son los diferentes tipos de chatbot? Existen los chatbots impulsados por inteligencia artificial, los chatbots de voz como los callbots, los chatbots de FAQ que se basan en respuestas predefinidas y los asistentes no automatizados gestionados por humanos. Cada tipo responde a necesidades y contextos diferentes.
