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Cómo Coros mejoró su atención al cliente con los agentes digitales de Aissist.io

Coros, líder mundial en wearables y electrónica de alto rendimiento para atletas profesionales, pone el listón muy alto no solo en innovación de producto, sino también en experiencia de cliente.

M.W. · 9 may 2025 · 3 min de lectura
75%
Resolution Rate
10X Faster
Time To Resolution
Enabled New Channels
Customer Reach
  • Cliente: Coros
  • Sector: wearables y electrónica de alto rendimiento
  • Casos de uso: Soporte al cliente (utilización)
  • Impacto: 75% de las incidencias resueltas automáticamente, traspaso fluido a humanos, flexibilidad para escalar

Coros

Coros, líder mundial en wearables y electrónica de alto rendimiento para atletas profesionales, pone el listón muy alto no solo en innovación de producto, sino también en experiencia de cliente. Con una base de clientes de expectativas de élite, Coros vio la necesidad de ir más allá de los modelos de soporte tradicionales. A principios de 2025, la empresa se asoció con Aissist.io para transformar su operación de atención al cliente, y los resultados hablan por sí solos.

El 70–80% de las incidencias resueltas automáticamente

Desde la implantación, los agentes digitales de Aissist.io han resuelto de forma autónoma el 70–80% de las incidencias de clientes entrantes. Ya se trate de solucionar problemas de firmware, guiar a los usuarios en la configuración del dispositivo o aclarar anomalías de sincronización de datos, la IA lo gestiona con rapidez y precisión. El resultado: tiempos de resolución más cortos y respuestas más coherentes, sin renunciar a la calidad que los clientes esperan de una marca premium.

Traspaso fluido a humanos, sin fricciones

Para el 20–30% restante de consultas más complejas, Aissist.io no se limita a pasar el caso: prepara el traspaso a la perfección. El sistema resume automáticamente el contexto clave, extrae el problema principal y sugiere posibles siguientes pasos, lo que facilita enormemente que los agentes de Coros intervengan. Este proceso simplificado minimiza los cambios de contexto, uno de los mayores puntos de dolor de la atención al cliente, y permite a los agentes concentrar su energía allí donde de verdad se necesita la experiencia humana.

Rápido de arrancar, flexible para escalar

Una de las ventajas más destacadas para Coros fue lo fácil que resultó empezar. Aissist.io solo necesitó acceso a las webs y los documentos de Coros para empezar a aportar valor. A partir de ahí, el sistema se adaptó sin esfuerzo a distintos escenarios de atención al cliente mediante la creación de subagentes especializados y unas instrucciones sencillas. Esta flexibilidad permitió a Coros escalar la automatización rápidamente sin rehacer sus flujos de trabajo existentes.

Mejoras de rendimiento sin sacrificar calidad

El impacto ha sido notable. Aissist.io lidera ahora la interacción con los clientes de Coros y mantiene índices de satisfacción a la par de los agentes humanos, con un 50% menos de recursos. Esta mejora de eficiencia es especialmente valiosa para una empresa como Coros, en la que escalar el soporte sin perder la excelencia es clave para la fidelidad a la marca a largo plazo.

Un sistema que evoluciona y aprende

Lo que distingue a Aissist.io es su optimización continua. La plataforma evoluciona cada día: aprende de las interacciones con los clientes, mejora el aprovechamiento de los recursos, ajusta las API y perfecciona los protocolos de soporte. No es solo automatización: es una prestación del servicio inteligente y consciente del contexto que no deja de mejorar con el tiempo.

Un modelo de servicio preparado para el futuro

Con Aissist.io como socio estratégico, Coros ha redefinido lo que significa una atención al cliente de élite en la era digital. La combinación de automatización, colaboración humana y aprendizaje adaptativo ha permitido a Coros atender mejor a sus usuarios de alto rendimiento: más rápido, de forma más inteligente y más eficiente que nunca.

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M.W.

Cofundador

M.W. es emprendedor en serie y cofundador de Aissist.io, con más de 12 años de experiencia práctica en machine learning e IA avanzada. Ha creado y dirigido el desarrollo de tres generaciones de sistemas de IA, desde la primera automatización con ML hasta las plataformas actuales de IA agéntica que sostienen operaciones a escala empresarial.