Introducción
Javvy Coffee empezó con una premisa sencilla: café con gran sabor en casa, sin azúcar, químicos ni conservantes. Cofundada por Brandon Monaghan y Justin Kemperman, la marca pasó del café aromatizado a una línea completa de cafés proteicos, cremas proteicas y siropes con sabores naturales. El producto conecta con aficionados al fitness, comunidades de pérdida de peso y cualquiera que quiera un café mejor sin renunciar a nada.
La empresa nació en Estados Unidos, se expandió a Canadá y hace poco empezó a enviar al Reino Unido y la UE. Ese crecimiento creó un reto de atención al cliente ecommerce: el equipo pasó de 12 agentes en julio de 2024 a 45 hoy.
Shannon White, responsable de experiencia de cliente, llegó a Javvy con una década de experiencia escalando equipos de soporte ecommerce en startups. Su filosofía es sencilla: liderar con empatía, poner al cliente primero y buscar siempre formas de ir un paso más allá.
Cada vez que podemos interactuar con un cliente y mejorar algo, animo a mi equipo a hacerlo. Todo el mundo tiene autonomía para decir: “Sé que está fuera de política, pero esta persona de verdad necesita ayuda, ¿qué podemos hacer por ella?”
— Shannon White, responsable de experiencia de cliente en Javvy Coffee
Ese enfoque le valió a Javvy reseñas excepcionales en Trustpilot. Pero cuando el volumen de tickets subió a decenas de miles al mes, el equipo se hizo una pregunta: ¿cómo mantienes ese toque humano cuando te ahogas en solicitudes repetitivas?
El reto
Al principio, el CEO de Javvy no quería IA. Quería preservar el toque humano que diferenciaba a la marca. Así que, cuando el volumen de tickets empezó a subir, la empresa eligió el camino tradicional: contratar más personas.
Shannon lideró el esfuerzo. En tres meses, buscó, contrató, formó e hizo QA a unos 30 nuevos agentes, triplicando el tamaño del equipo.
Como alguien que gestionó la búsqueda, contratación y formación de 30 agentes humanos adicionales, puedo decir que es agotador. Cuando estábamos a punto de llegar al siguiente nivel y necesitábamos escalar otra vez, dijimos: vale, o sumamos 30 personas más o nos tomamos la IA en serio.
— Shannon White, responsable de experiencia de cliente en Javvy Coffee
El problema no era solo el volumen. Era la naturaleza de los tickets. Las cancelaciones y consultas de suscripción representaban la mayor parte de las solicitudes de clientes, seguidas por devoluciones, reembolsos, cancelaciones de pedido y preguntas sobre estado de envío. Son interacciones transaccionales donde los agentes humanos tienen poco margen para marcar la diferencia.
Básicamente están machacando, respondiendo las mismas preguntas una y otra vez. No es realmente una oportunidad para usar habilidades creativas de resolución de problemas.
— Shannon White, responsable de experiencia de cliente en Javvy Coffee
Javvy usa Gorgias como help desk y, con 50.000 tickets llegando a la bandeja cada mes, la tensión entre velocidad y calidad era constante. Los tiempos de respuesta sufrían. En el mejor de los casos, el equipo mantenía una ventana de 24 horas. En periodos de alta actividad, se estiraba a 36 o 48 horas. La consistencia era otro problema: los agentes habían desarrollado sus propias macros y su propia forma de escribir. Nada estaba estandarizado.
El equipo ya había probado automatización antes. Las funciones de IA de su plataforma de help desk no estuvieron a la altura. Shannon lo describe así: "Fue muy, muy duro." El proceso de QA era una hoja de Google y, cuando se señalaba un problema, no había confianza en que alguien lo fuera a corregir. Javvy necesitaba otro enfoque para la atención al cliente automatizada.
¿Por qué Yuma AI?
Javvy evaluó tres plataformas: Yuma, Siena y Sierra. Las conversaciones empezaron casi al mismo tiempo, pero las experiencias se separaron rápido.
Un competidor exigía formación intensiva autoguiada antes de poder construir. Otro esperaba que el equipo de CX aprendiera el sistema, lo configurara por su cuenta y luego enseñara a los agentes a usarlo. Para un equipo ya estirado y con una bandeja de entrada en crisis, eso no era realista.
Cuando estás escalando tu CX rápido porque tu inbox está explotando, no tienes la capacidad para aprender por completo una IA, construirla y luego enseñarla a tu equipo. No es una expectativa realista.
— Shannon White, responsable de experiencia de cliente en Javvy Coffee
Yuma adoptó un enfoque distinto. El equipo gestionó la implementación directamente, trabajando junto a Javvy en lugar de entregar documentación y retirarse. Josh, responsable de cuenta de Javvy, se convirtió en un socio constante durante la puesta en marcha y después.
Josh nos ha acompañado de la mano en cada paso de la implementación. Hace grandes preguntas y aporta ideas muy buenas sobre cómo podemos mejorar. Además, el equipo de Yuma toma nuestras ideas raras y las convierte en funciones, lo cual ha sido una maravilla. La capacidad de personalizar y el nivel de atención al cliente están muy por encima de todos los demás.
— Shannon White, responsable de experiencia de cliente en Javvy Coffee
Esa alianza llegó también a la creación de funciones a medida cuando hizo falta. Javvy quería ejecutar tests A/B sobre una oferta de retención a través de su agente de IA. Yuma nunca lo había hecho antes. Josh lo construyó igualmente, lo probó con el equipo y lo hizo funcionar.
La puesta en marcha en sí fue tranquila, exactamente lo que Shannon quería. “No se me ocurre ningún problema durante la puesta en marcha”, dijo. “Eso lo dice todo. Fue tan fácil que no recuerdo que fuera terrible.”
Hoy, el chatbot de IA para ecommerce de Javvy, llamado Clara, gestiona la primera línea del soporte. Una persona dedicada del equipo hace QA a tiempo completo sobre las respuestas de Clara, usando las herramientas de reporting integradas de Yuma para marcar problemas y seguir mejoras. Cuando un agente humano toma un escalado, el razonamiento y el contexto de Clara se transfieren con el ticket, de modo que los agentes entienden qué pasó y por qué.
Resultados
70 % de tasa de automatización
Yuma gestiona ahora el 70 % de todas las consultas de clientes. Las solicitudes más automatizadas incluyen cancelaciones de suscripción, consultas de suscripción, devoluciones, reembolsos, cancelaciones de pedido, estado de envío, problemas de pago y preguntas de producto.
Estos son exactamente los tipos de tickets que agotaban a los agentes: gran volumen, baja complejidad y poca oportunidad de aportar valor. Clara, la IA conversacional de Yuma para ecommerce, los gestiona al instante, y los agentes solo ven escalados que requieren criterio o toque humano.
Tiempo de primera respuesta: de más de 24 horas a 12 minutos
Antes de Yuma, el tiempo de primera respuesta de Javvy rondaba las 24 horas en un buen día. En picos de actividad, subía a 36 o 48 horas. Una vez que se acumulaba backlog, salir de ahí era doloroso.
Hoy, el tiempo de primera respuesta se mantiene alrededor de 12 minutos. En algunos momentos, el equipo ha llegado a 4 minutos.
Que nuestro tiempo de primera respuesta y de resolución bajaran ha sido enorme. Nos mantenemos alrededor de 12 minutos. Ahora podemos asegurarnos de que nuestros clientes reciben respuestas en menos de 15 minutos desde que hacen una pregunta.
— Shannon White, responsable de experiencia de cliente en Javvy Coffee
CSAT al alza: de 3,5 a 4,2
Las puntuaciones de satisfacción del cliente subieron después de lanzar Yuma. Antes, Javvy estaba alrededor de 3,5 sobre 5. Ahora, el CSAT se sitúa cerca de 4,2.
Las mejoras vienen de dos lados: respuestas más rápidas en solicitudes simples y más capacidad para los agentes en interacciones complejas donde la empatía y la resolución de problemas importan.
4 meses de tiempo ahorrado
Yuma ha ahorrado a Javvy el equivalente a 4 meses de trabajo de agentes, con una eficiencia que sigue mejorando. Ese tiempo no desaparece. Vuelve a los agentes, que ahora tienen espacio para centrarse en clientes que necesitan ayuda real.
100 % de retención del equipo
Javvy retuvo a todos sus agentes. Sin despidos, sin reducción de plantilla. En su lugar, la estructura del equipo cambió. Los agentes humanos ahora gestionan escalados y tickets complejos. Un equipo de especialización gestiona marketplaces como Amazon, Walmart y TikTok Shop, además de formación continua, mantenimiento de la base de conocimientos y proyectos especiales de otros departamentos.
El alivio que sentimos después de la puesta en marcha de Yuma vino de quitar esa parte repetitiva del día a día del equipo. Ahora trabajan en tickets mucho más interesantes, que invitan a pensar. Resuelven problemas y sienten que de verdad marcan la diferencia.
— Shannon White, responsable de experiencia de cliente en Javvy Coffee
Tranquilidad en temporada alta
La prueba real llegó durante las fiestas. El año anterior, la temporada alta significó todo el mundo disponible y ansiedad constante por la bandeja de entrada. Este año, Shannon se tomó días libres.
Entrando en esta temporada de fiestas frente a la del año pasado, tenía la tranquilidad de saber que, pasara lo que pasara, la inbox iba a estar bien. Como nuestros agentes humanos no se iban a saturar, también pude darles días libres. Estaba cómoda con el nivel de cobertura que teníamos gracias a Yuma.
— Shannon White, responsable de experiencia de cliente en Javvy Coffee
Consejos para líderes de CX que están evaluando IA
Shannon ofrece dos recomendaciones para equipos que evalúan soluciones de IA para atención al cliente ecommerce:
Primero, no esperes. Cuanto antes incorpores una IA, antes notarás alivio en la bandeja. Esperar hasta que el problema esté fuera de control obliga a retroceder, y eso es más difícil que adelantarse. Su consejo: hazlo antes de tu temporada alta, antes de que todo se vuelva caótico.
Segundo, evalúa la experiencia de implementación, no solo el producto. Si el enfoque de un proveedor es “aquí lo tienes, aprende, resuélvelo y haz que funcione”, pregúntate si tienes capacidad para eso. La respuesta probablemente sea no. Busca un equipo que te acompañe de verdad durante el proceso. Quieres centrarte en tu rol y en tu equipo, no en aprender a configurar un sistema de IA desde cero.
Conclusión
Javvy Coffee se enfrentó a la misma decisión que muchas marcas DTC en crecimiento: contratar otra tanda de agentes o encontrar una forma de escalar el soporte ecommerce sin aumentar plantilla. Primero probaron a contratar. Funcionó hasta que dejó de funcionar.
Con Yuma, Javvy encontró una tercera vía. La atención al cliente automatizada gestiona el trabajo repetitivo, el equipo se mantiene intacto y los agentes humanos se centran en las interacciones que importan.
Los números cuentan parte de la historia: 70 % de automatización, tiempos de respuesta de 12 minutos y CSAT en alza. Pero para Shannon, el verdadero cambio es lo que su equipo puede hacer ahora y antes no podía.
Yuma nos ha dado libertad para explorar de qué más es capaz nuestro equipo de CX. Ha sido muy liberador pensar en nuestro equipo de CX fuera de la inbox, más allá de responder emails. Ha sido una experiencia muy emocionante para nosotros.
— Shannon White, responsable de experiencia de cliente en Javvy Coffee
El equipo de Shannon pasó de tiempos de respuesta de 24 horas a 12 minutos sin perder ni un solo agente. Profundiza en cómo Support AI lo hace posible. ¿Usas Gorgias? Nuestro top de herramientas de IA para usuarios de Gorgias desglosa tus mejores opciones. Cuando estés listo, reserva una demo. La puesta en marcha de verdad es así de fluida.
