Introducción
Tediber es la primera marca francesa de colchones en caja. Fundada a finales de 2015 por el emprendedor Julien Sylvain y un equipo de cofundadores que incluye al dúo de diseñadores Juan Pablo Naranjo y Jean-Christophe Orthlieb, la empresa nació de una observación sencilla: era casi imposible encontrar online colchones de calidad, fabricados en Francia y vendidos a un precio justo.
Julien, que sigue siendo CEO, vio una oportunidad entre el retail con precios inflados y las opciones online que no cumplían. Su estrategia combinó una fuerte presencia digital con un modelo directo al consumidor, y funcionó. Tediber ha vendido más de 270.000 colchones, impulsada en gran parte por el boca a boca positivo y por más de 80.000 reseñas de clientes. La línea de productos se ha ampliado mucho más allá de los colchones: somieres, sofás cama, almohadas, edredones, ropa de cama, sofás y una gama infantil completa. La empresa opera 4 o 5 tiendas propias en Francia y envía a la mayoría de países de la UE.
A medida que crecían la gama de productos y la base de clientes, también crecía la presión sobre la operación de soporte ecommerce de Tediber. Océane Turpin se incorporó a Tediber como directora de atención al cliente a finales de 2025, con más de 11 años de experiencia en atención al cliente. Llegó a un equipo de 6 personas que gestionaba soporte omnicanal por email y teléfono, reforzado por OnePilot, una agencia externa de atención al cliente. En sus primeras semanas, tuvo que evaluar e implementar Yuma AI en pleno pico de Black Friday y Navidad.
Cuando estaba configurando Yuma, lo comparé con lo que tuve que hacer para implementar otra herramienta de IA en mi empresa anterior. Dos niveles completamente distintos. Yuma es muchísimo más fácil. Si tienes conocimientos básicos de tecnología, puedes entrar en el back office y empezar a crear tus propias automatizaciones y flujos. — Océane Turpin, directora de atención al cliente en Tediber
El problema
Aproximadamente un año y medio antes de que llegara Océane, Tediber alcanzó un pico de ventas. Era una gran noticia para el negocio, pero creó una presión inmediata sobre el equipo de soporte ecommerce, que en ese momento tenía solo cuatro agentes y ningún manager dedicado.
Para entonces, el catálogo de Tediber iba desde colchones de tamaño completo hasta almohadas y ropa de cama. La empresa trabajaba con cinco transportistas distintos en Francia y la UE: Edeliv para París, VIR para el resto de Francia, France Express, DPD y DHL para pedidos internacionales. Cada transportista tiene sus propios sistemas de seguimiento y flujos de entrega. Cuando el volumen de pedidos se disparó, las consultas de envío también crecieron, y las herramientas de IT del equipo dificultaban seguir los envíos de los cinco proveedores en un solo lugar.
Un lunes normal, el equipo podía enfrentarse a 300 solicitudes entrantes. Muchas trataban sobre estado de envío, fechas de entrega o incidencias de transporte, fricciones habituales en la experiencia poscompra de ecommerce. Otras eran simples solicitudes de factura que se acumulaban porque el sistema de Tediber no enviaba facturas automáticamente. Algunos días, esa única consulta generaba más de 100 tickets.
Si, como agente de atención al cliente, tienes que crear tú mismo facturas para 100 solicitudes en un día, es larguísimo y no aporta nada. — Océane Turpin, directora de atención al cliente en Tediber
El problema de volumen se agravaba. Como el equipo no podía responder rápido, los clientes insistían varias veces por email y teléfono, creando tickets duplicados sobre los mismos temas. El tiempo de respuesta de atención al cliente llegó a 72 horas, y cada mensaje sin respuesta sumaba presión al backlog.
Al mismo tiempo, las llamadas entrantes también aumentaban y requerían mucho más tiempo que los emails. El equipo necesitaba margen en el canal email para dedicar más tiempo al soporte telefónico, donde una conversación humana importaba más.
Para gestionar el exceso de volumen, Tediber incorporó OnePilot, una agencia de soporte con agentes humanos para responder consultas por email. Pero esa fórmula también tenía costes. Incluso así, como los procesos internos de Tediber cambiaban con frecuencia, el equipo externalizado tenía dificultades para seguir el ritmo de los nuevos flujos y mantener la misma calidad que el equipo principal.
Elise Vettel, operations manager en ese momento, empezó a buscar herramientas de IA para ecommerce capaces de absorber el volumen creciente, liberar al equipo interno para las consultas complejas y sensibles, y reducir la dependencia del soporte externalizado.
Solución
Tediber conoció Yuma a través de un miembro del consejo que estaba evaluando soluciones de IA para otra empresa. Esa persona le envió Yuma a Elise Vettel, operations manager de Tediber, que reservó una demo. Antes, Elise había trabajado con Tolk AI, un chatbot de IA para ecommerce que no le satisfacía por calidad.
Tediber lanzó Yuma a finales de octubre de 2025, durante un periodo de prueba que coincidió con Black Friday y Navidad, la etapa de más actividad del año. Océane, que se había incorporado a la empresa por esas fechas, fue la responsable de configurar y evaluar la herramienta durante la prueba, y de informar después si debían seguir con Yuma.
El momento era difícil. Océane estaba aprendiendo a la vez los procesos internos de Tediber, gestionando a su nuevo equipo en temporada alta y configurando IA en una empresa a la que acababa de llegar. Lo que marcó la diferencia, explica, fue cómo funcionó el proceso de configuración frente a otras herramientas que ya conocía.
En su empresa anterior, Océane había implementado Volubile, una herramienta de IA de voz. Ese proceso exigía rellenar archivos Excel con varias pestañas: una para intents, otra para integraciones API que requerían revisión de seguridad IT, y otra para escribir cada comando de proceso en una lista sin ordenar. No había forma de organizar la biblioteca de procesos por tema, ni interfaz visual, ni acompañamiento guiado. En conjunto, la configuración era muy compleja y difícil de navegar. Comparándolo con Yuma, dijo esto:
Cuando empecé a configurar Yuma en el back office, me di cuenta de que era muchísimo más fácil. Hay muchos ajustes, pero son muy fáciles de acceder y actualizar. Incluso el Playground y la función Ask Why, donde puedes profundizar en un ticket y ver cómo lo trató la IA, no es algo que haya visto en otras herramientas. — Océane Turpin, directora de atención al cliente en Tediber
Nour, la responsable de cuenta de Yuma para Tediber, gestionó la mayor parte de la configuración inicial en el lanzamiento y siguió muy implicada durante toda la prueba. Océane la describe como "una maestra del back office de Yuma", alguien que responde el mismo día, comunica con claridad su disponibilidad y construye soluciones mientras enseña a Océane cómo funcionan para que también pueda gestionarlas por su cuenta.
La puesta en marcha durante la prueba estuvo muy bien organizada. Se notaba claramente la calidad del trabajo y el potencial que podía tener la IA en unos meses en términos de automatización. — Océane Turpin, directora de atención al cliente en Tediber
El agente de Yuma AI de Tediber, al que el equipo llamó Sébastien, se conecta directamente a Shopify y opera dentro de Gorgias, su help desk ecommerce. Océane gestiona el back office, crea y actualiza autopilots, procesos y la base de conocimientos de clientes. El resto del equipo interactúa con Sébastien cuando les escala tickets, ya sea porque la consulta requiere criterio humano o porque el cliente ha mostrado insatisfacción emocional.
Cuando una conversación exige una concesión, una lectura matizada de la frustración del cliente o una decisión fuera de los procesos configurados, el ticket pasa a un agente humano. Océane revisa con regularidad los tickets escalados para identificar dónde hay que actualizar el conocimiento o los flujos de Yuma, algo que considera una responsabilidad continua.
La IA está muy bien, pero no va a sustituir nuestro trabajo. Si mejoramos el agente de IA hasta el punto de que pueda resolver la mayor parte de lo básico, entonces simplemente creará más tiempo para las personas, y las personas podrán invertir ese tiempo en aumentar aún más la calidad. — Océane Turpin, directora de atención al cliente en Tediber
Cuatro meses después, Océane dice que ya ha cogido ritmo con la herramienta porque por fin entiende los procesos de Tediber lo bastante bien como para saber exactamente qué quiere que Yuma aprenda después. Su foco reciente ha sido el Flow Builder, que considera especialmente útil para configurar flujos más complejos.
Resultados
64 % de consultas de clientes automatizadas
Cuatro meses después de la implementación, Yuma gestiona el 64 % de todas las consultas entrantes mediante atención al cliente automatizada. Las consultas automatizadas más frecuentes incluyen solicitudes de devolución, problemas de producto, consultas de estado y fecha de envío, solicitudes de cambio, preguntas preventa y de producto, y cambios de entrega. Muchas de estas consultas, como las facturas que antes consumían días enteros de tiempo agente, ahora se resuelven sin intervención humana.
De 72 horas a menos de 1 hora en tiempo de respuesta
Antes de Yuma, los clientes podían esperar hasta tres días (72 horas) para recibir una primera respuesta. Ese retraso activaba un ciclo de emails y llamadas de seguimiento, creaba tickets duplicados y añadía más presión al backlog. Con Yuma respondiendo a una parte importante de las consultas entrantes, la primera respuesta para esos tickets llega ahora en menos de una hora, instantánea en respuestas simples y hasta 1 hora si hace falta una persona. Para el equipo, menos duplicados y una cola más ligera también significan respuestas más rápidas en los tickets asignados.
Hace unos meses, la primera respuesta de una persona tardaba 72 horas. Ahora, en gran parte de los tickets, la respuesta llega en menos de una hora. Es una diferencia real e innegable. — Océane Turpin, directora de atención al cliente en Tediber
~900 € de ahorro semanal frente al soporte externalizado
Uno de los indicadores financieros más claros llegó al comparar la producción de Yuma con OnePilot, el proveedor externo de soporte de Tediber. OnePilot cobra por ticket de email y, al comparar, en una semana reciente Tediber ahorró unos 900 € en costes de email externalizado solo esa semana. A medida que Yuma asume más tipos de consulta, esos ahorros siguen creciendo, y el plan de Océane es que Yuma absorba progresivamente el volumen que de otro modo iría a OnePilot.
Menos carga de trabajo y mejor moral del equipo
Antes de Yuma, los lunes por la mañana podían significar 300 tickets entrantes para el equipo. Después de la implementación, esa cifra cayó un 33 %. Océane describe el peso psicológico de una cola de tickets grande como un factor real en el bienestar de su equipo: cuando saben que el volumen es manejable, tienen más tiempo y foco para invertir en la calidad de la atención al cliente ecommerce y en la relación con los clientes. El equipo también sabe que Yuma gestiona las consultas repetitivas, lo que les libera para el trabajo que más se beneficia del toque humano, en especial el soporte telefónico y los problemas complejos de producto.
Yuma ayuda a reducir esta carga de trabajo, lo que también ayuda a la mentalidad del equipo. Saben que tendrán más tiempo para centrarse en sus propios tickets, porque saben que Yuma se ocupa de los otros. — Océane Turpin, directora de atención al cliente en Tediber
Customer Success reactivo y práctico
Océane atribuye buena parte de la fluidez de la implementación a Nour, su responsable de cuenta en Yuma. Nour responde el mismo día, comunica de forma proactiva y crea configuraciones mientras explica cómo funcionan para que Océane pueda gestionarlas de manera independiente. Para Océane, que ha trabajado con responsables de cuenta en otras empresas, este nivel de implicación destaca.
Es una maestra del back office de Yuma. Sé que si tengo un problema con algo, va a crear una solución para mí y me ayudará a entender cómo lo hizo, para compartir su conocimiento. Ha sido una experiencia increíble. — Océane Turpin, directora de atención al cliente en Tediber
Consejos de Tediber para empresas que están evaluando IA para soporte ecommerce
Le preguntamos a Océane qué consejo daría a otras empresas que estén evaluando IA para atención al cliente ecommerce. Destacaron dos recomendaciones:
Ordena tus herramientas internas
Antes de pedirle a un agente de IA que consulte datos de pedidos, compruebe estados de envío o genere facturas, los sistemas detrás de esas acciones deben estar en orden. Océane señala la propia herramienta de preparación de pedidos de Tediber como ejemplo: es un sistema antiguo sin acceso API, lo que significa que Yuma no puede recuperar directamente el estado de los pedidos desde ahí. Como esa herramienta tampoco transmite la información correcta a Shopify, el seguimiento de pedidos fue un área que hubo que corregir. Su consejo es auditar y arreglar tu stack IT principal antes de la implementación, porque la IA solo es tan capaz como los sistemas a los que se conecta.
Mi primer consejo es tener bien tus herramientas, tu Shopify, tus herramientas de email como Klaviyo y todo el resto de IT. Si tienes problemas dentro de tu stack IT, la IA no podrá encontrar una respuesta para el cliente. — Océane Turpin, directora de atención al cliente en Tediber
Dedica a alguien a liderar la implementación de IA
La segunda recomendación de Océane es asignar al menos a una persona del equipo para gestionar el proceso de implementación de la atención al cliente automatizada con IA y también para gestionar la IA a futuro. Esa persona debe revisar tickets escalados, entender por qué se escalaron y crear actualizaciones, correcciones o nuevos flujos en el back office. Sin alguien haciendo esto de forma constante, la IA no mejora con el tiempo.
Conclusión
La operación de soporte de Tediber todavía está al inicio de su recorrido con IA, cuatro meses después, y Océane es la primera en decir que queda mucho por construir. Está ampliando la cobertura de Yuma a flujos de calidad de producto con Flow Builder, desplazando gradualmente el volumen de email desde OnePilot hacia Yuma y afinando la base de conocimientos a medida que profundiza en los procesos de Tediber.
Lo que hace que la historia de Tediber merezca atención son las condiciones en las que se lograron estos resultados y lo que revelan sobre el potencial práctico de la IA generativa en retail y ecommerce. Una nueva líder de CX, durante su primer mes en la empresa, implementó un agente de IA en Black Friday y Navidad, con un equipo ajustado y operaciones de envío multi-transportista complejas, y alcanzó un 64 % de automatización en solo cuatro meses. El tiempo de respuesta pasó de tres días a menos de una hora. Los ahorros semanales frente al proveedor externalizado ya son medibles.
Para marcas que afrontan presiones parecidas, como aumento del volumen de pedidos, equipos de soporte ecommerce tensionados y costes crecientes de externalización, la experiencia de Tediber sugiere que las soluciones de IA adecuadas para retail y ecommerce pueden ofrecer resultados relevantes rápido, incluso en circunstancias lejos de lo ideal.
Tediber desplegó IA durante Black Friday con una nueva directora de CX y aun así llegó al 64 % de automatización en cuatro meses. Para entender el producto detrás de esa historia, visita Support AI. Si estás comparando IA nativa de help desk con una solución dedicada, nuestra comparativa Yuma AI vs Zendesk AI explica las diferencias. O ponte en contacto y cuéntanos tu configuración: seremos honestos sobre si Yuma encaja contigo.
