Cuando los pasajeros se quedan esperando los trenes, la back office, a menudo, es la primera en saberlo

Más de 500 000 personas al día dependen de Southeastern Railway para llegar a donde necesitan ir en el sudeste de Inglaterra. Según el programa nacional de compensación de reembolsos por retrasos del Reino Unido, cualquier cliente que haya sufrido un retraso de 15 minutos o más puede reclamar el reembolso. Cuando los clientes experimentan alteraciones, el equipo de relaciones con el cliente de Southeastern es responsable de revisar y resolver los reclamos de compensación resultantes. Antes de ServiceNow, cada reclamación requería verificar manualmente los datos de movimiento del tren, verificar los tickets, calcular los reembolsos, escribir respuestas y organizar el pago.

Un solo incidente grave puede generar aproximadamente 20 000 reclamos en un mes. Southeastern vio a los clientes esperar hasta 20 días para obtener una compensación, mientras que el equipo se apresuraba a verificar los tickets, calcular los pagos y responder las quejas, por lo que contrataba hasta 50 trabajadores temporales a la vez solo para mantenerse al día. Los gerentes pasaban días recopilando informes de varios sistemas desconectados, y la identificación del fraude en todos los sistemas desconectados era casi imposible.  

“El reembolso lento y los costos de personal fluctuantes frustraron a todos, tanto a los clientes como a los equipos empresariales ferroviarios”, recuerda David Banham, gerente de operaciones de relaciones con clientes. “La situación era insostenible”.

Para crear operaciones con clientes más rápida y resiliente, Southeastern las unificó en la ServiceNow AI Platform, lo que creó una base de datos confiable que primero automatizó el reembolso por retrasos y, luego, permitió lograr una innovación más amplia en IA. 

Southeastern reconstruyó sus operaciones en la plataforma, en asociación con UP3  

Southeastern seleccionó Gestión de servicio al cliente y colaboró con UP3, socio de ServiceNow, para unificar las operaciones del cliente en una sola plataforma.

“No somos expertos en TI. Nos ocupamos del ferrocarril”, dice David. “Está bien tener una plataforma eficaz en ServiceNow, pero UP3 fue la clave para desbloquear esa potencia y adaptarla a nuestras necesidades específicas”.  

UP3 conectó los sistemas operativos, los datos de tickets, los flujos de trabajo de compensación y la detección de fraude en una plataforma de ServiceNow, lo que brindó a los agentes del centro de contacto una vista completa de cada interacción con el cliente. El reembolso por retrasos, las quejas, las reservas de viajes asistidos, la pérdida de pertenencias y las consultas de los clientes se unificaron en un solo lugar por primera vez.

“Antes habíamos resuelto desafíos similares, por lo que sabíamos que ServiceNow podía reunir los datos de clientes, tickets y operaciones necesarios para automatizar lo que siempre había sido un proceso manual”, dice Callum Ridley, director de arquitectura de UP3. “La plataforma dio a Southeastern una base sobre la que podía seguir construyendo”.

Lo que comenzó como una solución de reembolso por retrasos se convirtió en la base de Southeastern para la innovación en IA

Lo que comenzó como un proyecto para modernizar el reembolso por retrasos se convirtió rápidamente en una estrategia más amplia para mejorar el servicio al cliente con IA. Después de unificar los datos operacionales, de clientes y de tickets en la ServiceNow AI Platform, Southeastern comenzó a identificar nuevas oportunidades para automatizar el trabajo, mejorar la toma de decisiones y dar a los empleados más tiempo para centrarse en los clientes.

Southeastern ahora procesa aproximadamente el 70 % de los reclamos de reembolso por retrasos de manera automática. Los clientes que en algún momento esperaban semanas ahora reciben su reembolso en un plazo de 24 horas. Ahora, el equipo de relaciones con el cliente puede incluso manejar las sobrecargas de reembolsos de manera interna.

Una vez que Southeastern unificó los datos operacionales, de clientes y de tickets, la organización comenzó a reconsiderar cómo era el trabajo de servicio al cliente en toda la empresa. En lugar de automatizar tareas aisladas, el equipo identificó oportunidades en las que la IA podía eliminar el esfuerzo manual, mejorar la toma de decisiones y dar a los empleados más tiempo para centrarse en los clientes.

Con una base de datos confiable, Southeastern expandió su uso de ServiceNow Otto para Gestión de servicio al cliente aplicando IA para automatizar informes, resumir casos, clasificar quejas y mejorar el servicio al cliente.

“Lo mejor de ServiceNow es tener todos esos datos en un solo lugar”, dice Callum. “Se obtiene una vista completa de cada cliente, y eso es esencial porque la IA solo puede tener éxito cuando tiene la base de datos adecuada”.

David llevó a sus equipos a talleres de IA con UP3 para identificar las tareas manuales que consumían mucho tiempo y que querían eliminar.

“El personal puede expresar mucha resistencia a la IA”, dice David. “Yo tenía mucho interés en involucrar al equipo desde una etapa temprana para ayudarlo a ver cómo la IA está disponible para apoyarlo”.

Esos talleres dieron lugar a seis iniciativas de IA diseñadas para eliminar el trabajo manual, mejorar la toma de decisiones y ayudar a los empleados a centrarse en tareas de mayor valor.  Uno de los primeros se centró en el proceso de generación de informes de incidentes graves, que requiere mucho tiempo. Después de cualquier interrupción del servicio, varios analistas dedicaban 96 horas a compilar datos, como volúmenes de quejas, cifras de compensación, opinión del cliente y desgloses de rutas para el liderazgo sénior. UP3 desarrolló el generador de informes de incidentes graves en tres semanas. Con ServiceNow Otto, la herramienta analiza las interacciones dentro de ServiceNow y genera un informe completo en cuatro minutos.

“Redujo una tarea realmente enorme de 96 horas a 4 minutos”, dice David. “Y a partir de entonces, nos preguntábamos qué seguía ahora”.

El equipo se expandió rápidamente de la generación de informes al trabajo que ayudaba a los empleados y clientes todos los días.  Con ServiceNow Otto, los agentes pueden generar un resumen conciso del caso con un clic en lugar de leer largas notas al respecto. Un chatbot desarrollado con el Agente virtual de ServiceNow se puso en marcha en 4 semanas y, ahora, maneja el 70 % de las consultas de chat web, lo que libera a los representantes de servicio al cliente para que se centren en casos más matizados.

Con esas mejoras implementadas, Southeastern consideró la siguiente oportunidad: automatizar la admisión e identificar tendencias de manera temprana. La clasificación automatizada de casos ahora asigna una de las más de 300 categorías de contacto en el momento en que llega un caso, en lugar de tenerlo en una cola de hasta 4 días laborables. 

La estabilidad del personal y las alertas de seguridad el mismo día reemplazaron las contrataciones y las revisiones lentas

El cambio desplazó el modelo de fuerza laboral de Southeastern, no solo su flujo de trabajo. Un solo incidente grave en algún momento significó luchar por incorporar hasta 50 trabajadores temporales solo para mantener el ritmo. Hoy en día, el personal se mantiene estable, los empleados dedican más tiempo a resolver casos complejos que requieren el criterio humano, y los gerentes que alguna vez pasaron días compilando informes de incidentes ahora tienen datos completos en minutos.  

Con aproximadamente un 95 % de precisión, Southeastern detecta tendencias emergentes y problemas de seguridad el mismo día en que se envían los casos, lo que convierte una revisión pendiente de 4 días en una señal del mismo día para los equipos responsables de detectar los problemas temprano.

Estos flujos de trabajo de IA no solo cambiaron la forma de trabajar del equipo, sino que modificaron la experiencia del cliente. La satisfacción del cliente aumentó de aproximadamente un 82 % a un 87 %. El tiempo promedio de respuesta al reembolso por retrasos se redujo a 2,9 días, con reclamos automatizados pagados con frecuencia en un plazo de 24 a 48 horas, en comparación con el tiempo de respuesta más largo de 20 días laborales.  

Lo que comenzó con el servicio ahora determina cómo Southeastern ejecuta sus operaciones

La base que Southeastern desarrolló para el reembolso por retrasos ahora respalda la mejora continua en todas las operaciones del cliente. A medida que el ferrocarril amplía su uso de la IA y la automatización, los empleados tienen más herramientas para responder a las alteraciones, tomar decisiones más rápidas y ofrecer el servicio de respuesta que los pasajeros esperan.

“Todos estos cambios, desde la IA hasta la automatización, nos permiten estar a la vanguardia del rendimiento y, en última instancia, mejorar los viajes del cliente”, dice David.