La omnicanalidad no va de “sumar canales”, sino de que todo se sienta fácil: el contexto viaja entre web, app, tienda y contacto humano, sin repetir datos ni tropezar con políticas. La IA y la automatización aportan valor cuando resuelven tareas reales y acortan pasos; no son el fin, son el medio para reducir fricción.
Dónde se pierde valor (y por qué importa)
Antes de automatizar, necesitamos ver qué duele y cuánto cuesta. Un mapa de fricción conecta la experiencia con el impacto financiero:
- Momentos de verdad: descubrir, comprar, recibir/usar, cambiar/devolver, soporte (define dónde “se gana o se pierde” la satisfacción).
- Fricciones medibles: reingreso de datos, esperas, promesas incumplidas de inventario/entrega, transferencias entre agentes.
- Efecto en P&L: abandono de checkout, tickets repetidos, costos de última milla, caída de frecuencia.
La “escalera” de automatización (qué activa y cómo medir)
Subir por peldaños permite aprender y escalar con bajo riesgo:
- Autoservicio útil (Deflect): flujos guiados que resuelven lo frecuente (seguimiento, cambios simples, citas). Se mide por CES (Customer Effort Score) y tasa de resolución sin agente.
- Asistencia al agente (Assist): resúmenes y sugerencias para cerrar al primer intento. Se mide por FCR (First Contact Resolution) y TTR (Time to Resolution).
- Proactividad (Proactive): anticipa riesgos (inventario, ruta, churn) y ofrece alternativas. Se mide por reducción de OTIF fallido (On Time, In Full) y “no show”.
Arquitectura aplicada en Google Cloud (para que sea trazable)
Para que la automatización no rompa nada, el dato debe estar unificado y gobernado:
- BigQuery concentra digital (GA4), órdenes, tickets e inventario como fuente de verdad.
- Looker define el modelo semántico: una sola fórmula para KPIs (conversión, FCR, TTR, OTIF, CLV).
- Apigee + Dialogflow + Vertex AI exponen APIs estables, orquestan conversaciones con handoff humano y aplican IA (clasificar, resumir, recomendar) cuando aporta.
Roadmap de 8 a 12 semanas
- Semanas 1 a 2 · Diagnóstico y línea base: fricciones por flujo/canal; línea base de CES, FCR, TTR, OTIF y conversión; hipótesis con metas.
- Semanas 3 a 4 · Blueprint y backlog mínimo: semántica en Looker, datos en BigQuery, APIs en Apigee; prioriza 2–3 flujos (autoservicio/assistance) con reglas de calidad.
- Semanas 5 a 8 · Pilotos con IA y automatización: Dialogflow (autoservicio con handoff), asistencia con Vertex AI; integraciones OMS/WMS/ERP/CRM para resolver de punta a punta.
- Semanas 9 a 12 · Ajuste y escala: A/B en mensajes/ventanas BOPIS, playbooks, expansión por región/segmento con feature flags y despliegues canary/blue-green.
Cuando el dato sostiene la IA y la IA simplifica el viaje, la omnicanalidad se nota en menos esfuerzo, más primera resolución y promesas cumplidas con regularidad.
Agenda una sesión con Qualtop (60–90 min). Priorizamos 2 journeys y definimos un piloto de 8–12 semanas en Google Cloud para bajar CES, subir FCR/OTIF y convertir cada canal en una experiencia coherente.