Cómo OpenTable Usa Agentforce para Resolver el 70% de las Consultas de los Clientes

OpenTable conecta 60.000 restaurantes con 1.900 millones de reservas de comensales al año, operando un mercado bilateral que requiere atención al cliente tanto para los propietarios de restaurantes que gestionan sus operaciones como para los comensales que buscan y reservan mesas. A medida que la escala creció, el peso sobre los equipos de atención al cliente derivado de consultas repetitivas y de baja complejidad —horarios de apertura, menús, direcciones— consumía capacidad que podría dedicarse mejor a asuntos complejos.

OpenTable colaboró con Salesforce para desplegar Agentforce como una capa de agentes de IA autónomos en ambos lados de su mercado. La implementación fundamentó a los agentes en una base de conocimiento de 1.500 artículos almacenados en Salesforce Service Cloud, con Salesforce Data Cloud proporcionando generación aumentada por recuperación para ofrecer respuestas precisas y contextualizadas. Una innovación clave fue un sistema de puntuación de derivación en tiempo real: el Atlas Reasoning Engine puntúa dinámicamente cada conversación según el sentimiento y la intención —una solicitud de ayuda puntúa 5, una solicitud de agente humano puntúa 10, la frustración extrema puede llegar a 20— y Agentforce utiliza esa puntuación para decidir si continuar gestionando, crear un caso o escalar a un agente humano con la transcripción completa.

El agente para restaurantes se puso en marcha en solo 3 semanas en la página de Contacto. El agente para comensales siguió poco después. Ambos fueron diseñados para gestionar automáticamente las consultas comunes de alto volumen, garantizando al mismo tiempo que las interacciones complejas o emocionalmente intensas llegasen a los agentes humanos con el contexto completo ya disponible.

Los resultados fueron rápidos: pocas semanas después del lanzamiento, el 73% de las consultas web de restaurantes eran gestionadas por el agente, y el 70% de las consultas de comensales y restaurantes se resolvían de forma autónoma, una mejora del 40% respecto al chatbot anterior de OpenTable. El sistema está proyectado para resolver 180.000 casos al año, liberando a los equipos de servicio para centrarse en el 30% de las interacciones que genuinamente requieren juicio humano.