Una red comercial de seguros descubre dónde enfocar su coaching con AI Role Play
La compañía quería ver cómo respondían sus profesionales bajo presión, no solo qué sabían. Con un avatar de IA, cada conversación se convirtió en datos por competencia y por persona.
del equipo superó los 90 puntos en alguna simulación
sesiones de práctica con el avatar de IA
puntos entre la media y la mejor puntuación de cada profesional
puntuación media del equipo
de las sesiones iniciadas se completaron
profesionales de la red comercial
En este caso
Una red comercial de seguros puso a 24 profesionales a conversar con un avatar de IA. En 121 sesiones, el 58 % del equipo superó los 90 puntos en alguna simulación y la compañía obtuvo un mapa de quién necesitaba refuerzo y en qué.
El reto
En seguros, conocer el producto no basta: hay que saber responder cuando el cliente pregunta y pone pegas, y hacerlo con seguridad. Esa habilidad casi nunca se ve hasta la conversación real, y entonces el cliente acaba siendo el campo de entrenamiento.
La compañía quería ver cómo aplicaban sus profesionales lo que saben en plena conversación y saber dónde merecía la pena reforzar, en lugar de repetir la misma formación para todos.
- Comprobar cómo responden bajo presión, no solo qué saben.
- Medir el manejo de objeciones y el dominio de la información.
- Detectar quién está listo y quién necesita refuerzo antes de ver a un cliente.
- Llevar el tiempo de los managers a la competencia que de verdad lo necesita.
La solución
Los 24 profesionales hablaron por voz y en tiempo real con un avatar de IA, en conversaciones comerciales con preguntas y objeciones incluidas. Al terminar cada conversación recibían feedback y podían repetir antes de llevar ese comportamiento a un cliente de verdad.
A las preguntas del avatar sobre el producto, con la información correcta.
Rebatir las pegas del cliente con argumentos, sin perder la conversación.
Cada simulación puntuaba las dos competencias sobre 100. En total se iniciaron 121 sesiones, y el 71 % se completaron: suficientes para comparar a cada profesional con el grupo, competencia a competencia.
Los resultados
La media del equipo fue de 79,4 sobre 100. Pero el dato útil estaba debajo de la media: el detalle por competencia mostró dónde había margen, y la práctica sacó a la luz potencial. La mejor puntuación de cada profesional quedó, de media, 7,5 puntos por encima de su propia media, y el 58 % del equipo superó los 90 puntos al menos una vez.
Es potencial demostrado practicando, no una mejora atribuida a la herramienta: indica hasta dónde llega cada persona cuando repite la conversación.
Una media, tres planes de coaching
Detrás de la media había perfiles muy distintos, y cada uno pedía un plan diferente:
Nota global muy alta en las dos competencias. Necesita mantener, no reforzar.
Rebate muy bien, pero flojea en el dominio de la información. El refuerzo va al producto.
Empieza más abajo y llega muy arriba a base de repetir. Le funciona practicar más.
Una sola media de equipo, tres planes de coaching distintos.
Descubre dónde necesita coaching cada persona.
Configuramos la conversación con tu producto y tus objeciones, y en la demo te enseñamos qué datos obtendrías de tu equipo.
Cómo replicarlo en tu equipo
- Elige la conversación. Por ejemplo, una objeción de precio o una renovación en riesgo.
- Decide qué se evalúa. Los módulos de feedback: gestión de objeciones, conocimiento de producto, mensajes prohibidos…
- Mira los datos por persona. La media del equipo dice poco; el detalle por competencia dice a quién y en qué acompañar.
Más información en la ficha del caso en gamestrategies.io.
Preguntas frecuentes
¿Qué entrenó la red comercial de seguros con AI Role Play?
Dos competencias en conversaciones comerciales con un avatar de IA: responder con seguridad a las preguntas del cliente y manejar sus objeciones. Cada simulación las puntuaba sobre 100.
¿Qué resultados obtuvo?
24 profesionales hicieron 121 sesiones con el avatar. El 58 % del equipo superó los 90 puntos en alguna simulación, la media fue de 79,4 sobre 100 y la mejor puntuación de cada persona quedó, de media, 7,5 puntos por encima de su media.
¿Por qué el caso es anónimo?
La compañía prefiere no aparecer con su nombre. Por eso el caso se publica como «una red comercial de seguros», con datos anonimizados.
¿Se puede hacer lo mismo en otro sector?
Sí. El escenario se configura con el producto, el cliente ideal y las objeciones de cada empresa, y el feedback evalúa los módulos que se elijan.