Implementación de Experience: cómo funciona

Modificado el Mar., 1 Sep. a las 6:00 P. M.

Felicidades, ¡ya estás más cerca de integrar el módulo de ”Experience” de Lara a tu compañía!  


Implementar el módulo Experience de Lara AI significa dejar a la plataforma lista para conversar con tus colaboradores, recolectar su percepción sobre distintos temas de clima y experiencia, y devolverte esa información en métricas accionables. En este artículo vas a encontrar el mapa completo del proceso de implementación y el índice a las guías de cada etapa, para que puedas ir directo a la tarea que estás resolviendo.

La implementación la hacés en conjunto con el equipo de Customer Experience de Lara AI, que te acompaña en todas las etapas y te comparte los archivos y guías que vas necesitando.


Las etapas de la implementación

El proceso se ordena en etapas que se apoyan una en la siguiente. Este es el recorrido completo:

  1. Kick off y alcance: conocés al equipo de Customer Experience de Lara AI, se define el alcance del proyecto (módulos, canal, países y poblaciones), se designan responsables y recibís los archivos de trabajo.
  2. Integración de datos y canal: se conecta la base de datos de colaboradores y el canal de mensajería por el que Lara AI va a conversar con los colaboradores.
  3. Configuración del módulo: se define el cuestionario, los mensajes, las variables, los usuarios y roles de la plataforma y los tableros de Analytics.
  4. Calibración y pruebas: se envían chats de prueba con alcance controlado para ajustar textos, variables y tiempos antes de salir a producción.
  5. Comunicación interna: se anuncia el arribo de Lara AI a la organización con las piezas y plantillas recomendadas.
  6. Lanzamiento y capacitación: se entregan las credenciales, Lara AI empieza a conversar con los colaboradores y se capacita al equipo de RH y a los líderes.

Guías por etapa

Cada etapa tiene su propia guía, pensada para resolver una tarea concreta:

✅ Buenas prácticas

Sumá al equipo de comunicaciones internas desde el kick off y no al final. Definí la fecha de lanzamiento hacia atrás, a partir del día en que querés tener las primeras métricas, y reservá un par de semanas de margen entre la integración de datos y el lanzamiento para calibración y pruebas. Si la organización es grande, arrancá con una población piloto y expandí después.


Ante cualquier duda o inconveniente, por favor contactate con soporte@meetlara.ai.

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