Todo lo que aparece en las páginas de métricas es medición. Esta es la parte que produce valor. Lleva aproximadamente una hora y es lo más útil que puedes hacer con esta función.
El único flujo de trabajo que importa
1. Encuentra el tema que más te cuesta
Ve a Rendimiento → Factores no resueltos. Pregunta en la parte superior de la sección: "¿Qué temas tienen el mayor impacto sin resolver?"
La tabla ya está ordenada por ti:
Impacto = Volumen con participación × (100 − Resolución)
El volumen con participación son las conversaciones resueltas y no resueltas del tema. Las conversaciones que el usuario abandonó pronto (Left early) no son fallos, así que no hacen subir un tema en la lista.
Entiende qué hace esa fórmula, porque ese es todo el truco. Clasifica por conversaciones desperdiciadas, no por porcentaje.
Un tema con una resolución del 5 % en 20 conversaciones parece catastrófico. Equivale a 19 fallos. Es ruido.
Un tema con una resolución del 55 % en 4.000 conversaciones parece aceptable. Equivale a 1.800 fallos. Es tu problema.
Los porcentajes te seducen para que corrijas el tema que peor aspecto tiene. El impacto te dirige al más costoso. Empieza por la parte superior de esa tabla.
La misma lógica impulsa Sentiment → Dissatisfaction Drivers, ordenado por Volumen × (10 − CX) — la misma idea, aplicada a la experiencia en lugar de la resolución. Ese es el punto de partida para mejorar tu CX Score.
2. Haz clic en él
Haz clic para acceder a las conversaciones que hay detrás del número. Se abre un panel lateral, ya filtrado: ese tema y solo las conversaciones sin resolver. Puedes llegar a las conversaciones reales desde ocho lugares del panel: el diagrama Conversation Flow, el mapa Topics, la sección Louis, Satisfaction, Use Cases y tres puntos de Performance.
Cada fila incluye su veredicto como etiqueta. Pasa el cursor sobre una etiqueta y el evaluador explica, en una frase, por qué juzgó la conversación de esa manera — la forma más rápida de revisar una lista filtrada antes de empezar a abrir transcripciones.
3. Léelas
Este es el paso que la gente se salta.
Lee veinte transcripciones. Al pasar el cursor obtienes el razonamiento del evaluador; este paso trata de los mensajes reales que escribieron tus clientes reales. Veinte son suficientes. Lleva quince minutos y nunca es una pérdida de tiempo.
Estás buscando el patrón:
¿Todos están pidiendo lo mismo que falta? → Contenido de Knowledge Base. Es una brecha de conocimiento.
¿El bot malinterpreta la pregunta? → intención y entrenamiento.
¿El bot entiende bien, pero el flujo termina en un callejón sin salida? → diseño del flujo.
¿Están pidiendo algo que tu bot nunca estuvo diseñado para gestionar? → dirígelo a otro sitio, no lo corrijas.
¿El bot tiene razón y a los clientes simplemente no les gusta la respuesta? → es una decisión de negocio, no una corrección del bot. Envíalo a quien sea responsable de la política.
La última situación es real y común. A veces la conclusión correcta es "el bot está bien". Solo puedes llegar a ella leyendo.
4. Corrige una cosa
Un tema. Una causa. Resiste la tentación de corregir cinco cosas a la vez: si lo cambias todo, no aprenderás nada sobre lo que funcionó.
5. Vuelve en tres semanas y mira el mismo número
Vuelve a Rendimiento → Factores no resueltos y encuentra de nuevo la fila de tu tema. ¿Ha cambiado su resolución? ¿Ha cambiado su volumen? Es la misma tabla de la que partiste, así que la comparación es equivalente.
Este ciclo — encontrar, leer, corregir, volver a medir — es todo el método. No es un rediseño. Son repeticiones de este ciclo, un tema a la vez.
Dos patrones que conviene reconocer
Un "Other" grande y mal resuelto. Si Other es uno de tus temas principales y se resuelve mal, a tu lista de temas le falta algo real. Lee esas conversaciones y luego Run Discovery Now o añade el tema manualmente. Consulta Topics.
Baja resolución y poca brecha de conocimiento. El bot tiene la información y la conversación sigue fallando. Así que el problema no es el contenido. Es el flujo (la respuesta existe, pero el usuario nunca llega a ella) o la respuesta es correcta, pero el servicio subyacente es lo que les decepciona. Lee diez transcripciones y sabrás cuál de las dos opciones es en cuestión de minutos; y la solución está en algún lugar distinto de Knowledge Base.
IA frente a flujos programados: dónde añadir después un paso de Gen AI
Descripción general → Impacto de la IA respuestas: "¿Cómo se compara la IA con los flujos programados?" Muestra la división entre las conversaciones gestionadas por un paso de IA y las gestionadas por flujos programados, y luego las compara en Resolución, Brecha de conocimiento, CX Score y CSAT. Si una comparación no tiene suficientes conversaciones para ser significativa, la tarjeta te lo indica en lugar de mostrar un número en el que no deberías confiar.
Esta es la sección que debes abrir antes de decidir dónde colocar el próximo paso de Gen AI. No te dice qué hace la IA en general: te dice qué hace la IA en tu bot, en tus temas y con tus clientes.
⚠️ Lee atentamente esa comparación Compara dos grupos de conversaciones, no un experimento controlado. Los pasos de IA no se implementan al azar: se habilitan en casos de uso específicos, a menudo los que ya eran difíciles o ya eran fáciles. Por eso, cualquier diferencia que veas mezcla "lo que hace la IA" con "dónde se da la casualidad de que está implementada la IA". Tómalo como una señal, no como una prueba. Y léelo tema por tema en lugar de como un único número global: la pregunta útil no es "¿es mejor la IA?", sino "¿en cuáles de mis temas cambia el resultado?"