Evaluaciones Personalizadas
Las evaluaciones personalizadas te permiten definir y rastrear tus propios criterios para determinar qué hace que una llamada o conversación sea exitosa. Dado que cada negocio y caso de uso es diferente, puedes establecer métricas de éxito únicas que sean más importantes para ti, ya sea programar una cita, proporcionar información precisa o garantizar la satisfacción del cliente. Esta flexibilidad significa que obtienes información procesable basada en tu propia definición de éxito, no en un estándar genérico.
Las evaluaciones personalizadas son para ti si:
Quieres medir el rendimiento del agente de IA en función de objetivos personalizados.
Tu negocio tiene flujos de trabajo o necesidades de cumplimiento únicas.
Necesitas rastrear resultados que no pueden inferirse automáticamente.
Configurar evaluaciones personalizadas
Paso 1. Crear una evaluación personalizada
En la barra lateral izquierda, haz clic en Actions.
Selecciona Custom Evaluations.
Haz clic en New Evaluation.
Completa los detalles:
Name: Asigna a tu evaluación un nombre único y descriptivo.
Prompt: Describe los criterios de evaluación (por ejemplo, “¿El agente saludó al llamante por su nombre y resolvió el problema?”).
Category: Elige cómo deseas calificar la llamada (opciones: Numérica, Descriptiva, Escala Likert, Aprobado/Reprobado).
Expected Result: Establece el resultado deseado según la categoría. Una vez que termines, haz clic en Save.
Paso 2. Adjuntar la evaluación a un agente
En la barra lateral izquierda, haz clic en Agents.
Selecciona el agente al que deseas adjuntar la evaluación personalizada.
Selecciona Actions en la barra de navegación lateral.
Cambia a la pestaña After the Call en el panel superior.
Haz clic en Add Action y selecciona Custom Evaluation. Marca la casilla junto a la evaluación personalizada que creaste y haz clic en Add action.
¿Qué problema resuelve?
Elimina las métricas genéricas para todos los casos.
Facilita demostrar el retorno de inversión (ROI) para tu caso de uso específico.
Admite el aseguramiento de calidad interno y el cumplimiento normativo.
Casos de uso
Salud: Confirmar si el bot programó con éxito una cita con un paciente.
Atención al cliente: Calificar si el problema del cliente fue completamente resuelto.
Ventas: Rastrear si se programó una llamada de seguimiento.
Cumplimiento: Asegurar que se leyeron los guiones legales requeridos durante las llamadas.
Ejemplos de uso
Programación de Citas (Aprobado/Reprobado)
Name: Appointment_booked
Prompt: Verificar si el bot programó con éxito una cita.
Category: True/Fail
Expected Result: True
Satisfacción del Usuario (Numérica)
Name: User_satisfaction
Prompt: Analizar la conversación y calificar la satisfacción general del usuario con la llamada. Considerar el tono, el lenguaje y la resolución.
Category: Numeric
Expected Result: 8
Verificación de Cumplimiento (Descriptiva)
Name: Privacy_notice
Prompt: ¿El agente informó al llamante sobre la privacidad de los datos y los requisitos de consentimiento al inicio de la llamada?
Category: Descriptive
Expected Result: Excellent
Experiencia del Cliente (Escala Likert)
Name: Customer_experience
Prompt: El agente fue amable y profesional, y el usuario estuvo satisfecho con la interacción.
Category: Likert Scale
Expected Result: Strongly Agree
Consejos y Mejores Prácticas
Sé específico: escribe prompts claros y medibles para evitar ambigüedad.
Usa las categorías sabiamente: elige la categoría más simple que cumpla el propósito. Usa Aprobado/Reprobado para resultados binarios, Numérica para calificaciones, etc.
Itera: revisa los resultados de las evaluaciones regularmente y ajusta los prompts para mayor precisión.
Solución de problemas
La evaluación no aparece: asegúrate de haber guardado la evaluación y adjuntado a un agente.
Calificación incorrecta: verifica que el resultado esperado coincida con la categoría de puntuación.
Errores de API: asegúrate de que tu entrada JSON siga el esquema correcto y coincida con los pares de categoría/resultado permitidos.
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