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¿Qué es un Modelo de Análisis?

Un modelo de análisis define los criterios y estructura de evaluación para las llamadas. Es la “receta” que Neuracall sigue para generar el NeuraScore.

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Componentes de un Modelo

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Información Básica

CampoDescripciónEjemplo
nameNombre único del modelo”Evaluación Ventas B2B”
descriptionProposito del modelo”Evaluación de llamadas comerciales…“
promptInstrucciones para el análisisConfiguración de IA

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Categorías

Las categorías agrupan criterios relacionados: 
{
  "categories": [
    {
      "name": "Apertura",
      "description": "Evaluación del inicio de la llamada",
      "order_number": 1
    },
    {
      "name": "Desarrollo",
      "description": "Cuerpo de la interacción",
      "order_number": 2
    },
    {
      "name": "Cierre",
      "description": "Finalizacion de la llamada",
      "order_number": 3
    }
  ]
}

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Variables

Cada categoría contiene variables específicas: 
{
  "variables": [
    {
      "key": "greeting_quality",
      "readable_name": "Calidad del Saludo",
      "description": "Evalua si el agente saluda de forma cordial y profesional",
      "type": "INTEGER",
      "weight": 10,
      "category_id": 1,
      "required": true
    }
  ]
}

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Tipos de Variables

TipoUsoEjemplo
INTEGERPuntuación numericaScore 0-10
DECIMALPuntuación con decimalesScore 8.5
BOOLEANSi/No”Menciono el nombre del cliente”
STRINGTexto libreComentario o observacion
DATEFechaFecha mencionada
TIMEHoraHora de cita
DATETIMEFecha y horaTimestamp completo

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Diseño de un Modelo Efectivo

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1. Define el Objetivo

Preguntate: Que quiero medir? Que comportamientos son criticos?

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2. Estructura las Categorías

Agrupa logicamente los criterios:
Tipo de LlamadaCategorías Sugeridas
Servicio al clienteApertura, Resolución, Cierre
VentasDescubrimiento, Presentacion, Manejo de objeciones, Cierre
Soporte técnicoDiagnostico, Solucion, Verificación
CobranzaIdentificacion, Negociacion, Acuerdos

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3. Define Variables Especificas

Buenos ejemplos:
  • “Menciono el nombre del cliente” (observable, específico)
  • “Ofrecio alternativas de solución” (medible)
  • “Confirmo los proximos pasos” (verificable)
Malos ejemplos:
  • “Fue amable” (subjetivo, vago)
  • “Hizo bien su trabajo” (no específico)

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4. Asigna Pesos

Distribuye los puntos según importancia:
Total: 100 puntos
Apertura: 20 puntos (20%)
Desarrollo: 50 puntos (50%)
Cierre: 30 puntos (30%)

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Metadatos Adicionales

Los modelos pueden incluir campos de metadatos para capturar información extra: 
{
  "template_metadata": [
    {
      "key": "campaign",
      "readable_name": "Campana",
      "type": "STRING"
    },
    {
      "key": "department",
      "readable_name": "Departamento",
      "type": "STRING"
    }
  ]
}

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Gestion via API

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Crear Modelo

POST /v1/models
{
  "name": "Mi Modelo",
  "description": "Descripción...",
  "prompt": "...",
  "template_variables": [...]
}

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Actualizar Modelo

PUT /v1/models/{id}
{
  "name": "Mi Modelo Actualizado",
  ...
}
Los cambios en un modelo no afectan los análisis ya completados.

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Mejores Practicas

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Iteracion

  1. Comienza con un modelo simple
  2. Analiza una muestra de llamadas
  3. Ajusta según resultados
  4. Repite

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Validacion

  • Compara scores automáticos vs evaluaciónes manuales
  • Ajusta si hay discrepancias significativas
  • Documenta los criterios para consistencia

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Mantenimiento

  • Revisa periodicamente la relevancia de los criterios
  • Elimina variables que siempre dan el mismo resultado
  • Agrega criterios según evoluciónen los estándares

Entender NeuraScore

Cómo se calculan las puntuaciónes

API de Modelos

Crear modelos via API