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¿Qué son las Variables?

Las variables son los criterios específicos que el sistema evalúa durante el análisis de una llamada. Cada variable representa un aspecto medible del desempeño del agente o un dato a extraer de la conversación. Existen dos tipos principales de variables:

Variables de Puntuación

Evalúan el desempeño del agente con un valor numérico que contribuye al NeuraScore

Variables de Extracción

Capturan información específica mencionada durante la llamada

Tipos de Datos Soportados

Variables de Puntuación

Las variables de puntuación miden aspectos cualitativos del desempeño y contribuyen al NeuraScore final de la llamada.

Estructura de una Variable de Puntuación

Ejemplo: Variables de Apertura

Categoría: Apertura
saludo_corporativo (peso: 2.0)
identificacion_agente (peso: 1.5)
deteccion_necesidad (peso: 2.5)
tono_amable (peso: 1.0)

El Campo description

La descripción es crucial porque instruye a la IA sobre cómo evaluar. Debe ser:
1

Observable

Basada en comportamientos que se pueden escuchar en la llamada.
2

Específica

Clara sobre qué constituye cumplimiento total, parcial o nulo.
3

Medible

Con criterios objetivos que no dependan de interpretación subjetiva.
Ejemplo de buena descripción:

Variables de Extracción

Las variables de extracción capturan datos específicos mencionados durante la conversación. No contribuyen al NeuraScore pero son valiosas para análisis y reportes.

Casos de Uso

Intención del Cliente

Capturar el motivo principal de la llamada

Productos Mencionados

Registrar productos o servicios discutidos

Compromisos

Extraer fechas de seguimiento o pagos prometidos

Datos de Contacto

Capturar información actualizada del cliente

Ejemplo: Variables de Extracción para Cobranza

Modelo: Cobranza
motivo_no_pago (STRING)
fecha_compromiso_pago (DATE)
monto_prometido (DECIMAL)
cliente_confirmo_datos (BOOLEAN)

Gestión vía API

Listar Variables de un Modelo

Crear una Variable de Puntuación

Crear una Variable de Extracción

Las variables de extracción típicamente tienen weight: 0 ya que no contribuyen al NeuraScore.

Actualizar una Variable

Restricciones Importantes

No se puede modificar ni eliminar una variable si el modelo tiene análisis existentes.Esta restricción garantiza la integridad de los datos históricos. Los análisis completados mantienen su estructura original para que los reportes comparativos sean consistentes.

¿Qué hacer si necesitas modificar variables?

  1. Crear un nuevo modelo: Duplica el modelo con las variables actualizadas
  2. Agregar variables: Puedes agregar nuevas variables a modelos existentes
  3. Desactivar el modelo: Desactiva el modelo actual y crea uno nuevo con la estructura deseada

Distribución de Pesos

El weight determina cuánto impacta cada variable en el NeuraScore final. Considera:
1

Identifica variables críticas

¿Cuáles son los comportamientos más importantes para el éxito de la llamada?
2

Asigna pesos proporcionales

Variables críticas: peso 2.0-3.0. Variables importantes: peso 1.0-2.0. Variables secundarias: peso 0.5-1.0.
3

Valida el balance

Ninguna variable debería dominar completamente el score. Revisa que la suma total refleje tus prioridades.
4

Ajusta por categoría

Considera si el peso total de cada categoría refleja su importancia relativa en la llamada.

Mejores Prácticas

Usa keys descriptivos

verifico_identidad es mejor que var_001

Descripciones detalladas

Incluye ejemplos concretos de qué constituye cada nivel de puntuación

Agrupa lógicamente

Asigna cada variable a la categoría que corresponde a esa fase de la llamada

Limita la cantidad

5-15 variables por modelo es ideal. Demasiadas dificultan el análisis

Relación con Otros Recursos

Categorías de Modelo

Agrupaciones que contienen las variables

API de Variables

Referencia completa de endpoints