Documentation Index
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¿Qué es NeuraScore?
NeuraScore es el sistema de evaluación automatizada de Neuracall que califica cada llamada basandose en criterios personalizables. Proporciona una medida objetiva y consistente de la calidad del servicio.Estructura del Score
NeuraScore se organiza en tres niveles jerárquicos:NeuraScore Total (%)
Categoría 1 (%)
Variable 1.1 (puntos)
Variable 1.2 (puntos)
Variable 1.3 (puntos)
Categoría 2 (%)
Variable 2.1 (puntos)
Variable 2.2 (puntos)
Categoría 3 (%)
Variable 3.1 (puntos)
Nivel 1: Score Total
El porcentaje general que representa el cumplimiento total de los criterios. Formula:Nivel 2: Categorías
Agrupaciones lógicas de criterios relacionados. Cada categoría tiene:| Campo | Descripción |
|---|---|
| name | Nombre de la categoría (ej: “Apertura”) |
| total_score | Suma de puntos obtenidos |
| expected_total_score | Suma de puntos máximos |
| score_percentage | Porcentaje de cumplimiento |
Nivel 3: Variables
Criterios específicos dentro de cada categoría:| Campo | Descripción |
|---|---|
| key | Identificador único |
| readable_name | Nombre legible |
| description | Que se evalúa |
| score | Puntos obtenidos |
| expected_score | Puntos máximos |
Ejemplo Práctico
Supongamos un modelo con la siguiente estructura:- Score total: 85% (85 de 100 puntos)
- Apertura: 90% - Muy bien
- Cierre: 82.8% - Area de oportunidad
Interpretación de Scores
Rangos Recomendados
| Rango | Interpretación | Acción |
|---|---|---|
| 90-100% | Excepcional | Usar como referencia |
| 80-89% | Muy bueno | Mantener |
| 70-79% | Bueno | Mejora continua |
| 60-69% | Aceptable | Plan de acción |
| < 60% | Necesita mejora | Intervención inmediata |
Análisis por Categoría
Comparar scores entre categorías revela patrones:- Todas similares: Desempeno consistente
- Una categoría baja: Oportunidad específica
- Alta variabilidad: Inconsistencia
Cómo se Calcula
El NeuraScore se genera mediante análisis de IA:Evaluación de Variables
Cada variable recibe una puntuación basada en evidencia en la transcripción.
Factores que Afectan el Score
Calidad del Audio
- Audio claro → Transcripción precisa → Score más confiable
- Audio con ruido → Posibles errores de transcripción
Diseño del Modelo
- Variables bien definidas → Evaluación más precisa
- Criterios ambiguos → Scores inconsistentes
Contenido de la Llamada
- Llamadas completas → Evaluación integral
- Llamadas cortadas → Algunas categorías no aplican
Uso en Reportes
El NeuraScore se usa para:- KPIs de calidad: Promedio por equipo/período
- Rankings: Comparación entre agentes
- Tendencias: Evolución en el tiempo
- Coaching: Identificacion de areas de mejora
Modelos de Análisis
Aprende a configurar criterios
Ver Dashboard
Visualiza métricas agregadas
