Control de calidad
Control de calidad en el 100 % de las conversaciones en vez de una muestra
La revisión manual cubre el 2–3 % de las conversaciones de texto, y en esa muestra los incumplimientos se detectan por azar. La plataforma analiza cada solicitud en cualquier canal: convierte todo el flujo en texto, lo evalúa según sus criterios de calidad, marca los diálogos problemáticos y muestra el panorama por cada operador. El control de calidad deja de ser una lotería y se vuelve exhaustivo.
Problema
El control de calidad clásico depende del tiempo humano disponible: el supervisor solo alcanza a revisar unos pocos puntos porcentuales de las conversaciones. El 97 % restante nadie lo escuchó ni lo leyó: la grosería, la desviación del guion, una oferta olvidada o una frase prohibida simplemente no entran en la muestra.
Incluso lo que sí se revisa se evalúa de forma desigual: cada supervisor interpreta a su manera qué es «cortesía» o «cumplimiento del protocolo», no hay un estándar único, y el resultado depende de qué turno y qué diálogo se haya elegido para el análisis. Formar a los operadores o discutir una evaluación se vuelve imposible sin criterios comunes.
El resultado es que la calidad se gestiona a ciegas: el problema sale a la luz como una queja del cliente o una venta perdida, no como un incumplimiento detectado a tiempo. Hace falta una forma de mirar todas las solicitudes con las mismas reglas, no de elegir algunas al azar.
Cómo lo resuelve la plataforma
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Conecte todo el flujo a la plataforma
Conecte la telefonía y el correo, o cargue grabaciones y conversaciones de texto: las solicitudes entran a un solo circuito. La automatización se activa en cada conversación nueva, y el reprocesamiento retroactivo analiza el archivo ya acumulado.
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Transcripción automática de todo el flujo
La regla de automatización transcribe cada llamada con el motor elegido, y las solicitudes de texto se importan tal cual. Las conversaciones se convierten en un texto único, listo para evaluar, sin transcripción manual ni muestreo.
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Evaluación según sus criterios de calidad
Las acciones de IA revisan la conversación según sus reglas: si se siguió el guion, si el operador fue cortés, si se pronunciaron frases prohibidas. El resultado se guarda en métricas (sí/no, puntaje, frases extraídas) que se calculan de la misma forma en cada solicitud.
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Etiquetas y alertas por incumplimientos
Los diálogos problemáticos reciben etiquetas automáticas («incumplimiento de guion», «grosería», «frase prohibida»), y los casos críticos disparan una notificación o webhook. El incumplimiento no se pierde en el flujo: se destaca solo, justo después de la conversación.
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Panel por operador
Las métricas de calidad se resumen en paneles: proporción de cumplimiento del guion, frecuencia de incumplimientos y tono, desglosados por operador, equipo y período. Se ve quién y dónde flaquea, y la búsqueda semántica permite extraer ejemplos concretos para el análisis.
Resultado
El control de calidad se vuelve exhaustivo y objetivo: cada solicitud se revisa con las mismas reglas, los incumplimientos se detectan solos, y las decisiones sobre los operadores se basan en datos, no en una muestra al azar.
- Revisión del 100 % de las conversaciones —llamadas y mensajes de texto— en lugar de una muestra manual del 2–3 %.
- Los mismos criterios de calidad se aplican a cada solicitud por igual, sin la subjetividad del supervisor.
- Los incumplimientos se detectan de forma automática: etiquetas y alertas destacan los diálogos problemáticos justo después de la conversación.
- El panel por operador muestra dónde flaquea realmente la calidad y ofrece ejemplos concretos para la formación.
Datos clave
- Cobertura
- Se evalúa el 100 % de las conversaciones —llamadas y mensajes de texto— y no una muestra del 2–3 % escuchada a mano.
- Cómo se evalúa
- La IA revisa el cumplimiento del guion, la cortesía y las frases prohibidas según sus criterios, y escribe el resultado en métricas.
- Respuesta ante incumplimientos
- Los diálogos problemáticos reciben etiquetas automáticas, y los casos críticos disparan una notificación o webhook.
- Analítica
- Los paneles resumen la calidad por operador, equipo y período; la búsqueda semántica permite extraer ejemplos para el análisis.
- Cómo empezar
- Conecte la telefonía y el correo, o cargue su archivo: la regla de automatización procesa tanto el flujo nuevo como lo ya acumulado.
Preguntas
Preguntas frecuentes
¿Esto funciona solo para llamadas o también para conversaciones de texto?
Para ambos. Las llamadas se transcriben automáticamente, y las solicitudes de texto —chats, correos, tickets— se importan al mismo circuito. Los criterios de calidad se aplican por igual a cualquier conversación, así que el control es exhaustivo en todos los canales.
¿Cómo defino mis propios criterios de calidad?
Los criterios se describen en las reglas de automatización: las acciones de IA revisan el cumplimiento del guion, la cortesía y la presencia de frases prohibidas, y escriben el resultado en métricas (sí/no, puntaje, frases extraídas). Las reglas se pueden calibrar sobre conversaciones reales antes de activarlas en todo el flujo.
¿Qué pasa cuando se detecta un incumplimiento?
El diálogo se marca automáticamente con una etiqueta, y en las reglas críticas se dispara una notificación por correo o un webhook firmado hacia un sistema externo. Así los diálogos problemáticos se destacan justo después de terminar, en lugar de salir a la luz más tarde como una queja.
¿Se puede revisar el archivo ya acumulado, no solo las solicitudes nuevas?
Sí. La regla de automatización se aplica a cada conversación nueva, y el reprocesamiento retroactivo analiza el archivo ya acumulado con los mismos criterios: obtiene de inmediato un panorama exhaustivo de la calidad, no solo de las solicitudes futuras.
¿Cómo ayuda esto a trabajar con los operadores?
Las métricas de calidad se resumen en paneles por operador, equipo y período: se ve la proporción de cumplimiento del guion, la frecuencia de incumplimientos y el tono. La búsqueda semántica extrae ejemplos concretos de diálogos problemáticos, ideales para la formación.
Casos de uso
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