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Métricas clave y KPIs

El dashboard de Insights muestra cinco KPIs principales que miden la efectividad de tu agente de IA y la salud de tu operación de atención al cliente. Esta guía explica qué mide cada uno y cómo interpretarlo.


Qué mide: El número de conversaciones únicas que tuvieron actividad en el período seleccionado. Incluye conversaciones nuevas y conversaciones existentes con mensajes nuevos.

Cómo interpretarlo:

  • Un volumen consistente indica operación estable.
  • Picos inusuales pueden indicar una campaña activa, un problema de servicio o una mención viral.
  • Caídas abruptas pueden señalar un problema de conectividad en algún canal.

Buena señal: El volumen crece gradualmente semana a semana, alineado con el crecimiento de tu negocio.


Qué mide: El número de mensajes del cliente que recibieron una respuesta del agente de IA. No incluye respuestas de agentes humanos.

Cómo interpretarlo:

  • Una tasa alta de Preguntas Respondidas / Conversaciones Totales indica que el agente está manejando bien el volumen.
  • Si este número es significativamente menor que Conversaciones Totales, muchas conversaciones pueden estar sin respuesta o escalando rápidamente a humanos.

Buena señal: Preguntas Respondidas ≈ Conversaciones Totales (el agente resuelve la mayoría sin necesitar ayuda).


Qué mide: El número de contactos que el agente calificó como oportunidades de venta y registró en el CRM durante el período.

Cómo interpretarlo:

  • Este KPI conecta directamente el rendimiento de la IA con el impacto comercial.
  • Un número bajo puede indicar que el agente no tiene instrucciones claras para calificar leads, o que el volumen de conversaciones con intención de compra es bajo.
  • Haz clic en la tarjeta para ir directamente al CRM filtrado por estos leads.

Buena señal: El número de leads crece en proporción al volumen de conversaciones, o la tasa de conversión de conversación a lead mejora con el tiempo.


Qué mide: El porcentaje de conversaciones que resultaron en una acción de venta (lead creado, cotización enviada, orden generada).

Fórmula: (Leads Generados / Conversaciones Totales) × 100

Cómo interpretarlo:

  • La tasa de conversión varía mucho según el sector y el tipo de negocio. No hay un número universal “bueno”.
  • Lo importante es la tendencia: ¿está subiendo, bajando o estable?
  • Una tasa baja con volumen alto puede ser normal si atiendes muchas consultas de soporte junto con consultas de ventas.

Buena señal: La tasa se mantiene estable o crece mientras el volumen también aumenta.


Qué mide: El número de conversaciones donde el agente de IA detectó que no podía resolver la consulta por sí solo y solicitó intervención de un agente humano.

Cómo interpretarlo:

  • Un número alto puede indicar que el prompt del agente no cubre los temas frecuentes, que hay preguntas fuera del alcance configurado, o que los clientes hacen solicitudes muy específicas.
  • Un número bajo es generalmente positivo — significa que el agente resuelve más de forma autónoma.
  • Revisa los temas recurrentes en Información de Conversaciones para identificar qué temas causan más escalamientos y mejorar el prompt.

Buena señal: El número de asistencias requeridas decrece semana a semana mientras el volumen de conversaciones crece.


Cada KPI muestra un badge con el porcentaje de cambio respecto al período anterior:

ColorSignificado
VerdeEl valor aumentó respecto al período anterior
RojoEl valor disminuyó respecto al período anterior

Los cinco KPIs cuentan una historia completa cuando se leen juntos:

Escenario 1 — IA funcionando bien:

  • Conversaciones Totales ↑ · Preguntas Respondidas ↑ · Leads Generados ↑ · Requirió Asistencia ↓

Escenario 2 — El agente tiene gaps de conocimiento:

  • Conversaciones Totales normal · Preguntas Respondidas bajo · Requirió Asistencia ↑
  • Acción: revisar el prompt y añadir casos no cubiertos en la Base de Conocimientos.

Escenario 3 — Bajo rendimiento comercial:

  • Conversaciones Totales alto · Leads Generados bajo · Tasa de Conversión baja
  • Acción: revisar las instrucciones de calificación de leads en el prompt y ajustar los criterios.