Análisis posterior a la llamada
Convierte las transcripciones en datos estructurados y medibles.
El análisis posterior a la llamada es la forma de convertir conversaciones sin procesar en respuestas medibles. Cuando termina cada llamada, la plataforma lee la transcripción y completa los campos estructurados que definiste — "¿reservaron?", "¿cuál era el presupuesto?", "¿sonaban frustrados?" — sin que tengas que escuchar la grabación.
Por qué esto importa más que las transcripciones. Una transcripción te dice qué se dijo. El análisis posterior a la llamada te dice qué pasó. Si haces 1.000 llamadas por semana, nadie va a leer 1.000 transcripciones, pero cualquiera puede leer un panel que muestre "62 % reservó, 18 % descalificado, 20 % requiere seguimiento". Configura esto antes de lanzar algo serio.
La buena noticia: es la parte más fácil de configurar de la plataforma. Cinco minutos de configuración te dan métricas de por vida.
Dónde configurarlo
Desde el panel: View All Finn → haz clic en tu Finn → Edit → pestaña Post-Call Analysis.
Verás una lista de los campos que ya definiste (vacía si el Finn es nuevo) y un botón Add Field.
Cómo funciona
Después de cada llamada:
- La plataforma toma la transcripción completa de la conversación.
- Ejecuta un pase de IA que lee la transcripción y responde cada pregunta que definiste.
- Las respuestas se guardan en el registro de la llamada y se muestran en Analytics.
- También están disponibles vía webhook o API para automatizaciones posteriores.
Esto ocurre automáticamente. No tienes que activar nada: cada llamada completada se analiza uno o dos minutos después de colgar.
Definir un campo
Cada campo tiene tres partes:
| Parte | Qué hace | Ejemplo |
|---|---|---|
| Nombre del campo | La clave interna que se usa en analítica y exportaciones. Usa snake_case. | appointment_booked |
| Pregunta para la IA | Lo que quieres que la IA deduzca de la transcripción. Formúlalo como una pregunta natural. | "¿El interlocutor logró reservar una cita?" |
| Tipo de respuesta | Qué tipo de valor esperas recibir. La IA queda restringida a devolver ese tipo. | Sí/No |
Cuanto más clara sea la pregunta, mejor será la respuesta. "¿El interlocutor logró reservar una cita?" funciona mucho mejor que "¿Reserva?".
Tipos de respuesta
| Tipo | Qué obtienes | Cuándo usarlo |
|---|---|---|
| Sí / No | true o false | ¿Ocurrió algo concreto? |
| Enum | Una de las N opciones que definiste | Clasificar en categorías conocidas (intención, sentimiento, nivel de urgencia) |
| Texto libre | Lo que sea que dijo la persona que llamó (o lo que sea que dedujo la IA) | Capturas abiertas: puntos débiles, hora preferida para devolver la llamada, nombres |
| Número | Un valor numérico | Puntuaciones, cantidades, precios mencionados |
| Fecha | Una fecha o fecha y hora | ¿Para cuándo quería la cita quien llamó? ¿Cuándo empezó el problema? |
Un ejemplo práctico: calificación de ventas
Estás ejecutando una campaña de calificación saliente. Después de cada llamada, quieres saber:
| Campo | Pregunta | Tipo |
|---|---|---|
qualified | Según el tamaño de la empresa y sus operaciones actuales, ¿cumple quien llama nuestros criterios de calificación? | Sí / No |
company_size | ¿Cuántos empleados dijo quien llamó que tiene su empresa? | Texto libre |
decision_maker | ¿Indicó quien llamó que es la persona que toma las decisiones? | Sí / No |
budget_range | ¿Qué rango de presupuesto mencionó quien llamó, si mencionó alguno? | Texto libre |
timeline | ¿Qué plazo de compra mencionó? | Enum: inmediato / este trimestre / este año / sin plazo |
pain_point | ¿Cuál es el principal problema operativo que mencionó? | Texto libre |
meeting_booked | ¿Aceptó quien llamó una reunión de seguimiento con un representante humano? | Sí / No |
objection_raised | ¿Planteó alguna objeción quien llamó? Si fue así, ¿cuál? | Texto libre (admite valores nulos) |
Después de que 100 llamadas pasen por esto, puedes responder preguntas como:
- "¿Qué % de los leads estaban cualificados?"
- "De los leads cualificados, ¿qué % agendó una reunión?"
- "¿Cuál es la objeción más común?"
- "¿Qué franja de plazos convierte mejor?"
Esto nunca lo obtendrías escuchando las llamadas una por una.
Consejos prácticos
Empieza con 5 campos, no con 20
Es tentador definir de antemano todas las preguntas posibles. No lo hagas. Empieza con los 3-5 campos que realmente necesitas para tomar decisiones. Puedes añadir más después, y se rellenarán en todas las llamadas futuras.
Una pregunta por campo
No combines preguntas. "¿Agendaron y a qué hora?" deberían ser dos campos: booked (sí/no) y booking_time (fecha). Las preguntas combinadas confunden a la IA y generan datos desordenados.
Sé específico con los criterios de éxito
"¿La llamada fue exitosa?" es demasiado vago. La respuesta de la IA depende de qué signifique "exitosa", algo que la IA desconoce. Sustitúyelo por "¿El interlocutor aceptó un seguimiento?" o "¿El interlocutor se comprometió a comprar?": concreto y medible.
Formula las preguntas de sí/no como sí/no
"¿Ocurrió X?" → sí/no fiable. "¿Cómo fue X?" → texto libre, más difícil de analizar.
Si quieres una respuesta de sí/no, haz una pregunta de sí/no.
Usa enum para categorías conocidas
No uses texto libre para cosas que encajan en categorías claras. Usa un enum.
Mal: campo de texto libre intent: obtendrás "booking", "Book", "wants appointment", "appointment booking", "want to book" como valores distintos, imposibles de graficar.
Bien: campo enum intent con los valores book / reschedule / cancel / question / complaint / other. Ahora sí puedes graficarlo.
Editar campos después del lanzamiento
Puedes añadir, editar o eliminar campos de análisis posterior a la llamada en cualquier momento.
| Cambio | Qué ocurre |
|---|---|
| Añadir un campo nuevo | Se rellena en todas las llamadas completadas después de añadir el campo. Las llamadas anteriores quedan en blanco. |
| Editar la pregunta de un campo | Las llamadas futuras usan la nueva pregunta. Las anteriores conservan su valor extraído antiguo (no se vuelven a analizar). |
| Eliminar un campo | Deja de extraerse. Los valores históricos permanecen en los datos salvo que también elimines los registros de llamadas. |
Si quieres rellenar retroactivamente un campo nuevo en llamadas históricas, contacta con soporte: podemos ejecutar un reanálisis puntual.
Dónde aparecen los resultados
En Analytics
Deployment Analytics → [tu despliegue] muestra distribuciones agregadas de cada campo:
- Campos de sí/no → gráfico de barras con el recuento de true frente a false
- Campos enum → barra apilada de cada categoría
- Campos numéricos → histograma + mediana
- Texto libre → nube de palabras + muestra de 5
- Campos de fecha → distribución temporal
En la barra lateral de cada llamada
Haz clic en cualquier llamada para abrir la barra lateral del extractor de datos. Cada campo posterior a la llamada aparece con su valor extraído. Si un valor parece incorrecto, haz clic en él para ver el razonamiento de la IA y el fragmento de transcripción en el que se basó.
En las exportaciones
Las exportaciones CSV incluyen cada campo como una columna. Los informes PDF muestran las distribuciones principales.
En los webhooks
El evento de webhook call.analyzed incluye todos los campos posteriores a la llamada en su payload. Conéctalo para enviar los resultados a tu data warehouse, CRM o sistema de alertas. Consulta Integraciones → Webhooks.
Confianza y precisión
La IA no siempre acierta. Algunas cosas a tener en cuenta:
- Puntuaciones de confianza: cada valor extraído tiene una puntuación de confianza. Los valores de baja confianza se marcan en la barra lateral. Puedes filtrar las exportaciones para incluir solo filas de alta confianza.
- Extracciones fallidas: si la transcripción no contiene información suficiente para responder a la pregunta, el campo se marca como "extracción fallida" en lugar de adivinarse. Motivo habitual: la llamada terminó antes de que surgiera el tema.
- Protección contra alucinaciones: en los campos de texto libre, la IA está limitada a usar citas exactas de la transcripción siempre que sea posible, sin inventar contenido nuevo.
- Anulación manual: en cualquier decisión crítica, puedes editar el valor extraído manualmente desde la barra lateral. Las ediciones se marcan como corregidas por humanos en las exportaciones.
Coste
El análisis posterior a la llamada está incluido en todos los planes. Sin cargo adicional por campo ni recargo por llamada.
Puedes definir campos ilimitados por Finn (hasta un límite flexible de 50; por encima de esa cifra, contacta con soporte para habilitar límites mayores).
Patrones habituales por caso de uso
Calificador de leads
qualified(sí/no)budget_range(texto libre)decision_maker(sí/no)meeting_booked(sí/no)objection(texto libre, admite nulos)
Recepcionista
intent(enum: reservar / reprogramar / consulta / reclamación / otro)appointment_booked(sí/no)transferred(sí/no)caller_sentiment(enum: positivo / neutro / negativo)follow_up_needed(sí/no)
Recordatorio de cita
confirmed(sí/no)rescheduled(sí/no)cancelled(sí/no)opt_out(sí/no)
Encuesta de satisfacción del cliente
nps_score(número, 0-10)top_positive(texto libre)top_negative(texto libre)would_recommend(sí/no)
Cobro de deudas
outcome(enum: pagado / plan-de-pago / disputa / rechazo / sin-respuesta)amount_paid(número)disputed(sí/no)callback_scheduled(sí/no, fecha)
Errores comunes
| Error | Por qué falla | Solución |
|---|---|---|
| Demasiados campos | Carga cognitiva; más difícil identificar lo importante | Empieza con 5 |
| Preguntas combinadas | La IA da respuestas confusas o vacías | Una pregunta por campo |
| Métricas de éxito imprecisas | "¿La llamada fue exitosa?" depende de la interpretación | Define el éxito de forma concreta |
| Texto libre para enums | Imposible graficar o filtrar con claridad | Usa un enum con opciones explícitas |
| Añadir campos a mitad de campaña y esperar que se rellenen retroactivamente | Solo las llamadas futuras incluyen el nuevo campo | Añade los campos antes del lanzamiento |
Siguiente
- Analytics → — visualiza y profundiza en los datos que generan tus campos.
- Integraciones → Webhooks — envía los valores de los campos a sistemas externos.
- Crear un Finn → — la configuración general de Finn en la que esto encaja.
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