Informes y datos | Métricas, exportaciones y Constructor

Informes estándar, Constructor de Informes, exportaciones y datos brutos.

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Informes - Métricas del Tiempo de Servicio

Cuándo usar - Necesitas monitorear el tiempo de espera de los tickets en fila (TME) - Quieres acompañar el tiempo de atención cuando el ticket está con un agente (TMA) - Quieres saber el tiempo total entre la creación y la resolución del ticket (TMR) - Quieres diferenciar el tiempo "en reloj" del tiempo "dentro del horario laboral" - Quieres comparar las métricas de tiempo de servicio entre tus equipos y agentes Requisitos previos - Haber iniciado sesión como supervisor, CX Engineer o administrador Visión general Toda conversación en Cloud Chat pasa, en orden, por tres momentos: 1. Espera — está en la fila, sin responsable. 2. Atención — tiene un agente (humano o IA) responsable. 3. Resolución — fue finalizada. Para cada conversación resuelta, el sistema calcula tres métricas: | Sigla | Qué mide | | --- | --- | | TME | Cuánto tiempo estuvo la conversación en la fila esperando | | TMA | Cuánto tiempo estuvo la conversación bajo la responsabilidad de un agente | | TMR | Cuánto tiempo pasó desde la creación hasta la resolución final | :::info Estas métricas solo se calculan para conversaciones resueltas. Una conversación abierta aparece con el campo vacío — mientras no termina, el tiempo aún está corriendo y no hay un valor final. Esto ayuda a no sesgar los promedios. ::: Tiempo transcurrido vs tiempo en horario laboral Cada una de las tres métricas tiene dos versiones: - Tiempo transcurrido — reloj, 24 horas al día, 7 días a la semana. - Tiempo en horario laboral — solo cuenta el tiempo que estuvo dentro del horario de atención de la "Caixa de Entrada" (Bandeja de Entrada) de la conversación. La configuración del horario de atención se realiza en esta sección de Cloud Chat Ejemplo práctico Una conversación creada el viernes a las 17h y resuelta el lunes a las 10h, con una Bandeja de Entrada que atiende lun–vie de 9h a 18h: - Tiempo transcurrido: ~65 horas (cuenta todo el fin de semana) - Tiempo en horario laboral: ~1 hora (1h del viernes antes de cerrar + 1h del lunes después de abrir) Cuándo usar cada uno - Tiempo transcurrido → muestra la experiencia real del cliente. Él esperó todo el fin de semana. - Tiempo en horario laboral → muestra la performance de la operación. El equipo solo tuvo 1h útil para responder. Usa el tiempo en horario laboral para metas y SLA. Usa el tiempo transcurrido para entender la percepción del cliente. :::info El horario laboral considerado es el de la Bandeja de Entrada que recibió la conversación. ::: TME — Tiempo de Espera Qué es Tiempo total en que la conversación permaneció en la fila, sin responsable. Cuándo empieza el reloj - Cuando la conversación se crea (entra en la fila), O - Cuando la conversación pierde el responsable tras haber tenido un agente (fue desasignada). Cuándo se detiene el reloj Tan pronto como alguien (humano o IA) es asignado. Conversaciones con más de un período de espera Si la conversación pasó por varios ciclos (se creó → el agente A la tomó → el agente A la desasignó → volvió a la fila → el agente B la tomó), se suman todos los períodos de espera. ¿Por qué mi conversación tiene tiempo de espera = 0? Significa que nadie esperó — la conversación fue asignada de inmediato al crearse. En casos en que la conversación fue resuelta únicamente por la IA, por ejemplo, no hay tiempo de espera, porque la IA no la deja en la fila de espera. TMA — Tiempo de Atención Qué es Tiempo total en que la conversación estuvo bajo la responsabilidad de un agente (humano o IA). Cuándo empieza el reloj Cuando la conversación pasa de "sin responsable" a "con responsable". Cuándo se detiene el reloj - Cuando el agente resuelve la conversación, O - Cuando la conversación pierde el responsable (vuelve a la fila). Conversaciones atendidas por más de un agente Si la conversación pasó del agente A al agente B, los dos períodos se suman en el tiempo de atención de la conversación. ¿Qué agente se considera en los filtros del informe? El agente final — el que está como responsable cuando la conversación fue resuelta. Los agentes anteriores no aparecen allí. Esto significa que, si una conversación pasa por varios agentes, su tiempo de atención se considera para el agente final. La columna de tipo de agente indica si ese agente final fue IA o Humano. :::warning Si filtras por agente, estás filtrando por el último agente, no por todos los que pasaron por la conversación. ::: TMR — Tiempo de Resolución Qué es Tiempo total entre la creación de la conversación y la resolución final. TMR = momento de la resolución − momento de la creación Relación con TME y TMA En conversaciones simples, se cumple: Tiempo de resolución ≈ Tiempo de espera + Tiempo de atención ¿Y si la conversación fue reabierta? El sistema considera la última resolución. Si la conversación fue: - Creada a las 10h - Resuelta a las 11h (1h) - Reabierta a las 14h - Resuelta nuevamente a las 16h El tiempo de resolución será de 6 horas (10h → 16h), y no de 1 hora. :::warning Por eso el número puede cambiar entre informes. Una conversación con TMR de 1h hoy puede aparecer con 6h mañana si se reabre y se cierra de nuevo. Los datos de tiempo no son estáticos — reflejan el estado más reciente de la conversación. ::: Ejemplo numérico ilustrado Para que todo quede más claro, vamos a acompañar una conversación de principio a fin. Escenario - Bandeja de Entrada: atiende de lunes a viernes, de 9h a 18h (cerrada los fines de semana) Línea del tiempo de la conversación | Cuándo | Qué ocurrió | | --- | --- | | Jueves, 17h00 | El cliente abre la conversación → entra en la fila | | Jueves, 17h15 | Se asigna a la agente Ana → empieza la atención | | Viernes, 14h30 | Ana resuelve la conversación | Lo que sucede con cada tiempo Visualizando en el reloj de la Bandeja de Entrada (que atiende de 9h a 18h, lun–vie): Jueves: - 17h00 → 17h15 → la conversación está esperando en la fila (dentro del horario laboral) - 17h15 → 18h00 → la conversación está en atención con Ana (dentro del horario laboral) - 18h00 → 00h00 → la conversación sigue asignada a Ana, pero fuera del horario laboral Viernes: - 00h00 → 09h00 → la conversación sigue asignada a Ana, pero fuera del horario laboral - 09h00 → 14h30 → la conversación está en atención con Ana (dentro del horario laboral) - 14h30 → Ana resuelve Cálculo de los tres tiempos TME — Tiempo de Espera - Único período de espera: 17h00 → 17h15 del jueves (15 minutos) - Todo dentro del horario laboral. | Métrica | Valor | | --- | --- | | Tiempo de espera transcurrido | 15 minutos | | Tiempo de espera en horario laboral | 15 minutos | TMA — Tiempo de Atención - Único período de atención: 17h15 del jueves → 14h30 del viernes - Jueves 17h15 → medianoche = 6h45 - Viernes 00h00 → 14h30 = 14h30 - Total: 21h15 ≈ 1.275 minutos Tiempo en horario laboral: - Jueves 17h15 → 18h00 = 45 min - Viernes 09h00 → 14h30 = 5h30 - El período de las 18h del jueves hasta las 9h del viernes se descarta (fuera del horario) - Total: 6h15 ≈ 375 minutos | Métrica | Valor | | --- | --- | | Tiempo de atención transcurrido | 1.275 minutos (~21h) | | Tiempo de atención en horario laboral | 375 minutos (~6h) | TMR — Tiempo de Resolución - Creación a las 17h00 del jueves → resolución a las 14h30 del viernes. Tiempo transcurrido: - Jueves 17h00 → medianoche = 7h - Viernes 00h00 → 14h30 = 14h30 - Total: 21h30 ≈ 1.290 minutos Tiempo en horario laboral: - Jueves 17h00 → 18h00 = 1h - Viernes 09h00 → 14h30 = 5h30 - Total: 6h30 ≈ 390 minutos | Métrica | Valor | | --- | --- | | Tiempo de resolución transcurrido | 1.290 minutos (~21h30) | | Tiempo de resolución en horario laboral | 390 minutos (~6h30) | Verificación: ¿coincide la suma? TME + TMA = TMR - Transcurrido: 15 + 1.275 = 1.290 ✓ - En horario laboral: 15 + 375 = 390 ✓ En este ejemplo la suma coincide porque la conversación tuvo solo una espera y una atención. En conversaciones con transferencias o devoluciones a la fila, pueden existir microintervalos entre eventos que entran en el TMR pero no en el TME ni en el TMA — por eso la suma puede quedar ligeramente diferente. Lo que te enseña este ejemplo 1. El período fuera del horario laboral "se evapora" de las métricas en horario laboral, pero sigue en el tiempo transcurrido. Por eso el número en horario laboral suele ser bastante menor. 2. "Adiar" (Aplazar) y "Marcar como pendente" (Marcar como pendiente) no mejoran el tiempo de atención — porque el reloj sigue corriendo. Si quieres detener el reloj, la conversación necesita cambiar de responsable (volver a la fila o ser transferida). 3. El agente registrado en la conversación es el agente final — en este caso, Ana, que la tomó y la resolvió sola. Si Ana la hubiera devuelto a la fila y Bruno la hubiera terminado, la línea aparecería como de Bruno, aunque Ana hubiera trabajado en ella. Preguntas frecuentes ¿Por qué algunas conversaciones tienen el campo de tiempo vacío o no se consideran en el cálculo? Porque la conversación todavía no fue resuelta. Los tiempos solo se calculan cuando hay un momento final para cerrar la cuenta. ¿Por qué el tiempo en horario laboral es menor que el tiempo transcurrido? Porque el horario laboral descuenta: - Las madrugadas - Los fines de semana (si la Bandeja de Entrada no opera esos días) - Los feriados configurados como cerrados - Cualquier momento fuera de la ventana de atención Si toda la conversación ocurrió dentro del horario laboral, los dos valores quedan iguales. ¿Puedo tener tiempo en horario laboral = 0 y tiempo transcurrido > 0? Sí. Significa que la conversación fue atendida totalmente fuera del horario laboral — por ejemplo, de madrugada por una IA. El tiempo transcurrido existe, pero ningún minuto cayó dentro de la ventana útil de la Bandeja de Entrada. ¿Qué agente o equipo se considera en los filtros? En todos los filtros — Agente, Equipo, Bandeja de Entrada — el sistema considera solo el estado actual de la conversación después de la resolución. Si una conversación pasó por varios agentes o equipos, solo el último aparece en los filtros. Esto vale tanto para el TME como para el TMA y el TMR. ¿Qué zona horaria usa el sistema? La de la Bandeja de Entrada que recibió la conversación — no la del cliente final, ni la del agente. ¿Las conversaciones resueltas por la IA aparecen en los mismos informes? Sí. Las métricas funcionan igual para conversaciones atendidas por IA o por un agente humano. La columna de tipo de agente identifica cuál fue el agente final, lo que permite segmentar el análisis. ¿Por qué el tiempo de una conversación cambió de un día para el otro? Probablemente la conversación fue reabierta y resuelta nuevamente. El sistema siempre considera la última resolución — entonces, si una conversación se cerró hoy, se reabrió mañana y se cerró pasado mañana, el tiempo de resolución reflejará ese intervalo mayor. ¿Por qué las métricas del pasado están cambiando? Porque solo se consideran conversaciones resueltas. Si una conversación fue creada en una fecha anterior, se extendió durante varios días y solo se resolvió hoy, su tiempo pasa a contabilizarse anclado a la fecha de creación — lo que altera retroactivamente las métricas de ese período. Los tickets más antiguos generalmente tienen menos reaperturas, pero los datos todavía pueden cambiar a medida que el historial se actualiza. En resumen: los datos del informe no son estáticos — pueden cambiar a medida que las conversaciones se reabren o se cierran nuevamente. ¿El tiempo que el ticket permanece en los estados "Adiado" (Pospuesto) o "Pendente" (Pendiente) se contabiliza en el tiempo de atención? Sí. Esos estados no le quitan el responsable a la conversación — el agente sigue asignado, así que el reloj del TMA sigue corriendo. Observaciones - Para una visión general en tiempo real (no histórica): Cómo gestionar la operación en tiempo real con el informe "Gestão à Vista" (Gestión a la Vista) y Monitoreo Avanzado - Para configurar políticas de SLA con base en estos tiempos: Cómo configurar SLA y métricas de tiempo de atención - Para la extracción vía API con más granularidad: Cómo extraer datos en lote vía API (Data Extract API)

Última actualización el Sep 16, 2026

Cómo exportar contactos (solo quienes ya conversaron) y cruzarlos con otra lista — sin código

Cuándo usarlo - Quieres exportar solo los contactos que ya conversaron con tu atención (y no toda la base) - Quieres cruzar tu lista (o un CSV de otro sistema/CRM) con la base de Cloud Chat para ver qué números ya existen - Quieres hacer esto sin usar API ni programación Acerca de este artículo Muchas de estas extracciones no necesitan API: el Report Builder (Constructor de Reportes) ya arma la lista con un clic y la exporta en una planilla. Aquí mostramos los dos escenarios más comunes. Para el paso a paso completo de la herramienta, consulta la Guía completa del Report Builder. :::info El Report Builder está en Reportes → Report Builder. El acceso es para perfiles Administrador, Supervisor o CX Engineer. ::: Exportar solo a quienes ya conversaron Úsalo cuando quieras la lista de contactos que tuvieron al menos una conversación (por ejemplo, para compararla con otro sistema). 1. Abre Reportes → Report Builder. 2. Elige el tópico Cloud Chat y la tabla de Conversaciones. 3. Selecciona los campos del contacto que necesitas — por ejemplo Teléfono, Nombre e Identifier (el Identifier es el ID del contacto en tu propio sistema, útil para cruzar con tu CRM). 4. (Opcional) Aplica filtros — período, canal, estado de la conversación. 5. Haz clic en Exportar y elige CSV o Excel. El resultado trae solo los contactos que aparecen en alguna conversación — es decir, quienes realmente hablaron con la atención. Cruzar tu lista con la base (cuáles ya existen) Úsalo cuando tienes una lista/CSV (ej.: de otro CRM) y quieres saber cuáles de esos números ya están en Cloud Chat. 1. En el Report Builder, tópico Cloud Chat, tabla Contactos. 2. Selecciona Teléfono (e Identifier, si lo usas) y haz clic en Exportar (CSV/Excel). 3. Abre tu lista y la exportación en una planilla (Excel o Google Sheets). 4. Usa BUSCARV (o BUSCARX) por el teléfono para marcar qué números de tu lista ya aparecen en la base. :::warning Para que el cruce coincida, los teléfonos deben estar en el mismo formato de ambos lados — con +55 y el 9 del celular (ej.: +5511960832431). ::: ¿Muchos números (miles)? Una alternativa es usar la propia importación de CSV: al importar, Cloud Chat actualiza los contactos que ya existen y crea los nuevos, cruzando por teléfono. Así distingues quién ya estaba en la base según el resultado de la importación. Consulta Cómo importar contactos de forma masiva vía CSV. Observaciones - Para el paso a paso completo del Report Builder (filtros avanzados, tabla dinámica, exportación): Guía completa del Report Builder - ¿Necesitas un recorte muy específico y no encontraste el campo? Habla con el equipo de Cloud Humans por el chat de soporte.

Última actualización el Jul 22, 2026

Cómo usar el Agent del nuevo Constructor de Reportes para consultas y reportes

El Agent del Constructor de Reportes (Report Builder) es el asistente de IA de Cloud Chat que te permite consultar datos, generar visualizaciones y armar reportes usando lenguaje natural — sin necesidad de escribir SQL. 1. Cómo acceder al Agent 1. Ingresa al Constructor de Reportes (v2) 2. En la parte superior de la barra lateral izquierda, haz clic en Agent. Al hacer clic, se abre la pantalla inicial del Agent, con el campo Ask a question about your data en la parte inferior. 2. Cómo hacer una consulta 1. Haz clic en el campo de texto de la parte inferior ("Ask a question about your data"). 2. Escribe tu pregunta en lenguaje natural. Ejemplos: - "¿Cuántas conversaciones se crearon en los últimos 30 días?" 3. Haz clic en el botón de enviar (la flecha ↑ a la derecha del campo) o presiona Enter. 3. Cómo responde el Agent El Agent muestra cada paso de su razonamiento (qué tema consultó, qué campos usó) y entrega la respuesta con la visualización. Puedes seguir las etapas a medida que aparecen. 💡 Si la respuesta no trae datos, verifica que tu cuenta tenga los atributos/permisos del proyecto configurados — el Agent respeta los permisos del usuario. 4. Recursos útiles durante la conversación - Elegir el modelo de IA: en la esquina inferior del campo, el selector Standard permite alternar entre Faster, Standard y Smarter (velocidad vs. calidad). - Adjuntar contexto: haz clic en el ícono + para enviar archivos o imágenes que ayuden al Agent. - Refinar: haz preguntas de seguimiento (ej.: "¿Y solo los últimos 7 días?"). - Explore: abre la consulta directamente para que puedas evaluarla y guardarla dentro de la carpeta. 5. Cómo crear reportes y dashboards Después de explorar los datos, puedes pedirle al Agent que arme un dashboard: 1. Pídelo directamente en el chat: "Crea un dashboard con estos datos" o "Arma un panel de conversaciones por día". 2. El Agent genera el dashboard y lo guarda en la carpeta Meus documentos (Mis Documentos). 6. Cómo compartir - Compartir la conversación: Guarda el dashboard o la consulta Consejos para mejores respuestas - Sé específico: incluye el período, la métrica y el recorte en tu pregunta. - Prefiere iterar con preguntas cortas en lugar de armar una pregunta gigante. - Verifica la consulta generada antes de usar el número en decisiones importantes.

Última actualización el Jul 22, 2026

Cómo usar el Constructor de Reportes — guía completa

Cuándo usarlo - Quieres crear reportes personalizados en la versión v2 del Constructor (con pivot, joins, PoP) - Necesitas filtros avanzados (entre consultas, múltiples condiciones) - Quieres usar IA para generar consultas y visualizaciones Requisitos previos - Estar conectado como supervisor, CX Engineer o administrador :::info Para la versión clásica (anterior): Cómo usar el Constructor de Reportes (Report Builder). Para conocer las tablas y columnas disponibles: Explicación de las columnas del Report Builder. ::: Sobre este artículo Bienvenido a las Preguntas Frecuentes del Nuevo Constructor de Reportes (v2). Esta guía abarca desde la selección de campos y la creación de filtros hasta funciones avanzadas como tablas dinámicas (pivot), joins entre tablas, análisis período a período (PoP) y controles dinámicos. Primeros pasos - Primeros Pasos — Nuevo Constructor de Reportes - Uso del nuevo constructor con IA Selección de campos ¿Qué son las dimensiones y las medidas? - Dimensiones — agrupaciones de la consulta (fecha, clase, tipo, etc.) - Medidas — agregaciones sobre esas dimensiones (suma, conteo, promedio, etc.) Ejemplo: para consultar el total de tickets por día, selecciona una dimensión de fecha y una medida de conteo de tickets. Cómo buscar campos más fácilmente Usa la caja de búsqueda encima del selector de campos. De forma predeterminada, busca en campos y tablas. Puedes refinar con: - En uso — solo campos seleccionados o filtrados en la consulta actual - Tipo de campo — booleano, número, etc. - Tópico — limita a los campos de los tópicos seleccionados - Etiqueta — filtra por presencia o ausencia - Descripciones — filtra por presencia o ausencia Operadores avanzados de búsqueda | Operador | Descripción | Ejemplo | | --- | --- | --- | | data_type: | Filtra por tipo de dato (date, string, boolean, number) | data_type:date | | is: | Filtra por dimensión, medida o campo oculto | is:dimension | | model_type: | Filtra por el tipo de modelo (schema, shared, branch) | model_type:schema | | schema: | Filtra por el schema | schema:marketing | | tag: | Filtra por tag | tag:secure | Acciones avanzadas en un campo Al pasar el mouse y hacer clic en los tres puntos (o hacer clic derecho), accedes a: - Pivoteo - Agregaciones - Filtros - Definición de clave primaria - Ocultación del campo - Creación de duración (para timestamps) Filtros Cada dimensión puede usarse como filtro. Aparecen distintas opciones para fechas, números y textos. Múltiples valores Separa los valores con coma: [pan, queso]. Si el valor contiene una coma, escápala con \: São Paulo\, SP. Filtros de fecha Puedes usar: - Fechas absolutas — 2022, 2023-01-01, 2021-Q4 - Fechas relativas — after 7 complete days ago, 1 year ago - Rangos flexibles — formato [inicio][duración] Ejemplos # Primeros 10 días de 2023 [2023-01-01][10 days] # 100 días atrás por 10 días [100 complete days ago][10 days] # 1 hora atrás por 2000 milisegundos [1 hour ago][2000 milliseconds] Unidades de tiempo aceptadas | Tipo | Unidades aceptadas | | --- | --- | | Día | day, days, complete day, complete days | | Semana | week, weeks, complete week, complete weeks | | Mes | month, months, complete month, complete months | | Trimestre | quarter, quarters, complete quarter, complete quarters | | Año | year, years, complete year, complete years | | Milisegundo | millisecond, milliseconds | | Segundo | second, seconds | | Minuto | minute, minutes | | Hora | hour, hours | Filtrar una pestaña por los resultados de otra Con dos o más pestañas abiertas, puedes usar los resultados de una como filtro dinámico en otra. 1. Crea una pestaña con la definición del subconjunto que servirá de filtro 2. En otra pestaña, ubica la dimensión correspondiente 3. Haz clic en los tres puntos de la dimensión y selecciona Filtrar → Es de otra consulta 4. Elige la pestaña y la dimensión de referencia Múltiples condiciones en el mismo campo Filtra por múltiples condiciones (ej.: fecha en los últimos 30 días O nula) haciendo clic en Agregar condición en el modal de filtro. Luego elige si deben aplicarse todas o cualquiera de las condiciones. Pivot (tabla dinámica) Cómo crearla Haz clic derecho en cualquier campo del selector y elige Pivot. Aplanar pivot (Flatten pivot) Convierte las columnas del pivot en medidas filtradas individualmente. Puedes crear una agrupación "Otros" durante el proceso. Después de aplanar, las nuevas medidas aparecen bajo los campos de la consulta y el campo pivoteado deja de estar activo. Límites del pivot :::info Admite hasta 200 columnas en un pivot. ::: Totales por fila En Opciones, activa Totales de Fila. Agrega una columna de total a la derecha. Disponible solo en consultas con al menos un pivot. Agrupar medidas En Opciones, activa Agrupar Medidas en el Pivot. Organiza las medidas juntas dentro de cada grupo. Rellenar celdas nulas Haz clic derecho en la tabla y selecciona Rellenar Celdas Faltantes en la Cuadrícula para reemplazar los nulos por cero. Útil al usar SUMIFS sobre tablas pivoteadas. Campos personalizados y agregaciones Cómo crearlos Usa el botón + en el selector de campos o el menú de clic derecho sobre un campo. Agregaciones rápidas Haz clic derecho en un campo y selecciona Agregaciones. | Tipo de campo | Dimensiones | Medidas | | --- | --- | --- | | Fechas | Fecha, Semana, Mes, Año, Segundo, Minuto, Hora, Hora del Día, Día de la Semana, Número de Día, Día del Mes, Nombre del Mes, Número del Mes, Trimestre, Trimestre del Año | Mínimo, Máximo | | Textos | — | Conteo Distinto, Lista | | Números | — | Conteo Distinto, Suma, Promedio, Mínimo, Máximo, Lista | | Booleanos | — | Contar Verdaderos, Contar Falsos | Función de Duración Disponible en campos de timestamp — crea un campo que calcula la diferencia de tiempo entre dos timestamps en intervalos configurables. Tabla de resultados Límite de filas De forma predeterminada, 1.000 filas. Puede ajustarse dinámicamente hasta 50.000 filas con paginación. Solo afecta la visualización — no las filas procesadas en la base de datos. Seleccionar celdas - Haz clic en una celda para seleccionarla - Haz clic y arrastra para seleccionar una región - Shift + clic para seleccionar un rango - Cmd/Ctrl + clic para agregar/quitar - Haz clic en el número de fila → selecciona la fila entera - Haz clic en el encabezado de la columna → selecciona la columna entera - Cmd/Ctrl + A → selecciona todo - Escape o clic afuera → limpia la selección Copiar datos Selecciona y presiona Ctrl+C (Windows) o Cmd+C (Mac). Los datos vienen en formato separado por tabulación (compatible con Excel y Google Sheets). Con Cmd/Ctrl+A, se incluyen los encabezados de las columnas. Editar celdas de cálculo Presiona Enter o haz doble clic en la celda. Para guardar: Enter. Para cancelar: Escape. Shift + clic inserta una referencia de rango en la fórmula. Reordenar columnas Arrastra el encabezado a la posición deseada. :::warning No disponible en tablas dinámicas (pivot). ::: Opciones de visualización En Opciones: - Ancho de las columnas (automático o manual) - Texto del encabezado (recortado o con salto de línea) - Mostrar el nombre de la vista encima del encabezado - Activar totales de columna - Activar totales de fila (solo pivots) - Transponer filas y columnas - Agrupar medidas en pivots Totales de columna Al activar Totales de Columna, aparece una fila de total en el pie. Haz clic derecho en el total para personalizarlo (cambiar de suma a promedio, por ejemplo). :::info Las columnas con fórmulas también tienen totales — el sistema usa la propia fórmula para calcular el total automáticamente. ::: Descarga de los resultados Haz clic en Pestaña → Descargar o en el ícono de descarga. - Formato: CSV, XLSX o JSON - Aplicar formato de datos — preserva el formato de números y fechas - Límite de filas — límite actual, todas las posibles, o un valor personalizado :::info El formato XLSX admite hasta 1 millón de filas. ::: Ordenación por múltiples campos Ordena el primer campo normalmente. Luego, mantén Shift al hacer clic en los campos siguientes para agregar ordenaciones secundarias. Análisis Período a Período (PoP) Qué es Técnica de business intelligence que compara métricas de un período reciente con el mismo período en el pasado (este mes vs. mes anterior). Cómo activarlo En el selector de campos, haz clic en los tres puntos de una dimensión de fecha y selecciona Período a Período. Aparecen dos selectores encima de la tabla: uno para el período actual y otro para el de comparación. Encima del panel de resultados, dos menús desplegables: selecciona el período actual en el primero y el de comparación en el segundo. De forma predeterminada, las opciones de comparación se basan en rangos relevantes — puedes personalizarlas. Personalizar los períodos de comparación Los períodos tienen opciones predeterminadas, pero puedes personalizarlos libremente. Los parámetros exactos quedan visibles en el ícono de información en la tabla. Relleno de datos faltantes Cómo rellenar filas faltantes Haz clic derecho en la dimensión y selecciona Rellenar Filas Faltantes. :::info Para fechas, asegúrate de aplicar un filtro con período bien definido (ej.: 2023-01-01 a 2023-02-01). El relleno está limitado a 8.000 valores. Para casos más complejos, pide soporte al equipo de Cloud. ::: Tipos de campos admitidos - Fechas con rango definido - Campos de enumeración (bins y grupos definidos en el modelo de datos) Observaciones - Para la versión clásica del constructor: Cómo usar el Constructor de Reportes (Report Builder) - Para conocer las tablas y columnas disponibles: Explicación de las columnas del Report Builder - Para usar reportes estándar en lugar de personalizar: Visión general de los reportes estándar de Cloud Chat - Para extraer datos vía API: Cómo extraer datos por lotes vía API (Data Extract API)

Última actualización el Jul 22, 2026

Explicación de las tablas y columnas del Constructor de Reportes (Report Builder) — Tópicos ClaudIA y Cloud Chat

Cuándo usar - Estás armando un reporte en los nuevos reportes y necesitas entender qué tablas y columnas están disponibles en los tópicos ClaudIA y Cloud Chat - Quieres entender qué significa cada campo antes de usarlo en un análisis - Necesitas identificar la tabla correcta para un análisis específico (conversaciones, mensajes, CSAT, campañas, métricas de agentes y equipos) Sobre este artículo Referencia rápida de las tablas y columnas del nuevo módulo de reportes, organizadas por tópico: - Tópico ClaudIA — datos de las conversaciones atendidas por ClaudIA (IA): conversaciones, mensajes, respuestas generadas, feedbacks de auditoría, CSAT y contenidos de la base de conocimiento - Tópico Cloud Chat — datos operativos de Cloud Chat: conversaciones, primeras respuestas, CSAT, tags, contactos, envíos activos (campañas) y métricas diarias de agentes y equipos :::info Las columnas terminadas en Sk son claves internas para relacionar las tablas entre sí — no se listan abajo. La columna Etl Updated At, presente en varias tablas, indica la última actualización del registro en el data lake. ::: Tópico ClaudIA 1. claudia_conversation Tabla principal de las conversaciones atendidas por ClaudIA. Cada fila es una conversación. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Cloudchat Id | ID (UUID) de la conversación en ClaudIA — es el enlace con la columna Conversation Uuid de Cloud Chat | | Helpdesk Id | ID del ticket en el helpdesk integrado (ej.: Zendesk) | | Creation Date / Update Date / Close Date | Fechas de creación, actualización y cierre | | Status Class | Estado de la conversación | | Is N2 Flag | Si la conversación fue escalada a atención humana (N2) | | Resolution Level Class | Nivel en el que se resolvió la conversación (N1 = IA, N2 = humano) | | Conversation Id | ID interno de la conversación | | Project Name | Proyecto (cliente) al que pertenece la conversación | | Application Identifier Class | Canal/aplicación de origen de la conversación | | Low Confidence Count Value | Respuestas con baja confianza en la conversación | | Enlightenment Question Count Value | Preguntas de aclaración hechas por la IA | | Resolution Retries Count Value | Intentos de resolución | | Problem Resolved Question Sent Count Value | Cuántas veces la IA preguntó si el problema fue resuelto | | Unanswered Ticket Escalator Count Value | Escalamientos por falta de respuesta del cliente | | Activeintent Class | Intención activa identificada en la conversación | | Active Flow Id / Active Flow Session Id | Flujo (Eddie) activo y sesión del flujo | | Problem Solved Flag | Si el cliente confirmó que el problema fue resuelto | | Resolution Reason | Motivo de resolución/cierre | | Resolution Reason Refined | Motivo de resolución refinado (versión normalizada) | | Tag Name | Tag asignada a la conversación | | Ab Key Name | Clave del test A/B en el que participó la conversación | | Gencx Value | Nota GenCX — evaluación automática de la calidad de la experiencia | | Gencx Reasoning Text | Justificación de la nota GenCX | | Frustration Score Value / Frustration Class | Score y clasificación de frustración del cliente | | Frustration Reasoning Text | Justificación de la clasificación de frustración | | Frustration Score Update Date | Cuándo se actualizó el score de frustración | | Has Rate Limit Error Flag | Si hubo un error de límite de solicitudes en la conversación | 2. claudia_messages Todos los mensajes intercambiados en las conversaciones de ClaudIA. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Message Id | ID del mensaje | | Project Name | Proyecto (cliente) | | Cloudchat Id | Conversación a la que pertenece el mensaje | | Sender Role | Quién lo envió (cliente, IA o agente) | | Content Text | Contenido del mensaje | | Send At | Fecha y hora de envío | | Private Flag | Si es una nota privada (no visible para el cliente) | | Message Type | Tipo del mensaje | | Originated From Answer / Originated From Action | Respuesta o acción que originó el mensaje | | Originated From Enlightenment Limit Flag | Si fue originado por el límite de preguntas de aclaración | | Originated From User Query | Pregunta del cliente que originó el mensaje | | Originated From Class | Clasificación del origen | | Media Class | Tipo de medio (texto, imagen, audio, etc.) | 3. claudia_prompt_revision Cada fila es una respuesta generada por la IA — útil para analizar el comportamiento de ClaudIA respuesta por respuesta. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Prompt Revision Id | ID de la respuesta generada | | Cloudchat Id | Conversación a la que pertenece la respuesta | | Project Name | Proyecto (cliente) | | Application Identifier | Canal/aplicación de origen | | Response Action Class | Acción decidida por la IA (responder, escalar, retener, etc.) | | Enlightenment Limit Reached Flag | Si se alcanzó el límite de preguntas de aclaración | | Originated From User Query | Pregunta del cliente que originó la respuesta | | Response Class | Clasificación de la respuesta | | Created At / Updated At | Creación y actualización | | Response Raw Final Answer | Respuesta final generada por la IA | | Conversation Active Flow Id / Conversation Active Session Id | Flujo (Eddie) y sesión activos en el momento de la respuesta | | Response Bot Flow Id / Response Bot Session Id | Flujo y sesión accionados por la respuesta | | Response Used Content Id | Contenido principal de la base de conocimiento usado en la respuesta | | Response Used Content Id 1/2/3 | Demás contenidos considerados en la respuesta | | Clarification Content Id 1/2/3 | Contenidos usados en preguntas de aclaración | | Response Model Reasoning | Razonamiento del modelo al generar la respuesta | | Response Error Message | Mensaje de error, cuando la generación falló | | Frustration Score / Frustration Label / Frustration Reasoning Text | Frustración del cliente en el momento de la respuesta | 4. claudia_conversation_feedback Feedbacks de auditoría de las conversaciones de ClaudIA (evaluaciones de calidad). | Columna | Descripción | | --- | --- | | Conversation Feedback Id | ID del feedback | | Cloudchat Id | Conversación evaluada | | Project Name | Proyecto (cliente) | | Client Problem Solved Flag | Si el evaluador consideró el problema resuelto | | General Feedback Text | Feedback general sobre la conversación | | Error Impact Value | Impacto del error identificado (nota) | | Conversation Properly Closed Flag | Si la conversación se cerró correctamente | | Conversation Should Scaled To N2 Flag | Si debería haber sido escalada a N2 | | Conversation Should Resolved N1 Flag | Si debería haber sido resuelta en el N1 | | Is Tag Correct Flag / Right Tag Name | Si la tag es correcta y la tag sugerida | | Created By | Autor del feedback | | Created At / Updated At | Creación y actualización | 5. claudia_csat Respuestas de CSAT de las conversaciones atendidas por ClaudIA. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Csat Id | ID de la encuesta | | Project Name | Proyecto (cliente) | | Cloudchat Id | Conversación asociada | | Helpdesk Id | Ticket en el helpdesk integrado | | Csat Raw Value | Valor bruto de la respuesta del cliente | | Csat Value | Nota numérica | | Comment Text | Comentario del cliente | | Creation Date / Collect Date | Creación de la encuesta y recolección de la respuesta | 6. claudia_contents Contenidos de la base de conocimiento de ClaudIA. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Content Id | ID del contenido | | Project Name | Proyecto (cliente) | | Content Title / Content Text / Content Response Text | Título, texto y respuesta del contenido | | Tag Name | Tag aplicada cuando se usa el contenido | | Is N2 Flag | Si el contenido dirige la conversación a N2 | | Topic Name | Tópico del contenido | | Content Type | Tipo del contenido | | Flow Id | Flujo (Eddie) accionado por el contenido, cuando aplica | | Source Metadata Class | Origen del contenido | | Draft Flag / Disabled Flag / Excluded Flag | Si está en borrador, desactivado o excluido | | Created At / Updated At | Creación y actualización | Tópico Cloud Chat 7. cloud_chat_conversations Tabla principal de las conversaciones de Cloud Chat. Cada fila es una conversación (ticket), ya con métricas de tiempo y volumen consolidadas. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Conversation Id | ID interno de la conversación | | Conversation Display Id | ID que aparece en la URL de la conversación (ej.: .../app/accounts/1/conversations/{conversation_display_id}) | | Conversation Uuid | ID (UUID) de la conversación — es el enlace con la columna Cloudchat Id del tópico ClaudIA | | Account Id / Account Name | Cuenta asociada | | Customer Id / Instance Id | IDs del ambiente (tenant) | | Inbox Id / Inbox Name | Bandeja de entrada (canal) | | Team Id / Team Name | Equipo asignado | | Assignee Id / Assignee Name / Assignee Email | Agente responsable | | Agent Type | Tipo del agente (humano o IA) | | Ai Agent Flag | Si la conversación fue atendida por un agente de IA | | Contact Id / Contact Inbox Id | Contacto asociado | | Campaign Id | Campaña que originó la conversación, cuando aplica | | Status Code | Estado (abierta, resuelta, pendiente, pospuesta) | | Priority Code | Prioridad de la conversación | | Tags List | Lista de tags de la conversación | | Csat Value | Nota de CSAT de la conversación | | Csat Sent Flag / Csat Responded Flag | Si el CSAT fue enviado y respondido | | Csat Response Submitted At | Cuándo se respondió el CSAT | | Created At / Updated At | Creación y actualización | | Client First Message At | Primer mensaje del cliente | | First Reply Created At | Primera respuesta al cliente | | Time To First Response Seconds/Minutes | Tiempo hasta la primera respuesta | | Waiting Since Date | Desde cuándo aguarda respuesta | | Snoozed Until Date | Hasta cuándo está pospuesta | | Contact/Agent/Assignee Last Seen At | Últimas visualizaciones | | Last Activity At | Última actividad en la conversación | | Proactively Initiated Flag | Si fue iniciada proactivamente (envío activo) | | Resolved Flag | Si fue resuelta | | Resolved At / Resolved At Date | Cuándo fue resuelta | | Is Conversation Recontact Flag | Si es un recontacto (el cliente volvió en hasta 24h) | | Minutes To Solve / Working Minutes To Solve | Tiempo hasta la resolución (corrido y hábil) | | Minutes Waiting / Working Minutes Waiting | Tiempo aguardando respuesta (corrido y hábil) | | Minutes In Service / Working Minutes In Service | Tiempo en atención (corrido y hábil) | | Messages Sent/Received In Conversation | Mensajes enviados por la atención y recibidos del cliente | | Contact Custom Fields / Conversation Custom Fields | Campos personalizados del contacto y de la conversación | 8. cloud_chat_conversations_first_reply_metrics Métricas de primera respuesta por conversación, incluida la primera respuesta humana tras el handover de la IA. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Conversation Id / Conversation Display Id | IDs de la conversación | | Customer Id / Instance Id / Account Id | IDs de ambiente y cuenta | | Inbox Id / Inbox Name | Bandeja de entrada (canal) | | Assigned Team Id / Assigned Team Name | Equipo asignado | | Conversation Created At | Creación de la conversación | | Client First Message At | Primer mensaje del cliente | | First Reply Created At | Primera respuesta al cliente (IA o humano) | | First Responder Id/Name/Type | Quién dio la primera respuesta y si fue IA o humano | | Time To First Response Seconds/Minutes | Tiempo hasta la primera respuesta | | Human Handoff At | Cuándo la conversación fue transferida de la IA a humano | | Human First Reply Created At | Primera respuesta humana | | First Human Responder Id/Name | Primer agente humano en responder | | Time To First Human Response After Handoff Seconds/Minutes | Tiempo entre el handover y la primera respuesta humana | 9. cloud_chat_csat Respuestas de CSAT de las conversaciones de Cloud Chat, ya enriquecidas con agente, equipo, bandeja y contacto. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Conversation Id / Conversation Display Id | IDs de la conversación | | Customer Id / Instance Id / Account Id | IDs de ambiente y cuenta | | Conversation Created At | Creación de la conversación | | Response Submitted At | Cuándo el cliente respondió la encuesta | | Csat Value | Nota del cliente | | Feedback Message | Comentario del cliente | | Tags List | Tags de la conversación | | Assigned Agent Id / Assigned Agent Name | Agente asignado | | Inbox Id / Inbox Name | Bandeja de entrada (canal) | | Team Id / Team Name | Equipo asignado | | Contact Id/Name/Phone Number | Contacto que respondió | 10. cloud_chat_conversations_tags Tags aplicadas por conversación — cada fila es una tag aplicada a una conversación. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Conversation Id / Conversation Display Id | IDs de la conversación | | Customer Id / Instance Id / Account Id | IDs de ambiente y cuenta | | Conversation Created At | Creación de la conversación | | Tag Name | Nombre de la tag aplicada | | Tagged At | Cuándo se aplicó la tag | | Assignee Name / Inbox Name / Team Name | Agente, bandeja y equipo de la conversación | 11. cloud_chat_conversations_custom_fields Campos personalizados (custom fields) por conversación — cada fila es un campo de una conversación. Complementa la columna Conversation Custom Fields de la tabla cloud_chat_conversations (ítem 7), que trae los campos como un blob único: aquí cada uno es una fila, lista para filtrar y pivotar. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Conversation Id / Conversation Display Id | IDs de la conversación | | Customer Id / Instance Id / Account Id | IDs de ambiente y cuenta | | Conversation Created At | Creación de la conversación | | Conversation Custom Field Name | Nombre del campo personalizado | | Conversation Custom Field Value | Valor completado en el campo | | Custom Field Updated At | Cuándo se actualizó por última vez el valor del campo | | Custom Attribute Id | ID de la definición del campo personalizado en Cloud Chat | | Assignee Name / Inbox Name / Team Name | Agente, bandeja y equipo de la conversación | 12. cloud_chat_tags Catálogo de tags registradas en la cuenta. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Tag Id | ID de la tag | | Customer Id / Instance Id / Account Id | IDs de ambiente y cuenta | | Tag Name / Tag Description | Nombre y descripción de la tag | | Created At / Updated At | Creación y actualización | 13. cloud_chat_contacts Contactos (clientes finales) registrados en Cloud Chat. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Contact Id | ID del contacto | | Customer Id / Instance Id / Account Id | IDs de ambiente y cuenta | | Contact Name / Middle Name / Last Name | Nombre del contacto | | Contact Email / Contact Phone Number | Correo electrónico y teléfono | | Identifier | ID externo del contacto (ej.: ID en tu sistema) | | Contact Type | Tipo del contacto | | Location / Country Code | Ubicación | | Additional Attributes / Custom Attributes | Atributos adicionales y personalizados | | Blocked Flag | Si el contacto está bloqueado | | Last Activity At | Última actividad | | Created At / Updated At | Creación y actualización | 14. cloud_chat_outbound_events Eventos de envíos activos (campañas y envíos proactivos) — cada fila es un envío a un contacto, con el rastro completo de entrega. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Customer Id | ID del ambiente (tenant) | | Conversation Id / Conversation Display Id | Conversación generada por el envío | | Inbox Id / Inbox Name | Bandeja de entrada (canal) del envío | | Campaign Id / Campaign Name | Campaña que originó el envío | | Campaign Audience Name | Audiencia de la campaña | | Outbound Source Type | Origen del envío (campaña, API, envío unitario) | | Created At | Creación del evento | | Message Sent Flag / Sent At | Si el envío se efectuó y cuándo | | Message Received Flag / Received At | Confirmación de entrega al dispositivo y cuándo | | Message Read Flag / Read At | Recibo de lectura y cuándo | | Message Replied Flag / Replied At | Si el destinatario respondió y cuándo | | Error Code / Error Category | Código y categoría del error, cuando el envío falla | 15. cloud_chat_outbound_events_funnel_chart Vista agregada de los envíos activos en formato de embudo (enviado → recibido → leído → respondido), lista para gráficos. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Customer Id | ID del ambiente (tenant) | | Event Created At | Fecha del evento | | Campaign Name / Campaign Audience Name | Campaña y audiencia | | Inbox Name | Bandeja de entrada (canal) | | Stage Name | Etapa del embudo (enviado, recibido, leído, respondido) | | Event Count | Cantidad de eventos en la etapa | 16. cloud_chat_agent_metrics Métricas diarias consolidadas por agente — una fila por agente por día. | Columna | Descripción | | --- | --- | | Agent Id / Agent Name | Agente | | Customer Id | ID del ambiente (tenant) | | Metric Date | Fecha de referencia de las métricas | | Tickets Created Assigned | Tickets creados asignados al agente en el día | | Tickets Resolved Assigned | Tickets resueltos por el agente en el día | | Sum (Working) Minutes To Solve | Suma de los tiempos de resolución (corrido y hábil) | | Sum (Working) Minutes In Service | Suma de los tiempos en atención (corrido y hábil) | | Sum (Working) Minutes Waiting | Suma de los tiempos de espera (corrido y hábil) | | Tickets Resolved With Recontact 24h | Tickets resueltos en los que el cliente volvió en hasta 24h | | Csat Responses / Csat Positive Responses | Respuestas de CSAT recibidas y positivas | | First Reply Tickets Count / Sum First Reply Minutes | Tickets con la primera respuesta del agente y suma de los tiempos | | First Reply After Handoff Tickets Count / Sum First Reply After Handoff Minutes | Tickets con la primera respuesta humana después del handover de la IA y suma de los tiempos | :::info Para calcular promedios (ej.: tiempo promedio de resolución), divide la columna de suma por el conteo correspondiente — ej.: Sum Minutes To Solve ÷ Tickets Resolved Assigned. ::: 17. cloud_chat_team_metrics La tabla es idéntica a cloud_chat_agent_metrics, con la siguiente diferencia: :::info Las métricas se agregan por equipo (Team Id / Team Name) en vez de por agente — una fila por equipo por día. ::: Cruzando ClaudIA y Cloud Chat Las tablas de ambos tópicos se conectan por la conversación: Cloudchat Id (tópico ClaudIA) corresponde a Conversation Uuid (tópico Cloud Chat). La relación ya está configurada — al armar un análisis, basta combinar campos de ambos lados. Observaciones - Para la referencia de columnas del constructor legado: Explicación de las columnas del Report Builder Legado - Para el paso a paso del Report Builder: Cómo usar el Constructor de Reportes (Report Builder) - Para extraer datos crudos vía API: Cómo extraer datos en lote vía API (Data Extract API)

Última actualización el Jul 22, 2026

Cómo analizar y exportar datos de campos personalizados de contacto en el Report Builder

Visión general El Report Builder V2 permite analizar y exportar datos de campos personalizados de contacto en CloudChat, cruzando esa información con datos de las conversaciones. Video explicativo Paso a paso 1. Acceder al Report Builder V2 En la barra lateral, entra en la pestaña "Relatórios" (Informes) y haz clic en el último elemento — "Construtor de Relatórios V2" (Report Builder V2). 2. Crear un nuevo informe En la página inicial, haz clic en "Novo" (Nuevo) en la esquina superior derecha. Verás el catálogo completo de tablas disponibles en CloudChat. 3. Seleccionar la tabla correcta Para analizar campos personalizados de contacto, selecciona la tabla CloudChat Conversations — la primera opción de conversaciones de la lista. :::warning No selecciones la segunda opción de conversaciones. No tiene asociación directa con los datos de las conversaciones y sirve para otro tipo de análisis. ::: 4. Seleccionar las columnas Con la tabla abierta, selecciona las columnas que desees. Recomendamos incluir: - Conversation ID — identificador único de cada conversación - Created At — fecha en que se inició la conversación 5. Aplicar filtro de periodo Para optimizar el rendimiento y trabajar con datos más recientes, aplica un filtro de periodo en la columna Created At. Se recomienda usar los últimos 90 días. 6. Agregar el campo de campos personalizados de contacto En el área de columnas, busca "contact" y selecciona Contact Custom Fields. Este campo tiene formato de diccionario: - La clave es el identificador del campo personalizado - El valor es el contenido almacenado Una conversación puede tener múltiples campos personalizados, lo que resulta en varios pares clave-valor. Ejemplo: {"customAttribute1": "valor_x", "customAttribute2": "valor_y"} 7. Usar el agente de IA para extraer el campo deseado Haz clic en el ícono de estrellas (✨) para abrir el agente de IA. Copia el prompt de abajo, reemplaza los dos campos destacados y pégalo en el agente: Genera una nueva columna a partir del campo Contact Custom Fields. El campo Contact Custom Fields es un campo de tipo texto (varchar) que puede almacenar múltiples campos personalizados del contacto asociado a esa conversación, en un formato similar a un diccionario, con esta estructura: {"clave1": "valor1", "clave2": "valor2"}. Haz un breve análisis de los valores posibles en esa columna para tener más contexto. Debes generar una nueva columna llamada <<INSERTA AQUÍ EL NOMBRE DE LA COLUMNA DESEADA>> con los valores del campo/clave <<INSERTA AQUÍ LA CLAVE DESEADA>>. Contexto adicional: #Estás trabajando en una base Redshift #No debes utilizar la función JSON_VALUE ni intentar convertir el campo al tipo JSON. El usuario ya aclaró que la columna, a pesar de estar almacenada en un formato similar a un diccionario, es de tipo texto, así que no tendrás éxito con funciones de JSON #Algunas veces los valores del diccionario están encapsulados por comillas dobles "valor" y otras veces por comillas simples ''. Verifica si eso ocurre y, en caso de confirmarse, asegúrate de que se trate correctamente Reemplaza: - <<INSERTA AQUÍ EL NOMBRE DE LA COLUMNA DESEADA>> → el nombre que quieres dar a la nueva columna (ej.: campo_customizado_1) - <<INSERTA AQUÍ LA CLAVE DESEADA>> → la clave exacta tal como aparece en los datos (ej.: customAttribute1) Después de ajustar el prompt, envíalo al agente y espera el procesamiento. 8. Visualizar y exportar los resultados Con el análisis concluido, tendrás una tabla con los datos procesados. A partir de ahí es posible: Exportar los datos: haz clic en el ícono de descarga para hacer análisis externos. Crear gráficos en el propio constructor: 1. Elimina las columnas que no se usarán en la visualización 2. Agrega una agregación (ej.: conteo distinto de conversaciones por valor del campo) 3. Haz clic en "Gráfico" y configura los ejes: - Eje X: campo personalizado - Eje Y: conteo de conversaciones 9. Guardar como dashboard En la esquina superior derecha, haz clic en + Dashboard para transformar el análisis en un dashboard y guárdalo en la carpeta de tu empresa en la pestaña "Panel de ClaudIA/Centro". Así cualquier persona de tu equipo puede reutilizar el informe en cualquier momento sin necesidad de recrearlo desde cero.

Última actualización el Aug 26, 2026

Informes - CSAT

Cuándo usarlo - Quieres hacer seguimiento de la satisfacción de los clientes que hablaron con tu operación. - Quieres entender cuántas encuestas de CSAT se enviaron y cuántas tuvieron respuesta. - Quieres comparar la satisfacción entre diferentes bandejas de entrada, equipos, agentes o etiquetas. - Quieres identificar días con caída de satisfacción e investigar el motivo. - Quieres leer el feedback que cada cliente dejó en una conversación. Requisitos previos - Estar conectado como supervisor, CX Engineer o administrador. - Tener al menos una conversación con encuesta de CSAT enviada en el período seleccionado. Visión general La pantalla "Relatórios - CSAT" (Informes - CSAT) reúne, en un solo lugar, toda la información de las encuestas de satisfacción enviadas por tu operación al final de las conversaciones — incluyendo cuántas fueron respondidas, cuál fue el valor del CSAT y el feedback escrito que dejó el cliente. La encuesta de CSAT funciona en dos momentos: 1. Envío — al final de una conversación, la encuesta se dispara al contacto. 2. Respuesta — el cliente elige una nota del 1 al 5 y, opcionalmente, escribe un comentario. A partir de las notas recibidas, cada respuesta se clasifica en tres grupos: | Grupo | Notas | Qué significa | | --- | --- | --- | | Positiva | 4 y 5 | El cliente quedó satisfecho con la atención. | | Neutra | 3 | El cliente quedó indiferente. | | Negativa | 1 y 2 | El cliente quedó insatisfecho con la atención. | Estos tres grupos son la base de cálculo de las métricas que se muestran en la pantalla. Qué muestra cada bloque de la pantalla La pantalla está dividida en cuatro áreas principales: 1. Filtros en la parte superior — permiten segmentar los datos por fecha, bandeja de entrada, etiqueta, equipo y período de agrupación. 2. KPIs — Total de respuestas, CSAT y Tasa de Respuesta. 3. Gráficos a lo largo del tiempo — evolución del CSAT (con el total de respuestas positivas, neutras y negativas) y evolución de la tasa de respuesta. 4. Tabla detallada — una fila por respuesta de CSAT recibida, con contacto, agente, equipo, bandeja, nota, etiquetas y feedback. Cómo se calculan las tarjetas de totales Las tres tarjetas de la parte superior de la pantalla responden a tres preguntas diferentes. Total de Respostas (Total de Respuestas) Cuántas encuestas de CSAT fueron respondidas en el período. Cada respuesta corresponde a una conversación en la que el cliente eligió una nota del 1 al 5. CSAT Porcentaje de respuestas positivas (notas 4 y 5) sobre el total de respuestas recibidas: CSAT (%) = Respuestas positivas ÷ Total de respuestas × 100 Cuanto más alto, mayor es la proporción de clientes que quedan satisfechos. Las notas 3 (neutras) y 1–2 (negativas) no cuentan como satisfacción en el cálculo del CSAT — solo empujan el número hacia abajo porque aumentan el denominador. Taxa de Resposta (Tasa de Respuesta) Porcentaje de encuestas que fueron respondidas sobre el total de encuestas que fueron enviadas al cliente: Tasa de Respuesta (%) = Encuestas respondidas ÷ Encuestas enviadas × 100 Este número muestra qué tan comprometida con la encuesta está tu base. Diferencia entre "encuesta enviada" y "encuesta respondida" - Enviada: al final de la conversación, el sistema disparó la encuesta al contacto. - Respondida: el contacto abrió la encuesta, eligió una nota y la envió. Toda encuesta respondida fue, antes, una encuesta enviada — pero lo contrario no es cierto. Es común que las encuestas enviadas no reciban respuesta. CSAT a lo largo del tiempo El gráfico "CSAT ao longo do tempo" (CSAT a lo largo del tiempo) muestra, para cada período (día, semana, mes), dos informaciones superpuestas: - Barras apiladas con la cantidad de respuestas positivas (verde), neutras (amarillo) y negativas (rojo). - Línea con el CSAT (%) del período, calculado como respuestas positivas ÷ total de respuestas × 100. Cómo leerlo - El tamaño total de la barra muestra cuántas respuestas recibió el período. - La proporción de los colores muestra la distribución entre positivas, neutras y negativas. - La línea muestra la evolución del CSAT (%) a lo largo del tiempo — útil para identificar tendencias de mejora o empeoramiento. Tasa de respuesta a lo largo del tiempo El gráfico "Taxa de resposta ao longo do tempo" (Tasa de respuesta a lo largo del tiempo) muestra, para cada período: - Barras con el total de respuestas recibidas en el período. - Línea con la tasa de respuesta (%) — respondidas ÷ enviadas × 100. Tabla detallada La tabla de la parte inferior de la pantalla trae una fila por respuesta de CSAT. Cada columna ayuda a contextualizar la nota: | Columna | Qué muestra | | --- | --- | | ID da Conversa (ID de la Conversación) | Identificador único de la conversación que originó la encuesta. | | Contato (Contacto) | Nombre del cliente que respondió la encuesta. | | Agente atribuído (Agente asignado) | Agente que estaba asignado a la conversación cuando se respondió el CSAT. | | Time (Equipo) | Equipo asignado actualmente en la conversación. | | Caixa (Bandeja) | Bandeja de entrada (canal) en la que ocurrió la conversación. | | Classificação (Clasificación) | Nota dada por el cliente, del 1 al 5. | | Tags (Etiquetas) | Etiquetas aplicadas a la conversación — útiles para entender sobre qué tema fue la nota. | | Comentário (Comentario) | Texto libre que el cliente escribió junto con la nota. Puede aparecer vacío, ya que el comentario es opcional en la encuesta. | | Data da Resposta (Fecha de la Respuesta) | Día y hora en que el cliente respondió la encuesta. | | Data da criação do ticket (Fecha de creación del ticket) | Día y hora en que la conversación fue creada — referencia usada por los filtros y gráficos de la pantalla. | La diferencia entre Data da Resposta (Fecha de la Respuesta) y Data da criação do ticket (Fecha de creación del ticket) muestra cuánto tiempo tardó el cliente en responder la encuesta después de que comenzó la conversación. Es común que las respuestas tarden algunas horas (o incluso días) en llegar — por eso el CSAT de los días más recientes puede seguir cambiando a lo largo de los días siguientes. Filtros disponibles La pantalla permite cruzar las respuestas por: - Data de Criação do Ticket (Fecha de Creación del Ticket) — período en el que se creó la conversación (no la fecha en que se respondió la encuesta). Acepta intervalos predefinidos (últimos 7 días, 30 días, etc.) e intervalos personalizados. - Caixa (Bandeja) — bandeja de entrada (canal) en la que ocurrió la conversación. - Tag (Etiqueta) — etiqueta aplicada a la conversación. - Time (Equipo) — equipo (actualmente) responsable de la conversación. - Agrupar por período (Agrupar por período) — define la granularidad de los gráficos de evolución (Día, Semana, Mes). Ejemplo práctico Escenario Estás mirando la pantalla con el filtro "últimos 7 días" para una bandeja específica. Resultado | Métrica | Valor | | --- | --- | | Respuestas | 7.195 | | CSAT | 71,73% | | Tasa de Respuesta | 19,02% | Cómo interpretarlo - 7.195 respuestas para las conversaciones creadas en los últimos 7 días. - CSAT de 71,73% → cerca de 7 de cada 10 clientes que respondieron quedaron satisfechos. Los otros 3 o quedaron neutros, o quedaron insatisfechos. - Tasa de respuesta de 19,02% → cerca de 1 de cada 5 encuestas enviadas fue respondida. El 81% restante simplemente no respondió. Para entender qué está empujando el CSAT hacia abajo: 1. Mira el gráfico a lo largo del tiempo e identifica el o los días con más barras rojas. 2. Agrega filtros para evaluar si la insatisfacción está concentrada en algún tema específico. 3. Abre las conversaciones listadas para leer el feedback escrito y entender qué pasó. Preguntas frecuentes ¿Por qué mi tasa de respuesta es tan baja? No es raro tener tasas de respuesta bajas en encuestas de CSAT. La mayoría de los clientes simplemente no responde — no significa que la atención haya sido mala. Si tu tasa está muy por debajo de lo esperado, vale la pena revisar: - El canal en el que se envía la encuesta. - El mensaje que acompaña a la encuesta. ¿Puedo confiar en el CSAT cuando la tasa de respuesta es muy baja? Con cuidado. Si solo 5 clientes respondieron en el período, cualquier nota baja pesa demasiado en el resultado. Usa la cantidad de respuestas como referencia: cuanto mayor sea el volumen, más confiable es el CSAT del período. ¿Los números de esta pantalla pueden cambiar con el paso del tiempo? Sí. Una conversación cerrada hoy puede tener la encuesta respondida mañana o después. Como la pantalla usa la fecha de creación del ticket como referencia, las métricas de los días más recientes siguen creciendo en los días siguientes, a medida que los clientes responden. Mirar el CSAT del día actual justo después del cierre de las conversaciones suele subestimar tanto el volumen de respuestas como el CSAT consolidado. Espera algunos días antes de tratar los números como definitivos. ¿Por qué algunas filas de la tabla aparecen con la etiqueta "no_tag"? Significa que la conversación correspondiente no recibió ninguna etiqueta durante o después de la atención. Vale la pena revisar con el equipo si el etiquetado se está haciendo de forma consistente. El filtro "Data de Criação do Ticket" (Fecha de Creación del Ticket), ¿considera cuándo se abrió la conversación o cuándo se respondió la encuesta? Considera cuándo se creó la conversación. Eso significa que, al filtrar por los "últimos 7 días", estás mirando encuestas de conversaciones iniciadas en esos 7 días — algunas de ellas pueden haber sido respondidas días después. ¿Las encuestas respondidas sin feedback escrito también aparecen? Sí. El feedback escrito es opcional. Toda nota dada cuenta como respuesta, incluso sin comentario. En la tabla detallada, la columna de feedback queda vacía en esos casos. ¿Por qué el total de respuestas es diferente entre un gráfico y otro? En algunos momentos, el total de respuestas puede aparecer ligeramente diferente entre los gráficos. Esto ocurre de forma temporal y tiende a ajustarse solo a lo largo del día. Existen dos motivos principales: - Actualización en momentos diferentes — la información de las encuestas y la información de las conversaciones se actualizan cada hora, pero no exactamente en el mismo instante. Si abres la pantalla justo en la ventana en la que una ya se actualizó y la otra todavía no, los números pueden no coincidir al 100%. - Visualización en caché — para que la pantalla sea más rápida, parte del contenido queda guardado durante algunos minutos. Puede pasar que un gráfico muestre la versión más reciente y otro todavía muestre la anterior. En ambos casos, la diferencia suele ser pequeña y se resuelve sola en la siguiente actualización. :::info Si necesitas una visión más estable — por ejemplo, para generar un informe, comparar períodos o presentar los datos — recomendamos excluir el día actual del análisis. El día de hoy es el que más sufre con estas variaciones, porque es el período en el que están entrando nuevas conversaciones, se están respondiendo nuevas encuestas y las actualizaciones todavía no corrieron de principio a fin. Al mirar de ayer hacia atrás, los números tienden a ser más estables. ::: Observaciones - Para entender otras métricas de la operación, consulta los demás artículos de la categoría Métricas y informes.

Última actualización el Aug 03, 2026

Informes - Métricas de Campaña

Cuándo usarlo - Quieres hacer seguimiento del desempeño de una campaña (envíos masivos) en Cloud Chat - Quieres entender cuántos mensajes fueron creados, enviados, entregados, leídos y respondidos - Quieres comparar el desempeño entre distintas campañas, audiencias o bandejas de entrada - Quieres identificar por qué parte de los envíos no llegó al destinatario - Quieres monitorear mensajes proactivos enviados individualmente por automatizaciones o mediante integraciones con APIs - Quieres entender en qué horarios y días de la semana los mensajes se leen más Requisitos previos - Estar conectado como supervisor, CX Engineer o administrador - Tener al menos una campaña disparada o al menos un mensaje proactivo enviado Visión general La pantalla de Campaña consolida, en un único lugar, toda la información de mensajes proactivos que salen de tu operación hacia el cliente final — es decir, envíos hechos por ti sin que el cliente haya iniciado la conversación. Existen dos tipos de envío considerados: 1. Campañas — envíos masivos configurados en Cloud Chat, normalmente segmentados por audiencia (ej.: "clientes con pagos atrasados", "nuevos registros de la semana"). 2. Mensajes proactivos individuales — mensajes enviados de forma puntual a un contacto a partir de automatizaciones previamente configuradas, ya sea manualmente desde Cloud Chat o vía API. En la pantalla, esos envíos aparecen agrupados como "vía API o Mensajes individuales". Cada mensaje enviado pasa, en orden, por hasta cinco estados: | Estado | Qué significa | | --- | --- | | Creado / Programado | La operación registró el intento de envío | | Enviado | La plataforma (ej.: WhatsApp) aceptó y despachó el mensaje | | Recibido | El mensaje fue entregado al dispositivo del destinatario | | Leído | El destinatario abrió la conversación y visualizó el mensaje | | Respondido | El destinatario respondió al mensaje | Esos estados forman el embudo de envíos principal de la pantalla. Qué muestra cada bloque de la pantalla La pantalla está dividida en cuatro áreas principales: 1. Filtros en la parte superior — permiten segmentar los datos por fecha, campaña, audiencia, bandeja de entrada y período de agrupación. 2. Tarjetas de totales — Eventos Creados, Errores en el Envío, Enviados, Entregados, Leídos y Respondidos. 3. Embudo de Envíos — muestra la caída entre cada etapa con el porcentaje respecto al total creado. 4. Visualizaciones complementarias — envíos con error por tipo de error, heatmap de horario de lectura por día de la semana y evolución de los envíos a lo largo del tiempo. Cómo se relacionan las tarjetas de totales Las tarjetas en la parte superior de la pantalla siguen la aritmética del embudo — cada etapa es el resultado de la anterior menos lo que se quedó en el camino: - Programado − Errores = Enviados - Enviados − No entregados = Entregados - Entregados − No leídos = Leídos - Leídos − No respondidos = Respondidos :::warning La regla Programados − Errores = Enviados no se aplica a campañas/envíos vía API o Mensajes individuales. ::: El embudo es acumulativo Cuando ves 1.000 en Recibido, eso no quiere decir "1.000 mensajes se quedaron en Recibido". Quiere decir "1.000 mensajes llegaron al menos hasta el estado Recibido" — incluyendo los que también fueron leídos y respondidos después. Por eso el número de cada etapa es siempre menor o igual al de la etapa anterior: :::info Creado ≥ Enviado ≥ Recibido ≥ Leído ≥ Respondido ::: Cómo calcular las tasas de conversión La lectura natural del embudo es comparar siempre respecto al total de eventos creados/programados: - Tasa de envío = Enviado ÷ Creado - Tasa de entrega = Recibido ÷ Creado - Tasa de lectura = Leído ÷ Creado - Tasa de respuesta = Respondido ÷ Creado En el propio embudo de la pantalla, el porcentaje mostrado junto a cada etapa ya considera el total de Creados como 100%. Diferencia entre "Creado (o Programado)" y "Enviado" - Creado: la operación intentó enviar el mensaje. Existe un registro del envío de tu lado. - Enviado: la plataforma de mensajería (ej.: WhatsApp) aceptó el envío y lo disparó al destinatario. La diferencia entre los dos normalmente representa fallas antes del envío: número inválido, bloqueo por política, límite de envío alcanzado, contacto no elegible, etc. Para entender el motivo, consulta la sección de Errores de envío más abajo. En la pantalla, esa diferencia se destaca en la tarjeta "Errores en el Envío", que muestra cuántos mensajes creados no llegaron a enviarse. Errores de envío (por qué mi mensaje no salió) Cuando un mensaje se crea pero no se envía, es posible identificar el motivo a partir de un código de error. La pantalla traduce los códigos más frecuentes: | Código | Significado en lenguaje sencillo | | --- | --- | | 131026 | Mensaje no entregado — motivo genérico. Puede ser un número inactivo, sin WhatsApp o que bloqueó al remitente. | | 131049 | Violación de política — el mensaje fue bloqueado por WhatsApp por no seguir las directrices de la plataforma. | | 130472 | El contacto forma parte de un experimento de WhatsApp y no es elegible para recibir ese envío. | | 131042 | Restricción en la cuenta del remitente — generalmente un problema de pago o de habilitación de la cuenta business. | | 130429 | Límite de envío alcanzado — se dispararon muchos mensajes en poco tiempo. | | 131053 | Falla en la carga del archivo multimedia (imagen, video, audio o documento) que acompañaba al mensaje. | | Otros | Otros errores que no encajan en los códigos anteriores. | Usa este desglose para entender si el problema es: - De tu base de contactos (números equivocados, bloqueos) → 131026 - Del contenido del mensaje → 131049 - De tu cuenta business → 131042 - Del volumen de envío → 130429 - Del archivo multimedia adjunto → 131053 El gráfico "Envíos con error por tipo de error" muestra, día a día, la proporción de cada código en el total de errores — útil para identificar si un tipo específico de falla está creciendo a lo largo del tiempo. Heatmap de horario de lectura por día de la semana El heatmap cruza el día de la semana con la hora del día y colorea las celdas de acuerdo con el volumen de lecturas observadas en ese intervalo. Cómo leerlo - Cuanto más oscura la celda, mayor el volumen de lecturas en ese horario y día de la semana. - Las celdas claras o en blanco indican horarios con poca o ninguna lectura. Para qué sirve - Identificar la ventana en la que tu base más consume mensajes (ej.: martes alrededor del mediodía). - Ajustar el horario de los envíos para que coincida con los picos de atención. - Detectar días u horarios en los que vale la pena evitar envíos (por baja apertura). :::info El heatmap considera el horario en que el mensaje fue leído — no el horario en que fue enviado. ::: Evolución de los Envíos a lo Largo del Tiempo Este gráfico muestra, para cada día del intervalo seleccionado, la cantidad de eventos en cada etapa del embudo: - Eventos creados - Eventos enviados - Eventos recibidos - Eventos leídos - Eventos respondidos Para qué sirve - Hacer seguimiento de la constancia de los envíos a lo largo del tiempo. - Identificar días atípicos — caídas bruscas (problema técnico, feriado, pausa de campaña) o picos (campañas extras). - Verificar si las tasas de lectura y respuesta acompañan el volumen de creación, o si hay una separación entre las curvas. Como el embudo es acumulativo, las líneas suelen aparecer en orden: creados arriba, enviados justo abajo, y así sucesivamente hasta respondidos. "vía API o Mensajes individuales" Cuando abras los filtros de la pantalla, es normal ver una línea llamada "vía API o Mensajes individuales" en lugar del nombre de una campaña. Eso significa que ese grupo de envíos no fue hecho por una campaña configurada en Cloud Chat. Son mensajes proactivos enviados individualmente — por envíos a partir de automatizaciones o vía integración de API. Para aislar solo campañas, filtra por la columna de campaña quitando ese grupo. Para mirar solo envíos fuera de campaña, mantén únicamente ese grupo. Filtros disponibles La pantalla permite cruzar los envíos por: - Fecha de programación del envío — día en que el mensaje fue creado. - Campaña — nombre de la campaña configurada en Cloud Chat (o "vía API o Mensajes individuales" cuando el envío proactivo no proviene de una campaña). - Audiencia — segmento de contactos vinculado a la campaña. Por regla general, los mensajes generados vía API no tienen audiencia configurada — por eso, para ellos, aparece "vía API o Mensajes individuales". - Bandeja de Entrada — bandeja a la que fue destinada la conversación. - Agrupar por período — define la granularidad de tiempo usada en los gráficos (día, semana, etc.). Los filtros son combinables: puedes ver, por ejemplo, "audiencia X de la campaña Y en la Bandeja de Entrada Z en determinada semana". Ejemplo práctico Escenario Disparas, el lunes, la campaña "Promoción Black Friday" a una audiencia de 10.000 contactos. Resultado en el embudo al final del día | Estado | Cantidad | Tasa respecto al total creado | | --- | --- | --- | | Creado | 10.000 | 100% | | Enviado | 9.700 | 97% (tasa de envío) | | Recibido | 9.200 | 92% (tasa de entrega) | | Leído | 6.500 | 65% (tasa de lectura) | | Respondido | 1.300 | 13% (tasa de respuesta) | Cómo interpretarlo - 300 mensajes creados que no fueron enviados → entrar en el desglose de errores para entender el motivo de las fallas en el envío. - 500 enviados que no fueron recibidos → contactos con el aparato apagado, sin internet o números desactualizados. - 2.700 entregados que no fueron leídos → oportunidad de revisar el horario de envío y la línea de asunto / primer mensaje. El heatmap puede ayudar a identificar un mejor horario. - 5.200 leídos que no respondieron → oportunidad de revisar la llamada a la acción (CTA) del mensaje. Preguntas frecuentes ¿Por qué el número de "Creado" es mayor que el de "Enviado"? Porque parte de los mensajes fue registrada para envío, pero la plataforma de mensajería rechazó el disparo. La causa aparece en el desglose de errores — normalmente número inválido, violación de política, límite de envío o problema con la cuenta business. ¿Los números de esta pantalla pueden cambiar con el paso del tiempo? Sí. Un mensaje enviado hoy puede ser leído mañana y respondido pasado mañana. Como la fecha del embudo es la fecha de creación del mensaje, las métricas de "Leído" y "Respondido" del día de envío siguen creciendo en los días siguientes, conforme el destinatario interactúa. :::warning Mirar una campaña justo después del disparo subestima las tasas de lectura y respuesta. Espera algunos días antes de considerar los números cerrados. ::: ¿Por qué "Respondido" puede aparecer en cero incluso con muchas lecturas? Algunas campañas son informativas (avisos, recordatorios, confirmaciones) y el destinatario no tiene motivo para responder. En esos casos, una tasa de respuesta baja es esperada y no indica un problema. Para campañas que piden acción ("Confirma tu pedido", "Haz clic para finalizar"), una tasa de respuesta baja es una señal de que el contenido del mensaje necesita revisarse. ¿El envío vía API o automatizaciones de mensajes individuales aparece junto con los demás datos de la pantalla? Sí, pero en una categoría separada llamada "vía API o Mensajes individuales". Puedes filtrarlo dentro o fuera del análisis según la necesidad. ¿Por qué el mismo mensaje aparece en más de una etapa del embudo? Porque el embudo es acumulativo. Un mensaje que fue enviado, recibido y leído aparece en las tres etapas — es el mismo evento avanzando por el embudo, y no tres mensajes diferentes. ¿Los mensajes de prueba cuentan en las métricas? Sí. Todos los envíos hechos por la plataforma — incluyendo pruebas internas — se contabilizan. ¿Puedo ver el desempeño de una campaña por día? Sí. La pantalla permite filtrar por el intervalo de fechas deseado y el gráfico de Evolución de los Envíos a lo Largo del Tiempo muestra el desglose diario. Como cada envío está vinculado a su fecha de creación, puedes seguir la evolución diaria de una campaña que estuvo activa durante varios días. ¿Cómo uso el heatmap para mejorar mis campañas? El heatmap muestra en qué horarios y días tu base lee más mensajes. Usa esa información para programar los próximos envíos en los picos de lectura y evitar ventanas frías. Recuerda que el heatmap refleja el comportamiento histórico — los picos pueden variar según el perfil de la audiencia. ¿El porcentaje en el embudo es respecto a la etapa anterior o al total creado? Respecto al total de Creados (que aparece como 100% en la primera etapa). Por eso, el porcentaje de "Enviado" representa la tasa de envío, el de "Recibido" la tasa de entrega, y así sucesivamente — siempre comparados con el volumen inicial. Observaciones - Categoría relacionada: 📊 Métricas e informes. - Los códigos de error detallados de WhatsApp son publicados por Meta: Meta Developers — Cloud API Error Codes.

Última actualización el Aug 03, 2026

Cómo acceder a los datos brutos de tu operación (Data Export)

Cuándo usarlo - Quieres llevar los datos de tu operación en Cloud Chat y ClaudIA al data lake o al BI de tu empresa. - Tu equipo de datos necesita los datos brutos, y no solo los informes listos de la plataforma. - Quieres cruzar los datos de atención con otras fuentes internas de tu operación. Requisitos previos - Un equipo técnico — preferentemente equipo de datos — para consumir los archivos y llevarlos al entorno de ustedes. - El servicio debe ser habilitado por Cloud Humans. No viene activado por defecto y no es posible activarlo por cuenta propia desde la plataforma. :::info Si tu operación no tiene un equipo de datos dedicado, los dashboards y el Constructor de Informes de Cloud Chat suelen servir mejor: son visuales, listos para usar y no dependen de un equipo técnico. ::: Cómo funciona Dónde quedan los datos Ponemos a disposición un bucket S3 dedicado a tu empresa en AWS. En la práctica, es una carpeta en la nube — como una carpeta de Google Drive, solo que de Amazon. Todos los días los archivos con los datos de tu operación se cargan en esa carpeta. Actualización diaria (D-1) La carga se ejecuta de madrugada y considera los datos hasta el día anterior. Es decir: hoy accedes a los datos de ayer hacia atrás; mañana, a los datos de hoy hacia atrás. Acceso de solo lectura El acceso es de solo lectura. Nadie de tu equipo puede escribir, sobrescribir ni borrar archivos en el bucket. El control del acceso queda contigo No emitimos credenciales nuestras para tu equipo. Tu equipo de datos informa el identificador de un rol (role) de la propia cuenta AWS de ustedes, y nosotros autorizamos ese acceso en el bucket. La credencial nunca sale de tu entorno. Cómo solicitarlo 1. Habla con tu punto de contacto en Cloud Humans (CSM) o con nuestro soporte y pide el acceso al Data Export. 2. Nuestro equipo confirma si el servicio tiene sentido para tu operación y provisiona el bucket. 3. Tu equipo de datos envía el identificador del rol (role) de su cuenta AWS, y liberamos el acceso. 4. A partir del día siguiente, los datos ya empiezan a entregarse en tu carpeta. Observaciones - Documentación técnica para tu equipo de datos: docs.cloudhumans.com — visión general del servicio, organización de los archivos en el bucket, catálogo de tablas y columnas, buenas prácticas y resolución de problemas. - ¿Prefieres algo sin dependencia técnica? Consulta Como usar o Construtor de Relatórios — guia completo y la visão geral dos relatórios padrões do Cloud Chat.

Última actualización el Aug 19, 2026

Cómo descubrir las etiquetas más usadas en un período

Cuándo usarlo - Quieres saber cuáles son las etiquetas más aplicadas en las conversaciones, por ejemplo las 5 más usadas en los últimos 60 días - Abriste el informe de etiquetas, viste que muestra una etiqueta a la vez y no supiste cómo comparar todas Sobre este artículo Cloud Chat no tiene una pantalla de ranking de etiquetas lista para usar. Pero existen dos caminos que entregan exactamente ese número: uno en pocos clics y otro con más flexibilidad. Camino 1 — Exportar el informe de etiquetas (más rápido) La pantalla "Relatórios > Tags" (Informes > Etiquetas) muestra una etiqueta a la vez: eliges la etiqueta en el selector y ves su evolución en el período. Eso no sirve para comparar. El ranking está en la exportación, que trae todas las etiquetas de una sola vez: 1. Ingresa a "Relatórios > Tags" (Informes > Etiquetas). 2. En el filtro de período, elige "Personalizado" e indica las fechas que quieras (por ejemplo, los últimos 60 días). 3. Haz clic en "Baixar relatórios de marcadores" (Descargar informes de etiquetas). 4. Abre el archivo y ordena por la columna de conversaciones, de mayor a menor. El archivo trae una fila por etiqueta, con: | Columna | Qué es | | --- | --- | | Etiqueta | Nombre de la etiqueta | | Conversaciones | Cantidad de conversaciones con esa etiqueta en el período | | Tiempo promedio de primera respuesta | Promedio del período | | Tiempo promedio de resolución | Promedio del período | :::info Las cinco primeras filas después de ordenar por la columna de conversaciones son las cinco etiquetas más usadas en el período. ::: Camino 2 — Report Builder (más flexible) Úsalo cuando quieras cruzar la etiqueta con bandeja de entrada, equipo o agente, o dejar el informe guardado para consultarlo siempre. 1. Ingresa al "Construtor de Relatórios" (Report Builder). 2. Selecciona la tabla cloud_chat_conversations_tags (una fila por etiqueta aplicada a una conversación). 3. Como dimensión, elige Tag Name. 4. Como medida, elige el conteo de conversaciones. 5. Filtra por fecha usando Tagged At (cuando se aplicó la etiqueta). 6. Ordena el conteo en orden descendente y limita a las primeras filas. Para segmentar por bandeja, equipo o agente, agrega las columnas correspondientes como filtro. :::warning Una conversación con varias etiquetas aparece una vez por cada etiqueta. Eso es lo esperado cuando cuentas uso de etiquetas, pero significa que la suma de los conteos es mayor que el total de conversaciones del período. No uses esa suma como total de atenciones. :::

Última actualización el Aug 31, 2026

Visión general de los informes estándar de Cloud Chat

Cuándo usarlo - Quieres entender todos los informes estándar disponibles - Necesitas decidir qué informe usar para un caso específico (volumen, CSAT, equipo, agente, campañas) - Quieres una visión general antes de profundizar en un informe específico Requisitos previos - Estar conectado como supervisor, CX Engineer o administrador Sobre este artículo En este artículo vas a entender la funcionalidad de los informes estándar disponibles en Cloud Chat — estándar para todos los clientes. :::info Para informes personalizados, consulta: Guía básica del Report Builder v2. ::: Video instructivo: https://www.loom.com/share/76332999ffab41df99c65352792cc799 Cloud Chat ofrece cuatro informes estándar principales: "Conversas" (Conversaciones), CSAT, "Time" (Equipo) y "Agentes" (Agentes), además de informes complementarios ("Campanhas" (Campañas) y "Tempo de Serviço" (Tiempo de Servicio)). Informe de conversaciones Métricas generales de la operación con varios filtros. Métricas mostradas - Conversaciones — número de conversaciones creadas - Mensajes recibidos — mensajes que envió el cliente. Un ticket puede tener más de uno - Mensajes enviados — mensajes enviados por el agente o la IA. Un ticket puede tener más de uno - Tiempo de primera respuesta (en segundos) — diferencia entre la creación del ticket y el envío del primer mensaje - Tiempo de resolución (en minutos) — diferencia entre la creación y la marcación como resuelto. En caso de reapertura, cuenta la última resolución - Recontacto — tickets en los que el mismo cliente abrió una nueva conversación en menos de 24 h después del cierre de la anterior - Conteo de resoluciones — número de tickets resueltos. Hay una pequeña diferencia con el gráfico de conversaciones porque este último cuenta la fecha de creación Filtros disponibles De selección múltiple: - Agente — agente asignado al ticket - Bandejas — bandeja de entrada de los tickets - Tag — motivo de contacto - Equipos — equipo responsable - CSAT — nota de satisfacción recibida - Fecha — predefinidas (hoy, ayer, últimos 7/30 días, últimos 3/6/12 meses) o intervalos personalizados Y agrupación por hora, día, semana, mes, trimestre o año. :::info Específicamente para el dashboard de Conversaciones, es necesario hacer clic en "Aplicar Filtros" (Aplicar filtros) después de seleccionar los filtros. Para actualizar con los datos más recientes, haz clic en "Atualizar o dashboard" (Actualizar el dashboard). ::: Exportación Comparte en la web, descarga en PDF o imagen, o envíalo a un correo electrónico específico. Informe de CSAT Visibilidad sobre el CSAT de la operación. Métricas principales 1. Número de respuestas de CSAT en el período 2. Nota promedio de CSAT por período (las notas 4 y 5 son positivas) 3. Tasa de respuesta — porcentaje de clientes que respondieron Desglose por nota La segunda parte del informe muestra el total de respuestas por nota. Tabla detallada Lista cada CSAT del período, con: - Nombre del contacto - Agente asignado en el momento de la encuesta - Clasificación (1 a 5) - Comentarios (si los hay) - Fecha del registro del CSAT - Equipo asignado en ese momento - Bandeja de entrada - Tags del ticket :::info Puedes ordenar la tabla de forma ascendente o descendente haciendo clic en el título de cualquier columna. ::: Filtros y separación humano vs IA De selección múltiple: agente, bandeja, tag, equipo, clasificación. Filtro por fecha igual al de Conversaciones. :::info A diferencia de los otros informes, aquí es posible filtrar por respuestas humanas únicamente — desactiva "Incluir agentes de IA" (Incluir agentes de IA). ::: Informe de equipo Enfocado en datos granulares por equipo y tags en formato de tablas. Tablas disponibles - Volumen de tickets por equipo (fecha de creación) - Volumen de tickets por tag (fecha de creación) - Tickets reabiertos por equipo (recontacto en menos de 24 h) - Tiempo promedio de primera respuesta por equipo - Tiempo promedio de resolución por equipo - Nota promedio de CSAT por equipo - Nota de CSAT por tag Vistas | Vista | Muestra | | --- | --- | | Mes | Mes actual + últimos 4 meses | | Semana | Semana actual + últimas 5 semanas | | Día | Día actual + últimos 28 días | Informe de agentes Formato similar al de Equipo, con enfoque por agente. Métricas - Volumen de tickets creados por agente - Volumen de reaperturas por agente (recontacto en <24 h) - Tiempo promedio de primera respuesta por agente - Tiempo promedio de resolución por agente - Nota promedio de CSAT por agente Las mismas vistas (mes, semana, día) del informe de equipo. Informe de campañas Consolida datos de Campañas y envíos vía API/proactivo manual. Filtros disponibles: - Campañas (campaign_id) - Bandejas (inbox_id) - Audiencias/públicos Vista de embudo En la parte superior, datos generales con el desglose de errores y respuestas: - Agendado - Erros = Enviados - Enviados - Não entregues = Entregues - Entregues - Não lidos = Lidos - Lidos - Não respondidos = Respondidos :::info La regla Agendados − Erros = Enviados (Agendados − Errores = Enviados) no se aplica a campañas/envíos vía API o Mensajes individuales. ::: Justo debajo, el comportamiento de los envíos a lo largo del tiempo. Eje X = fecha de creación del envío. Informe de Tiempo de Servicios El Informe de Tiempo de Servicios ofrece métricas detalladas sobre TME, TMA, TMR y otros tiempos de atención, lo que permite monitorear y mejorar la eficiencia de la operación. Detalles en: Cómo entender las métricas de tiempo de servicio. Observaciones - Para crear informes totalmente personalizados: Guía básica del Report Builder v2 - Para gestión en tiempo real (no histórica): Cómo gestionar la operación en tiempo real con el informe "Gestão à Vista" (Gestión a la Vista) y Monitoreo Avanzado - Para extracción vía API con más campos: Cómo extraer datos en lote vía API (Data Extract API)

Última actualización el Sep 16, 2026

Guía básica del Constructor de Reportes (Report Builder)

Aquí aprenderás lo básico para manejar el constructor de reportes. Si quieres saber sobre las tablas disponibles en el constructor de reportes, accede a esta FAQ. Selección de Datos (Data Selection) Comienza eligiendo los datos que deseas incluir en tu reporte seleccionando un dataset. Puedes previsualizar las columnas antes de seleccionar. La selección de datos se aplicará a todas las visualizaciones del reporte — así que, si quieres usar datos de otra fuente, quizás lo mejor sea crear un nuevo reporte con ese otro dataset. Configuración de la Tabla (Table Setup) Por defecto, todas las columnas se mostrarán en la tabla. Puedes reordenar las columnas directamente en la sección “Datos del Reporte” (Report Data section), arrastrando los campos. También puedes ocultar o mostrar columnas usando el ícono de ojo. Si deseas crear agregaciones, solo debes arrastrar columnas específicas a la sección Valores y seleccionar el tipo de agregación deseada en el menú. El ícono de “+” junto al nombre de la sección permite agregar columnas adicionales. También es posible crear agregaciones personalizadas mediante la opción Add dentro de los Valores. Puedes agrupar los datos usando las secciones Agrupar Por y Quebra. Las columnas en “Agrupar Por” (Group By) definen las filas de la tabla, mientras que las de “Quebra” (breakdown) definen las columnas. Puedes activar o desactivar los totales y subtotales en las filas. Para la mayoría de los campos, es posible cambiar el tipo de agregación haciendo clic en el encabezado de la columna — salvo en los campos de la sección “Valores” en formato agrupado. Estas agregaciones pueden ajustarse desde el panel de datos. Construcción de reportes con IA Da inicio a tus visualizaciones con la central de IA! Puedes generar tablas, gráficos y otras visualizaciones mediante comandos de texto, sin necesidad de configurar todo manualmente en la interfaz. Puedes escribir algo genérico como: “Transacciones a lo largo del tiempo” O algo más específico: “Transacciones divididas por categoría en el último año” 💡 Consejo: Usa términos clave como “gráfico de barras”, “gráfico de línea”, “agrupar por” o incluso nombres de columnas de tu dataset para que la IA sea más precisa. Puedes ajustar los detalles antes de crear la nueva visualización en tu reporte. Cómo exportar tu reporte Puedes descargar tu reporte como CSV inmediatamente o programar envíos recurrentes por correo electrónico, con la frecuencia que desees. Las exportaciones programadas pueden enviarse a múltiples correos electrónicos con frecuencia diaria, semanal o mensual. Para ello, haz clic en Exportar → Programar Exportación y configura los detalles en el Gestor de Exportaciones (Export → Schedule Export). Visualizaciones Puedes elegir entre 5 tipos de visualizaciones. Cada visualización puede contener solo una gráfica o tabla a la vez. Los tipos disponibles son: - Tabla – Muestra datos completos o agrupados en formato tabular - Gráfico de Línea – Ideal para mostrar datos a lo largo del tiempo - Gráfico de Barras – Bueno para visualizar datos por categoría - Gráfico de Pizza – Muestra cómo se dividen los valores dentro de un todo - KPI – Muestra un único indicador clave de rendimiento Luego de elegir el tipo de visualización, el gráfico se creará automáticamente cuando todos los campos estén correctamente completados. La interfaz indica cuáles necesitan ajustes. Si intentas cambiar el tipo de visualización en la misma pestaña, el sistema intentará convertir la visualización actual a la nueva. Algunos gráficos ofrecen opciones extras de formato, como dirección de las barras o agrupamiento. Vistas (Views) Cada reporte puede tener varias vistas, pero cada vista solo puede contener una gráfica o tabla. Todas las vistas utilizan la misma selección de datos (consulta en la sección de Selección de Datos). Al exportar o compartir, es posible incluir todas las vistas en un solo reporte. Filtros Los filtros permiten visualizar partes específicas de los datos. Cada vista puede tener filtros propios. Se basan en las columnas que has incluido en el reporte (de acuerdo con la selección de datos) y pueden incluir: - Filtros por categoría - Filtros numéricos - Filtros por fecha

Última actualización el Sep 02, 2026

Explicación de las columnas del Report Builder

Esta FAQ facilita la comprensión rápida y práctica de las columnas disponibles en el Report Builder, ideal para informes claros y eficaces. 1. account_user_availability_histories - Event Id: Identificador único del evento. - Agent Id: Identificador único del agente. - Agent: Nombre del agente. - Availability: Estado del agente (online, offline, ocupado). - Availability Reason Id: Razón del cambio de estado. - Created At: Fecha y hora del registro. 2. agents - User Id: Identificador único del agente. - Email: Correo electrónico del agente. - Name: Nombre completo del agente. - Assignment Limit: Límite máximo de tickets simultáneos. 3. conversation_events - Id: Identificador único del evento. - Name: Tipo de evento. - Value: Detalles adicionales del evento. - Account Id: Identificador de la cuenta. - Inbox Id: Bandeja de entrada asociada. - User Id: Usuario relacionado con el evento. - Conversation Id: Conversación asociada. - Created At: Fecha y hora de creación. - Updated At: Última actualización. - Instance: Instancia específica. 4. conversations - Created At: Creación de la conversación. - Id: Identificador interno. - Display Id: Identificador mostrado al usuario. - Assignee Id: Agente responsable. - Inbox Id: Bandeja de entrada asociada. - Agent Type: Tipo de agente (humano/IA). - Repeats In Last 24h: Conversaciones repetidas en 24h. - Conversation Custom Field Name: Se refiere a los campos personalizados definidos por el usuario. - Conversation Custom Field Value: Contiene el valor llenado en los campos personalizados definidos por el usuario. Obs: Para análisis e informes más visuales, se recomienda utilizar ambas columnas (Conversation Custom Field Name y Conversation Custom Field Value). 5. csat - Assignee Name/Email/Id: Información del agente asignado. - Contact Name/Email/Number/Id: Información del cliente. - Csat Id: Identificador de la encuesta. - Inbox Id: Bandeja de entrada asociada. - Rating: Nota del cliente (1 a 5). - Rating Emoji: Emoji asociado. - Feedback Message: Comentarios adicionales del cliente. - Created At: Fecha de la respuesta. - Display Id: Identificador visible del ticket. - Ticket Link: Enlace directo al ticket. - Agent Type: Agente IA o humano. 6. inboxes - Id: Identificador único. - Name: Nombre de la bandeja. 7. messages - Id: Identificador del mensaje. - Instance/Account Id/Inbox Id: Identificadores relacionados. - Conversation Id: Conversación asociada. - Message Type: Tipo de mensaje. - Created At/Updated At: Fechas de creación y actualización. - Private: Privacidad del mensaje. - Status: Estado del mensaje. - Source Id: Origen del mensaje. - Content Type: Tipo de contenido. - Content: Contenido del mensaje. - Content Attributes: Atributos adicionales. - Sender Type/Id: Remitente del mensaje. - Processed Message Content: Contenido procesado. - Conversation display id: id que aparece en la URL de la conversación. Ejemplo: https://cloudchat.cloudhumans.com/app/accounts/1/conversations/{{conversation_display_id}} 8. Tags - Id: Identificador de la etiqueta. - Title: Nombre de la etiqueta. - Description: Descripción de la etiqueta. - Color: Color asociado para identificación rápida. 9. teams - Id: Identificador del equipo. - Name: Nombre del equipo. - Description: Función o composición del equipo. - Allow Auto Assign: Asignación automática activada. - Account Id: Cuenta asociada. - Created At/Updated At: Fechas relevantes. - Working Hours Enabled: Horarios configurados. - Mensaje fuera de horario: Mensaje automático fuera de horario. - Timezone: Zona horaria del equipo. - Instance: Instancia específica. 10. Campaign Delivery events - Campaign Delivery Events ID — identificador único del registro del evento de entrega de la campaña. - Campaign ID — identificador de la campaña que originó el envío del mensaje. - Contact ID — identificador del contacto/destinatario que recibió la comunicación. - Conversation ID — identificador de la conversación en helpdesk/omnichannel donde ocurrió el evento. - Message Sent — indica si el disparo fue efectivamente enviado por el sistema (éxito en el envío). - Sent At — fecha y hora en que se registró el envío del mensaje. - Message Received — indica si hubo confirmación de entrega del mensaje al dispositivo del destinatario. - Received At — fecha y hora en que se registró la confirmación de entrega. - Message Read — indica si se recibió un recibo de lectura del destinatario. - Read At — fecha y hora en que se registró la lectura del mensaje. - Message Replied — indica si el destinatario respondió al mensaje después del envío. - Replied At — fecha y hora en que se registró la respuesta del destinatario. - Error — mensaje de error cuando hay fallo en el envío/entrega/lectura. - Created At — fecha y hora de creación del registro del evento. - Updated At — fecha y hora de la última actualización del registro del evento. - Instance — identificador de la instancia/tenant del cliente en la que se registró el evento. - Campaign display id: id que aparece en la URL de la campaña. Es ID único dentro de la Cuenta. - Conversation display id: id que aparece en la URL de la conversación. Es ID único dentro de la Cuenta. Ejemplo: https://cloudchat.cloudhumans.com/app/accounts/1/conversations/{{conversation_display_id}} - Inbox ID - ID de la bandeja de entrada (canal). - Title - Nombre de la campaña. - Audience - Audiencia de la campaña. 11. Proactive Delivery events: la tabla de eventos de entrega proactiva es similar a Campaign Delivery Events. La única diferencia entre ambos es que la Proactive Delivery Events no posee Campaign ID, Title o Audience. Debido a que se envía vía API o mediante disparo unitario por cloud chat, estos campos no existen.

Última actualización el Sep 02, 2026

Gestión de operaciones en tiempo real con el informe de Gestión a la Vista

El informe de Gestión a la Vista es un panel centralizado que muestra el tráfico actual de tickets en la plataforma. El panel dinámico muestra en tiempo real cuántos tickets están abiertos, cuántos y qué agentes están en línea, y cuántos tickets están asignados a cada agente. El objetivo de esta pantalla es poder gestionar la operación de manera más fácil y sencilla, incluyendo la toma de acciones inmediatas cuando sea necesario. Cómo acceder a la pantalla de Gestión a la Vista Para acceder a la visión general de los informes, basta con hacer clic en el botón de informes en la barra lateral y luego en Gestión a la Vista. Visión general de la operación (conversaciones y agentes) Estos son los dos primeros rectángulos de la pantalla, que contienen información general de los tickets y de los agentes. Conversaciones Abiertas Este panel muestra cuatro informaciones sobre las conversaciones: 1. Abiertas: El número de conversaciones abiertas, que es el total de conversaciones con estado abierto. 2. No atendidas: El número de conversaciones no atendidas, es decir, de las conversaciones abiertas, cuántas tienen la última mensaje del cliente final. 3. No asignadas: El número de mensajes asignados, es decir, del total de conversaciones abiertas, cuántas no tienen un agente asignado. 4. Pendientes: Número de conversaciones que fueron cambiadas al estado Pendi ente por un agente. Este estado indica que la atención está en espera de una acción futura, validación interna o conclusión de un paso. La conversación permanece como pendiente hasta que un agente cambie el estado nuevamente a Abierto. 5. Aplazada: Número de conversaciones que fueron movidas al estado Aplazada por un agente. Funciona de manera similar a Pendiente, con la diferencia de que si el cliente envía un nuevo mensaje mientras la conversación está en Aplazada, el ticket regresa automáticamente al estado Abierto. Estado del Agente Este panel muestra tres informaciones sobre los agentes: 1. Disponible: Cuántos agentes están disponibles. 2. Ocupado: Cuántos agentes están con estado ocupado, incluyendo los estados personalizados. 3. Desconectado: Cuántos agentes están desconectados u offline. Visión detallada del equipo, agente por agente En la tabla Conversaciones por Agentes, se muestran las siguientes informaciones para cada miembro del equipo, para que puedas gestionar cada individuo. El objetivo es brindar información granular y rápida para que el liderazgo pueda tomar acciones rápidas. Aquí están las informaciones disponibles: - Nombre y correo del agente - Estado del agente: muestra su estado actual como En línea, Desconectado u Ocupado, además de estados personalizados si has creado alguno. - Duración en el estado actual: cuántó tiempo lleva en su estado actual (contador de tiempo). Este contador no muestra segundos. - Abierto: número total de conversaciones asignadas y abiertas en ese momento. - No atendidas: número de conversaciones abiertas cuya última mensaje fue del cliente final (probablemente en espera de respuesta del agente). - Límite de asignación: límite definido para ese agente de manera individual. Si tienes un límite global, no aparecerá aquí. - Buzones de entrada: en cuáles de estos está asignado. - Acciones: acciones disponibles para tomar o información adicional para consultar directamente en el panel de Gestión a la Vista. Entraremos en más detalles en algunas de ellas en las secciones siguientes. Detalles e información sobre el estado del agente Cada agente tiene un estado visible en la tabla: - En línea: El agente está activo en la plataforma; - Desconectado: El agente no está conectado; - Ocupado: El agente activó un estado de indisponibilidad, como en reunión o almorzando. Los administradores pueden configurar estados personalizados de ocupado (como almorzando o reunión externa), que se mostrarán en la tabla. Para más información, consulta esta sección de FAQ. La tabla también muestra un contador de tiempo indicando cuánto tiempo ha estado en su estado actual, permitiendo seguir los cambios en la disponibilidad durante el día. ⚠️ Para agentes con auto-desconexión activada Algunos agentes utilizan la función de Marcar como desconectado automáticamente. Para más info, consulta esta FAQ. Listado de inboxes por agente: En la tabla de agentes, también se muestran los buzones de entrada asociados a cada agente. - Hasta 3 inboxes visibles directamente en la fila. - Cuando un agente participa en más de 3, aparece un botón "Ver más", que abre una lista completa. Al hacer clic en "Ver más", se abre una modal que contiene: - La lista completa de inboxes asociadas al agente; - Información como nombre y iconos identificadores; ACCION: viendo todas las conversaciones asignadas y abiertas del agente Al hacer clic en el botón de visualizar conversaciones asignadas, en la columna Acción, se abre una modal con detalles: - Todas las conversaciones abiertas asignadas al agente - Datos de las conversaciones, como ID de la conversación, Inbox, y nombre del contacto - Un botón "Ver conversación", que abre una nueva pestaña y lleva directo a la conversación en la plataforma. ACCION: modificando información del agente Una de las cosas que hemos notado es que quienes lideran un equipo, a menudo necesitan modificar información rápidamente. Para editar, solo haz clic en el lápiz (✏️ ) debajo de la columna de acciones. Al hacer clic en editar, podrás modificar la información específica del agente. Las informaciones que puedes modificar son: - Nombre del agente - Tipo de agente: cambiar el modo de acceso a administrador, supervisor, agente o asistente. - Disponibilidad: estado del agente, puede estar ocupado, disponible o desconectado. - Límite de asignación automática individual: número máximo de conversaciones en paralelo que puede tener esa persona. Si se deja en blanco, será el límite global. - Buzones de entrada: los inboxes a los que esta persona está asignada. Al concluir las modificaciones, solo haz clic en "Guardar". Para cancelar, pulsa "Cancelar". Cómo filtrar los datos del informe de Gestión a la Vista El informe también puede filtrarse usando filtros por equipo, buzón, agentes o estado, para mostrar solo los datos relacionados. Por ejemplo, para ver solo el equipo "ventas", selecciona ese nombre en el filtro, y el panel mostrará solo tickets relacionados a ese equipo. Esto facilita el seguimiento y gestión del flujo de trabajo en equipos grandes. Ten en cuenta que el filtro también afecta los datos por estado y por agente.

Última actualización el Sep 02, 2026

Cómo gestionar la operación en tiempo real con el Monitoramento Avançado

Cuándo usar - Quieres ver cuellos de botella por bandeja de entrada en tiempo real - Necesitas identificar horarios pico para ajustar el dimensionamiento del equipo - Quieres hacer seguimiento del tiempo de espera de las conversaciones no asignadas Requisitos previos - Estar conectado como supervisor, CX Engineer o administrador Sobre este artículo La pantalla de "Monitoramento Avançado" (Monitoreo Avanzado) ofrece una visión detallada y centralizada del estado actual de las conversaciones en cada "Caixa de Entrada" (Bandeja de Entrada / Inbox). Permite identificar cuellos de botella en la atención y hacer seguimiento de la distribución y del tiempo de espera en tiempo real. Cómo acceder al Monitoramento Avançado Haz clic en "Relatórios" (Reportes) → "Monitoramento Avançado" (Monitoreo Avanzado). La interfaz tiene filtros en la parte superior y dos secciones principales: 1. "Métricas por Caixa de Entrada" (Métricas por Bandeja de Entrada) 2. "Tráfego de Conversa" (Tráfico de Conversación) — heatmap por horario Métricas por Caixa de Entrada Presenta una tabla con datos consolidados de atención por bandeja. Columnas mostradas | Columna | Descripción | | --- | --- | | "Caixa de Entrada" (Bandeja de Entrada) | Nombre de la bandeja configurada | | "Conversas Abertas" (Conversaciones Abiertas) | Total con estado "Aberto" (Abierto) | | "Não Atendidas" (No Atendidas) | Abiertas cuyo último mensaje fue del cliente | | "Não Atribuídas" (No Asignadas) | Abiertas sin responsable | | "Maior Tempo de Espera (min)" (Mayor Tiempo de Espera, en min) | Conversación no asignada que lleva más tiempo esperando | | "Tempo Médio de Espera (min)" (Tiempo Promedio de Espera, en min) | Promedio de las conversaciones abiertas y no asignadas | :::info Estas métricas facilitan el monitoreo proactivo: ayudan a identificar bandejas con sobrecarga o con tiempos de espera por encima de lo ideal. ::: Tráfego de Conversa Debajo de la tabla hay un heatmap de tráfico que muestra el volumen de mensajes recibidos en los últimos 7 días. - Cada celda representa un intervalo de una hora en un día específico - El color indica el volumen de conversaciones en ese período (con base en tu propio historial) - Al pasar el cursor (hover) se muestra el número exacto de conversaciones recibidas :::success Útil para identificar horarios pico y ajustar la escala o el dimensionamiento del equipo según la demanda. ::: Filtros disponibles La vista se puede segmentar usando los filtros de la parte superior: - "Agentes" (Agentes) — muestra métricas considerando solo las bandejas de entrada de los agentes seleccionados - "Time" (Equipo) — filtra por equipos específicos - "Caixa de Entrada" (Bandeja de Entrada) — filtra por una o más bandejas (válido especialmente para el tráfico) Observaciones - Para la visión por agente (acciones en el equipo): Cómo gestionar la operación en tiempo real con el reporte de Gestão à Vista - Para entender las métricas de tiempo (TME, TMA, TMR): Cómo entender las métricas de tiempo de atención - Para configurar el SLA por bandeja mediante automatización: Cómo configurar el SLA y las métricas de tiempo de atención

Última actualización el Sep 09, 2026