> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.jelou.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Análisis de conversaciones > Define criterios de evaluación y los datos estructurados que se extraen de cada llamada. La pestaña **Análisis** convierte cada conversación en datos con los que puedes trabajar. Tiene dos secciones independientes: los **criterios de evaluación**, que juzgan la calidad de la llamada, y la **recolección de datos**, que extrae campos estructurados de lo que se dijo. Sección Criterios de evaluación con un criterio definido y, debajo, Recolección de datos con tres campos tipados y su descripción ## Criterios de evaluación Son **preguntas o reglas que se aplicarán a cada conversación para evaluar su calidad**. Se agregan con **+ Agregar criterio** y cada uno tiene dos partes: * Un **nombre** que lo identifica. * Una **descripción** que explica cómo evaluar ese criterio en una conversación. Sirven para responder de forma sistemática preguntas que de otro modo tendrías que revisar llamada por llamada: si el agente cumplió el guion obligatorio, si confirmó la identidad antes de dar información, si mencionó que la llamada estaba siendo grabada. Escribe cada criterio como una pregunta con respuesta verificable en la transcripción. "El agente confirmó el número de documento antes de dar el saldo" se puede evaluar; "el agente fue amable" es ambiguo y produce resultados inconsistentes. ## Recolección de datos Define **qué datos estructurados quieres extraer de cada conversación**. Se agregan con **+ Agregar campo** y cada campo tiene tres partes: | Parte | Para qué sirve | | --------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **Nombre** | El identificador del campo, por ejemplo `reason` o `nomenclature`. | | **Tipo** | El tipo de dato del valor extraído. | | **Descripción** | Las instrucciones de extracción: qué buscar en la conversación y con qué criterio decidir el valor. | Esta es la pieza que convierte las llamadas en algo que tu operación puede medir y automatizar: el motivo del contacto, la clasificación del resultado, si hubo transferencia, si el cliente aceptó la oferta. ### Cómo escribir la descripción de un campo La descripción funciona como un prompt de extracción, y su precisión determina la calidad del dato. **Acota los valores posibles cuando el campo sea una clasificación.** Si esperas una de cinco categorías, enumera exactamente esas cinco en la descripción. Un campo de clasificación con instrucciones abiertas devuelve variantes que después no puedes agrupar. **Di qué hacer cuando el dato no aparece.** Si la conversación se cortó antes de llegar al tema, el campo necesita un valor previsible en lugar de una invención. **Un campo, un dato.** Si te encuentras describiendo dos cosas en el mismo campo, sepáralo en dos. Los datos se extraen de la **transcripción**, no de un formulario. Un número de documento o un monto dictado por teléfono puede transcribirse mal, así que trata estos campos como una señal para análisis y no como un registro autoritativo. Si necesitas el dato validado, captúralo con una [herramienta HTTP](/guides/voice/tools) que confirme contra tus sistemas durante la llamada. ## Cómo se usan los resultados Lo que definas aquí se evalúa al cerrar cada llamada y queda asociado a ella, junto con su [grabación y transcripción](/guides/voice/calls). Si registras un [webhook](/guides/voice/webhooks), el evento de fin de llamada es el punto natural para llevar estos datos a tu CRM o a tu almacén de datos. Conviene empezar con pocos campos y agregarlos a medida que sepas qué preguntas te hace la operación. Una recolección de veinte campos definidos de antemano suele terminar con la mitad sin usar y la otra mitad mal especificada.