Por qué Hiya utiliza datos de muestra para análisis
No todos los datos de llamadas son iguales. Algunas herramientas de análisis de llamadas utilizan datos limitados de los operadores y las aplicaciones, lo que les impide calcular con precisión las métricas clave, como la tasa de respuestas o la duración de las llamadas. Esto puede distorsionar la capacidad de medir los resultados de las llamadas que te importan.
Para hacer frente a este reto, Hiya aprovecha una muestra representativa de fuentes de datos que pueden identificar correctamente las llamadas contestadas por humanos. Esto permite a Hiya proporcionar análisis sobre la tasa de respuestas, duración de la llamada y otras métricas clave basadas en conversaciones reales, no en mensajes de voz o automatización. Este método de muestreo también permite a Hiya construir una base para proporcionar análisis adicionales no disponibles en otros proveedores.
¿Qué es el margen de error?
Todo muestreo implica un Margen de Error (MoE), una medida estadística que refleja el nivel de incertidumbre —o error potencial— de una muestra de datos en comparación con el conjunto completo de datos. El MoE nos ayuda a entender que los resultados reportados no son una representación exacta de la realidad, sino más bien un rango dentro del cual es probable que caiga el valor verdadero.
Imagina un escenario en el que haces 1.000 llamadas telefónicas. El margen de error sería entre 0,3-2,0%, dependiendo de tu tasa de respuesta. Este margen es crítico cuando analizas tendencias o comparas diferentes conjuntos de datos. Si el margen de error para diferentes puntos de datos se superpone, podría sugerir que los análisis para estos grupos son esencialmente los mismos. Puedes aprender más sobre el margen de error aquí.
Hiya usa los cálculos del MoE para ayudarte a entender mejor tus datos. Las investigaciones muestran que las muestras de Hiya son lo suficientemente grandes como para que el MoE típico sea insignificante.
Usando el margen de error en la consola
Puedes ver el margen de error para cada punto de datos seleccionando la opción margen de error y marcando «Muestra márgenes de error para datos basados en muestras».
Aumento del volumen de llamadas, informes más precisos
Cuando el margen de error puede ser significativo, Hiya recomienda automáticamente cambiar la vista para aumentar el volumen de llamadas utilizado en la muestra de datos.
Hiya, hago esta recomendación para que puedas tomar las decisiones más informadas posibles y saber si los resultados pueden no ser concluyentes. La forma en que aumentarías el volumen de llamadas dependerá de qué informe te interese:
Informes de tendencias (tasa de respuesta, tasa de respuesta única)
Para los informes de tendencias, el volumen de llamadas se calcula por el número de llamadas en cada punto de datos. Por ejemplo, un informe semanal debe tener suficiente volumen de llamadas para cada semana del informe.
Si no tienes suficiente volumen de llamadas para la generación de informes de tendencias, cambia la vista a un nivel de agregación más alto (mensual en lugar de semanal) para ver más tendencias con más datos.
Histogramas (duración de la llamada, tasa de respuesta por intento)
Para los histogramas, el volumen de llamadas se calcula para cada barra en el gráfico para el periodo general del informe.
Si no tienes suficiente volumen de llamadas para un informe de histograma, amplía el período de tiempo del informe. Esto incluirá más datos en el informe.