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Dashboard Features: - 8 navigation sections: Overview, Outcomes, Poor CX, FCR, Churn, Agent, Call Explorer, Export - Beyond Brand Identity styling (colors #6D84E3, Outfit font) - RCA Sankey diagram (Driver → Outcome → Churn Risk flow) - Correlation heatmaps (driver co-occurrence, driver-outcome) - Outcome Deep Dive (root causes, correlation, duration analysis) - Export functionality (Excel, HTML, JSON) Blueprint Compliance: - FCR: 4 categories (Primera Llamada/Rellamada × Sin/Con Riesgo de Fuga) - Churn: Binary view (Sin Riesgo de Fuga / En Riesgo de Fuga) - Agent: Talento Para Replicar / Oportunidades de Mejora - Fixed FCR rate calculation (only FIRST_CALL counts as success) Technical: - Streamlit + Plotly for interactive visualizations - Light theme configuration (.streamlit/config.toml) - Fixed Plotly colorbar titlefont deprecation Documentation: - Updated PROJECT_CONTEXT.md, TODO.md, CHANGELOG.md - Added 4 new technical decisions (TD-014 to TD-017) - Created TROUBLESHOOTING.md with 10 common issues Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# PRODUCT_SPEC.md — CXInsights
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## 1. Propuesta de Valor
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### ¿Qué problema resuelve?
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CXInsights identifica, de forma automatizada y basada en evidencia, **por qué se pierden oportunidades de venta** durante las llamadas y **por qué los clientes reciben una mala experiencia**, analizando conversaciones reales de contact center en español.
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El producto responde a preguntas clave como:
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- ¿En qué punto del flujo se pierde la venta?
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- ¿Qué comportamientos o procesos generan frustración en el cliente?
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- ¿Cuáles son las causas más frecuentes y prioritarias de mala CX o churn potencial?
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### ¿Para quién?
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- **Uso interno de BeyondCX.ai** como herramienta analítica estándar.
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- **Clientes finales** (p. ej. Entelgy) como servicio de análisis batch de conversaciones.
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### ¿Cómo se usa?
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- **Interfaz principal**: CLI (línea de comandos).
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- **Outputs**: artefactos estáticos (PDF, Excel, JSON).
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- **Dashboard interactivo**: fuera de alcance en Fase 1.
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## 2. User Journey (Fase 1 – MVP)
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Usuario carga archivos de audio →
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Validación + estimación de coste (10–15 min) →
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Transcripción batch (≈ 1 día para 5,000 llamadas) →
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Inference analytics (≈ 1 día para 5,000 llamadas) →
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Entrega de outputs (PDF + Excel + JSON)
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```
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### Condiciones del SLA (<24h para 5,000 llamadas)
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- Duración media de llamada: 6–8 minutos.
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- Concurrencia STT configurada correctamente.
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- Uso de transcripciones comprimidas para inferencia (no transcript completo).
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- Ratio de reintentos < 2%.
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- Sin reprocesamientos humanos durante el batch.
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## 3. Inputs Esperados
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### Formato de audio soportado
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| Formato | Extensión |
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|---------|-----------|
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| MP3 | `.mp3` |
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| WAV | `.wav` |
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| M4A | `.m4a` |
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### Naming Convention de archivos
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```
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{call_id}_{YYYYMMDD}_{queue}.mp3
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```
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**Reglas:**
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- `call_id`: identificador único global.
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- `YYYYMMDD`: fecha de la llamada.
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- `queue`: sin underscores (`_`). Usar `-` si es necesario.
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Si el naming no cumple este formato, se debe proporcionar archivo CSV de metadata.
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### Metadata opcional (CSV)
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Campos esperados:
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| Campo | Requerido |
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|-------|-----------|
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| `call_id` | Sí |
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| `date` | Sí |
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| `queue` | Sí |
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| `duration` | No |
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El CSV prevalece sobre el nombre del archivo en caso de conflicto.
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## 4. Outputs Garantizados
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Para cada batch procesado, CXInsights entrega:
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### Artefactos principales
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| Archivo | Descripción |
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|---------|-------------|
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| `transcripts.json` | Transcripciones completas con speaker diarization y timestamps. |
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| `call_labels.json` | Etiquetas analíticas por llamada (RCA + CX) con: evidencias (fragmentos + timestamps), nivel de confianza, estado de procesamiento. |
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| `rca_trees.json` | Árboles jerárquicos de causas raíz (Lost Sales y Poor CX), construidos a partir de agregación estadística. |
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| `executive_summary.pdf` | Informe ejecutivo (2–3 páginas) con: principales causas, impacto relativo, oportunidades de mejora. |
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| `raw_analytics.xlsx` | Dataset completo para exploración y análisis adicional. |
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### Estado por llamada
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Cada llamada incluye un campo `status`:
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| Status | Descripción |
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|--------|-------------|
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| `success` | Procesamiento completo |
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| `partial` | Procesamiento incompleto (algunas etiquetas faltantes) |
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| `failed` | Procesamiento fallido |
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En caso de `partial` o `failed`, se incluye motivo (`LOW_AUDIO_QUALITY`, `LLM_PARSE_ERROR`, etc.).
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## 5. Configuración de Usuario
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### Archivo `.env` (mínimo requerido)
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```bash
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ASSEMBLYAI_API_KEY=
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OPENAI_API_KEY=
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INPUT_FOLDER=
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OUTPUT_FOLDER=
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```
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### Controles de coste y ejecución
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| Variable | Descripción |
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|----------|-------------|
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| `BATCH_SIZE` | Número máximo de llamadas por ejecución. |
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| `MAX_AUDIO_MINUTES_PER_RUN` | Límite total de minutos de audio procesados por batch. |
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| `LLM_MAX_TOKENS_PER_CALL` | Límite de tokens usados por llamada en inferencia. |
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| `MAX_LLM_RETRIES` | Número máximo de reintentos por llamada. |
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## 6. Taxonomía RCA (Frozen – Round 1)
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La taxonomía de causas raíz está **congelada** para la Fase 1 y se aplica de forma consistente a todos los batches.
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### Lost Sales
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| Código | Descripción |
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|--------|-------------|
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| `NO_SAVE_OFFER` | No se ofreció retención al cliente |
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| `OBJECTION_NOT_HANDLED` | Objeción no manejada adecuadamente |
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| `PRICE_TOO_HIGH` | Cliente considera precio demasiado alto |
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| `NO_NEED` | Cliente no tiene necesidad del producto |
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| *(ver lista completa en documento de taxonomía)* | |
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### Poor Customer Experience
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| Código | Descripción |
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|--------|-------------|
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| `LONG_HOLD` | Tiempo de espera prolongado |
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| `MULTI_TRANSFER` | Múltiples transferencias |
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| `LOW_EMPATHY` | Falta de empatía del agente |
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| `ISSUE_NOT_RESOLVED` | Problema no resuelto |
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| *(ver lista completa en documento de taxonomía)* | |
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### Canal controlado de emergentes
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Se permite el uso de `OTHER_EMERGENT` con:
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- etiqueta propuesta,
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- evidencia asociada.
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Estas causas **no afectan** al árbol RCA principal en Fase 1 y se reportan por separado.
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## 7. KPIs de Calidad del Producto
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### KPIs principales
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| KPI | Target | Medición |
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|-----|--------|----------|
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| **Calidad de transcripción** | 90% de transcripciones utilizables en español | Muestreo QA (manual o semi-automático) |
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| **Confianza media de RCA** | ≥ 0.70 | Confidence score auto-reportado por el modelo |
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| **Tiempo de procesamiento** | < 24h para 5,000 llamadas | Medición end-to-end |
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| **Coste por llamada** | < €0.50 | STT + inferencia (excluye costes humanos) |
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## 8. MVP Scope (Fase 1)
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### Incluido
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- [x] Transcripción batch (AssemblyAI).
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- [x] Inference analytics con taxonomía fija.
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- [x] Construcción de RCA trees en JSON.
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- [x] Exportación a Excel y PDF.
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- [x] Ejecución vía CLI.
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### Fuera de alcance
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- [ ] Dashboard interactivo (Fase 1.5).
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- [ ] API REST (Fase 2).
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- [ ] Multi-idioma (Fase 2).
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- [ ] Análisis en tiempo real.
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> **Nota:**
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> Este documento define el alcance funcional y las promesas del producto CXInsights para su Fase 1.
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> No se debe diseñar ni implementar código fuera de este alcance sin una revisión explícita del Product Spec.
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