Una guía práctica para la API de exportación de datos de Ada: Limitaciones y alternativas

Si quieres mejorar tu atención al cliente, una de las mejores formas de empezar es analizar los datos de tus conversaciones. La información oculta en esos chats puede ayudarte a trabajar de forma más inteligente, a descubrir dónde se atascan los clientes y, en última instancia, a hacerlos más felices. La mayoría de las plataformas, incluida Ada, te ofrecen una API de exportación de datos para extraer esta información de su sistema.

Pero aquí está el detalle: obtener una montaña de datos en bruto es solo el primer paso. El verdadero trabajo consiste en descubrir cómo darle sentido a todo.

Esta guía te ofrecerá una visión directa y sin rodeos de la API de exportación de datos de Ada. Cubriremos qué es, cómo puedes usarla y, lo que es más importante, las serias limitaciones que debes conocer antes de empezar. También veremos un enfoque diferente que te proporciona la información que necesitas sin el quebradero de cabeza de construir todo un pipeline de datos desde cero.

¿Qué es la API de exportación de datos de Ada?

La API de exportación de datos de Ada es básicamente una herramienta que permite a tu equipo técnico extraer mediante programación los datos de conversaciones y mensajes de tu chatbot de Ada. Piénsalo como una tubería digital que te permite transmitir tus registros de chat desde Ada a tus propias bases de datos o herramientas de análisis.

Una vista del constructor de chatbots de Ada, que es la fuente de los datos disponibles a través de la API de exportación de datos de Ada.

Según la propia documentación de Ada, los equipos suelen utilizarla por tres razones principales:

• Inteligencia empresarial: Puedes introducir los datos en herramientas como Tableau o Power BI para crear informes y paneles personalizados que sigan las tendencias de soporte.

• Cumplimiento normativo: Para las empresas de sectores regulados, es una forma de crear un archivo interno de todos los chats de los clientes para cumplir con las normas de retención de datos.

• Solicitudes de clientes: Te permite extraer el historial de conversaciones de un usuario específico si este solicita sus datos, lo cual es un requisito común bajo leyes de privacidad como el RGPD.

Desde el punto de vista técnico, es una API REST estándar que proporciona datos en formato JSON. Tiene dos partes principales (o endpoints): una para obtener "Conversaciones" completas y otra para extraer los "Mensajes" individuales que contienen. Un aviso rápido: el acceso a la API no siempre está garantizado. Es posible que tengas que comprobar tu plan de suscripción de Ada, ya que a veces puede ser un complemento de pago.

Cómo empezar a usar la API de exportación de datos de Ada

Suponiendo que tengas acceso, empezar es bastante sencillo. Solo necesitas generar una clave de API y hacer tu primera solicitud. Pero como verás pronto, la configuración no es la parte difícil, son las limitaciones las que pueden causar problemas reales más adelante.

Generar tu clave de la API de exportación de datos de Ada

Lo primero es lo primero, necesitas una clave de API para demostrarle a Ada que tienes permiso para solicitar datos. Solo los administradores de la cuenta pueden crear una.

1. Inicia sesión en tu panel de Ada y ve a Ajustes > Integraciones > APIs.

2. Haz clic en Nueva clave de API. Si nunca has creado una, este botón podría decir "Empezar".

3. Dale a la clave un nombre que reconozcas más tarde, algo como "Clave-Exportacion-Data-Warehouse".

4. Haz clic en Generar clave. Ada solo te muestra la clave una vez, así que cópiala inmediatamente y guárdala en un lugar seguro, como un gestor de contraseñas de equipo.

Cuando hagas una solicitud, incluirás esta clave en la cabecera, con este formato: "Authorization: Bearer ".

Entender las restricciones y limitaciones clave de la API de exportación de datos de Ada

Bien, aquí llegamos a lo importante. Aunque la API te da una forma de acceder a tus datos, viene con algunas condiciones importantes que pueden hacer que un análisis oportuno y útil sea un verdadero fastidio. Antes de asignar un ingeniero a este proyecto, necesitas saber en qué te estás metiendo.

Los datos siempre tienen entre 24 y 48 horas de antigüedad

Los nuevos datos de conversación tardan un día o dos completos en aparecer en la API. Esto significa que nunca estás viendo lo que está sucediendo ahora mismo. Si un nuevo error causa de repente una avalancha de tickets de soporte, no verás ninguna evidencia de ello en tus exportaciones de datos hasta pasadas 48 horas. Para entonces, el daño ya estará hecho. La monitorización en tiempo real está completamente descartada.

Los límites de velocidad te ralentizarán

La API te limita a solo tres solicitudes por segundo para cada endpoint. Esto puede parecer suficiente, pero si tienes un gran volumen de conversaciones, intentar exportar todo se vuelve increíblemente lento. Tus desarrolladores tendrán que crear scripts complicados que pausen cuidadosamente entre solicitudes para evitar ser bloqueados, convirtiendo una simple exportación en un proceso largo y tedioso.

Solo puedes consultar un periodo de 60 días a la vez

Una sola consulta no puede abarcar más de un período de 60 días. ¿Quieres analizar las tendencias del último año? Tendrás que hacer al menos seis solicitudes separadas y luego encontrar una manera de unir todos esos datos por tu cuenta. Es otro paso manual que añade complejidad y la posibilidad de errores.

Solo puedes acceder a los datos de los últimos 12 meses

La API no te dará ningún dato que tenga más de un año de antigüedad. Esto hace imposible el análisis a largo plazo, año tras año. Si intentas hacer una planificación estratégica profunda o cumplir con una auditoría de cumplimiento de varios años, no tienes suerte.

Estás limitado a 10.000 registros por solicitud

Cada llamada a la API, o "página", solo puede devolver un máximo de 10.000 registros. Si tienes millones de conversaciones en tu historial, te enfrentarás a la gestión de cientos, si no miles, de solicitudes individuales solo para obtener un conjunto de datos completo.

Estos no son solo obstáculos técnicos menores. Limitan fundamentalmente lo que puedes hacer. El retraso de los datos por sí solo significa que siempre estás tratando de ponerte al día, reaccionando a los problemas mucho después de que hayan comenzado.

El reto: convertir volcados de datos brutos en información real

Obtener un archivo JSON masivo de una API es una cosa. Hacer que realmente te diga algo útil es una bestia completamente diferente. Exportar los datos es solo el primer paso en un viaje largo y, a menudo, costoso.

Así es como suele ser ese proceso en el mundo real:

1. Escribir y mantener scripts: Un ingeniero de tu equipo tiene que escribir código para manejar la clave de la API, hacer las llamadas y gestionar cuidadosamente toda la paginación y los límites de velocidad de los que acabamos de hablar. Esto tampoco es una tarea única. El script necesitará ser actualizado y mantenido cada vez que Ada cambie su API.

2. Construir un proceso ETL: A continuación, esos datos JSON brutos necesitan ser Extraídos, Transformados en un formato limpio y estructurado (como tablas en una base de datos) y Cargados (Load) en un almacén de datos como Snowflake o BigQuery. Esto requiere un conjunto de habilidades especializadas.

3. Limpiar y modelar los datos: Los datos brutos casi siempre están desordenados. Un analista de datos tiene que pasar tiempo limpiándolos y construyendo modelos de datos para que puedan ser utilizados para el análisis.

4. Finalmente, analizar y visualizar: Después de todo eso, puedes conectar una herramienta de BI a tu almacén de datos y empezar a construir los paneles que querías desde el principio.

Y después de todo ese esfuerzo, podrías descubrir que a los datos les falta justo lo que realmente necesitas. Por ejemplo, un usuario en un foro de la comunidad de Fivetran se quejó de que información crítica como la "clasificación de resolución automatizada" ni siquiera estaba incluida en su exportación de datos de Ada. Esto significa que obtienes las transcripciones del chat, pero no el contexto de si el bot realmente resolvió el problema del cliente.

Entonces, cabe preguntarse: ¿y si pudieras saltarte todo eso?

Un enfoque mejor: de los datos retrasados a la acción instantánea

En lugar de pasar semanas o meses poniendo en marcha un pipeline de datos engorroso, puedes usar una plataforma que integra el análisis y la previsión que necesitas directamente en tu flujo de trabajo. Una herramienta como eesel AI se conecta directamente a tu helpdesk, ya sea Zendesk o Freshdesk, y a tus fuentes de conocimiento. Te proporciona la información que necesitas en minutos, no en meses.

Obtén información inmediata con informes accionables

Mientras que la API de exportación de datos de Ada te hace esperar hasta 48 horas, el panel de análisis de eesel AI te ofrece una vista en vivo de tus operaciones de soporte. Puedes hacer un seguimiento de cosas como las tasas de automatización y el rendimiento de la asistencia a agentes, y detectar tendencias en el momento en que comienzan.

Pero eso no es todo. eesel AI no solo te lanza gráficos. Analiza automáticamente las conversaciones en las que la IA no pudo encontrar una respuesta e identifica lagunas en tu base de conocimientos. Esto te da una lista clara y priorizada de artículos de ayuda para escribir, basada en lo que tus clientes están preguntando realmente. Puedes dejar de adivinar qué contenido crear y empezar a escribir artículos que sabes que reducirán tu número de tickets.

Pronostica el rendimiento con una potente simulación

Mirar los datos pasados es útil, pero ser capaz de predecir con precisión el rendimiento futuro es una gran ventaja. El modo de simulación de eesel AI te permite probar tu agente de IA en miles de tus tickets históricos reales en un entorno completamente seguro.

Antes de que la IA hable con un cliente real, puedes ver exactamente cómo habría manejado los problemas pasados. Esto te da un pronóstico respaldado por datos de tu tasa de resolución esperada y los posibles ahorros de costos. Es una forma sin riesgos de generar confianza, ajustar las respuestas de tu IA y convertir el proceso reactivo de análisis de datos en una estrategia proactiva para mejorar.

Deja de exportar, empieza a mejorar

La API de exportación de datos de Ada es una herramienta funcional si todo lo que necesitas son registros de conversación en bruto. Pero sus importantes limitaciones, como los retrasos en los datos y los límites de velocidad, combinados con la enorme cantidad de trabajo de ingeniería necesario para que los datos sean útiles, la convierten en un camino lento y costoso para obtener respuestas.

Las plataformas de IA modernas como eesel AI ofrecen un camino mucho más inteligente. Al integrar el análisis y la simulación directamente en tu flujo de trabajo de soporte, te permiten centrarte en la mejora continua, no en la manipulación manual de datos. Obtienes la información que necesitas al instante, sin toda la sobrecarga.

¿Listo para obtener respuestas de tus datos de soporte sin el dolor de cabeza de la ingeniería? Prueba eesel AI gratis y descubre cómo puedes empezar a mejorar tus operaciones de soporte en minutos.