AUD-20260924-001 — Test Suite Global CRM: Perfiles × Tipos de Cliente

FOLIO: AUD-20260924-001 Secuencia: Auditoría #001 del día 2026-09-24

📅 2026-09-24 00:00:00 COT 👤 Auditor: Anderson Mares (AMR TECH) ● VIGENTE

Resumen Ejecutivo

Se implementó un sistema de Test Suite Global para el WhatsApp CRM de AMR TECH que permite simular conversaciones realistas entre el bot de ventas y múltiples arquetipos de clientes colombianos. El sistema cubre 6 perfiles de venta × 6 tipos de cliente = 36 combinaciones, generando transcripciones detalladas con detección automática de resultado (venta, escalado, abandono).

El objetivo principal es doble: (1) validar el comportamiento del bot ante distintos escenarios antes de producción, y (2) generar datos de entrenamiento RAG que mejoren al modelo con el tiempo mediante conversaciones de alta calidad.

Arquitectura del Test Suite

test_generator.php

• Endpoint PHP que genera 1 conversación completa por llamada
• El bot AMR usa AIService real (Groq → openai/gpt-oss-120b)
• El cliente simulado usa Groq con prompt de persona
• Parámetros: ?profile=X&client_type=Y&turns=N
• Detecta outcome automáticamente (regex en últimos mensajes)
• Guarda JSON acumulativo en data/test_conversations.json

test_suite.php

• UI oscura con grid 6×6 de combinaciones
• Estados visuales: idle / running / done / error
• Barra de progreso en tiempo real (JS async fetch)
• Modal de conversación con burbujas de chat estilizadas
• Descarga JSON individual o global (todos los 36)
• Stats: total, ventas, intentos, escalados, perdidos

Matriz de Pruebas

6 Perfiles de Venta

Tag	Perfil	Descripción
web_ambiguo	🌐 Web General	Consultas de sitio web sin tipo definido — profiling
web_custom	⚙️ Web a Medida	Desarrollo custom: e-commerce, landing, apps, fotógrafos, artistas
web_premium	💎 Web Premium	Proyectos empresariales: SaaS, CRM, automatizaciones, facturación
streaming_final	📺 Streaming User	Cliente final que quiere acceso a plataformas de streaming
streaming_reseller	🔄 Streaming Reventa	Emprendedor que quiere revender cuentas streaming
drop_productos	📦 Dropshipping	Dropshipper buscando proveedor mayorista colombiano

6 Arquetipos de Cliente

Tipo	Comportamiento	Propósito del test
🧠 Experto	Sabe lo que quiere, usa términos técnicos, negocia directo	Validar que el bot maneja detalles técnicos sin inventar
🌱 Novato	Sin conocimiento técnico, preguntas básicas, necesita guía	Verificar explicaciones claras sin jargon
😤 Difícil	Compara precios, exige descuentos, pone objeciones a todo	Probar manejo de objeciones del CLOSER framework
🤔 Dudoso	Interesado pero indeciso, dice "déjame pensarlo"	Evaluar técnicas de cierre suave y urgencia
😨 Miedoso	Tuvo malas experiencias, desconfía, pide garantías	Medir construcción de confianza y credibilidad
🚫 No Compra	Curioso, sin presupuesto real, siempre aplaza	Verificar que el bot no pierde tiempo pero trata bien

Outcomes Detectados Automáticamente

✅ Venta Cerrada

Cliente acepta y bot envía datos de pago

🟡 Intento de Cierre

Bot menciona Wompi/Nequi, resultado pendiente

🔺 Escalado

Bot transfiere a Anderson (SLA alert Slack)

❌ Perdido por Precio

Cliente menciona competencia o costo alto

❌ Sin Presupuesto

Cliente aplaza por limitación económica

🔵 Conversación Abierta

Proceso en curso, sin resolución definitiva

Uso del JSON para RAG y Mejora Continua

Estructura del JSON descargado

{
  "generated_at": "2026-09-24T...",
  "total": 36,
  "summary": {
    "by_outcome": {...},
    "by_profile": {...},
    "avg_turns": 8.2,
    "avg_duration_sec": 42.1
  },
  "conversations": [
    {
      "id": "web_custom_experto_...",
      "profile": "web_custom",
      "client_type": "experto",
      "outcome": "sale_attempted",
      "turns": 9,
      "conversation": [
        {"role":"client","message":"..."},
        {"role":"bot","message":"..."}
      ]
    }
  ]
}

Casos de uso del JSON

RAG Training: Subir a Pinecone/vector DB como respuestas de referencia exitosas — el bot aprende de las conversaciones que cerraron venta
Evaluación de prompts: Comparar outcomes antes/después de cambios en ai_profiles — medir mejora cuantitativa
Fine-tuning: Formato listo para entrenamiento supervisado si se migra a modelo propio
Detección de fallos: Identificar qué tipo de cliente × perfil tiene más escalados o pérdidas para reforzar el prompt

Archivos Creados

public/test_generator.php ~8 KB · endpoint de generación

public/test_suite.php ~12 KB · UI grid + modal + download

data/ (creado en servidor) directorio para test_conversations.json

URL de Acceso

https://streamingapps.online/whatsapp-crm/main/public/test_suite.php

Requiere login CRM