> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.patagon.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.patagon.ai/es/rendimiento-de-ventas/dashboard.md).

# Cómo leer tu dashboard

Consulta las definiciones en el [sistema de calificación de leads de ILA](/es/optimizacion-del-agente/ila-rating-system.md).

Tu Dashboard muestra la salud de tu embudo de leads para el período seleccionado. Accede desde el menú lateral en Leads > Dashboard.

![Vista general del Dashboard](/files/zRjlAQ77iQonC4d7p08I)

## Las 4 tarjetas de KPI

Cada tarjeta muestra el valor actual, el cambio porcentual respecto al período anterior y una métrica de tasa. Haz clic en cualquier tarjeta para filtrar la tabla de leads a ese segmento.

| Tarjeta        | Qué mide                                                              | Tasa mostrada        |
| -------------- | --------------------------------------------------------------------- | -------------------- |
| Leads          | Total de conversaciones iniciadas                                     | :                    |
| Conversaciones | Leads que interactuaron con el agente                                 | Tasa de conversación |
| MQL (4★)       | Leads completamente calificados por ILA                               | Tasa de MQL          |
| SQL (5★)       | Leads completamente calificados con una reunión confirmada con Ventas | Tasa de conversión   |

Rangos saludables: Tasa de conversación 70–90% | Tasa de MQL 30–60% | Tasa de conversión 15–40%

## Gráfico de KPIs de Conversación

Muestra el rendimiento de tu embudo en el período seleccionado. Usa las pestañas para cambiar la resolución: Diario, Semanal, Mensual. Debajo del gráfico, la Calificación Promedio se calcula a partir de las conversaciones calificadas. El tráfico malicioso bloqueado se excluye de las métricas del pipeline; un lead 0★ Anti-ICP / Descalificado no bloqueado es una calificación real y forma parte del promedio. El Sentimiento Promedio se muestra por separado para el período.

## Seleccionando un período

Opciones disponibles: Hoy / Esta Semana / Semana Pasada / Este Mes / Mes Pasado / Últimos 3 Meses / Últimos 12 Meses / Todo el Tiempo. También puedes seleccionar un rango de fechas personalizado.

| Síntoma                                   | Qué investigar                                                         |
| ----------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- |
| Caída en Leads                            | Revisa tus campañas y fuentes de tráfico                               |
| Tasa de conversación baja (menos del 70%) | Verifica si tu agente está en línea y respondiendo                     |
| Tasa de MQL baja (menos del 30%)          | Revisa el prompt y el umbral de calificación del agente                |
| Tasa de conversión baja (menos del 15%)   | Revisa el tiempo de respuesta del equipo y el proceso de transferencia |


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.patagon.ai/es/rendimiento-de-ventas/dashboard.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
