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Entendiendo los Quality Scores

Lee esto antes de mostrar los scores a un cliente

Los Quality Scores en cada producto (Durability, Quality Perception, Value for Money, Price Positioning, Typical Competitors) son 100% generados por el LLM basándose en el texto del producto. No están respaldados por reviews, devoluciones, datos de ventas, certificaciones ni ninguna evidencia externa — todavía.

Qué usa el LLM​

Al puntuar un producto, Clione le pasa al LLM:

  • Título
  • Descripción
  • Precio + moneda
  • Vendor
  • Categorías
  • Cualquier respuesta del Enrichment Wizard (audiencia objetivo, materiales, beneficios clave, etc.)

Qué NO usa el LLM​

  • Reviews reales de clientes (Google / Trustpilot / internas)
  • Tasa de devoluciones
  • Datos de ventas / conversión
  • Comparativas de catálogos externos
  • Certificaciones del fabricante (ISO, CE, GOTS, OEKO-TEX, etc.)
  • Resultados de tests de durabilidad
  • Bases de datos de sostenibilidad

Qué significa esto para ti​

  1. Los scores son opinión sintética, no hechos verificados.
  2. Mismo producto puede dar scores distintos entre runs si la temperatura del modelo es distinta de cero.
  3. Útiles relativamente, no absolutamente — el LLM tiene sentido común (Hermès → luxury, Primark → budget). Los scores ayudan a diferenciar productos dentro de tu propio catálogo; no te benchmarkean contra competidores.
  4. typical_competitors tiene la misma limitación — son inferencias plausibles, no datos de mercado verificados.

Cómo distinguir scores grounded vs sintéticos​

Cada producto muestra un badge junto a los Quality Scores:

  • 🟢 Data-grounded — evidencia externa respalda el score (futuro: reviews, devoluciones, certificaciones)
  • 🔵 AI + owner hints — completaste el Enrichment Wizard para este producto
  • 🟡 AI-inferred — opinión pura del LLM basada en title/description/vendor (default)

Cómo lo estamos arreglando​

Ya shippeado (abril 2026)​

Enrichment Wizard — preguntas de evidencia. El Wizard tiene ahora una sección Evidence dedicada tras las preguntas de contexto originales. Cinco campos nuevos, todos opcionales:

  • Warranty — None / 6m / 1y / 2y / 3y / 5y / 10y / Lifetime
  • Certifications — lista comma-separated (ISO 9001, CE, GOTS, OEKO-TEX, MIL-STD-810, B-Corp, Fair Trade, etc.)
  • Returns rate — rangos de <2% a >20%, más un opt-out Don't know
  • Customer reviews — rating + count agregados de cualquier fuente (Google, Trustpilot, internas, marketplaces)
  • Manufacturing origin — país + nombre del fabricante

Rellenar 3+ de estos campos sube el badge del producto de amber (AI-inferred) a verde (Data-grounded). Rellenar 1-2 lo sube a cyan (AI + owner hints). El wizard te avisa cuando entras en la sección de evidencia y qué hace rellenarlos.

Typical Competitors verificados por el owner. El Edit tab del producto tiene ahora una sección Typical Competitors donde añades los productos competidores reales (brand + model + precio de referencia opcional + notes). Cuando hay al menos una entrada guardada, Clione marca la lista como owner-verified y deja de dejar al LLM regenerarla en re-enrichment. Es el mismo patrón de grounding que el wizard de evidencia — tu input gana sobre la conjetura del LLM.

Si no rellenas nada, los competitors inferidos por el LLM siguen apareciendo con una etiqueta AI-INFERRED para que siempre sepas qué estás viendo.

Roadmap (lo que viene)​

  1. Conectores de datos externos — Google Analytics conversion rate, APIs de reviews Judge.me y Yotpo, Shopify Refunds API / BigCommerce Returns webhook
  2. Procedencia por score — cada score individual lleva su propio source (owner / reviews / returns / llm_synthetic / composite) con su traza de evidencia, y la UI muestra why this score bajo demanda
  3. Scoring compuesto — cuando varias fuentes discrepan, el dashboard explica el resultado ponderado en lugar de elegir una y esconder las otras

Hasta que lleguen los conectores externos, trata los scores como la lectura del LLM del texto de tu catálogo, afinada por la evidencia + competidores que le pases vía Wizard y Edit tab.