Envía mensajes personalizados por WhatsApp

a tus clientes

✍️ Resumen

En una agencia de seguros se implementó una automatización que permite enviar mensajes personalizados por WhatsApp a clientes, utilizando su información específica (nombre, profesión, servicios contratados, notas del comercial y fecha de vencimiento del contrato). Esto permite realizar comunicaciones precisas, útiles y orientadas a la conversión, justo en el momento adecuado, sin intervención manual.

🛑 Problema / Punto de Dolor

Las empresas que manejan clientes con contratos o servicios recurrentes (como agencias de seguros) pierden oportunidades de renovación o venta cruzada al no contactar a tiempo ni de forma personalizada. Además, redactar manualmente los mensajes y enviarlos uno a uno consume tiempo y es difícil de escalar.

🎯 Objetivo de la Automatización

• Enviar mensajes automáticos y personalizados por WhatsApp antes de que finalice un contrato.

• Aprovechar los datos del cliente para ofrecer productos adicionales relevantes.

• Reducir el trabajo manual de los equipos comerciales.

• Aumentar la tasa de renovación y las oportunidades de venta cruzada.

⚙️ Descripción de la Solución

Se diseñó una automatización diaria que:

• Extrae la información de los clientes desde una base de datos: nombre, profesión, servicios contratados, notas del comercial, teléfono y fecha de fin de contrato.

• Filtra automáticamente los clientes cuya fecha de vencimiento coincide con la ventana deseada (por ejemplo, 30 días antes).

• Genera un mensaje personalizado combinando todos esos datos:

  • Recordatorio de vencimiento.

  • Oferta relacionada según su perfil y necesidades pasadas.

  • Resumen de sus servicios actuales y nuevas recomendaciones.

• Envía el mensaje directamente al WhatsApp del cliente usando su número telefónico.

🔄 Proceso Antes vs. Después

• Comunicación con clientes: Antes, se enviaban mensajes manualmente o no se enviaban. Después, el envío es automático, puntual y personalizado.

• Uso de la información del cliente: Antes, no se aprovechaban datos como profesión o notas comerciales. Después, cada mensaje integra esa información para generar contexto y aumentar la relevancia.

• Ofertas cruzadas: Antes, no se proponían productos adicionales de forma estratégica. Después, la IA sugiere nuevos servicios relacionados basados en perfil y necesidades previas.

📈 Beneficios Obtenidos

Cuantitativos:

• Ahorro de tiempo significativo para el equipo comercial.

• Reducción del riesgo de no renovar contratos por falta de contacto.

• Automatización completa del proceso con revisión diaria.

Cualitativos:

• Mejor experiencia para el cliente gracias a mensajes relevantes y bien redactados.

• Mayor efectividad comercial: los mensajes están orientados a la acción y ajustados al contexto.

• Escalabilidad: la solución se puede aplicar a cientos de clientes sin esfuerzo adicional.

Registra incidencias y reportes de tus clientes con este Agente de IA

✍️ Resumen

En una empresa industrial con más de 150 empleado, se implementó un agente de inteligencia artificial que permite registrar automáticamente incidencias y reportes enviados por los clientes a través de Telegram. El sistema interpreta tanto mensajes de texto como audios (que son transcritos automáticamente), extrae la información relevante y la guarda en una base de datos estructurada. Luego, se confirma al cliente que su incidencia ha sido registrada correctamente.

🛑 Problema / Punto de Dolor

Los equipos de soporte reciben incidencias por múltiples canales de forma desorganizada. Esto genera pérdidas de información, falta de seguimiento, y requiere intervención manual para procesar cada caso. Además, no siempre se estandariza la información que aporta el cliente, dificultando el registro.

🎯 Objetivo de la Automatización

• Capturar incidencias enviadas por clientes a través de Telegram.

• Registrar automáticamente los datos clave en una base de datos estructurada.

• Transcribir mensajes de audio para convertirlos en texto utilizable.

• Confirmar al cliente que su mensaje fue recibido y registrado.

⚙️ Descripción de la Solución

La solución se basa en un flujo de trabajo desarrollado en n8n, que se activa cuando un cliente envía un mensaje por Telegram.

El flujo realiza las siguientes acciones:

• Detecta si el mensaje es texto o audio.

• Si es audio, lo descarga y lo transcribe automáticamente.

• Extrae información clave del mensaje: nombre del cliente, incidencia reportada y nombre de la empresa.

• Guarda los datos estructurados en una base de datos tipo Airtable o similar.

• Envía un mensaje de confirmación al cliente indicando que la incidencia fue registrada con éxito.

🔄 Proceso Antes vs. Después

• Recepción de incidencias: Antes, los mensajes llegaban de forma desorganizada a chats y no quedaban registrados. Después, cada mensaje se procesa, se estructura y se almacena automáticamente.

• Procesamiento de audios: Antes, los audios requerían escucha manual para su interpretación. Después, se transcriben automáticamente con IA.

• Confirmación al cliente: Antes, no había confirmación clara del registro. Después, el sistema responde automáticamente asegurando la recepción de la incidencia.

📈 Beneficios Obtenidos

Cuantitativos:

• Reducción del tiempo necesario para registrar incidencias manualmente.

• Aumento en el número de incidencias correctamente documentadas.

• Centralización de la información para su seguimiento y análisis.

Cualitativos:

• Experiencia más profesional para el cliente, con confirmación inmediata.

• Mayor orden y trazabilidad en la gestión de incidencias.

• Posibilidad de escalar el canal sin sobrecargar al equipo de soporte.

Agente de IA (RAG) para responder consultas técnicas y de producto en cualquier sector

✍️ Resumen

En un suministro industrial se implementó un agente de inteligencia artificial especializado en comercio industrial para responder correos electrónicos y consultas técnicas de clientes. El agente es capaz de interpretar correos con solicitudes de información técnica o de producto, generar respuestas estructuradas que incluyen modelos, precios, tiempos estimados de entrega y fuentes documentales, y adaptarse tanto a preguntas detalladas como a consultas genéricas. La solución sirve como prueba de concepto y puede integrarse fácilmente en flujos de atención al cliente.

🛑 Problema / Punto de Dolor

El equipo comercial y técnico recibe muchos correos de clientes con dudas técnicas o solicitudes de producto que deben analizar y responder manualmente. Este proceso es repetitivo, lento y depende del conocimiento puntual de cada empleado. Además, muchas consultas carecen de información clara o referencias específicas, lo que dificulta el proceso de respuesta eficiente.

🎯 Objetivo de la Automatización

• Automatizar la interpretación y respuesta de correos electrónicos técnicos.

• Generar propuestas estructuradas de producto: nombre, descripción, precios y tiempos.

• Apoyar al equipo comercial en la gestión de consultas sin intervención humana directa.

• Ofrecer respuestas técnicas incluso con información incompleta o ambigua.

⚙️ Descripción de la Solución

Se diseñó un agente con un enfoque experto en comercio industrial, con dos capacidades principales:

1. Responder consultas técnicas: extrae y analiza dudas sobre productos, accesorios o procesos, incluso si no hay referencias claras.

2. Generar respuestas a solicitudes comerciales: al pegar el texto de un correo, el agente genera una tabla comparativa con modelos, precios y tiempos de entrega. Si corresponde, indica la fuente documental usada (por ejemplo, catálogos o documentos técnicos).

El agente funciona a través de una interfaz sencilla de chat, donde se pueden copiar y pegar correos reales, o escribir preguntas manuales. Toda la lógica está pensada para ser flexible y adaptable según los productos o el catálogo del negocio.

🔄 Proceso Antes vs. Después

• Atención de correos técnicos: Antes, se revisaban y respondían manualmente uno a uno. Después, el agente genera una respuesta automática basada en la solicitud del cliente.

• Interpretación de peticiones incompletas: Antes, el equipo necesitaba contactar al cliente para aclarar. Después, el agente interpreta la necesidad y sugiere productos posibles.

• Generación de presupuestos preliminares: Antes, dependía de la intervención humana. Después, se automatiza incluyendo modelos, precios y tiempos estimados.

📈 Beneficios Obtenidos

Cuantitativos:

• Ahorro de tiempo en la gestión de correos comerciales y técnicos.

• Respuestas más rápidas, incluso fuera del horario laboral.

• Generación automática de comparativas de producto.

Cualitativos:

• Mejora de la experiencia del cliente gracias a respuestas completas y ordenadas.

• Menor carga de trabajo para el equipo técnico y comercial.

• Base escalable para integrar en procesos más complejos o automatizados.

Clasificación de emails y creación de oportunidades en el CRM

✍️ Resumen

En una empresa que recibe solicitudes comerciales a través de formularios web, se implementó un sistema de automatización inteligente que gestiona automáticamente los correos electrónicos entrantes. Mediante reglas de reenvío y flujos de trabajo en Make, los emails son clasificados por su contenido, procesados con modelos de inteligencia artificial y convertidos en oportunidades dentro del CRM. Esto permite responder rápidamente a presupuestos, resolver dudas frecuentes y filtrar mensajes irrelevantes, reduciendo la carga operativa y mejorando la atención al cliente.

🔴 Problema / Punto de Dolor

El equipo recibía correos electrónicos de clientes potenciales sin un sistema organizado para clasificarlos o darles seguimiento. Esta situación generaba retrasos en las respuestas, pérdida de oportunidades comerciales, y requería intervención manual constante. Además, muchos correos eran spam, lo que dificultaba aún más la gestión eficiente de la bandeja de entrada.

🎯 Objetivo de la Automatización

• Clasificar automáticamente los correos entrantes según su contenido.

• Generar respuestas preliminares a solicitudes de presupuestos.

• Responder consultas frecuentes utilizando inteligencia artificial.

• Crear oportunidades directamente en el CRM sin intervención humana.

• Filtrar automáticamente los mensajes irrelevantes o spam.

⚙️ Descripción de la Solución

La solución se basa en un flujo de trabajo automatizado implementado en Make, que se activa cuando llega un correo al buzón principal.

El flujo realiza las siguientes acciones:

• Reenvía automáticamente los correos a un mailhook en Make.

• Analiza el contenido del email: asunto y cuerpo del mensaje.

• Clasifica el correo en una de tres categorías: presupuesto, pregunta frecuente o spam.

• Usa un modelo GPT personalizado para generar respuestas según la categoría.

• Si es presupuesto, genera un pre-presupuesto con base en la documentación del negocio.

• Si es pregunta frecuente, redacta una respuesta automática coherente.

• Si es spam, lo clasifica como tal y lo almacena por si requiere revisión.

• Crea una nueva oportunidad en el CRM con todos los datos extraídos.

• Guarda una respuesta propuesta para revisión manual antes del envío final.

🔄 Proceso Antes vs. Después

Recepción de correos: Antes, los mensajes llegaban a la bandeja de entrada sin clasificación ni registro. Después, se analizan automáticamente y se organizan según su tipo.

Procesamiento de contenido: Antes, era necesario leer, interpretar y responder cada correo manualmente. Después, modelos GPT generan respuestas o propuestas automáticas.

Gestión en CRM: Antes, las oportunidades se ingresaban de forma manual (si se ingresaban). Después, se crean automáticamente con todos los datos estructurados.

Filtrado de spam: Antes, los correos irrelevantes ocupaban espacio y atención. Después, son filtrados y clasificados automáticamente.

📈 Beneficios Obtenidos

Cuantitativos:

• Reducción drástica del tiempo de gestión de correos.

• Creación automática de oportunidades comerciales en el CRM.

• Mayor volumen de correos clasificados y respondidos sin intervención humana.

Cualitativos:

• Experiencia más profesional para el cliente, con respuestas ágiles.

• Mejora en la trazabilidad y seguimiento de cada interacción.

• Menor carga operativa para el equipo.

• Escalabilidad del sistema sin necesidad de ampliar el personal.