Un agente de WhatsApp que clasifica, cotiza y guarda el lead

Con esta automatización vas a poder responderle a todos tus clientes de manera automática con tu información, con tu base de datos, con tus precios, con las cotizaciones que necesites hacerle. Si eres un agente de seguro, esto te va a servir muchísimo, ya que vas a poder responderles automáticamente en base a la duda que ellos tengan. Si quieren alguna cotización sobre algún seguro para auto, si es algún seguro de salud, si es algún seguro de vida, toda la información que tú manejes, vas a poder responderla con este agente automáticamente y directamente desde WhatsApp. Recibí este comentario de Alejandro donde me dice que si tengo algún tutorial explicándolo de mejor manera. Y gracias a ese comentario vamos a hacer este video para explicarle detalle a detalle todo lo que conlleva cada nodo para que puedas poner esta automatización a funcionar. De igual manera, en la descripción te voy a estar dejando el link para que puedas ingresar y obtener la plantilla.

¿Qué vamos a hacer? Bueno, nos vamos a ir a N8N. Aquí, fíjense que ya tengo la automatización que fue la que mostré en el video que hice, pero vamos a ir explicando y y desmechándola un poco, ¿no? Viendo qué es lo que tiene por dentro. Entonces, si vemos por aquí, lo primero que tenemos es recepción y clasificación. Entonces, el primer nodo es un trigger, básicamente es un wehop, que es el que tengo yo conectado a Evolution Appi, que es la plataforma que utilizo para conectar WhatsApp.

¿Qué haces aquí? Nada, conectarlo. En este caso, pues simplemente ya si es un test que vas a probar o si es de producción, pues ya tú sabes que tienes que usar este enlace y todas las conexiones, bueno, en en método post, el nombre que le quieras colocar. Esto por aquí te lo dejo así. Si no sabes de cómo conectarlo con Evolution Appi, déjamelo en los comentarios y también te haré un video para explicarte cómo lo puedes hacer. Luego el próximo nodo es un edit file o un set, que el nombre que le puse por aquí fue normalización para simplemente normalizar los datos que van a ingresar desde el webhook.

En este caso, yo necesito tomar el nombre, el número, el mensaje, que es el que te envía el cliente, también el tipo de mensaje, la fecha, para tener más o menos una ubicación, que eso se le va a enviar también a toda la gente para que sepa el momento en el que está escribiendo el cliente, la API Key y este nodo que se llama base 34, que es para convertir las notas de voz que te envía tu cliente, convertirlas y que se puedan transcribir y luego tener el texto. Esto puede ser que lo utilices, puede ser que no. Ya yo tengo ciertos set predeterminados, en este caso no uso ni el base 64 ni el API key, incluso el tipo de mensaje, ¿no? Pero para otros agentes que tengo con notas, o sea, que funcionan con notas de voz, con notas de audio que envíe el cliente, que la IA los pueda interpretar. Entonces, en ese caso usamos estos campos, pero por los momentos con el nombre, el número, el mensaje y la fecha vas a estar bien. Luego de eso continuamos por el flujo y vemos que lo próximo es un agente, o sea, una IA que funciona como un clasificador, obviamente conectado ya a un modelo de Open AI, en este caso, que es el que yo uso, a una memoria y a un output parcer.

Entonces, vamos a ver el nodo del clasificador por dentro. Simplemente lo que le pongo en el prom es el mensaje que viene del set, o sea, que es básicamente el mensaje que escribió el cliente y este system prom que tengo por acá que dice, "Eres el clasificador experto de seguros rápidos." Aquí puedes colocar obviamente el nombre de tu empresa de seguros. Tu misión: Analiza el mensaje del usuario y clasifícalo en una de estas cuatro categorías: auto, palabras claves, carro, coche, manejar, licencia, modelo, para que él entienda. Si la persona le dice que el modelo del carro eh que su licencia, no sé, está vencida o está la la acaba de renovar, no sé, que él entienda ese tipo de palabras, como unas keyword, por así decirlo. También tiene salud, palabras claves, médico, doctor, familia. Tenemos el también el tema de la de vida, que sería como de si alguien falleció, de una protección futura y un Medicare, que serían palabras claves como, bueno, para personas mayor de 65, un retiro, un plan G, esto se puede totalmente modificar a tu negocio, a la manera en como tú trabajes, pero aquí puedes tener ya una estructura del system prom que le darías a la gente.

Luego de eso, tenemos reglas de extracción. Intenta sacar todos los datos posibles. Si no están, devuelve un nul o un false. En autos busca modelo de auto y edad. Y en salud busca edad, ingresos y el zip code. En vida buscas la edad, si fuma, si fuma, sí o no, y un monto de cobertura.

Todo esto necesitamos que después nos los devuelva para poder ubicarlos en tu base de datos. En este caso también en Medicare, que busque la edad, salida obligatoria. ¿Por qué? Porque si la persona le escribe, "Hola, mira, yo soy un hombre de 60 años, entonces ya ahí la detecta." Okay. Edad, ya me está diciendo la edad. En ese caso ya tiene el campo de lo que le está diciendo a la persona.

Okay. En el campo de la edad voy a colocar que tiene 60 años. Salida obligatoria. Debes generar siempre un Jason con la estructura del ejemplo. En tipo seguro, pon exactamente una de estas palabras: auto, salud, vida, Medicare o si es desconocido. La persona no mencionó alguna de estas palabras.

Si un dato no aplica para el tipo de seguro, ejemplo, modelo auto en seguro de vida, envíalo como nulo, o sea, si no tiene ningún sentido. Esto por esta parte fue todo lo que coloqué y aquí le activé el tema del output parce y le coloqué este código que lo hice con la ayuda de clow, ya que es la inteligencia artificial o el modelo que yo utilizo para las automatizaciones, ya que personalmente me gusta más los resultados que me da. Entonces me dio esto, este código y simplemente pues fue lo que puse en esta salida para que me entregue justamente eso que le pongo a la gente, o sea, para que me entregue lo que es modelo de auto, ingreso, sit, si es fumador, monto de cobertura, que pueda detectar como que todas esas palabras. Luego de eso, pasamos a un nodo switch que básicamente está configurado de la siguiente manera. tipo de seguro vendría siendo la expresión que utilizamos, ¿no? En este caso el JSON Output, que es la salida de la gente que enfocado en el tipo de seguro, porque lo importante es que la AA detecta, okay, esta persona dijo un auto, ¿okay?

Es un seguro de auto, esta persona me está hablando de una persona que falleció, okay, esto es un seguro de vida o me está hablando de algún hospital, un medicamento, esto es un seguro de salud. Entonces, él puede ir detectando eso en el tipo de seguro. Y aquí lo tenemos, si es de auto, si es de salud, si es de vida y una salida extra que si es algo desconocido, como dije también en el system prom, si es algo que la persona no menciona ninguna de estas palabras anteriores, va a salir por esa parte. Entonces, aquí tenemos las cuatro salidas: auto, salud, vida y el fallback, que es como el desconocido, el que no tenga ninguno de estos puntos. Luego de esto, vamos a pasarnos por estos tres nodos de código donde cada uno, como puedes ver, dice el del auto, el de la salud y el de la vida. Vamos a irnos al del auto primero.

Y aquí lo que hice fue colocarle igual un código que me dio cloud también donde detecta lo primero recuperamos datos de la gente IA, luego la regla uno, el factor joven. Si la edad es menos de 25, o sea, tenemos como toda la fórmula para qué. Y aquí es donde va a variar un poco, que lo puedes hacer tú ya con tu negocio, porque aquí varía de cómo tú manejas la edad de tu cliente dependiendo de su edad, qué costo le vas a dar en base a las pólizas y todo eso. Luego tenemos la regla dos, que es el factor auto sport, si detecta palabras claves. O sea, aquí lo que simplemente va a detectar es el tipo de servicio, ah, quiere un seguro de auto completo, a el modelo del carro, la edad de la persona, el precio base, o sea, va a detectar como que todas esas esas características que la persona le dé en el mensaje de WhatsApp. Y de igual manera como este también lo tenemos lo mismo.

En el de salud tenemos totalmente aquí otro código que detecta también distintas variables y tenemos por acá abajo también el de vida. Igual todos son códigos que me dio claw que fácilmente tú los puedes modificar sin ningún problema. Le das tus requisitos, o sea, lo con lo que tú trabajas y claw va a transformar toda esta estructura. Le vas a dar esto y le dices, "Mira, de aquí cámbiame y pon que yo en base a la de edad de la persona si es un seguro de auto, si es un seguro de vida, si es un seguro de salud, qué seguro está buscando, cuánto gana, todo ese tipo de cosas las vas a poder agregar aquí. Luego de esto, como puedes ver, nos vamos al CRM. En este caso, pues yo usé un Google Sheet de base de datos, pero tú lo puedes poner aquí con tu base de datos que ya tú tengas establecida de clientes.

En este caso, si nos vamos aquí al CRM de auto, fíjense que tenemos el campo. Bueno, en este caso tengo ya conectado aquí el documento, tengo la hoja, perfecto. ¿Cómo lo mapeo? Así de la siguiente manera con las columnas que ya yo tengo en mi base de datos. Tengo la fecha, tengo nombre, teléfono, tipo de seguro, el estado para ver si está cotizado, eh los datos clave y si la cotización fue enviada, donde envía el precio final estimado, o sea, cuánto se le cobraría al cliente. Y de igual manera, el de salud es también igual, no cambia mucho, quizás en los datos clave que le coloque el perfil, ya que este perfil puede ser si es fumador, por ejemplo, entonces ya tú sabes que, bueno, puede ser que haya que tomar darle un poquito más de prioridad, hay que tenerlo un poco más en cuenta.

el tema del subsidio también. Y por último tenemos el de vida. Recuerda que estos tres tienen que ser en el caso que es un Google Sheet, tienes que tener tres documentos diferentes, cada uno con esta información en cada uno de esos documentos, en el de auto, en el de salud y en el de vida. Por ejemplo, aquí en el CRM de vida, yo tengo igual fecha, nombre, teléfono, tipo de seguro, estado, o sea, es muy mensaje técnico, o sea, en los datos clave lo que me está dando es un mensaje técnico, básicamente tomando algún detalle que el cliente me haya dicho en base a un seguro de vida. Y al final, pues la cotización enviada, que sería el precio final estimado que se le envía al cliente. Perfecto.

Luego de pasar por aquí, esto lo que va a hacer es agregarlo a tu base de datos. Luego de esto volvemos a otro agente de IA que, como ves, aquí dice el redactor de ventas. Porque, ¿qué pasa? El primer agente lo que hace es clasificar, entender, la persona dijo auto, la persona dijo salud, dijo vida, por qué camino voy a ir para hacerle la mejor cotización o para simplemente pues mantener todo más organizado. Y este segundo agente lo que hace es redactar la respuesta que le va a dar a la gente. En este caso usamos igual open AI, una memoria también para que pueda recordar la conversación que está teniendo con la persona.

Y lo tenemos configurado de la siguiente manera. Aquí lo que puse fue un system prom sencillo que dice, "Eres Alex." Fue el nombre que se me ocurrió ponerle, ya que era un ejemplo, pero aquí tú puedes ponerle el nombre que tú quieras o si no le quieres poner nombre, simplemente le pones, "Eres el asesor de ventas de seguros rápidos." Que fue el ejemplo que usé. Tu misión, recibes un objeto Jason con los detalles de una cotización ya calculada. Tu trabajo es escribir solo el mensaje de respuesta para WhatsApp. Instrucciones de tono profesional, pero cercano y entusiasta. Usa emojis estratégicos para autos.

Vas a usar el emoji de autos para salud y para vida. Jamás menciones que eres una IA. Actúa como un humano rápido. Estructura del mensaje final. Si hay precio mayor que cero, le vas a poner, "Hola, he regresado tu perfil y tengo excelente noticia. para un, en este caso, tipo de servicio, el dependiendo del que sea, para un tipo de servicio, tu tarifa estimada es le va a poner el precio estimado que le va a llegar de los nodos anteriores.

También la una de las respuestas puede ser esto. Incluye un mensaje técnico o cobertura completa y el cierre. Te gustaría que procedamos con la activación de esta póliza. Todo esto lo puedes modificar, como te digo, lo puedes poner como tú lo necesites. Si no te gusta que las respuestas sean así, que quieres que sean un poco más eh largas o que quieres que quizás sea primero un mensaje, luego otro, ahí puedes ir haciendo modificaciones con otros nodos. Luego de eso, si el precio es cero o hay error o la necesito verificar algunos datos adicionales para darte un precio exacto, podrías confirmarme tu fecha de nacimiento y código postal.

Recuerden que hubo un momento donde yo puse en los nodos anteriores que una de las informaciones era el sit nacimiento para el entender, ¿okay? Esta persona tiene 40 años, 30 años, 20, 60 años. O sea, y en base a eso, el poder ir haciendo la clasificación y en base a los nodos de código poder dar una mejor respuesta. Y por último, importante, no inventes datos, usa solo lo que viene en el Jason. Escribe el mensaje listo para enviar sin comillas extra ni preámbulo. O sea, él simplemente se va a encargar de la respuesta.

Él recibe lo que viene de los otros nodos y dice, "Ah, esta es la cotización, este es el precio, por esto, por esto y por esto." Okay, yo me encargo de responder y decir esto de forma amable y con un tono más humano. Y el último nodo sería el de Evolution Appi, que es donde está pues la respuesta final. Y aquí lo que coloco es el nombre de mi instancia, en este caso la que estoy usando, Evolution Appi, el número al que se le va a enviar, o sea, el número del cliente, no el tuyo. He visto personas que a veces colocan su propio número. Eh, si estás haciendo pruebas, puedes hacerlo, pero bueno, aquí va a ir esto, obviamente, es una expresión, o sea, que va a ir variando dependiendo de lo que reciba, pero si vas a hacer solo pruebas con tu número, puedes ponerlo en fijo, escribes tu número de teléfono y ahí es donde siempre tú vas a escribir el mensaje y vas a recibir otra vez como que el mensaje. Es como un bucle ahí.

Y en esta parte de mensajes es el Jason Output, que es la salida que viene del agente anterior, que es el que redacta la respuesta. Una demora de 5 segundos, puedes ponerle 10, puedes ponerle tres, ya esto depende de a gusto propio. Y esto sería toda la automatización. Me parece que es bastante sencilla, pero resuelve mucho. Resuelve un problema importante, que algo que yo considero de las automatizaciones hoy en día es que no tienes que estar haciendo ni automatizaciones tan complejas con miles de nodos, que al que le guste hacerlo es respetable y está superb, pero considero y mi estilo es quizás hacerlo un poco más así, que esto resuelve un problema y si tienes algo más que resolver pues haces otra automatización donde puedes conectarla con esta. Si es un recordatorio de algo que tienes que hacer, lo puedes hacer aparte con una cierta cantidad de nodos, muy sencillo también, y logras eh este tipo de resultados, mantienes todo mucho más organizado.

Hasta aquí el video de hoy, espero que les haya gustado. Lo único que quiero pedirte es que le des like al video y le des al botoncito que está abajo y te suscribas al canal, ya que a ti no te cuesta nada, pero a mí me ayuda muchísimo para poder seguir trayéndoles mucho más contenido de automatizaciones, de noticias, de todo lo que está pasando en el mundo de la inteligencia artificial. Sin más nada que decirles, nos vemos en el próximo