Las interacciones personalizadas con los clientes pueden marcar la diferencia entre una compra puntual y un cliente fiel. Imagina tener un bot de WhatsApp que no solo responda a las consultas de los clientes, sino que recuerde detalles importantes sobre ellos: sus preferencias, problemas pasados e información personal que hayan compartido. Este nivel de personalización antes solo era posible con equipos dedicados de atención al cliente, pero ahora las pequeñas empresas pueden lograrlo mediante automatización con Wassenger y n8n.

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Por qué la memoria del cliente importa en la IA conversacional

Los chatbots estándar tratan cada conversación como si fuera la primera interacción con un cliente. Esto genera experiencias frustrantes donde los clientes tienen que repetirse constantemente:

“Ya te dije mi número de pedido ayer.” “Hablamos de este problema la semana pasada.” “Mencioné que soy alérgico a los frutos secos las tres últimas veces que pedí.”

Un bot con memoria lo cambia todo. Crea conversaciones naturales y fluidas que se basan en interacciones previas, haciendo que los clientes se sientan realmente entendidos y valorados.

Beneficios de un bot de WhatsApp con memoria para pequeñas empresas

• Mayor satisfacción del cliente: los clientes se sienten comprendidos cuando no tienen que repetirse
• Mayor tasa de conversión: recomendaciones personalizadas basadas en preferencias recordadas
• Reducción de la carga de soporte: el bot gestiona seguimientos rutinarios con contexto
• Mejora de la fidelidad del cliente: las experiencias personalizadas crean conexiones emocionales más fuertes
• Mejor recopilación de datos: obtén información del cliente de forma natural a través de la conversación
• Transferencias sin fricciones: cuando los agentes humanos deben intervenir, disponen del historial completo de conversación

Cómo funciona el Bot con Memoria

Esta solución combina varias tecnologías potentes:

1. Wassenger: Proporciona conectividad instantánea a WhatsApp sin el proceso de aprobación WABA de Meta
2. n8n: Orquesta el flujo de trabajo entre todos los componentes
3. Google Gemini: Potencia las capacidades conversacionales de la IA
4. Supabase: Almacena las memorias de los clientes en una base de datos estructurada

Cuando un cliente envía un mensaje a tu negocio por WhatsApp, el bot:

1. Recupera cualquier memoria previa sobre ese cliente
2. Procesa el nuevo mensaje con contexto de interacciones pasadas
3. Identifica y extrae nueva información importante compartida por el cliente
4. Almacena estas nuevas “memorias” para referencia futura
5. Responde de forma natural sin decir explícitamente al cliente que está recordando detalles

La magia sucede porque el bot no solo responde al mensaje actual; tiene acceso a todo el historial de conversación y a los hechos importantes que el cliente ha compartido con el tiempo.

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Qué necesitarás

• Una cuenta de Wassenger (prueba gratuita de 7 días disponible, no se requiere tarjeta de crédito)
• Una cuenta de n8n (self-hosted). Pronto se lanzará una versión en la nube dentro de la app de Wassenger
• Una cuenta de Supabase (plan gratuito disponible)
• Una cuenta de Gemini para capacidades de IA (u otro proveedor de IA)

Configurando tu bot de WhatsApp con Memoria

Paso 1: Crea tu cuenta de Wassenger

Regístrate en una cuenta de Wassenger para obtener acceso instantáneo a la API de WhatsApp sin el proceso de aprobación WABA de Meta. Wassenger ofrece varias ventajas para este tipo de bot:

• Activación instantánea: comienza a construir tu bot con memoria de inmediato
• Sin restricciones de plantillas: permite conversaciones naturales sin plantillas preaprobadas
• Soporte de medios enriquecidos: intercambia imágenes, documentos y otros tipos de medios
• Sistema avanzado de webhooks: intégralo sin problemas con n8n

Paso 2: Instala el nodo oficial de Wassenger en n8n

1. En n8n, ve a Settings > Community Nodes
2. Busca “n8n-nodes-wassenger” e instálalo
3. Añade tu clave de Wassenger API a n8n

Paso 3: Importa el flujo de trabajo del Bot con Memoria

Importa el siguiente JSON de workflow en tu instancia de n8n:

{
  "name": "Bot that remembers you",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {
        "promptType": "define",
        "text": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.messages[0].text.body }}",
        "options": {
          "systemMessage": "=# ROLE\nYou are a friendly AI assistant.\nYou are currently talking to a user over WhatsApp.\n\n# RULES\nWhen the user sends a new message, decide if they shared any **noteworthy information** that should be **saved in memory** for future reference.\n\nIf so, use the **Save Memory** tool to store this information.\nDO NOT inform the user that you are saving this information.\n\nSimply continue the conversation as normal.\n\n# Tools\n## Save Memory\nUse this tool to **store any important facts** shared by the user.\nSummarize the information clearly and pass it to this tool.\n\n# Memories\nThese are the **last stored facts** collected from the user(including date/time).\n\n{{ $json.ConversationMemories.toJsonString() }}\n\n!! IMPORTANT !!\nTake these stored facts into account when replying.\nIf a fact was already stored, do not repeat asking for it.\n\nRespond naturally and conversationally.\n"
        }
      },
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
      "typeVersion": 1.8,
      "position": [320, 0],
      "id": "d4cfc832-72db-49bd-affe-816c6de18334",
      "name": "AI Agent"
    },
    {
      "parameters": {
        "tableId": "ConversationMemory",
        "fieldsUi": {
          "fieldValues": [
            {
              "fieldId": "message",
              "fieldValue": "={{ /*n8n-auto-generated-fromAI-override*/ $fromAI('Field_Value', ``, 'string') }}"
            },
            {
              "fieldId": "sender",
              "fieldValue": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.messages[0].from }}"
            },
            {
              "fieldId": "recipient",
              "fieldValue": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.metadata.display_phone_number }}"
            }
          ]
        }
      },
      "type": "n8n-nodes-base.supabaseTool",
      "typeVersion": 1,
      "position": [540, 220],
      "id": "741638b6-ae0e-4e87-b4b9-a189ff19bd1e",
      "name": "Save Message"
    },
    {
      "parameters": {
        "operation": "getAll",
        "tableId": "ConversationMemory",
        "returnAll": true,
        "filters": {
          "conditions": [
            {
              "keyName": "sender",
              "condition": "eq",
              "keyValue": "={{ $json.messages[0].from }}"
            }
          ]
        }
      },
      "type": "n8n-nodes-base.supabase",
      "typeVersion": 1,
      "position": [-60, 0],
      "id": "250183ba-d05f-46ee-a4a0-31f0f5b34752",
      "name": "Get Memory"
    },
    {
      "parameters": {
        "aggregate": "aggregateAllItemData",
        "destinationFieldName": "ConversationMemories",
        "include": "specifiedFields",
        "fieldsToInclude": "message, created_at ",
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-base.aggregate",
      "typeVersion": 1,
      "position": [140, 0],
      "id": "7cf53530-001e-4002-9d45-d033ceb2b643",
      "name": "Aggregate"
    },
    {
      "parameters": {
        "events": ["message:in:new"]
      },
      "type": "n8n-nodes-wassenger.wassengerTrigger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [-280, 0],
      "id": "9184e768-5870-48b5-98e1-fca844a6664f",
      "name": "Wassenger Trigger",
      "webhookId": "08226e65-d279-4280-b200-e6aa6ed109aa"
    },
    {
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "type": "n8n-nodes-wassenger.wassenger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [660, 0],
      "id": "879b67a5-4c24-4e70-8209-b3155fd3bb20",
      "name": "Wassenger"
    },
    {
      "parameters": {
        "options": {}
      },
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
      "typeVersion": 1,
      "position": [280, 220],
      "id": "ba0f6ca2-32aa-41b1-b4e3-d97d8667d3b9",
      "name": "Google Gemini Chat Model"
    }
  ],
  "connections": {
    "Save Message": {
      "ai_tool": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_tool",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Get Memory": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Aggregate",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Aggregate": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Wassenger Trigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Get Memory",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "AI Agent": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Wassenger",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Google Gemini Chat Model": {
      "ai_languageModel": [
        [
          {
            "node": "AI Agent",
            "type": "ai_languageModel",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Paso 4: Configura Supabase para el almacenamiento de memorias

1. Crea un nuevo proyecto en Supabase
2. Crea una tabla llamada “ConversationMemory” con estas columnas:

• id (generado automáticamente)
• message (text) Almacena la información importante extraída por la IA
• sender (text) El número de teléfono del cliente
• recipient (text) Tu número de WhatsApp Business
• created_at (timestamp con zona horaria, por defecto: now()) Cuando se creó la memoria

3. Añade tus credenciales de Supabase a n8n

Luego, añade las nuevas credenciales

Ve a Supabase

Ve a Data API > Copia la Project URL

Luego copia la API key

Y pégala en n8n

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Paso 5: Configura los nodos del flujo de trabajo

1. Wassenger Trigger: Configúralo con tu device ID de Wassenger
2. Get Memory: Conéctalo a tu base de datos de Supabase y a la tabla ConversationMemory
3. Aggregate: Asegura que todas las memorias estén correctamente formateadas para la IA
4. AI Agent: Usa Google Gemini para procesar mensajes con contexto de memoria
5. Save Message: Almacena nueva información importante en Supabase
6. Wassenger: Envía la respuesta de la IA de vuelta al cliente

Paso 6: Personaliza el System Message del AI Agent

El system message en el nodo AI Agent es lo que hace que la memoria funcione. Indica a la IA que:

1. Extraiga información importante de los mensajes de los clientes
2. Guarde esta información usando la herramienta Save Memory
3. Considere las memorias al responder
4. Nunca diga explícitamente a los clientes que está recordando su información

Puedes personalizar este system message para enfocarlo en tipos de información específicos relevantes para tu negocio:

# ROLE

You are a friendly AI assistant for [Your Business Name].
You are currently talking to a customer over WhatsApp.

# RULES

When the customer sends a new message, decide if they shared any **noteworthy information** that should be **saved in memory** for future reference.
Important information to remember includes:

- Product preferences
- Sizing information
- Delivery preferences
- Past issues or complaints
- Special occasions(birthdays, anniversaries)
- Dietary restrictions
- Contact information
  If so, use the **Save Memory** tool to store this information.
  DO NOT inform the customer that you are saving this information.
  Simply continue the conversation as normal.

# Tools

## Save Memory

Use this tool to **store any important facts** shared by the customer.
Summarize the information clearly and pass it to this tool.

# Memories

These are the **last stored facts** collected from the customer(including date/time).
{{ $json.ConversationMemories.toJsonString() }}
!! IMPORTANT !!
Take these stored facts into account when replying.
If a fact was already stored, do not repeat asking for it.
Respond naturally and conversationally.

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Cómo el Bot con Memoria mejora la experiencia del cliente

Escenario de ejemplo: Una tienda de ropa

Día 1: Primera interacción

Cliente: “Hola, ¿tienen el vestido de verano azul en talla M?”

Bot: “¡Hola! Sí, tenemos el vestido de verano azul en talla M. ¿Te envío un enlace para comprarlo o prefieres ver otros colores disponibles?”

Detrás de escena: el bot guarda “Cliente interesado en vestido de verano azul talla M”

Día 14: Interacción de seguimiento

Cliente: “Hola, estoy buscando una chaqueta a juego para un conjunto”

Bot: “¡Hola de nuevo! Con gusto te ayudo a encontrar una chaqueta a juego. ¿Buscas algo para combinar con el vestido de verano azul sobre el que consultaste antes, o es para otro conjunto?”

El cliente se siente recordado y valorado, sin que el bot diga explícitamente que está usando información almacenada

Escenario de ejemplo: Un restaurante

Primera interacción

Cliente: “Hola, me gustaría reservar para el sábado. Por cierto, soy alérgico a los mariscos.”

Bot: “¡Hola! Con gusto te ayudo con una reserva para el sábado. ¿A qué hora y cuántas personas serán?”

Detrás de escena: el bot guarda “Cliente con alergia a mariscos”

Un mes después

Cliente: “Hola, me gustaría pedir su especial de fin de semana para entrega”

Bot: “¡Hola! Nuestro especial de este fin de semana es una paella de mariscos. Sin embargo, veo que mencionaste una alergia a mariscos anteriormente. ¿Prefieres ver nuestros especiales sin mariscos en su lugar?”

El cliente se siente protegido y cuidado, aumentando la lealtad y la confianza

Funciones avanzadas solo posibles con Wassenger

A diferencia de otros proveedores de la API de WhatsApp, Wassenger permite varias capacidades avanzadas para bots con memoria:

1. Conversaciones naturales sin plantillas: crea respuestas dinámicas y personalizadas sin estar limitado a plantillas preaprobadas
2. Respuestas con medios enriquecidos: incluye imágenes, documentos, vídeos y otros tipos de medios en tus respuestas automatizadas
3. Implementación instantánea: inicia tu bot con memoria inmediatamente sin esperar el proceso de aprobación WABA de Meta
4. Integración sin fricciones: utiliza el nodo oficial de Wassenger para n8n para una configuración y mantenimiento más sencillos

Buenas prácticas para bots con memoria

1. Sé selectivo con lo que recuerdas: no toda la información necesita almacenarse. Enfócate en detalles que serán útiles en futuras interacciones.
2. Respeta la privacidad: almacena solo la información que los clientes compartan voluntariamente y asegúrate de que tu almacenamiento cumpla con las regulaciones aplicables.
3. Usa las memorias de forma natural: el bot debe incorporar las memorias de manera conversacional, no repetir hechos almacenados de forma robótica.
4. Revisa y limpia memorias regularmente: establece un proceso para revisar periódicamente las memorias almacenadas y eliminar la información obsoleta o irrelevante.
5. Ten alternativas para lagunas de memoria: el bot debe manejar con gracia situaciones en las que no dispone de memorias relevantes.
6. Combínalo con soporte humano: para problemas complejos, asegura que el bot pueda transferir a un agente humano junto con el contexto de memorias relevantes.

Mejora tu bot con memoria

Una vez que tengas el bot básico funcionando, considera estas mejoras:

• Categorías de memoria: modifica la tabla de Supabase para incluir una columna “category”, permitiéndote organizar las memorias por tipo (por ejemplo: preferencias, información de contacto, incidencias, etc.).
• Expiración de memorias: añade una columna “valid_until” para establecer fechas de caducidad en ciertos tipos de memorias que puedan quedar desactualizadas.
• Puntuación de confianza: añade una columna “confidence” (1–10) para indicar cuán seguro está la IA sobre una memoria concreta, ayudando a priorizar información más fiable.
• Memoria multicanal: extiende el sistema para funcionar en múltiples canales (email, redes sociales) añadiendo una columna “channel” a la tabla de memorias.
• Contactos proactivos: crea flujos adicionales que utilicen memorias almacenadas para desencadenar mensajes proactivos, como felicitaciones de cumpleaños o notificaciones de reposición de productos que les gusten.

Por qué Wassenger supera a otras soluciones de la API de WhatsApp para bots con memoria

• Sin demoras de aprobación: empieza a construir tu bot con memoria inmediatamente sin esperar el proceso de aprobación WABA de Meta
• Sin restricciones de plantillas: crea respuestas naturales y conversacionales sin las limitaciones de plantillas preaprobadas
• Interacciones más ricas: incluye imágenes, documentos, vídeos y otros medios en tus respuestas automatizadas
• Configuración más fácil: el nodo oficial para n8n elimina pasos de configuración complejos
• Más económico: Wassenger suele ser más rentable que proveedores basados en WABA

¿Listo para transformar tus conversaciones con clientes?

Con Wassenger, n8n y Google Gemini, tu pequeña empresa puede crear un bot de WhatsApp que realmente recuerde a tus clientes, construyendo relaciones más fuertes, aumentando la satisfacción y fomentando la lealtad mediante interacciones personalizadas.

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