Las interacciones personalizadas con los clientes pueden marcar la diferencia entre una compra puntual y un cliente leal. 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 de atención al cliente dedicados, 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 crea experiencias frustrantes donde los clientes tienen que repetirse constantemente:
“Ya te dije mi número de pedido ayer.” “Hemos hablado de este problema la semana pasada.” “¡He mencionado 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 anteriores, haciendo que los clientes se sientan realmente comprendidos 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
- Mayores tasas de conversión: recomendaciones personalizadas basadas en preferencias recordadas
- Menor carga de soporte: el bot maneja seguimientos rutinarios con conciencia del contexto
- Mejor fidelidad del cliente: las experiencias personalizadas crean conexiones emocionales más fuertes
- Mejor recopilación de datos: recopila información del cliente de manera natural durante la conversación
- Transiciones sin problemas: cuando los agentes humanos deben intervenir, cuentan con el historial completo de la conversación
Cómo funciona el Bot con Memoria
Esta solución combina varias tecnologías potentes:
- Wassenger: Proporciona conectividad instantánea con WhatsApp sin el proceso de aprobación WABA de Meta
- n8n: Orquesta el flujo de trabajo entre todos los componentes
- Google Gemini: Potencia las capacidades de conversación de IA
- Supabase: Almacena los recuerdos de los clientes en una base de datos estructurada
Cuando un cliente envía un mensaje a tu negocio en WhatsApp, el bot:
- Recupera cualquier recuerdo previo sobre ese cliente
- Procesa el nuevo mensaje con el contexto de interacciones pasadas
- Identifica y extrae información nueva e importante compartida por el cliente
- Almacena estos nuevos “recuerdos” para referencia futura
- Responde de forma natural sin decir explícitamente al cliente que está recordando detalles
La magia ocurre porque el bot no solo responde al mensaje actual; tiene acceso a todo el historial de la conversación y a hechos importantes que el cliente ha compartido a lo largo del tiempo.
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Lo que necesitarás
- Una cuenta de Wassenger (prueba gratuita de 7 días disponible, no requiere tarjeta)
- Una cuenta de n8n (autoalojada). Próximamente se lanzará una versión en la nube dentro de la app de Wassenger
- Una cuenta de Supabase (con 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 en 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 de webhooks avanzado: intégralo sin problemas con n8n
Paso 2: Instala el nodo oficial de Wassenger en n8n
- En n8n, ve a Settings > Community Nodes
- Busca “n8n-nodes-wassenger” e instálalo
- 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
- Crea un nuevo proyecto en Supabase
- Crea una tabla llamada “ConversationMemory” con estas columnas:
id(generado automáticamente)message(text) Almacena la información importante extraída por la IAsender(text) El número de teléfono del clienterecipient(text) Tu número de negocio de WhatsAppcreated_at(timestamp con zona horaria, por defecto: now()) Cuando se creó el recuerdo
3. Añade tus credenciales de Supabase a n8n
Luego, añade las nuevas credenciales
Ve a Supabase
Ve a Data API > Copia la URL del proyecto
Después copia la clave de la API
Y pégala en n8n
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Paso 5: Configura los nodos del flujo de trabajo
- Wassenger Trigger: Configúralo con tu ID de dispositivo de Wassenger
- Get Memory: Conéctalo a tu base de datos Supabase y a la tabla ConversationMemory
- Aggregate: Asegura que todas las memorias estén correctamente formateadas para la IA
- AI Agent: Usa Google Gemini para procesar mensajes con contexto de memoria
- Save Message: Almacena nueva información importante en Supabase
- Wassenger: Envía la respuesta de la IA de vuelta al cliente
Paso 6: Personaliza el mensaje del sistema del AI Agent
El mensaje del sistema en el nodo AI Agent es lo que hace posible la magia de la memoria. Indica a la IA que:
- Extraiga información importante de los mensajes de los clientes
- Guarde esta información usando la herramienta Save Memory
- Consulte las memorias al responder
- Nunca diga explícitamente a los clientes que está recordando su información
Puedes personalizar este mensaje del sistema para centrarte en tipos específicos de información 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 gustaría que te envíe un enlace para comprarlo o prefieres ver otros colores disponibles?”
Tras bambalinas: El bot guarda “Cliente interesado en vestido de verano azul en talla M”
Día 14: Interacción de seguimiento
Cliente: “Hola, estoy buscando una chaqueta a juego para un conjunto”
Bot: “¡Hola de nuevo! Me encantaría ayudarte a encontrar una chaqueta a juego. ¿Buscas algo para combinar con el vestido de verano azul que preguntaste 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, quisiera hacer una reserva para el sábado. Por cierto, soy alérgico a los mariscos.”
Bot: “¡Hola! Con gusto te ayudo con la reserva para el sábado. ¿A qué hora y para cuántas personas sería?”
Tras bambalinas: El bot guarda “Cliente con alergia a los mariscos”
Un mes después
Cliente: “Hola, quisiera pedir su especial del fin de semana para entrega”
Bot: “¡Hola! Nuestro especial de fin de semana esta semana es paella de mariscos. Sin embargo, noto que mencionaste una alergia a los mariscos previamente. ¿Prefieres ver nuestros especiales sin mariscos en su lugar?”
El cliente se siente protegido y cuidado, aumentando la lealtad y la confianza
Funcionalidades avanzadas solo posibles con Wassenger
A diferencia de otros proveedores de API de WhatsApp, Wassenger permite varias capacidades avanzadas para bots con memoria:
- Conversaciones naturales sin plantillas: crea respuestas dinámicas y personalizadas sin estar limitado a plantillas preaprobadas
- Respuestas con medios enriquecidos: incluye imágenes, documentos, videos y otros tipos de medios en tus respuestas automatizadas
- Implementación instantánea: inicia tu bot con memoria de inmediato sin esperar el proceso de aprobación WABA de Meta
- Integración fluida: usa el nodo oficial de Wassenger para n8n para una configuración y mantenimiento más sencillos
Buenas prácticas para bots con memoria
- Sé selectivo con lo que recuerdas: no toda la información necesita almacenarse. Enfócate en detalles que serán útiles en futuras interacciones.
- Respeta la privacidad: almacena solo la información que los clientes compartan voluntariamente y asegúrate de que tu almacenamiento de datos cumpla con las regulaciones aplicables.
- Usa las memorias de forma natural: el bot debe incorporar las memorias de manera conversacional, no repetir los hechos almacenados de forma robótica.
- Revisa y limpia las memorias regularmente: establece un proceso para revisar periódicamente las memorias almacenadas y eliminar información desactualizada o irrelevante.
- Ten alternativas para lagunas de memoria: el bot debe manejar con elegancia situaciones en las que no tenga memorias relevantes.
- Combínalo con soporte humano: para asuntos complejos, asegúrate de que el bot pueda transferir a un agente humano junto con el contexto de memoria relevante.
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 (p. ej., preferencias, información de contacto, incidencias, etc.).
- Caducidad de memorias: añade una columna “valid_until” para establecer fechas de expiración para ciertos tipos de memorias que puedan quedar obsoletas.
- Puntuación de confianza: añade una columna “confidence” (1–10) para indicar cuán segura está la IA sobre una memoria en particular, 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.
- Alcance proactivo: crea flujos de trabajo adicionales que utilicen las memorias almacenadas para activar mensajes proactivos, como felicitaciones de cumpleaños y notificaciones de reposición de productos que les gustan.
Por qué Wassenger supera a otras soluciones de API de WhatsApp para bots con memoria
- Sin retrasos de aprobación: comienza 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, videos y otros medios en tus respuestas automatizadas
- Configuración más sencilla: el nodo oficial para n8n elimina pasos de configuración complejos
- Más económico: Wassenger suele ser más rentable que los 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 sólidas, aumentando la satisfacción y fomentando la lealtad mediante interacciones personalizadas.
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