Los comentarios de los clientes son invaluables para las pequeñas empresas que buscan mejorar sus productos y servicios. Sin embargo, recopilar esta retroalimentación puede ser un desafío y llevar mucho tiempo. Automatizando la recopilación de comentarios en WhatsApp con Wassenger y Flows, puedes recopilar fácilmente las opiniones de los clientes después de compras o servicios, sin necesidad de conocimientos de programación y sin las restricciones de los proveedores tradicionales de la API de WhatsApp Business.
¿Por qué elegir Wassenger para la recopilación de feedback en WhatsApp?
Wassenger ofrece varias ventajas únicas que lo convierten en la plataforma ideal para la recopilación automatizada de feedback:
- Activación instantánea: Comienza a recopilar comentarios de inmediato sin esperar el proceso de aprobación WABA de Meta
- Sin restricciones de plantillas: Crea solicitudes de feedback naturales y conversacionales sin plantillas preaprobadas
- Soporte de medios enriquecidos: Incluye imágenes, emojis y escalas de valoración en tus solicitudes de feedback
- Constructor visual de flujos: Diseña flujos de feedback sin programar usando la intuitiva función Flows de Wassenger
- Sistema avanzado de webhooks: Recibe eventos en tiempo real para un procesamiento de feedback sin fricciones
- Bandeja de equipo con permisos por roles: Permite que distintos miembros del equipo gestionen las respuestas de feedback
Beneficios de la recopilación automática de feedback con Wassenger
- Mayores tasas de respuesta: Los clientes tienen más probabilidades de responder por WhatsApp que por correo electrónico o llamadas
- Información inmediata: Recopila feedback mientras la experiencia aún está reciente en la memoria del cliente
- Menos trabajo manual: Elimina la necesidad de enviar solicitudes de feedback manualmente
- Recopilación de datos consistente: Haz las mismas preguntas a todos los clientes para obtener resultados comparables
- Mejoras accionables: Toma decisiones basadas en datos con la información directa de los clientes
- Feedback visual mejorado: Recopila feedback con medios enriquecidos, incluyendo imágenes y mensajes de voz
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Qué necesitarás
- Una cuenta de Wassenger (prueba gratuita de 7 días disponible, no se requiere tarjeta de crédito)
- Una hoja de cálculo o base de datos para almacenar los comentarios
- Una lista de clientes que hayan realizado compras o utilizado tus servicios
- Una cuenta de OpenAI o de Gemini para capacidades de IA (o de otro proveedor de servicios de IA)
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Configurar la recopilación automática de feedback
Paso 1: Crea tu cuenta en Wassenger
Regístrate en una cuenta de Wassenger y elige un plan que se ajuste a las necesidades de tu negocio. Wassenger ofrece opciones flexibles desde el Plan Starter de entrada hasta los planes Business y Enterprise con más funciones.
Paso 2: Ve a Flows dentro de Wassenger
Wassenger cuenta con su creador de flujos oficial llamado Flows. Esta integración preconstruida facilita la configuración significativamente más que con otros proveedores de WhatsApp:
Paso 3: Construye el flujo de trabajo
Crea un nuevo flujo de trabajo en n8n y nómbralo “Wassenger Feedback Collector.”
Y copia el código JSON proporcionado para no tener que hacerlo desde cero
Entiende la estructura del flujo de trabajo:
- Wassenger Trigger:
- Configura un trigger de Wassenger para escuchar mensajes entrantes.
2. AI Agent (Opcional):
- Utiliza un nodo de agente de IA (por ejemplo, de OpenAI) para analizar el mensaje entrante y solicitar feedback. Esto puede ayudar a identificar áreas específicas de mejora o recopilar información más detallada.
3. Google Sheets (o base de datos):
- Integra con Google Sheets o una base de datos (como Supabase) para almacenar el feedback recopilado.
4. Wassenger Send Message:
- Envía un mensaje relacionado con el feedback al usuario basado en el análisis de la IA o en un mensaje preestablecido.
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Ejemplo de flujo de trabajo n8n con Wassenger
Aquí tienes un ejemplo de flujo de trabajo n8n en formato JSON que puedes importar directamente en tu instancia de n8n:
{
"name": "Collect Automatic Feedback on WhatsApp",
"nodes": [
{
"parameters": {
"device": "device_id",
"events": ["message:in:new"],
"sampleEvent": "inbound-text"
},
"type": "n8n-nodes-wassenger.wassengerTrigger",
"typeVersion": 1,
"position": [-440, -120],
"id": "a9602c3b-451b-4504-bc04-f38947510439",
"name": "Wassenger Trigger",
"webhookId": "webhook_id",
"credentials": {
"wassengerApiKey": {
"id": "9du3UAbFSzEaTSQE",
"name": "WhatsApp API key"
}
}
},
{
"parameters": {
"promptType": "define",
"text": "={{ $json.data.body }}",
"options": {
"systemMessage": "=You are an AI agent designed to strategically collect user feedback.\nYour primary function is to analyze the sentiment of the user's last message and, if appropriate, request feedback in a sensitive and targeted manner.\n\n**Analysis Steps:**\n1.**Sentiment Detection:** Determine if the user's message expresses positive, negative, or neutral sentiment regarding their experience.\n2.**Context Check:** Is the message a conclusion, a 'thank you, ' or a sign-off after an interaction? If it's a new, active request for help, do NOT ask for feedback.\n3.**Enter data inside the google sheets tool called \"Collect Feedback\" inside the specified sheet.Adding the following information:\n\n3.1: {{ $json.data.fromNumber }}\n3.2: {{ $json.data.chat.name }}\n3.3: Collected Feedback\n\n**Feedback Request Rules:**\n* **Positive Sentiment:** Express gratitude and ask for general feedback, perhaps suggesting they highlight what went well.\n* **Negative Sentiment:** Acknowledge their potential dissatisfaction and ask for specific details to understand and improve.Be empathetic.\n* **Neutral Sentiment:** Ask for general feedback, keeping it open-ended.\n\n\n\nYour responses should be polite, concise, and actionable.\n\nExample Scenarios:\n\nUser message: \"Everything was perfect, thank you so much for the quick resolution!\"\nAI response: \"Fantastic! We're so glad to hear that.What specifically did you appreciate about your experience with us today?\"\n\nUser message: \"I'm still very frustrated about X, this wasn't helpful at all.\"\nAI response: \"I'm sorry to hear that you're still feeling frustrated.Could you please tell us more about what happened so we can improve and make things right?\"\n\nUser message: \"Okay, understood.Thanks.\"\nAI response: \"You're welcome! We'd love to hear your thoughts on how your interaction went.Do you have any feedback for us?\""
}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.agent",
"typeVersion": 1.9,
"position": [-220, -120],
"id": "8ce2d303-0c82-451d-80a9-614bdf8bac3b",
"name": "AI Agent"
},
{
"parameters": {
"model": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "gpt-4o-mini"
},
"options": {}
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi",
"typeVersion": 1.2,
"position": [-280, 100],
"id": "b1545abb-a523-4137-9007-3c8192ee9a8b",
"name": "OpenAI Chat Model"
},
{
"parameters": {
"sessionIdType": "customKey",
"sessionKey": "={{ $json.data.id }}",
"contextWindowLength": 20
},
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow",
"typeVersion": 1.3,
"position": [-80, 100],
"id": "92ecd7ed-79ce-4374-9c12-5c7a3e300a44",
"name": "Simple Memory"
},
{
"parameters": {
"device": "device_id",
"phone": "={{ $('Wassenger Trigger').item.json.data.fromNumber }}",
"message": "={{ $json.output }}",
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-wassenger.wassenger",
"typeVersion": 1,
"position": [200, -120],
"id": "c6f15fd7-6f21-49de-833e-b66fbb7ea024",
"name": "Wassenger",
"credentials": {
"wassengerApiKey": {
"id": "9du3UAbFSzEaTSQE",
"name": "WhatsApp API key"
}
}
},
{
"parameters": {
"descriptionType": "manual",
"documentId": {
"__rl": true,
"value": "1CTk-H0P6-ca8NK3T79_KL6LS0_7Xq8bVOP1Ldun281Q",
"mode": "list",
"cachedResultName": "Appointment Setter",
"cachedResultUrl": "url"
},
"sheetName": {
"__rl": true,
"value": "gid=0",
"mode": "list",
"cachedResultName": "Sheet1",
"cachedResultUrl": "url"
},
"options": {}
},
"type": "n8n-nodes-base.googleSheetsTool",
"typeVersion": 4.5,
"position": [80, 100],
"id": "630dfcfe-cabd-452d-a831-18e7ea42d974",
"name": "Collect Feedback"
}
],
"pinData": {},
"connections": {
"Wassenger Trigger": {
"main": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"OpenAI Chat Model": {
"ai_languageModel": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_languageModel",
"index": 0
}
]
]
},
"Simple Memory": {
"ai_memory": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_memory",
"index": 0
}
]
]
},
"AI Agent": {
"main": [
[
{
"node": "Wassenger",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"Collect Feedback": {
"ai_tool": [
[
{
"node": "AI Agent",
"type": "ai_tool",
"index": 0
}
]
]
}
},
"active": false,
"settings": {
"executionOrder": "v1"
}
}
Funciones avanzadas posibles únicamente con Wassenger
1. Solicitudes de feedback visual: Incluye imágenes de productos junto con las preguntas de feedback para obtener mayores tasas de respuesta
2. Recopilación de feedback con medios enriquecidos: Permite que los clientes respondan con imágenes, mensajes de voz y otros tipos de medios
3. Flujos de feedback interactivos: Diseña experiencias de feedback conversacionales usando el constructor de flujos de Wassenger
4. Gestión de feedback por equipo: Permite que distintos miembros del equipo gestionen las respuestas de feedback usando la bandeja de equipo de Wassenger
5. Implementación instantánea: Comienza a recopilar feedback de inmediato sin esperar la aprobación WABA de Meta
Mejorando tu sistema de feedback con Wassenger
1. Usa escalas de valoración visuales: Incluye escalas de valoración basadas en imágenes a las que los clientes puedan responder con un solo toque.
2. Implementa feedback basado en medios: Permite que los clientes envíen fotos o mensajes de voz como parte de su feedback.
3. Crea categorías de feedback con botones: Usa los mensajes con botones de Wassenger para categorizar el feedback por departamento.
4. Configura alertas visuales para feedback negativo: Notifica a tu equipo de inmediato con capturas de pantalla cuando los clientes informen problemas.
5. Añade incentivos visuales: Ofrece recompensas o descuentos con códigos QR por completar encuestas de feedback.
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Por qué Wassenger supera a otras soluciones de API de WhatsApp para la recopilación de feedback
- Sin demoras de aprobación: Comienza a recopilar feedback de inmediato sin esperar la aprobación WABA de Meta
- Sin restricciones de plantillas: Crea solicitudes de feedback naturales y conversacionales sin plantillas preaprobadas
- Opciones de feedback más completas: Permite que los clientes respondan con distintos tipos de medios, no solo texto
- Configuración más sencilla: El nodo oficial de n8n elimina pasos de configuración complejos
- Más económico: Wassenger suele ser más rentable que los proveedores basados en WABA
Consejos para una recopilación de feedback efectiva con Wassenger
- Aprovecha los medios enriquecidos: Usa la capacidad de Wassenger para enviar imágenes y crear solicitudes de feedback más atractivas
- Crea flujos de feedback conversacionales: Diseña caminos de conversación naturales usando el constructor de flujos de Wassenger
- Segmenta tus solicitudes de feedback: Usa el sistema de etiquetas de Wassenger para dirigirte a grupos de clientes específicos
- Prueba diferentes enfoques: Intenta varias estrategias de recopilación de feedback para ver cuáles generan más respuestas
- Cierra el ciclo visualmente: Muestra a los clientes los cambios que has hecho basándote en el feedback con imágenes de antes/después
¿Listo para transformar tu recopilación de feedback?
Al recopilar feedback automático en WhatsApp con Wassenger y n8n, tu pequeña empresa puede obtener valiosos conocimientos de los clientes que impulsen mejoras significativas, todo sin necesitar habilidades de programación ni lidiar con las restricciones de los proveedores tradicionales de la API de WhatsApp Business.
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