Automatiza la atención al cliente de tu tienda online con Make y Claude

El problema que resuelve este tutorial

Según datos del sector e-commerce en España, entre el 60 % y el 70 % de los mensajes que reciben las tiendas online son preguntas que se repiten una y otra vez: «¿Cuánto tarda el envío?», «¿Puedo devolver el artículo?», «¿Tenéis talla M en azul?». Cada respuesta lleva entre 3 y 8 minutos de trabajo humano. Si recibes 40 mensajes al día, estás dedicando entre dos y cinco horas diarias a contestar lo mismo.

La solución no es un chatbot de árbol de decisiones con respuestas enlatadas que frustran al cliente. La solución es conectar Make —la plataforma de automatización visual que antes se llamaba Integromat— con Claude, el modelo de IA de Anthropic, para que un agente entienda el mensaje, consulte tu información de negocio y redacte una respuesta natural y precisa en segundos.

Lo que necesitas antes de empezar

• Cuenta en Make — el plan gratuito (1.000 operaciones/mes) es suficiente para empezar. Regístrate en make.com.
• API key de Anthropic — accede a console.anthropic.com, crea un proyecto y genera una clave. El coste por consulta es inferior a €0,01 para mensajes de clientes habituales.
• Una cuenta de Gmail o cualquier servidor SMTP — para recibir y enviar los correos de soporte.
• Un documento de texto con la información de tu negocio — horarios, política de devoluciones, tiempos de envío, FAQs. Cuanto más completo, mejor responderá el agente.

Paso 1 — Crea el escenario en Make

Entra en Make y haz clic en Create a new scenario. El escenario es el lienzo donde encadenarás los módulos que forman tu automatización.

El primer módulo es el trigger, es decir, la señal que pone en marcha todo lo demás. Haz clic en el círculo central y busca Gmail → Watch Emails (o el equivalente de tu proveedor de correo). Configúralo para que vigile la carpeta de soporte o una etiqueta específica, como «clientes». Establece el intervalo de comprobación en 5 minutos para un tiempo de respuesta aceptable.

Si usas WhatsApp Business API o un formulario web, el proceso es idéntico: sustituye el trigger de Gmail por WhatsApp Business → Watch Messages o por un módulo Webhooks → Custom Webhook que reciba los datos de tu formulario.

Paso 2 — Llama a la API de Claude

Añade un segundo módulo: HTTP → Make a request. Este módulo enviará el mensaje del cliente a Claude y recibirá la respuesta generada.

Configura el módulo con estos valores:

• URL: https://api.anthropic.com/v1/messages
• Method: POST
• Headers: añade x-api-key: TU_API_KEY, anthropic-version: 2023-06-01 y content-type: application/json
• Body type: Raw / JSON

En el cuerpo del JSON escribe la llamada a la API. El campo clave es el array messages, donde el primer elemento es tu system prompt (el contexto de negocio) y el segundo es el mensaje del cliente mapeado desde el trigger de Gmail.

Paso 3 — Escribe un system prompt eficaz

El system prompt es la instrucción permanente que define cómo se comporta Claude. Es el equivalente a entrenar a un empleado nuevo. Un buen system prompt para atención al cliente incluye:

• El nombre de tu tienda y el sector en el que opera.
• El tono de comunicación (cercano, formal, desenfadado).
• Las políticas más importantes: devoluciones, envíos, garantías.
• Una instrucción explícita: «Si no sabes la respuesta con certeza, no inventes. Indica que te pondrás en contacto en breve».
• Un marcador para escalar: «Si la consulta requiere acceso a datos del pedido o es una queja grave, responde únicamente con la etiqueta [ESCALAR]».

Paso 4 — Filtra y enruta las respuestas

Añade un módulo Router después de la llamada HTTP. El Router es el semáforo que divide el flujo en dos caminos según el contenido de la respuesta de Claude:

• Ruta A: la respuesta NO contiene [ESCALAR] → el flujo continúa hacia el envío automático.
• Ruta B: la respuesta SÍ contiene [ESCALAR] → el flujo reenvía el mensaje original a tu bandeja de entrada con un asunto prefijado como «[REQUIERE ATENCIÓN]» y un resumen del contexto.

Para configurar el filtro, haz clic en la llave entre el Router y cada rama, y define la condición con el operador Contains aplicado al campo de texto de la respuesta de la API.

Paso 5 — Envía la respuesta al cliente

En la Ruta A, añade el módulo Gmail → Send an Email. Mapea el destinatario con el campo «From» del email original del trigger, el asunto con «Re: » + el asunto original, y el cuerpo con el texto que devolvió Claude.

Antes de activar el escenario, haz clic en Run once y envíate un email de prueba a la dirección de soporte. Revisa que la respuesta generada es coherente, que el tono es el correcto y que el filtro de escalado funciona enviándote un mensaje con la palabra «[ESCALAR]».

Cuando todo esté verificado, activa el escenario con el interruptor de la esquina superior derecha. A partir de ese momento, el flujo vigilará tu correo cada cinco minutos y responderá de forma autónoma.

Resultados que puedes esperar

Con este flujo activo, la mayoría de equipos reportan que entre el 55 % y el 75 % de los mensajes de soporte se resuelven sin intervención humana desde la primera semana. El tiempo medio de primera respuesta pasa de horas a segundos. Y el equipo puede concentrarse en los casos que realmente requieren su criterio: devoluciones conflictivas, clientes VIP o incidencias logísticas complejas.

El coste de operación del flujo completo raramente supera los 15-20 € al mes para una tienda con 50-100 mensajes diarios, entre el plan de Make y el consumo de API.

Errores comunes y cómo evitarlos

• System prompt demasiado vago: si no defines bien las políticas, Claude inventará detalles. Sé específico con los plazos, las condiciones y las excepciones.
• No probar antes de activar: ejecuta siempre al menos diez pruebas manuales con tipos de mensaje distintos antes de abrir el flujo al tráfico real.
• Olvidar el límite de operaciones del plan gratuito: si recibes más de 200 mensajes al mes, el plan gratuito de Make se quedará corto. El plan Core (9 €/mes) ofrece 10.000 operaciones, suficiente para la mayoría de pymes.
• No monitorizar las respuestas la primera semana: revisa una muestra diaria durante los primeros siete días. Si detectas patrones de error, ajusta el system prompt y el flujo mejorará progresivamente.

Próximos pasos

Una vez que el flujo básico funcione, hay tres ampliaciones naturales que multiplican su valor: conectar Make con tu plataforma de e-commerce (Shopify, WooCommerce) para que Claude pueda consultar el estado de pedidos en tiempo real; añadir un módulo de Google Sheets para registrar todas las consultas y detectar patrones; y replicar el mismo flujo para WhatsApp Business si ese es tu canal principal de atención.

La base que acabas de montar es el punto de partida de un sistema de atención al cliente que escala contigo sin aumentar proporcionalmente los costes de personal.