Uno de los factores que marcan la diferencia entre un agente de voz profesional y uno que no lo es, es el uso de variables dinámicas. Gracias a ellas, un asistente puede reconocer al usuario, personalizar la conversación y ofrecer respuestas más naturales.
No es lo mismo que un agente te diga: «Hola, ¿en qué puedo ayudarte?» a que te reciba con: «Hola, Sonia. ¿Qué tal desde la última vez? Viniste el mes pasado para un tinte de pestañas, ¿necesitas una nueva cita?»
Este nivel de personalización genera confianza y mejora la experiencia del usuario, haciendo que las conversaciones sean mucho más fluidas. En este artículo te explico cómo configurar variables en tu agente de voz para que pueda capturar, almacenar y utilizar información de los clientes en tiempo real.
Diferencias entre llamadas salientes y entrantes
Las variables pueden usarse tanto en llamadas salientes (outbound) como en llamadas entrantes (inbound), pero el proceso varía según el tipo de llamada.
- En llamadas salientes, el agente ya tiene los datos del cliente porque la llamada la iniciamos nosotros con variables predefinidas.
- En llamadas entrantes, el agente tiene que obtener la información en tiempo real, preguntando el nombre o identificando el número de teléfono.
Veamos en detalle cómo configurar cada caso.
1. Llamadas salientes: Confirmación de citas con variables
Supongamos que queremos que nuestro agente llame a los clientes con cita para el día siguiente y les pida confirmación.
Primero, configuramos un PROMPT detallado para el agente.
- Definimos su rol: «Eres Marco, recepcionista de la peluquería Estilo Perfecto.»
- Especificamos su tarea: «Debes confirmar citas de clientes agendadas para el día siguiente.»
- Le damos información de la peluquería (ubicación, horarios, etc.)
- Indicamos las variables dinámicas que usará:
{{nombre}},{{fecha_cita}},{{hora_cita}},{{servicio}}
El flujo de la llamada quedaría así:
1️⃣ Extraer datos de la base de clientes. Filtramos en una hoja de cálculo o CRM a los clientes con citas programadas.
2️⃣ Llamar a cada cliente. Usamos Retail para hacer llamadas automáticas y enviarle al agente la información de cada usuario.
3️⃣ El agente ejecuta el PROMPT. Por ejemplo, si la base de datos dice que Sonia tiene una cita el 3 de enero a las 11:15, el agente dirá:
«Hola, Sonia. Llamo de la peluquería Estilo Perfecto para confirmar tu cita del 3 de enero a las 11:15 para un corte de pelo. ¿Puedes asistir?»
4️⃣ Registrar la respuesta. Si el cliente confirma, se actualiza en el CRM. Si no, podemos anotar el motivo y sugerir otro horario.
Para evitar errores, hay que formatear la fecha en el sistema antes de enviarla a Retail. De lo contrario, el agente puede interpretar «03/01» como «1 de marzo» en lugar de «3 de enero».
2. Llamadas entrantes: Identificación del cliente en tiempo real
Cuando recibimos llamadas, no tenemos los datos del usuario de antemano. Aquí es donde las variables dinámicas y los webhooks entran en acción.
El proceso es el siguiente:
1️⃣ El agente pregunta el nombre. Ejemplo: «Buenos días, ha llamado a la peluquería Estilo Perfecto. ¿Con quién hablo?»
2️⃣ Ejecuta una función para buscar la información. Se activa un webhook en Make, que busca el nombre en una base de datos.
3️⃣ Recupera la información del cliente. Si el sistema encuentra una coincidencia, devuelve variables como {{última_visita}}, {{servicio_anterior}}, {{teléfono}} o {{email}}.
4️⃣ El agente personaliza la respuesta. Por ejemplo, si el cliente se llama Sonia y la última vez fue a teñirse las pestañas, el asistente dirá:
«Hola, Sonia. Gracias por llamarnos. ¿Qué tal desde tu última visita para un tinte de pestañas en 2020?»
Si el cliente tiene una cita pendiente, el asistente puede acceder a los datos y decir:
«Veo que tienes una cita programada para el 3 de enero a las 11:15. ¿Quieres confirmarla o necesitas hacer algún cambio?»
3. Almacenar y Actualizar información del cliente
Para mejorar la personalización, podemos registrar cada interacción en un CRM o base de datos, usando un webhook de salida.
1️⃣ Cuando la llamada termina, Retail envía los datos.
2️⃣ El sistema resume la conversación. Se puede usar una IA para generar una frase resumen de la llamada. Ejemplo:
«El cliente llamó para confirmar su cita del 3 de enero y preguntó por un nuevo servicio de coloración.»
3️⃣ Guardamos la información en la base de datos. Así, la próxima vez que llame, el agente tendrá toda la información a mano.
Un agente de voz que conoce a tus clientes
El uso de variables en los agentes de voz transforma una simple llamada en una conversación personalizada y profesional.
Con un sistema bien configurado, el agente puede:
✔️ Llamar a clientes con información previa y ofrecer un servicio más humano
✔️ Reconocer a los clientes que llaman y responder con datos relevantes
✔️ Automatizar la confirmación de citas sin necesidad de intervención humana
✔️ Actualizar el historial de cada usuario para mejorar futuras interacciones
Si quieres ver cómo funciona todo esto en acción, no te pierdas el vídeo completo.
