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[Tutorial] Cómo poner su generación de leads en piloto automático con Crisp Chatbot
By Babel-Team access_time 4 min lectura

Cómo Crear un Chatbot Interactivo con Crisp: Guía Paso a Paso

En la era digital, la interacción con los clientes a través de chatbots se ha convertido en una herramienta esencial para mejorar la experiencia de servicio al cliente. Crisp, conocido por sus soluciones innovadoras en la comunicación cliente-empresa, ofrece una plataforma robusta para la creación de chatbots personalizados. A continuación, exploraremos cómo configurar un chatbot desde cero utilizando las herramientas que Crisp proporciona, tal como se demostró en un reciente tutorial en video.

Inicio: Configuración del Escenario

Antes de sumergirse en la codificación o la configuración técnica, es crucial entender el propósito del chatbot. En el caso de este tutorial, el objetivo es recopilar detalles del usuario para alimentar el sistema CRM de Crisp. El primer paso es crear un nuevo escenario, que es el entorno donde se configurarán las interacciones del chatbot.

Creación de un Nuevo Escenario

Para comenzar, seleccionamos la opción «nuevo escenario» en la plataforma. Aunque Crisp ofrece escenarios preexistentes que pueden ser ajustados según las necesidades, en este tutorial optamos por empezar con un lienzo en blanco, renombrando nuestro escenario a «solicitar detalles del usuario».

Configuración de Interacciones Básicas

El corazón de un chatbot efectivo es su capacidad para interactuar de manera inteligente y natural con los usuarios.

Activación y Respuesta Inicial

Utilizamos un truco sencillo pero poderoso: colocar un asterisco (*) en el campo de evento de mensaje del usuario. Esto hace que cualquier mensaje enviado por el usuario active el chatbot. Inmediatamente después, el bot está configurado para enviar un mensaje inicial, que puede ser personalizado a voluntad.

Recolección de Información Esencial

El siguiente paso es crucial, donde configuramos el bot para solicitar información específica, como el nombre del usuario. Este bloque se configura para que sea obligatorio, asegurando que el usuario no pueda avanzar sin completar esta parte.

Utilización de Datos y Personalización Avanzada

Una vez que el usuario proporciona su nombre, el sistema está diseñado para memorizar esta entrada. Esto permite al chatbot utilizar el nombre en interacciones subsiguientes, personalizando así la comunicación y haciéndola más agradable y efectiva.

Actualización de Datos en Tiempo Real

El nombre recabado se utiliza inmediatamente para actualizar la información del usuario en el CRM de Crisp. Este paso es fundamental para mantener un sistema de gestión de relaciones con clientes actualizado y preciso.

Manejo de Condiciones y Escenarios Complejos

No todos los usuarios seguirán el flujo previsto, por lo que es esencial preparar el chatbot para diferentes eventualidades.

Implementación de Condiciones

Si el usuario ya ha proporcionado su correo electrónico en conversaciones previas, el chatbot puede omitir esta solicitud gracias a una condición preestablecida. Esto hace que el proceso sea más rápido y menos repetitivo para el usuario, mejorando su experiencia general.

Pruebas y Puesta en Marcha

Antes de lanzar oficialmente el chatbot, es crucial realizar pruebas exhaustivas para asegurar que todos los flujos de trabajo funcionen como se espera. En este tutorial, se demuestra cómo el chatbot maneja las interacciones configuradas sin problemas.

Conclusión y Llamado a la Acción

Implementar un chatbot como el que Crisp ofrece puede transformar significativamente la manera en que interactuamos con nuestros clientes, proporcionando una respuesta inmediata y personalizada las 24 horas del día. Te invitamos a ver el video completo para observar estos pasos en acción y a registrarte en Crisp.chat para explorar cómo sus herramientas pueden beneficiar a tu negocio. No solo mejorarás la interacción con tus clientes, sino que también optimizarás tus procesos internos de gestión de información del cliente.

Este artículo fue escrito por el equipo de Babel-Team basado en el video realizado por Crisp.chat.

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