Monitor de Reputación y Respuesta Automática con Make

Antes de empezar

Lo que necesitas para completar este tutorial

Lo que conseguiras al terminar

Si sigues estos pasos, en 25-40 minutos tendras:

✓ Monitor activo para reseñas en [CANAL] con alertas a Slack/Email
✓ Plantillas de respuesta automatizadas y escalado para incidencias críticas
✓ Registro estructurado para KPI semanal de reputación

Antes de empezar, asegurate de tener lo siguiente:

Obligatorio Cuenta activa en Make con permisos para crear escenarios y módulos HTTP/Webhook.

Obligatorio Acceso API al canal de reseñas (Google Reviews, Trustpilot, Facebook) o posibilidad de ingestión vía webhook.

Recomendado Clave de API de un proveedor de IA (OpenAI, Anthropic) para generar texto de respuesta.

Recomendado Cuenta de Slack o correo corporativo para notificaciones y aprobación de respuestas.

Transferencia internacional de datos: Make procesa datos en servidores externos. Sin acuerdo de procesamiento de datos (DPA) firmado, no introduzcas datos personales, financieros confidenciales ni datos especialmente protegidos. Verifica con tu departamento legal o IT antes de usar datos reales de tu empresa.

El caso

Hotelero del Norte SA, sector hotelero — el problema real

La dirección recibe reseñas negativas en Google y Booking con retraso en la detección. Las respuestas tardías y genéricas aumentan la insatisfacción y afectan la tasa de reservas.

Con Make y el prompt de este tutorial, puede resolver este reto en 25-40 minutos — sin conocimientos tecnicos previos.

Situacion real
Datos + contexto

→

Make
Prompt estructurado

→

Output ejecutivo
Listo para usar

Por que funciona: Make conecta múltiples APIs y orquesta lógica sin desarrollar software a medida, permitiendo iteraciones rápidas. Su soporte para webhooks y transformaciones JSON facilita enriquecer cada reseña con metadatos y reglas de negocio.

Contexto

Cuando usar este tutorial

✓ Usalo cuando...	× No lo uses cuando...
Tienes volúmenes moderados de reseñas diarias (10-200) y necesitas respuesta homogénea Necesitas reducir tiempo medio de respuesta y capturar señales de escalado para dirección Quieres generar plantillas de respuesta coherentes con el tono de marca	Tus interacciones son extremadamente personalizadas y requieren intervención humana completa en cada caso No tienes acceso API al canal de reseñas ni posibilidad de ingestión externa Buscas analizar reseñas históricas masivas (>1M registros) para modelado ML complejo

Paso 01

Conectar las fuentes de reseñas

Configura las conexiones a los canales desde los que quieres monitorizar reseñas. Esto es la base: sin ingestión fiable no hay automatización efectiva.

1
Crear un webhook en Make o usar un conector nativo En Make crea un escenario y añade un módulo Webhook entrante. Si el canal tiene conector nativo (ej. Google My Business), usa el módulo para evitar transformaciones manuales.
2
Autenticar la API del canal y limitar el scope Genera y guarda las credenciales API del canal. Restringe permisos a lectura de reseñas para seguridad y documenta la rotación de claves.
3
Implementar ingestión de metadatos clave Asegúrate de recoger: id reseña, usuario, puntuación, texto, fecha, url del recurso y localización. Estos campos permitirán reglas y segmentación posteriores.

Checkpoint: El escenario de Make recibe reseñas nuevas en tiempo real o por polling y cada payload contiene los metadatos mínimos.

Paso 02

Clasificar y priorizar reseñas con IA

Añade módulos que enriquezcan cada reseña: análisis de sentimiento, detección de urgencia y riesgo legal. La clasificación determina la ruta del flujo.

1
Enviar texto al modelo de IA para análisis Usa un módulo HTTP o el conector de IA para obtener: sentimiento (positivo/neutral/negativo), intensidad, temas mencionados y posible riesgo legal.
2
Aplicar reglas de priorización Define criterios de escalado (p. ej. puntuación ≤ 2 o palabras clave críticas). Crea un campo 'prioridad' con valores: baja/media/alta/crítica.
3
Registrar la clasificación en tu CRM o hoja central Inserta una fila en Google Sheets o crea/actualiza un contacto en CRM con campos: id reseña, sentimiento, prioridad y estado de respuesta.

Checkpoint: Cada reseña tiene etiquetas de sentimiento y prioridad, y existe un registro central accesible para auditoría.

Paso 03

Ejecutar el prompt principal

Este es el prompt central del tutorial. Cópialo completo, rellena las variables entre corchetes con los datos de tu empresa o situación, y envíalo.

1
Copia el prompt completo Selecciona todo el texto del prompt y cópialo. No modifiques la estructura — está diseñado para obtener el output más útil posible.
2
Rellena las variables entre corchetes Sustituye cada [VARIABLE] con información real de tu empresa. Cuanto más específico seas, mejor será el output.
3
Envía el prompt y espera la respuesta Pega el prompt en el chat y envíalo. El modelo puede tardar entre 10 y 60 segundos dependiendo de la complejidad.

Variables del prompt — sustituye cada [VARIABLE] con datos reales

[VARIABLE1]Nombre de la empresa tal como aparecerá en plantillas (ej: Hotelero del Norte SA)

[VARIABLE2]Canal de origen de reseñas (ej: Google Reviews, Trustpilot, Facebook)

[VARIABLE3]Criterio de entrada para priorizar (ej: puntuación<=2 OR contiene palabras clave: 'robo,fuego,salud')

Prompt principal — Monitor y Respuesta Automática de Reseñas Eres un asistente ejecutivo especializado en reputación online. Recibirás reseñas desde [VARIABLE2] para la empresa [VARIABLE1]. Tu tarea: generar un análisis estructurado y plantillas de respuesta accionables para integración en Make. Para cada reseña, devuelve: 1) Resumen ejecutivo (1-2 frases) con la valoración principal; 2) Clasificación: sentimiento (positivo/neutral/negativo), intensidad (leve/moderado/alto), temas detectados (lista); 3) Riesgo: indicar si requiere escalado legal o de dirección (sí/no) y motivo breve; 4) Prioridad operativa (baja/media/alta/crítica) según [VARIABLE3]; 5) Tres plantillas de respuesta: formal, empática y promocional, cada una máxima 70 palabras; 6) Una línea de conciliación (call to action y next step) y 7) Un objeto JSON listo para insertar en Google Sheets/CRM con campos: id_reseña, fecha, usuario, puntuación, sentimiento, prioridad, texto_respuesta_sugerida (la formal), escalado (boolean), tags. Además, sugiere la estructura del módulo Make: orden de módulos (Webhook -> Parse -> IA Analysis -> Filter Router -> Update Sheet/CRM -> Post Response/Notify), payload exacto para webhook a publicar y ejemplos de reglas de filtro. Entrega también: 1 KPI semanal sugerido (métrica y fórmula), 1 testing plan breve (5 casos), y 3 señales de alarma que accionen escalado inmediato. Produce el output en español, con secciones claramente separadas y el objeto JSON final en bloque sin explicaciones adicionales. Respeta la confidencialidad y evita datos reales. Variables: [VARIABLE1]=nombre de la empresa; [VARIABLE2]=canal (ej. Google Reviews, Trustpilot); [VARIABLE3]=criterio de priorización (ej. 'puntuación<=2 o menciona "salud"').

Checkpoint: El modelo ha respondido con un output estructurado que incluye las secciones solicitadas en el prompt.

Paso 04

Iterar, validar y desplegar

Valida las respuestas generadas en un entorno de pruebas, ajusta reglas y plantillas, y despliega el flujo con controles de auditoría y métricas.

1
Revisión humana y ajuste de tonos Prueba 50-100 reseñas reales en modo 'solo sugerencia' para validar tono y exactitud. Ajusta prompts y reglas si detectas sesgo o respuestas inapropiadas.
2
Habilitar aprobaciones y escalados Configura un paso de aprobación rápida via Slack/email para reseñas de alta prioridad antes de publicar la respuesta.

Checkpoint: Flujo en producción con métricas activas, aprobaciones operativas y plan de rollback documentado.

Iteracion

Prompts para refinar el output

Estos son los ajustes mas frecuentes que se piden despues del primer output. Copialos directamente en el chat:

Hacer el output más específico

cuando el output es demasiado genérico. "Conserva la estructura anterior y reescribe las plantillas de respuesta incluyendo datos específicos de la empresa: nombre completo [VARIABLE1], políticas de devolución y un CTA con enlace. Mantén máximo 70 palabras por plantilla."

Cambiar el nivel de detalle

cuando necesitas más o menos profundidad. "Reduce el nivel de detalle a un resumen ejecutivo de máxima 3 líneas por reseña y una sola plantilla formal. Después, genera una versión expandida con justificaciones técnicas para el equipo operativo."

Adaptar el tono

cuando el tono no es el adecuado para tu audiencia. "Reescribe las tres plantillas de respuesta ajustando el tono a: 'corporativo', 'cálido y empático' o 'minimalista y directo' según la instrucción. Indica el tono al inicio de cada plantilla."

Versión ejecutiva resumida

para compartir con el Comité de Dirección. "Genera un resumen ejecutivo de 6 líneas con: volumen de reseñas, porcentaje negativas, tiempo medio de respuesta proyectado tras automatización y riesgos críticos. Añade recomendación de decisión para el Comité."

Resultado

Que vas a obtener

Este es el tipo de output que genera Make con el prompt de este tutorial. El contenido varia segun tu empresa y situacion, pero la estructura es siempre esta:

Ejemplo de output — Hotelero del Norte SA, sector hotelero

Estructura del output

El prompt genera un informe dividido en: resumen ejecutivo, clasificación por reseña, plantillas de respuesta (3 tonos), JSON listo para CRM/Sheet, propuesta de módulo Make y KPI/testing. Cada sección debe ser clara y utilizable por el equipo operativo.

Senales de un buen output

Las plantillas responden específicamente al texto de la reseña y mencionan al menos un dato de la empresa (p.ej. ubicación)
El JSON final contiene todos los campos esperados y es válido para inserción en hoja/CRM
El análisis identifica riesgo legal o crítica cuando corresponde y propone escalado
Las instrucciones del módulo Make incluyen payloads y orden de módulos prácticos

Senal de que el output es bueno: JSON válido con campos completos y plantillas que citan contexto específico de la reseña

Costes

Inversion y retorno

60$ Make Business / mes

20-45 segundos por ejecución típica Por ejecucion del tutorial

∞ Reutilizaciones del prompt

ROI: La automatización reduce el tiempo medio de respuesta y evita fugas comerciales por reseñas negativas; el ahorro operativo y la mejora en conversión suelen justificar la suscripción en 2-3 meses. Además minimiza costes legales al detectar riesgo temprano.

Errores frecuentes

Que hacer cuando algo no funciona

Sintoma	Causa probable	Solucion exacta
No aparecen nuevas reseñas en Make	Webhook mal configurado o credenciales API caducadas	Verifica URL del webhook y logs de peticiones; renueva las credenciales y prueba con un payload manual.
Análisis de sentimiento incorrecto	Prompt de IA demasiado genérico o idioma no soportado	Ajusta el prompt específico para el idioma y añade ejemplos; forzar 'idioma: español' en la petición al modelo.
Duplicado de registros en Sheets/CRM	Falta de deduplicación por id_reseña en el flujo	Añade una búsqueda previa en Sheets/CRM por id_reseña y solo crea si no existe.
Respuestas públicas publicadas sin aprobación	Ruta de publicación no contiene condición de aprobación	Inserta un nodo de decisión que requiera 'aprobación=true' antes del módulo de publicación; envía notificación de revisión si es false.
Límites de API y errores 429	Ritmo de llamadas superior al plan de la API	Implementa mecanismos de retry con backoff en Make y reduce frecuencia; solicita aumento de cuota al proveedor si procede.

Modo avanzado

Como hacer este tutorial con Make en modo avanzado

En modo agente/avanzado, configura un escenario en Make que actúe autónomamente: orquesta ingestión, análisis, decisión y publicación con bucles de reintento y almacenamiento central. El agente puede ejecutar tareas condicionadas y esperar aprobaciones humanas cuando la prioridad es crítica.

Modo avanzado

Flujo de trabajo avanzado

1
Definir el escenario maestro con routers para cada prioridad
2
Integrar módulo de IA con contexto persistente (últimas 50 reseñas) para coherencia
3
Configurar bucles de reintento y backoff para llamadas API con límites
4
Añadir un subproceso de auditoría que exporte cambios y decisiones a un log inmutable

Eres un agente operativo para Make. Tu objetivo es procesar reseñas entrantes, clasificarlas y decidir la acción: publicar respuesta automática, solicitar aprobación o escalar a dirección. Reglas: prioriza salud/safety>legal>reputación; si prioridad=crítica, detener publicación y notificar a [VARIABLE1] Alerta: enviar payload con fields=id_reseña,usuario,fecha,puntuación,sentimiento,prioridad,razón_escalado. Genera además el cuerpo de la notificación (máx 60 palabras) y el JSON para la respuesta automatizada. Entrega un plan de fallback si la API de IA falla (usar plantilla básica predefinida).

Cuando usar el modo avanzado en este tutorial: Valioso cuando el volumen de reseñas y la necesidad de decisiones automáticas superan la capacidad manual de revisión y se requiere coherencia en el tiempo.

Siguiente paso

Que hacer ahora?

Ahora que has completado este tutorial, hay dos caminos naturales:

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Para sacarle mas partido: Implementa un tablero en Looker Studio o Power BI que consuma la hoja/CRM para ver tendencias semanales y validar que la priorización reduce el tiempo medio de resolución.

Alternativa segura

Puedo hacer esto sin que mis datos salgan de la empresa?

Si. Este caso de uso trabaja con datos que, por su naturaleza confidencial, estrategica o regulada, son candidatos optimos para ejecutarse con un modelo de lenguaje open source desplegado en infraestructura propia (on-premises o nube privada). Con esta configuracion, ningun dato abandona nunca los servidores de tu organizacion y el modelo no puede ser entrenado con tu informacion.

Modelos recomendados

Llama 3.3 70B — Ideal para analisis de documentos largos y generacion de texto estructurado (contexto 128K tokens).

Mistral Large 2 — Excelente para extraccion de informacion y clasificacion con alta precision.

Qwen 2.5 72B — Especialmente potente para analisis de datos tabulares y financieros.

Plataformas de despliegue

Ollama — Para equipos pequenos o uso individual en hardware propio.

vLLM — Para entornos de produccion con multiples usuarios simultaneos.

LM Studio — Para pruebas y uso individual sin configuracion de servidor.

Infraestructura minima

Para un modelo de 70B parametros en produccion:

GPU: 2x NVIDIA A100 40GB o 4x RTX 4090.

RAM: 128GB minimo.

Alternativa cloud privada: AWS Private Cloud, Azure Government o Google Cloud Confidential Computing.

Garantia de privacidad: Con un modelo on-premises correctamente configurado, los datos nunca salen de tu red corporativa, el modelo no se entrena con tu informacion, no hay transferencia internacional de datos y el cumplimiento normativo es total incluso para datos del art. 9 RGPD.

Necesitas implementar esta solucion en tu organizacion?

La configuracion de modelos open source on-premises requiere un proveedor tecnico especializado. Agere puede ayudarte a desplegar esta solucion en tu infraestructura de forma segura, con garantias legales y sin que tus datos salgan nunca de tu organizacion.

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