Empieza por las preguntas que ya hacen tus clientes
No comiences escribiendo desde cero un prompt gigante de políticas.
Revisa tu historial real de soporte y enumera temas recurrentes:
- plazos de envío
- ubicaciones de envío
- devoluciones
- cambios
- artículos dañados
- cancelaciones
- cambios de pedido
- reglas de descuentos
- cuidado de productos
- tallas
- garantías
- estado de pedidos
Empieza por preguntas que sean comunes y seguras de responder de manera coherente.
Separa información de decisiones
Este es el paso más importante.
Información: “Nuestro plazo de devolución es de 30 días.”
Decisión: “Este cliente llega con 35 días. ¿Deberíamos hacer una excepción?”
El chatbot puede explicar la regla publicada. Normalmente una persona debe decidir la excepción.
Aplica la misma diferencia a reembolsos, aprobaciones de sustitución, descuentos personalizados, cambios de dirección, reclamaciones de entrega y quejas.
Escribe las políticas con lenguaje claro
Si una política resulta difícil de entender para una persona, también será difícil que un asistente IA la aplique de forma coherente.
Usa afirmaciones directas:
BUENO: “Los artículos sin abrir pueden devolverse en los 30 días posteriores a la entrega. Los artículos rebajados son venta final salvo que lleguen dañados.”
DÉBIL: “Las devoluciones pueden estar disponibles en determinadas circunstancias, sujetas a nuestra discreción y a los términos aplicables.”
Puedes mantener la versión jurídica en tus términos y dar al chatbot un resumen de soporte en lenguaje sencillo que sea coherente con ella.
Dile al chatbot qué no debe hacer
Las instrucciones negativas son importantes.
Ejemplos:
- No aprobar reembolsos.
- No prometer una sustitución.
- No inventar fechas de entrega.
- No afirmar que se cambió un pedido salvo que el sistema realmente lo haya cambiado.
- No hacer excepciones a la política de devoluciones.
- Si falta información de política, indicar que hace falta seguimiento humano en vez de adivinar.
Esto evita que el asistente intente “ser útil” haciendo compromisos no autorizados.
Añade ejemplos de límites correctos
Los ejemplos enseñan qué significa la regla en la práctica.
Cliente: “¿Puedo devolverlo después de 20 días?” Comportamiento esperado: explicar la regla publicada.
Cliente: “Estoy fuera del plazo. ¿Podéis hacer una excepción?” Comportamiento esperado: explicar que el equipo debe revisar la solicitud.
Cliente: “¿Dónde está mi pedido?” Comportamiento esperado: usar el flujo seguro aprobado de estado del pedido, si está disponible.
Cliente: “El paquete figura como entregado, pero falta.” Comportamiento esperado: avanzar hacia seguimiento humano en lugar de inventar una decisión de sustitución.
Mantén la información de la tienda actualizada
Un chatbot puede estar perfectamente configurado y aun así dar respuestas obsoletas si la política subyacente cambió.
Crea una rutina de mantenimiento sencilla. Cada vez que tu negocio cambie envíos, devoluciones, precios, reglas de producto, horarios u otra información importante, actualiza al mismo tiempo el conocimiento del chatbot.
Revisa el historial de conversaciones
Tus clientes encontrarán casos límite que no habías previsto.
Revisa conversaciones para detectar:
- preguntas repetidas sin respuesta
- respuestas engañosas
- ambigüedad de políticas
- temas que deberían escalarse antes
- información de producto ausente
- instrucciones obsoletas
Usa esas conversaciones para mejorar tanto el chatbot como el contenido de la web.
Cómo encaja Farnsla en este flujo
Farnsla permite a los comerciantes definir tono, políticas, preguntas frecuentes, información de marca e instrucciones. Las experiencias ecommerce de Shopify y Wix también pueden combinar estas respuestas con conocimiento de producto y flujos seguros de estado de pedidos.
Cuando hace falta una persona, Farnsla puede conservar el historial y capturar información de seguimiento. Shopify también admite traspaso mediante Customer Messaging a aplicaciones compatibles configuradas.
La configuración más segura es simple:
Regla conocida → la IA responde. Falta información → la IA no adivina. Decisión del negocio → decide una persona.