Esta guía práctica se publicó originalmente en G2 AI blueprints.
¿Qué problema resuelve?
Los compradores con una duda sobre la talla, la compatibilidad, los ingredientes o los plazos de entrega a menudo se van en lugar de preguntar. Los chatbots básicos responden desde unas FAQ estáticas, los agentes no están conectados a las 11 de la noche y las respuestas por email llegan cuando el comprador ya ha comprado en otra tienda. Cada pregunta sin respuesta es una venta perdida, y las propias preguntas casi nunca llegan al equipo que redacta las fichas de producto.
¿Cómo funciona?
- Instala Yuma Sales AI en tu tienda Shopify (se instala en dos clics). Funciona como un widget propio en las fichas de producto y lee en tiempo real tu catálogo, inventario, especificaciones, reseñas, políticas e historial de soporte, así que no hay que crear ninguna FAQ. Todo lo que necesita a una persona se deriva a tu helpdesk con la conversación completa.
- Añade pautas de venta a tu Handbook de Yuma: el tono de marca para las conversaciones antes de la compra, cuándo recomendar complementos y las reglas de descuento (quién puede recibir un código, de cuánto y con qué frecuencia).
- Conecta Claude a Yuma a través del Yuma MCP y ejecuta los prompts de preventa sobre las conversaciones de chat de los últimos 30 días. Encuentra las preguntas principales por producto y las que más a menudo terminan sin compra.
- Mejora tus fichas de producto. Añade las respuestas a las preguntas más habituales (guías de tallas, compatibilidad, ingredientes, plazos de entrega) para que menos compradores tengan que preguntar.
- Escribe tests para los casos complicados antes de salir en vivo: una variante agotada, una pregunta de compatibilidad que tu catálogo no puede responder (el agente no debe adivinar), un comprador que busca un descuento y alguien que duda entre dos tallas.
- Deja correr el test A/B integrado. Cada despliegue de Sales AI se prueba por defecto contra un grupo de control sin Sales AI, así que tras dos a cuatro semanas puedes comparar la tasa de conversión, los ingresos por visitante y el valor medio del pedido con los compradores que nunca lo vieron.
- Revisa cada semana: conversaciones que terminaron sin compra, respuestas en las que el agente no estaba seguro y cómo se usaron los códigos de descuento.
- Amplía cuando los resultados se mantengan: activa los recordatorios de carrito y las recomendaciones de producto. Si tu tienda aún no tiene chat de soporte, añade Yuma Chat AI para que el mismo asistente gestione las preguntas sobre pedidos y detecte oportunidades de venta adicional en plena conversación, todo desde un único Handbook.
¿Cuál es la mayor ventaja?
Los compradores reciben una respuesta precisa en segundos, en el momento de la duda, en lugar de salir de la web a buscar o esperar una respuesta por email. En los tests A/B de Yuma, los comerciantes han visto hasta un 18 % más de ingresos por visitante y hasta un 6 % más de tasa de conversión. Las preguntas de los compradores se convierten además en una lista priorizada de mejoras de fichas de producto para el equipo de merchandising.
¿Qué se necesita para ponerlo en marcha?
No dejes nunca que el agente adivine sobre compatibilidad, alérgenos, ingredientes o tallas más allá de lo que dice tu catálogo; deriva esas preguntas a una persona con toda la conversación. Pon un tope a los códigos de descuento y hazlos de un solo uso para que el widget no acostumbre a los compradores a pedir rebajas. Lee los resultados comparando con el grupo de control y no con un antes y después, para que la estacionalidad no los distorsione, y sepáralos entre escritorio y móvil. Pruébalo en tu propia tienda con una prueba gratuita de Yuma de 30 días.
¿Cuáles son las limitaciones?
Las respuestas son tan buenas como los datos de tu catálogo; si faltan especificaciones, habrá derivaciones en lugar de respuestas. La mejora varía según el tráfico, la categoría, el precio y lo completas que estén tus fichas de producto, y las cifras anteriores son buenos resultados, no garantías. Los descuentos pueden adelantar ventas que se habrían hecho a precio completo. Las marcas con declaraciones reguladas, como suplementos o cosmética, necesitan reglas estrictas en el Handbook sobre lo que puede decir el agente.
Los prompts de esta guía práctica
Úsalos con Claude conectado a Yuma a través del Yuma MCP. Sustituye todo lo que va entre [corchetes].
Prompt 1: qué preguntan los compradores antes de comprar
Busca todas las conversaciones de chat en Yuma de los últimos [30] días que tuvieron lugar antes de una compra (preguntas de preventa, no soporte de pedidos).
Devuelve:
1. Los 15 tipos de pregunta principales por volumen (por ejemplo talla, compatibilidad, ingredientes, plazos de entrega, devoluciones, métodos de pago, stock), con el número y el porcentaje de cada uno.
2. Para cada tipo de pregunta, los 3 productos sobre los que más se pregunta.
3. Dos ID de conversación y una cita breve del comprador por tipo de pregunta.
Prompt 2: preguntas que cuestan ventas
Con esas mismas conversaciones, y usando los datos de pedidos cuando estén disponibles, encuentra los tipos de pregunta que más a menudo terminan sin compra en la misma sesión o en un plazo de [48] horas.
Para cada uno, dime si el agente respondió por completo, respondió en parte, dijo que no lo sabía o derivó la conversación. Señala cualquier respuesta que parezca incorrecta o poco segura, con los ID de conversación para que pueda revisarla.
Prompt 3: mejoras de las fichas de producto
Con los resultados de los Prompts 1 y 2, enumera las fichas de producto que más se beneficiarían de contenido nuevo. Para cada ficha indica:
- el producto
- las preguntas que los compradores repiten sobre él
- la información exacta que falta en la ficha (guía de tallas, lista de compatibilidad, lista de ingredientes, estimación de entrega)
- una respuesta breve que podríamos añadir, basada solo en lo que ya dicen nuestro catálogo y nuestras políticas
Ordena por número de preguntas. No inventes datos de producto.
Prompt 4: tests antes de salir en vivo
Escribe [10] tests para nuestras conversaciones antes de la compra, con preguntas reales de compradores siempre que sea posible. Para cada uno indica el mensaje del comprador, la respuesta esperada con el tono de nuestra marca, la acción esperada (responder, recomendar, ofrecer código, derivar) y por qué importa el caso.
Incluye como mínimo:
- una talla o variante agotada
- una pregunta de compatibilidad o alérgenos que el catálogo no puede responder (esperado: no adivinar, derivar)
- un comprador que pide un descuento sin cumplir los requisitos
- un comprador que duda entre dos tallas
- un comprador que pregunta por la entrega antes de una fecha límite de fiestas
Prompt 5: informe semanal del chat de ventas
Para las conversaciones antes de la compra de los últimos 7 días en Yuma, haz un informe de menos de 200 palabras con:
- número de conversaciones y los 5 tipos de pregunta principales
- conversaciones que terminaron sin compra y el motivo más habitual
- respuestas marcadas como poco seguras o derivadas
- códigos de descuento emitidos y usados
- una conversación que salió muy bien y otra de la que aprender
Reglas que mantener
- El agente nunca adivina datos de producto. Si falta un dato, se deriva y luego se mejora la ficha de producto.
- Mide la mejora frente a un grupo de control, no con un antes y después.
- Guarda estos prompts en un proyecto o skill de Claude para que cualquiera del equipo pueda volver a ejecutarlos.
