Prompts para e-commerce y atención al cliente: fichas de producto y posventa

Un cliente escribe que su lámpara ha llegado rota. Pegas su mensaje en un chatbot, pides una respuesta educada, y la IA le promete un reembolso en 48 horas y un vale de compra. El texto es impecable. El problema es que tu tienda nunca ha ofrecido ni lo uno ni lo otro.

En el e-commerce, el riesgo de un prompt mal planteado tiene menos que ver con el estilo que con la promesa inventada, la que tu cliente te sacará por escrito. Todo lo que sigue parte, por tanto, del mismo principio: la IA redacta a partir de tus reglas y de los datos de tu producto, y tiene derecho a decir que no lo sabe.

La ficha de reglas, que hay que preparar antes que nada

Escribe de una vez por todas lo que puede decir tu servicio de atención al cliente. Basta una página: plazos de envío reales, transportistas, condiciones de devolución, quién paga la devolución, qué haces si un paquete llega dañado, en qué momento debe retomar el asunto una persona.

Dos puntos merecen una comprobación seria, porque no dependen solo de ti. En Francia, un consumidor que compra online dispone en principio de 14 días para desistir, con excepciones (los productos personalizados, por ejemplo), y suele beneficiarse de una garantía legal de conformidad de dos años. Tu ficha debe recoger estas reglas tal como se aplican a tus productos: apóyate en tus condiciones generales de venta (CGV), en el sitio de la DGCCRF o en un jurista si tienes dudas. La IA, por su parte, puede equivocarse en materia de derecho.

Una vez escrita, esta ficha puede vivir en las instrucciones personalizadas de tu herramienta, para no tener que volver a pegarla.

Responder a una reclamación sin prometer cualquier cosa

Esto es lo que da el prompt flojo:

Responde educadamente a este cliente descontento: [MENSAJE]

Y esta es su versión corregida:

Redactas una respuesta para el servicio de atención al cliente de [TIENDA].

Reglas de la tienda (única fuente autorizada):
[PEGA LA FICHA DE REGLAS]

Mensaje del cliente:
[MENSAJE, SIN NOMBRE, DIRECCIÓN NI NÚMERO DE TELÉFONO]

Datos del pedido:
[FECHA DEL PEDIDO, ESTADO DE LA ENTREGA, PRODUCTO]

Redacta una respuesta de 120 palabras como máximo:
- empieza reconociendo el problema concreto del cliente, sin fórmulas hechas
- indica qué va a pasar a continuación y qué debe hacer el cliente
- trata al cliente de usted, mantén la sencillez, sin repetir disculpas

Prohibiciones: no prometas ningún reembolso, ningún detalle comercial ni ningún plazo que no figure en las reglas. Si la situación no está cubierta, escribe «[A TRATAR POR UNA PERSONA]» y explícame el porqué en una línea, debajo del mensaje.

La IA dispone ahora de una única fuente y de una salida de emergencia cuando el caso no está previsto. Retira también los datos personales antes de pegar nada, y mira qué hace la herramienta con las conversaciones: nuestro artículo sobre lo que no debes pegar en un chatbot repasa la cuestión. Para el marco aplicable a tu tienda, la referencia sigue siendo la CNIL (en Francia).

Una ficha de producto que responde a las preguntas de compra

La mayoría de las fichas generadas alinean «elegante», «calidad superior» y «perfecto para todas las ocasiones». Una buena ficha hace otra cosa: disipa las dudas de quien está dudando. Toma una jabonería artesanal o un vendedor de botas de montaña, el mecanismo es idéntico.

Redactas la ficha de un producto a partir de esta información únicamente.

Características: [DIMENSIONES, MATERIALES, COMPOSICIÓN, CUIDADO, ORIGEN]
Preguntas y comentarios recibidos sobre este producto: [RESEÑAS, PREGUNTAS DE CLIENTES, MOTIVOS DE DEVOLUCIÓN]
Comprador tipo: [QUIÉN, EN QUÉ SITUACIÓN]
Precio: [PRECIO]

Estructura:
1. Una frase que diga qué es y para quién.
2. Tres ventajas, cada una vinculada a una característica concreta.
3. Un apartado «Antes de comprar» que responda con franqueza a las dudas más frecuentes, incluido a quién no le va a convenir este producto.
4. Una tabla de características.

Sin superlativos, sin afirmaciones que los datos no prueben. Enumera al final cualquier información que falte y que ayudaría al comprador a decidirse.

El pasaje «a quién no le va a convenir este producto» puede parecer contraintuitivo. Sirve para limitar las devoluciones evitables: si tus botas calzan pequeñas, mejor decirlo. Cuidado con las afirmaciones sobre cosméticos, complementos o todo lo que tenga que ver con la salud: una frase embellecida por la IA puede ser problemática, léelas con atención.

Responder a las reseñas negativas en público

Una reseña negativa sirve sobre todo a los futuros clientes que leen tu respuesta. El prompt debe apuntar, pues, a esos lectores tanto como al autor de la reseña.

Esta es una reseña pública dejada en [PLATAFORMA]:
[RESEÑA]

Hechos comprobados por nuestra parte: [LO QUE OCURRIÓ]
Lo que podemos ofrecer: [ACCIÓN REAL]

Escribe 2 respuestas públicas de 70 palabras como máximo, una más sobria y otra más cálida. Mantente en los hechos, no contradigas al cliente en lo que siente, no reveles ninguna información sobre su pedido y propón un contacto privado. Si la reseña contiene una acusación grave, no respondas sobre el fondo y avísame.

Un límite que no hay que cruzar: no le pidas a una IA que redacte falsas reseñas positivas. La práctica es engañosa y puede ser sancionada, sea cual sea la manera en que se hayan escrito.

Hacer hablar a cien tickets de posventa

Aquí tienes un uso menos evidente: exporta tus últimos tickets, anonimízalos y busca lo que se repite. Obtienes mejoras para las fichas de producto y unas preguntas frecuentes basadas en preguntas reales.

Aquí tienes [NÚMERO] mensajes de clientes anonimizados:
[PEGA LOS MENSAJES]

1. Agrúpalos en 5 a 8 motivos de contacto, con el número de mensajes por motivo y una cita corta para cada uno.
2. Para cada motivo, indica si el problema puede resolverse con una información que añadir (ficha de producto, página de envíos, correo de confirmación) o si se trata de un fallo de organización o de producto.
3. Redacta las 5 preguntas de FAQ correspondientes, formuladas con las palabras de los clientes.

Presenta el punto 1 en forma de tabla. Básate únicamente en estos mensajes. Comprueba que la suma de mensajes por motivo coincide con el total y señala los que no hayas podido clasificar.

Controla los recuentos en una muestra, porque los modelos se equivocan con facilidad al contar. Si quieres conectar el resultado a una hoja de cálculo o a una herramienta de tickets, pide una salida estructurada, como se explica en nuestra guía sobre JSON.

Antes de automatizar nada, pasa tus diez últimas reclamaciones por el prompt de respuesta y compáralas con el mensaje que habrías enviado. Si una sola respuesta contiene una promesa ausente de tu ficha, completa la ficha y empieza de nuevo.