Cómo configurar el chatbot Freddy AI de Freshdesk para gestionar solicitudes de estado de pedidos

Seamos honestos: si su equipo de soporte recibiera un dólar por cada ticket de "¿Dónde está mi pedido?", probablemente podría financiar a todo el departamento durante un año. Estas solicitudes repetitivas de tipo WISMO (Where Is My Order) son un drenaje constante de tiempo y energía, alejando a los agentes de problemas que realmente necesitan un toque humano. ¿La buena noticia? Puede eliminarlas mediante la automatización.

Quitar estas preguntas sencillas y de gran volumen de la carga de trabajo de su equipo es una de las victorias más rápidas para mejorar tanto la eficiencia del equipo como la felicidad del cliente. Sus clientes obtienen respuestas instantáneas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y sus agentes pueden concentrarse en resolver problemas más difíciles. Esta guía le explicará exactamente cómo configurar el chatbot Freddy AI de Freshdesk para gestionar las solicitudes de estado de pedidos, paso a paso. Cubriremos todo, desde la conexión con su sistema de pedidos hasta la creación de la conversación y la planificación de una transferencia fluida a un humano cuando las cosas se compliquen.

Lo que necesitará para empezar

Antes de lanzarnos a la configuración, pongamos todo en orden. Este proceso implica conectar Freshdesk a su sistema de gestión de pedidos interno (backend), lo que significa que necesitará tener algunas cosas a mano.

• Una cuenta de Freshdesk: Para desbloquear realmente el Assist Bot y su biblioteca de API, deberá estar en uno de los planes de nivel superior, como el plan Enterprise Omnichannel.

• Acceso de administrador: Necesitará ser administrador en su cuenta de Freshdesk para acceder a la configuración y configurar los bots. No podrá saltarse al departamento de TI para esto.

• Acceso a la API del sistema de pedidos: Este es el punto clave. Necesita la documentación de la API de cualquier plataforma de comercio electrónico o sistema que contenga los datos de sus pedidos. Podría ser Shopify, Magento o una base de datos personalizada. Asegúrese de tener lista la clave API o el token.

• Conocimientos básicos sobre API: No necesita ser desarrollador, pero saber un poco sobre cómo funcionan las API (específicamente qué es una solicitud GET y cómo es una respuesta JSON) definitivamente ayudará.

Guía paso a paso

Muy bien, vamos a construir esto. Vamos a crear un flujo de bot que salude, pida los detalles del pedido, extraiga esa información de su sistema mediante una API y luego la comparta con el cliente directamente en el chat.

Paso 1: Diríjase al constructor de Assist Bot

Lo primero es lo primero, necesita encontrar dónde ocurre la magia del bot. Inicie sesión en su cuenta de Freshdesk como administrador.

• Desde el panel principal, navegue a Admin > Productividad del agente > Assist bot.

• Puede elegir un bot existente para trabajar en él o crear uno nuevo desde cero. Piense en esta área como su centro de mando para todas las conversaciones de su bot.

Paso 2: Conéctese a su sistema de pedidos a través de la biblioteca de API

Antes de que su bot pueda hablar de pedidos, necesita una línea directa con su plataforma de comercio electrónico. Aquí es donde entra en juego la Biblioteca de API de Freshdesk, que es básicamente una agenda para sus conexiones API.

• Dentro del constructor del bot, busque y haga clic en el icono de la Biblioteca de API en el menú de la derecha.

• Haga clic en el botón + Nueva API. Es una buena idea darle un nombre que recuerde, como "GetOrderStatus".

• Ahora la parte técnica. Deberá configurar la llamada a la API:

  • Método (Method): Seleccione GET, ya que solo está recuperando (u "obteniendo") información.
  • URL: Este es el enlace API específico de la documentación de su sistema de pedidos para obtener un solo pedido. Usará un marcador de posición para el número de pedido que el cliente le proporcione. Podría verse algo así: "https://api.tutienda.com/orders/{{order_number}}".
  • Encabezados (Headers): La mayoría de las API necesitan algún tipo de contraseña para permitirle entrar. Añadirá eso aquí, generalmente en forma de clave API o un token de autorización.

• Una vez completado, utilice la función Test. Esto le permite introducir un número de pedido real de su sistema para asegurarse de que la conexión funciona. Cuando vea una respuesta exitosa, puede guardar la API y continuar.

Paso 3: Planifique una nueva conversación para el estado del pedido

Un flujo de diálogo es simplemente el guion que sigue el bot al hablar con un cliente. Necesitamos crear un nuevo guion específicamente para cuando alguien pregunte por su pedido.

• De vuelta en el constructor del bot, cree un nuevo flujo y dele un nombre claro, tal vez "Consulta de estado de pedido".

• Lo primero que debe decir el bot es un saludo amable que también le diga al cliente lo que necesita. Algo como: "¡Puedo ayudarte con eso! ¿Cuál es tu número de pedido?" es perfecto.

• A continuación, debe indicarle al bot que escuche la respuesta del cliente y la guarde. Llamemos a la información guardada "order_number". Así es como el bot recordará qué buscar en el siguiente paso.

Paso 4: Active la API y comparta los resultados

Este es el momento de la verdad. Utilizaremos la API que acabamos de configurar y el número de pedido del cliente para obtener el estado del pedido en tiempo real.

• En su flujo "Consulta de estado de pedido", justo después de que el bot obtenga el número de pedido, añada una nueva acción.

• Elija Trigger API (Activar API) como tipo de acción y seleccione la API "GetOrderStatus" que creó en el Paso 2. El bot es lo suficientemente inteligente como para usar automáticamente el "order_number" que acaba de guardar.

• Ahora, añada un nuevo mensaje para mostrar al cliente lo que el bot ha encontrado. Utilice el selector de contenido "[+]" para extraer datos directamente de la respuesta de la API. Su mensaje podría ser algo como: "¡Buenas noticias! El estado de tu pedido es: '{{api_response.status}}'."

• Si su API también comparte detalles como un número de seguimiento o la fecha de entrega, también puede añadirlos al mensaje.

Paso 5: Planifique una ruta de escape

La automatización es fantástica, pero ¿qué ocurre cuando algo sale mal? Un cliente puede escribir mal su número de pedido o su sistema puede estar caído momentáneamente. Necesita un respaldo (fallback) para que el cliente no se quede hablando con una pared.

• Utilice la pestaña Condiciones (Conditions) en su flujo de diálogo para verificar si la llamada a la API funcionó.

• Cree una condición que busque una respuesta exitosa. Si todo está bien, el bot continúa con el mensaje positivo que creamos en el paso anterior.

• Cree otra condición para un fallo o un mensaje de error (como "Pedido no encontrado"). Si esto sucede, el bot debe enviar un mensaje diferente. Por ejemplo: "No he podido encontrar ese número de pedido. Permíteme conectarte con alguien del equipo que pueda ayudarte."

• Finalmente, añada una acción para transferir el chat a un agente humano. Esto asegura una transferencia fluida, y el agente recibe todo el historial del chat para ver qué intentaba hacer el cliente.

Consejos para el éxito y errores comunes a evitar

Poner en marcha un chatbot de IA es un gran paso, pero un poco de planificación puede marcar la diferencia. Aquí hay algunas cosas que debe tener en cuenta.

• No intente abarcarlo todo a la vez. Es tentador construir un bot que pueda hacerlo todo, pero obtendrá mejores resultados si empieza con algo pequeño. Lograr un flujo de trabajo único y de alto impacto, como gestionar las solicitudes de estado de los pedidos, es mucho más efectivo que lanzar cinco automatizaciones diferentes que solo funcionan a medias.

• Pruebe, pruebe y vuelva a probar. Utilice las herramientas de Freshdesk para recorrer toda la conversación varias veces antes de que se publique. Pruébelo con números de pedido reales, falsos y cualquier otra cosa que se le ocurra. Un bot estropeado suele ser más frustrante para un cliente que no tener ningún bot.

• Vigile el rendimiento. Una vez que su bot esté en funcionamiento, no se olvide de él. Compruebe su tasa de resolución y busque lugares donde se esté atascando. Sus analíticas le mostrarán dónde están abandonando los clientes para que pueda volver atrás y ajustar la conversación o la conexión de la API.

Uno de los mayores obstáculos en cualquier proyecto de IA es sentirse seguro de que realmente funcionará antes de lanzarlo a los clientes. Este es un área donde el ecosistema de Freshdesk puede mejorarse aún más mediante herramientas de simulación especializadas.

Un error común es construir un bot sin una idea clara de cómo manejará la realidad desordenada de las preguntas de los clientes. Esto puede llevar a usuarios frustrados y a una pérdida de confianza en su soporte automatizado. Por esta razón se crearon herramientas como eesel AI como un complemento con un potente modo de simulación. Puede probar de forma segura toda su configuración de IA en miles de sus tickets pasados reales en un entorno de práctica. Esto le ofrece un pronóstico basado en datos de su tasa de resolución y le muestra exactamente dónde realizar mejoras, para que pueda realizar el lanzamiento sabiendo que está listo.

Característica	Freshdesk Freddy AI	eesel AI
Proceso de configuración	Configuración completa que ofrece una personalización profunda y control sobre cada interacción.	Opción de inicio rápido con integración simplificada en un clic para un despliegue rápido.
Acciones personalizadas	Totalmente capaz a través de la Biblioteca de API, permitiendo conexiones de sistema potentes y personalizadas.	Cree fácilmente acciones personalizadas para buscar datos o activar flujos de trabajo en cualquier sistema.
Pruebas previas al lanzamiento	Robustas herramientas de prueba manual dentro del constructor de bots para verificar cada ruta conversacional.	El modo de simulación único prueba la IA en miles de tickets pasados para un pronóstico de rendimiento preciso.
Fuentes de conocimiento	Aprovecha su base de conocimientos y flujos estructurados para una alta precisión.	Unifica instantáneamente el conocimiento de tickets pasados, centros de ayuda, Confluence, Google Docs y más.

¿Cuál es la conclusión?

Automatizar las preguntas rutinarias ya no es solo algo "bueno de tener": es esencial para dirigir un equipo de soporte moderno y eficiente. Siguiendo los pasos de esta guía, puede lograr que el chatbot Freddy AI de Freshdesk gestione las solicitudes de estado de los pedidos, lo que liberará inmediatamente el tiempo de sus agentes y ofrecerá a sus clientes las respuestas instantáneas que esperan.

Freshdesk Freddy AI proporciona un conjunto de herramientas robusto y completo para los equipos que desean un control profundo sobre su automatización. Si bien la configuración de las conexiones API y la creación de flujos detallados requieren cierta experiencia inicial en integración, la automatización resultante es potente y fiable. Para los equipos que desean avanzar aún más rápido o añadir una capa extra de pruebas a su despliegue de IA, vale la pena considerar opciones complementarias diseñadas para una experiencia más flexible.

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