Sistema de aprendizaje en base a insights de clientes

Las empresas están sentadas sobre una mina de oro: data cualitativa en reuniones, chats y notas que rara vez se analiza a escala. Aquí verás cómo convertir esas transcripciones en insights accionables con inteligencia artificial, automatizando un flujo en Relay que toma archivos de Google Drive, los clasifica y los registra en Google Sheets para mejorar producto, marketing y ventas.

¿Cómo transformar data cualitativa en insights accionables con inteligencia artificial?

La clave es estructurar lo que antes era difícil de clasificar. Con IA puedes identificar preguntas recurrentes, generar insights de producto, contenido y marketing, y dar coaching comercial sobre cómo mejorar reuniones con potenciales clientes. También puedes crear agentes que tomen acciones puntuales con esa información.

El ejemplo parte de transcripciones del equipo de ventas, pero aplica igual a un e-commerce usando chats de WhatsApp. El objetivo: centralizar, clasificar y accionar para optimizar producto, contenido y el proceso de ventas.

¿Qué pasos configuran el flujo en Relay con Google Drive y Google Sheets?

Se construye un workflow automatizado en Relay que detecta nuevas transcripciones en Google Drive, lee el documento correcto, lo analiza con IA, crea una lista de insights y los registra como filas en Google Sheets con columnas por categoría.

¿Cómo iniciar el flujo y definir el prompt?

• Entra a Relay y usa Log in o Start for free. Hay plan gratuito.
• Crea un nuevo workflow y activa el asistente de IA.
• Define un prompt claro: analizar reuniones con potenciales clientes desde una carpeta en Google Drive, identificar preguntas recurrentes, generar insights y oportunidades de contenido, marketing y producto, dar coaching, clasificar por categorías y enviar a Google Sheets.
• Selecciona el spreadsheet de destino: “Insights con AI”.

¿Cómo encontrar y leer la transcripción correcta?

• Configura el trigger: cuando se agregue un archivo a la carpeta objetivo, se dispara el flujo.
• Corrige el tipo de lectura según el archivo: si es Google Docs, usa el paso de lectura de Google Docs y no de PDF.
• Usa Find Documents para elegir un solo documento en el parent folder correcto, por ejemplo Meet Recordings.
• Si no hay documento: pausa la automatización y envía notificación.
• Si hay más de uno: ordena por última modificación descendente y toma el más reciente.

¿Cómo clasificar, iterar y registrar los insights?

• Analiza el texto con IA, por ejemplo con ChatGPT, para generar insights clasificados.
• Considera que la IA devuelve una lista. Añade un paso de loop over a list para iterar cada insight.
• Inserta cada insight como una fila independiente en Google Sheets.
• Si falla por falta de columnas: pídele a la IA que proponga la estructura de columnas y créalas en el spreadsheet.
• Mapea campos en el editor de Relay para que cada dato llegue a la columna correcta.

Errores y soluciones comunes: - Paso de lectura incorrecto para Google Docs: cambia al lector de Google Docs. - Falta de columnas en Google Sheets: crea columnas sugeridas por la IA. - Campos no mapeados: empata “categoría”, “subcategoría”, “hallazgo”, “pregunta”, “recomendación o acción”. - Múltiples archivos en la carpeta: ordena por última modificación y toma el primero.

Resultado esperado: - Insights clasificados insertados uno por fila. - Columnas claras para análisis posterior. - Base para patrones, priorización y mejora continua en producto, marketing y ventas.

¿Qué habilidades, conceptos y keywords fortaleces con este sistema?

Al implementarlo, desarrollas competencias aplicables a cualquier equipo de crecimiento.

• Automatización no-code en Relay: diseño de workflow con pasos encadenados.
• Gestión de fuentes: uso de carpetas en Google Drive y selección por parent folder.
• Eventos y control de flujo: configuración de trigger, pausa y notificaciones.
• Lectura correcta de formatos: distinción entre PDF y Google Docs.
• Clasificación de data cualitativa: extracción de preguntas recurrentes e insights con IA.
• Estructuración para análisis: diseño de columnas en Google Sheets y mapeo de campos.
• Iteración con listas: uso de loop over a list para registrar múltiples insights.
• Manejo de errores: diagnóstico, reintentos y validación de operaciones exitosas.
• Coaching comercial: recomendaciones para mejorar reuniones de ventas.
• Base de conocimiento: repositorio para aprender de clientes y prospectos.
• Priorización y reporting: posibilidad de graficar y enviar a dashboard para detectar patrones.
• Mejora continua: iterar añadiendo nombre de la reunión, fecha y con quién conversaste para enriquecer el contexto.

¿Te animas a implementarlo y compartir lo que consigas? Cuéntame qué caso de uso aplicarías primero y qué mejoras añadirías; a Daniela Gómez de Almada le encantará leer tu feedback en LinkedIn.