Agente B2C con Shopify: piloto detenido
Prototipo propio con catálogo y precios de Shopify. Un piloto real con Meta lo detuvo.
- Prototipo construido por mí
- Piloto con anuncios reales de Meta
- Detenido · producción siguió en YaVendió
El problema
El canal B2C necesitaba un agente que respondiera con catálogo, precios y envío reales de Shopify.
Mi rol
Construí un prototipo en n8n conectado a Shopify: producto, precios, imágenes, catálogos, videos, estado y CRM. Lo probé yo y el equipo.
El chatbot B2C en producción es Davi IA sobre YaVendió; no lo construí. Allí contribuí con la base de conocimiento, mejoras y QA junto al equipo.
Cómo funciona
WhatsApp
Entra el mensaje; sin duplicados
Necesidad
El agente entiende qué busca
Recomendación
Producto según la necesidad
Shopify
Producto, precio e imagen reales
Recursos
Imagen, video o catálogo
Estado + CRM
Cliente, pedido y hoja de CRM
Pago o asesor
Datos de pago o alerta al equipo
Lo que construí yoOtra capa del equipo
A · Contexto de producción: Davi IA sobre YaVendió
- ProducciónDavi IA sobre YaVendióEl chatbot B2C en producción. No lo construí yo.
- Mi aporteBase de conocimientoCuatro documentos: base de productos, manual comercial, flujo de conversación y preguntas frecuentes.
- Mi aporteMejoras y QACorrecciones al bot y pruebas de conversación, junto al equipo.
- MétricasSin cifras atribuidasNo publico métricas del canal B2C: no las he verificado y no se atribuyen a mi trabajo.
B · Mi prototipo en n8n
C · El piloto real
Construcción
n8n + Shopify
QA
Mío y del equipo
Piloto
Anuncios reales de Meta
Ambigüedad
Envío / precio total, con un cliente
Detenido
YaVendió siguió
Lección de fiabilidad
Todo total o envío que el sistema afirme debe salir de una fuente verificada en ese momento y comunicarse sin ambigüedad. No tiene métricas comerciales ni se atribuye ninguna.
Stack
- n8n
- Shopify API
- OpenAI
- Supabase