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¡Bienvenido a Santi Artificial una semana más! Hoy te traigo un artículo que, sin duda, te será de gran utilidad, ya sea que tengas un negocio o simplemente quieras optimizar tu gestión de correos electrónicos.
En esta guía, te enseñaré a crear un asistente de correo electrónico inteligente que actuará como tu asistente digital. Este sistema se encargará de clasificar automáticamente tus correos, generar respuestas personalizadas y automáticas, y reenviar mensajes a los departamentos correspondientes según tus necesidades.
Si esto te interesa, quédate, porque vamos a descubrir juntos el paso a paso, la configuración de cada módulo y las razones detrás de cada decisión para que puedas aplicarlo de la mejor manera. ¡Comencemos!
Configurar el Trigger: Leer Emails
El primer paso en esta automatización es configurar el Trigger o disparador, que permitirá al asistente leer los correos electrónicos entrantes. Para ello, utilizaremos la función Watch Emails en Make.
Este módulo se encargará de revisar nuestra bandeja de entrada y filtrar los correos según la configuración que elijamos. Configurarlo es muy sencillo:
Seleccionar la cuenta de correo
Conectamos la cuenta de Gmail que usaremos.
Si utilizas un correo profesional con tu propio dominio, pero está basado en Gmail, también funcionará sin problemas.
Elegir la carpeta a monitorear
Gmail permite especificar una carpeta para la lectura de correos.
En este caso, seleccionaremos Inbox para que el asistente procese todos los correos entrantes de la bandeja de entrada.
Configurar el filtro de correos
Dejamos el filter type con la configuración predeterminada.
En criterio, seleccionamos only unread emails (solo correos no leídos). Esto es clave para evitar que la automatización lea los mismos correos repetidamente, creando bucles innecesarios.
Marcar los correos como leídos
Activamos esta opción para que, una vez que el asistente lea un correo, lo marque automáticamente como leído. Esto simula que lo hemos abierto manualmente y ayuda a evitar posibles errores en la automatización.
Con estos ajustes, nuestro asistente ya podrá leer y clasificar los correos electrónicos de forma eficiente.
Filtrar el Email con Make y ChatGPT
El siguiente módulo de nuestra automatización es el de ChatGPT, que utilizaremos para clasificar los correos electrónicos. En este caso, su función será analizar el contenido del email y devolver una categoría específica según su naturaleza.
Configuración del Módulo
Seleccionar el modelo de IA
Usaremos ChatGPT-4, ya que ofrece la mejor relación calidad-precio en la generación de respuestas. Aunque existen versiones más avanzadas, la diferencia en este caso no es significativa para la tarea que necesitamos.
Hemos configurado un prompt claro y conciso para que ChatGPT actúe como un asistente virtual especializado en la clasificación de correos electrónicos.
El mensaje que le enviamos es el siguiente:
"Actúa como un asistente virtual y ayúdame a clasificar mis emails en diferentes categorías.
Tu respuesta debe ser solo una palabra, basada en las siguientes reglas:
Si el email es una newsletter, responde newsletter.
Si es un correo de ventas o promoción, responde venta.
Si se trata de un posible cliente interesado en mis servicios, responde cliente.
Aquí tienes el email que debes analizar:"
2. Enviar el contenido del email
Para que ChatGPT pueda analizar el correo correctamente, le enviamos el HTML content del email extraído en el paso anterior.
Esto permite que la IA interprete el contenido del mensaje y devuelva una clasificación precisa.
Una vez configurado, este módulo procesará cada email y lo etiquetará en función de su tipo, lo que facilitará los siguientes pasos de la automatización.
Tipo de Filtrado: Configuración del Router
Llegamos a una de las partes más interesantes de la automatización: el filtrado de correos mediante el módulo Router en Make. Este módulo nos permite crear múltiples rutas dentro de la automatización y, al combinarlo con filtros, podemos aprovechar todo su potencial.
Configuración del Router
Añadir el módulo Router
Insertamos el Router en la automatización, lo que nos permitirá dividir el flujo en diferentes caminos según el tipo de correo recibido.
Definir las rutas según la clasificación de ChatGPT
En el paso anterior, configuramos ChatGPT para que devuelva una palabra clave según el tipo de email:
newsletter → Si el correo es un boletín informativo.
venta → Si el correo es promocional o de ventas.
cliente → Si se trata de un posible cliente interesado en nuestros servicios.
Como resultado, crearemos tres rutas dentro del Router, una para cada categoría.
Configurar cada ruta
Dentro de cada camino, añadimos una condición basada en la respuesta de ChatGPT.
Especificamos que el valor del campo de salida del módulo de ChatGPT debe ser igual a la palabra clave correspondiente (newsletter, venta o cliente).
Para evitar errores, incluimos posibles variaciones de la palabra clave. Por ejemplo, si en pruebas previas ChatGPT ha devuelto «newsletter» con y sin comillas, o con un punto al final, añadimos esas opciones en el filtro.
Guardar y probar la automatización
Una vez configuradas todas las rutas, guardamos la automatización.
Es recomendable realizar pruebas previas con diferentes correos para asegurarnos de que todas las posibles variaciones sean correctamente filtradas.
Con esto, nuestra automatización ya puede tomar diferentes caminos según el tipo de correo recibido, asegurando que cada email sea procesado de manera eficiente.
Clasificación de Emails: Modificar Etiquetas (Modify Email Labels)
En esta última etapa de la automatización, configuraremos las acciones específicas que se ejecutarán dependiendo del tipo de email recibido. En este caso, nos enfocaremos en la asignación de etiquetas para organizar mejor los correos electrónicos.
¿Por qué usar etiquetas en Gmail?
El etiquetado es una forma eficiente de organizar correos electrónicos en Gmail. Nos permite clasificar mensajes de manera automática y visualmente clara, facilitando su acceso posterior. Por ejemplo, podemos etiquetar:
Newsletters para revisar más tarde.
Facturas para llevar un control financiero.
Proveedores para gestionar comunicaciones comerciales.
Alertas de pago para recordar fechas importantes.
Configuración del etiquetado automático
Seleccionar el módulo «Modify Email Labels» en Make
Este módulo nos permite asignar etiquetas a los correos entrantes de manera automática.
Conectar con nuestra cuenta de Gmail
Utilizamos la misma cuenta configurada al inicio de la automatización.
Identificar el correo electrónico a modificar
En la opción Gmail message ID, debemos seleccionar el ID del email procesado.
Para encontrar este ID, podemos utilizar la función Search items y buscar «ID» dentro del primer módulo de Gmail (normalmente se llama Gmail message ID).
Asignar etiquetas según el tipo de email
En la sección Add Labels, seleccionamos las etiquetas que queremos aplicar.
Si, por ejemplo, el email ha sido clasificado como newsletter, le asignaremos esa etiqueta.
Si tenemos más categorías como proveedores, facturas o alertas de pago, también las podemos incluir en esta sección.
Opcional: Remover etiquetas
Existe la opción de eliminar etiquetas en caso de que un correo cambie de clasificación.
Aunque no es una función comúnmente utilizada, puede ser útil en ciertos casos.
Guardar y probar la automatización
Una vez configurado todo, guardamos la automatización y realizamos pruebas para asegurarnos de que los correos se etiquetan correctamente.
Con esta configuración, nuestro asistente digital ya puede clasificar y organizar automáticamente los emails según su tipo, ayudándonos a mantener una bandeja de entrada más ordenada y eficiente.
Creación de Respuestas Automáticas (Create a Completion, ChatGPT)
En esta parte de la automatización, configuraremos la respuesta automática para los correos electrónicos clasificados como «Venta». Estos emails suelen ser intentos de ventas no solicitadas o spam promocional.
¿Cómo funciona?
Clasificación del email como «Venta»
ChatGPT analiza el correo y lo clasifica como «Venta» si detecta que el remitente intenta vender algo.
Generación de una respuesta automática
Utilizamos otro módulo de ChatGPT para generar una respuesta cortés que rechace la oferta de manera educada y profesional.
Configuración en Make
Seleccionar el módulo «Create a Completion» (ChatGPT)
Usamos el mismo modelo GPT-4 para obtener respuestas de alta calidad.
Definir el prompt para ChatGPT
Instruimos a ChatGPT para que genere una respuesta automática adecuada.
Prompt utilizado:
Actúa como un asistente virtual creando una respuesta para un email que es un intento de venta. Rechaza de forma educada y correcta su propuesta. No añadas el asunto, ya que solo vas a escribir el cuerpo del email. No incluyas variables como [nombre del remitente] porque la respuesta se enviará automáticamente sin ajustes. Si vas a firmar con mi nombre, me llamo Santi. Hazlo en HTML. Este es el email que debe responder:
Incluir el contenido del email original
Se extrae el contenido del email recibido en formato HTML Content para que ChatGPT pueda interpretarlo correctamente.
Ejemplo de respuesta automática en HTML
Para asegurarnos de que el formato es correcto, podemos hacer pruebas con ejemplos como:
<p>Muchas gracias por su oferta sobre mesas portátiles, pero no estamos interesados en este momento.</p>
<p>Atentamente,<br>Santi</p>
Realizar pruebas
Es recomendable probar diferentes respuestas y ajustar el prompt si es necesario para obtener el tono y contenido adecuados.
Beneficios de esta automatización
✅ Respuestas rápidas y automáticas sin intervención manual. ✅ Comunicación profesional y educada sin esfuerzo. ✅ Ahorro de tiempo al evitar responder manualmente a correos no deseados.
Con esta configuración, cualquier intento de venta recibirá una respuesta automática cortés sin necesidad de que intervengamos manualmente.
Envío de Respuesta Automática (Send an Email)
Una vez que ChatGPT ha generado una respuesta educada para rechazar la oferta de venta, el siguiente paso es enviar automáticamente el email al remitente original.
Configuración del módulo «Send an Email» en Make
Añadir el módulo «Send an Email»
En Make, agregamos el módulo de envío de correos electrónicos.
Seleccionar la conexión con Gmail
Elegimos la cuenta de Gmail desde la cual queremos enviar la respuesta.
Definir los campos clave del email
Destinatario (To):
Seleccionamos la dirección de correo del remitente original.
Se encuentra en el primer módulo de lectura de emails bajo el campo: Sender Email Address
Asunto (Subject):
Creamos un asunto personalizado citando el original: «Respuesta a: [Asunto del Email Recibido]»
Para obtener el asunto original, seleccionamos el campo: Email Subject
Cuerpo del Email (Content):
Insertamos el mensaje generado previamente por ChatGPT.
En la parte inferior, podemos incluir el contenido del correo original como referencia, con un formato similar a:
<p>Estimado/a,</p>
<p>Muchas gracias por su oferta, pero en este momento no estamos interesados.</p>
<p>Atentamente,<br>Santi</p>
<hr>
<p><strong>En respuesta a su correo:</strong></p>
<blockquote>[Contenido del email recibido]</blockquote>
Realizar pruebas
Antes de automatizar por completo, se recomienda hacer pruebas con diferentes emails de prueba para asegurarse de que la respuesta es correcta.
Envío de Respuesta Estática Automática
Esta opción es útil para responder automáticamente a posibles clientes con un mensaje predefinido, como un aviso de vacaciones o una invitación a agendar una reunión.
Configuración del módulo «Send an Email» en Make
Añadir el módulo «Send an Email»
Seleccionamos el módulo de «Enviar un Email» en Make.
Configurar los campos del correo
Destinatario (To):
Seleccionamos el campo «Sender Email Address», es decir, la persona que envió el correo.
Asunto (Subject):
Usamos un asunto fijo, como: «Gracias por contactar»
Cuerpo del Email (Content – HTML format):
Creamos un mensaje en HTML para que siempre tenga un formato correcto:
<p>Hola,</p>
<p>Muchas gracias por contactar con <strong>Santi Artificial</strong>. Si quieres que te ayude a automatizar tu negocio, puedes reservar una cita conmigo en el siguiente enlace:</p>
<p><a href="https://calendly.com/tu-enlace" target="_blank" rel="noopener">Haz clic aquí para reservar una cita</a></p>
<p>Atentamente,<br>Santi</p>
Evitar errores en el enlace
Al usar un texto fijo, garantizamos que el enlace a la cita no se modifique ni tenga errores generados por IA.
Envío de Aviso Interno
Esta automatización envía una notificación interna cada vez que un cliente potencial recibe una respuesta automática.
Configuración del módulo «Send an Email» en Make
Añadir el módulo «Send an Email»
Seleccionamos nuevamente el módulo «Enviar un Email» en Make.
Configurar los campos del correo
Destinatario (To):
Ingresamos nuestro propio email (o un segundo email de ejemplo).
Asunto (Subject):
Usamos un asunto fijo, como: «Nuevo posible cliente»
Cuerpo del Email (Content – Texto plano o HTML):
Escribimos un mensaje corto para notificarnos:
<p>Hola,</p>
<p>Acabas de recibir una petición de un cliente y se ha reenviado tu calendario.</p>
<p>Revisa tu bandeja de entrada para más detalles.</p>
<p>Atentamente,<br>Tu sistema de automatización</p>
3. Ejecuta y verifica:
Siempre revisa el contenido generado para asegurarte de que sea coherente y adecuado para tu audiencia. Este es un ejemplo de la descripción generada:
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Si haces la prueba enviando 3 tipos de correos, la automatización detectará cada uno y seguirá una de las líneas que hemos creado, enviando mensajes automaticos acorde a lo que debes escribirle al cliente.
Esta automatización funciona de manera excelente, pero recuerda que esto es solo un ejemplo. Lo interesante sería ampliar este sistema con múltiples etiquetas (5, 10 o más) que filtren automáticamente los correos. Además, podrías personalizar las respuestas según el remitente y configurar notificaciones para distintos departamentos de tu empresa, diseñadores u otros equipos.
Lo importante es que escales esta automatización a 10 o 15 flujos diferentes para optimizar tu gestión de emails.
Si tienes dudas, déjalas en los comentarios. Puede que hoy haya estado un poco espeso explicándolo, pero espero que te sea súper útil.
Si te gustó este contenido y si quieres más automatizaciones, te dejo una lista llena de ejemplos que puedes probar desde ya.
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