Checklist de chatbot
Checklist de chatbot para agendar citas por WhatsApp
Un checklist práctico para equipos de servicios que construyen un chatbot de booking en WhatsApp o Instagram. Úsalo para confirmar preguntas de calificación, reglas de calendario, momentos de handoff, confirmaciones y QA antes de que clientes reales dependan del workflow.
Plantilla visible
Copia la estructura y luego adáptala a tu política y a la intención del cliente.
La plantilla se muestra de forma intencional en la página. No es una descarga cerrada y evita promesas no sustentadas sobre conversión, ingresos o tasas de respuesta.
Bloques del workbench
4 blocks01
Alcance
Define el trabajo del booking
Tipo de cita: {{service_name}} Objetivo del booking: {{new_booking | reschedule | cancellation | qualification_only}} Datos requeridos del cliente: {{name}}, {{preferred_day}}, {{preferred_time}}, {{service_notes}} El staff revisa cuando: {{handoff_condition}}
No empieces por el copy. Empieza por el trabajo operativo que el chatbot debe completar.
02
Preguntas
Preguntas de calificación
Pregunta solo lo que el equipo necesita para reservar o enrutar la cita: 1. ¿Qué servicio necesitas? 2. ¿Qué día y qué ventana de horario te funciona mejor? 3. ¿Hay algo que el equipo deba saber antes de confirmar? 4. ¿Prefieres el siguiente horario disponible o una persona/proveedor específico?
Mantén la calificación corta. Formularios largos aumentan el abandono y complican el handoff.
03
Calendario
Disponibilidad y confirmación
Revisión de calendario: - Los horarios del negocio están configurados. - Los días bloqueados y excepciones están configurados. - La duración de la cita es clara. - El chatbot puede explicar qué pasa si no hay un horario compatible. - El copy de confirmación no promete un horario antes de que la cita quede realmente creada o aprobada.
En Interlinked, conecta el workflow con Google Calendar y valida las reglas de agenda durante el setup.
04
Handoff
Revisión manual
Pasa al equipo cuando: - El cliente pide un horario no disponible. - La solicitud incluye contexto médico, legal, financiero o sensible. - El servicio requiere aprobación del staff. - El cliente está molesto, confundido o pide una excepción. - El chatbot no puede decidir qué servicio o duración aplica.
La revisión manual debe conservar contexto de la conversación, horario preferido y notas del cliente.
Notas de implementación
Cómo convertir la plantilla en un workflow dentro de Interlinked
01
Fija los límites de la cita
Documenta duración del servicio, horarios del negocio, días bloqueados, excepciones del staff, reglas de cancelación o reprogramación y el punto exacto en el que la cita queda confirmada. El chatbot no debe inferir esos detalles desde copy ambiguo.
02
Conecta Google Calendar antes de lanzar
Los workflows de booking en Interlinked dependen de disponibilidad del calendario y reglas de scheduling configuradas. Conecta el calendario, prueba días bloqueados y confirma que el evento creado respeta duración y contexto del cliente.
03
Escribe rutas cortas de calificación
Un chatbot de booking debe recoger suficiente información para encontrar la ruta correcta, no interrogar al cliente. Mantén corta la ruta principal y manda edge cases a handoff.
04
Diseña la respuesta cuando no hay disponibilidad
El failure state más importante es no encontrar un horario compatible. Dale al cliente opciones claras: elegir otra ventana, pedir a una persona o dejar notas para revisión del staff.
Errores comunes
Confirmar una cita antes de revisar el calendario.
Usa wording que diga que el chatbot está validando disponibilidad hasta que la cita quede realmente creada o aprobada por el staff.
Pedir demasiadas preguntas de intake.
Pregunta solo lo necesario para identificar servicio, horario y necesidad de revisión. La información extra puede pedirse después del handoff.
Ignorar días bloqueados y excepciones.
Prueba fines de semana, feriados, ausencias del staff, ventanas de comida y reglas de citas del mismo día antes del lanzamiento.
Dejar que el chatbot resuelva solo casos sensibles.
Pasa a revisión manual los casos poco claros, sensibles, de alto riesgo o con clientes molestos, conservando todo el contexto.
Checklist de QA
- 01 Cada servicio tiene duración, regla de horario y owner del booking.
- 02 Google Calendar está conectado y probado con ejemplos disponibles, no disponibles y días bloqueados.
- 03 El chatbot cubre nuevos bookings, reprogramaciones, cancelaciones y rutas cuando no hay disponibilidad.
- 04 El mensaje de confirmación solo aparece después de crear la cita o de que la aprobación del staff sea clara.
- 05 El handoff manual mantiene visibles día preferido, horario preferido, servicio y notas del cliente.
- 06 El workflow ya se probó desde WhatsApp o Instagram hasta revisión en CRM.
Contexto del producto
Dónde conecta esta plantilla dentro de Interlinked
FAQ de plantilla
Preguntas antes de adaptarla
¿Un chatbot para citas puede crear eventos en calendario?
En los workflows de scheduling de Interlinked, el comportamiento depende de la conexión configurada del calendario, horarios del negocio, disponibilidad y reglas del workflow. Prueba la ruta completa antes de que clientes reales dependan de ella.
¿El chatbot debería confirmar todas las citas automáticamente?
No. Algunos servicios deberían requerir revisión humana, especialmente cuando hay duración variable, elegibilidad, disponibilidad de proveedor, pago, contexto sensible o excepciones.
¿Qué canales pueden usar este checklist?
El checklist está escrito para workflows de booking en WhatsApp e Instagram, pero los mismos checks operativos aplican a cualquier canal conectado que termine en el CRM y la lógica de scheduling de Interlinked.
¿Cuál es la prueba de QA más importante?
Prueba no disponibilidad y handoff. Un buen workflow de booking debe explicar qué pasa cuando el horario pedido no existe y debe mandar casos inciertos a una persona con todo el contexto adjunto.
Ruta de lanzamiento
Lleva la plantilla a un workflow de conversación real.
Usa la documentación del producto como fuente de verdad y luego prueba el guion o checklist con un conjunto pequeño de ejemplos internos antes de usarlo con clientes.