Desarrollo de Chatbot Inteligente para Restaurante con Integración Kommo, N8n y Google Sheets

Se requiere el desarrollo e implementación de un chatbot avanzado para un restaurante, diseñado para automatizar la interacción con los clientes a través de WhatsApp. El bot debe integrarse fluidamente con Kommo como hub de mensajería, n8n para la lógica de negocio y procesamiento de lenguaje natural, y Google Sheets para la gestión de datos.

El objetivo principal es mejorar la eficiencia en la atención al cliente, gestionando reservas, pedidos a domicilio y consultas de información de manera automática y personalizada. El bot debe iniciar cada conversación mostrando la promoción vigente del restaurante para captar la atención del cliente y guiar la interacción.

Funcionalidades Clave:

1.  Detección de Intención: El bot debe ser capaz de identificar al menos cuatro intenciones principales del cliente utilizando inteligencia artificial (idealmente a través de un nodo de Openai en n8n) o reglas predefinidas: reserva, domicilio, info y otro/humano. Ejemplos de intenciones de reserva incluyen 'quiero reservar', 'mesa para 4 a las 8'; para domicilio, 'quiero pedir', '¿tienen delivery?'; y para información, preguntas sobre horario, dirección, menú, métodos de pago, parqueadero, promociones o sedes.

2.  Flujo de Reservas:
    *  Al detectar una intención de reserva, el bot solicitará los datos mínimos necesarios: fecha, hora, número de personas y nombre del cliente (el número de teléfono se obtendrá automáticamente de WhatsApp).
    *  Una vez recopilados los datos, el bot confirmará la reserva con un mensaje claro y conciso.
    *  La información de la reserva confirmada se guardará automáticamente en una hoja de Google Sheets, marcando su estado como 'Confirmada'.
    *  En Kommo, el lead correspondiente se actualizará para reflejar que la reserva ha sido realizada.

3.  Flujo de Domicilios:
    *  Este flujo debe ser inmediato y sin fricción. Al identificar una intención de pedido a domicilio, el bot responderá con los enlaces directos a las plataformas de delivery disponibles (Rappi, Uber Eats o la web propia del restaurante).
    *  Se incluirá un texto breve indicando que el cliente puede consultar el menú y realizar el pago directamente en esos enlaces.
    *  En Kommo, se marcará el campo 'Interés: Domicilio' en el lead del cliente para futuras acciones de retargeting.

4.  Flujo de Información:
    *  El bot responderá a preguntas frecuentes de forma automática.
    *  Se implementará una primera capa de respuestas predefinidas basadas en palabras clave.
    *  Una segunda capa utilizará inteligencia artificial (IA) con un contexto fijo del restaurante para responder a preguntas no contempladas en las respuestas predefinidas, ofreciendo una experiencia más completa y dinámica.

Arquitectura Propuesta:

*  Kommo: Funcionará como el hub central para la comunicación de WhatsApp, recibiendo todos los mensajes de los clientes.
*  N8n: Cada mensaje recibido en Kommo se enviará a n8n vía webhook o API. N8n será el encargado de clasificar la intención del mensaje, ejecutar la lógica de los flujos y responder a Kommo para que el mensaje llegue al chat del cliente. Se utilizará un nodo de OpenAI para la detección de intención avanzada.
*  Google Sheets: Actuará como la base de datos para almacenar las reservas confirmadas.

Requisitos Clave:

*  Implementación de detección de intención clara y precisa.
*  Desarrollo de sub-flujos independientes para cada tipo de interacción (reserva, domicilio, información).
*  Integración robusta entre Kommo y n8n.
*  Registro y gestión de reservas en Google Sheets.
*  Capacidad de derivar la conversación a un agente humano cuando la intención del cliente lo requiera o no pueda ser manejada automáticamente.