Hola compañero, es un problema muy común cuando pasamos de un "Bot que responde" a un "Producto que se mide". Si ya tienes el RAG con Qdrant funcionando, solo te falta un Data Warehouse conversacional. La clave no es solo guardar el texto, sino categorizarlo en tiempo real para no tener que leer miles de chats después. Aquí te explico cómo estructurarlo en Make: 1. El flujo lógico: - Webhook de WhatsApp: Recibes el mensaje. - Router (Lógica en paralelo): Una rama va a tu RAG (Qdrant) para responder al usuario. La otra rama va al registro de KPIs. - Clasificador con IA: Envías el mensaje a un módulo de OpenAI (GPT-4o-mini es ideal por costo) con un prompt de sistema que diga: "Analiza este mensaje y clasifícalo en: Categoría (Ventas/Soporte/Duda Técnica), Sentimiento (Positivo/Negativo) y Urgencia". - Almacenamiento Estructurado: Guardas el ID del usuario, el mensaje, la categoría y el sentimiento en una tabla de Airtable o Google Sheets. 2. ¿Cómo extraer los KPIs? Al tener los datos en Airtable, puedes crear una vista de Gráficos (Chart interface) que te muestre en tiempo real: - ¿Cuál es la categoría más preguntada? - Evolución del sentimiento de los usuarios. - Picos de consultas por hora/día. 3. Blueprint de ayuda: He diseñado un Blueprint de Make que puedes importar directamente para ver la estructura. Incluye: - Módulo de escucha de WhatsApp Business. - Módulo de análisis de intención con IA. - Módulo de creación de registro en base de datos.

Muchas Gracias por estos ejemplos @Kevin Rojas

Buena esa! Dm para ver como se hace eso👌🏻 Gracias