Cuando la IA informa un precio o inventario incorrecto, comienza por verificar la fuente utilizada en la respuesta. El problema puede estar en una tabla antigua, en la identificación de la variante del producto o en la forma en que la integración entrega el dato. La corrección depende de descubrir en qué punto la información dejó de corresponder a lo que la tienda puede vender.
Una clienta pregunta por los tenis blancos en talla 37. La respuesta confirma disponibilidad, pero el inventario consultado era de la talla 38. En este ejemplo hipotético, la IA pudo recibir una cifra correcta y aplicarla al artículo equivocado.
En la base de conocimiento de ChatFunnel, puedes revisar contenidos y versiones, definir qué permanece activo y elegir los materiales vinculados a cada agente. Este control ayuda a corregir fuentes documentales. Para el precio y la disponibilidad que cambian durante el día, verifica también el alcance de la conexión que proporciona esos datos.
Guarda la pregunta y localiza la información utilizada
Antes de modificar las instrucciones de la IA, reúne el mensaje del cliente, la respuesta recibida y el dato correcto en el momento de la revisión. Registra el producto completo, incluida la talla, el color u otra variante relevante.
Si existe un registro de la consulta realizada por el agente, verifica qué artículo se buscó y qué resultado se recibió. Si no existe, pide a quien configuró la solución que ayude a localizar la fuente. Sin este paso, es fácil cambiar la forma de responder y mantener la misma información incorrecta.
Considera también la hora. Un precio puede haber cambiado después de la conversación. En ese caso, comparar la respuesta antigua solo con la página actual no basta para concluir que hubo un error. Busca el historial del cambio o registra esa limitación en el análisis.
Mientras se investiga el caso, restringe las respuestas que dependen de la fuente dudosa. El equipo puede asumir esas consultas hasta que se pruebe la corrección. La indicación debe decir qué todavía puede responderse y qué requiere verificación, evitando interrumpir atenciones que usan información confiable.
Separa la información estable de los datos cambiantes
La composición, las instrucciones de lavado y las medidas de un producto suelen cambiar menos que el precio promocional o la cantidad disponible. Estas diferencias importan al elegir la fuente.
Una ficha revisada puede servir para explicar la tela de una camisa. Una tabla enviada la semana pasada puede ser inadecuada para informar cuántas unidades todavía pueden comprarse hoy.
| Información | Fuente que verificar | Error que merece investigación |
|---|---|---|
| Medidas y composición | Ficha del producto y versión del material | Documento de otro modelo o contenido antiguo |
| Precio de la variante | Registro correspondiente y condiciones de la oferta | Precio de otra variante o campo incorrecto |
| Descuento | Regla vigente y requisitos de aplicación | Cupón vencido o beneficio aplicado sin cumplir la condición |
| Disponibilidad | Dato de inventario adecuado para la venta | Cantidad total confundida con cantidad disponible para vender |
| Plazo | Estimación aplicable a la dirección y al envío | Plazo general tratado como promesa para cualquier pedido |
Define una fuente principal para cada dato. Cuando un documento y una consulta devuelven valores diferentes, el agente necesita una regla clara para tratar el conflicto. Agregar más archivos a la base sin revisar las versiones anteriores puede aumentar la ambigüedad.
Verifica el producto y la variante antes del valor
Un nombre parecido no identifica necesariamente el mismo artículo. Una camiseta puede tener precios diferentes según la edición y dos prendas visualmente similares pueden tener medidas distintas.
Al probar, usa preguntas que omitan parte de la identificación. "¿Tienen la negra?" exige saber de qué producto se habla. Si ese contexto no está claro, la atención debe pedir la información faltante.
Al revisar la integración, compara el identificador consultado con la variante mostrada en la tienda. Verifica si la respuesta usa la talla solicitada y mantiene esa elección después de que el cliente cambia de color.
Otro punto es el significado del campo de precio. Shopify, por ejemplo, distingue el precio de venta del precio de comparación usado para presentar una promoción. La documentación también trata estos datos por variante. Leer el campo equivocado puede producir una respuesta incoherente, aunque la consulta haya funcionado. Documentación de precios promocionales de Shopify.
Si el beneficio depende de la forma de pago, informa esa condición junto con el valor. Un precio exclusivo para Pix no debe aparecer como si aplicara a cualquier forma de pago.
Descubre qué representa la cifra de inventario
Tener unidades registradas en una ubicación no significa que todas estén disponibles para una nueva compra. Una parte puede estar vinculada a pedidos, reservada o no disponible para venta.
Shopify distingue el inventario disponible del inventario total en existencia. El total reúne unidades disponibles, comprometidas y no disponibles. Esta definición es específica de la plataforma, pero ilustra por qué importa el nombre del campo. Documentación de estados de inventario.
Imagina que el almacén registra cinco unidades de una prenda, pero cuatro ya están comprometidas con pedidos. Si la integración envía solo el total, la respuesta "tenemos cinco disponibles" puede ser incorrecta. Las cifras son ilustrativas; la revisión debe usar los estados reales de tu plataforma.
Verifica también qué ubicación atiende esa venta. Un saldo en otra sucursal puede no estar disponible para el canal o la entrega solicitada. El equipo responsable de la integración debe aclarar qué cantidad llega al agente y qué representa.
Incluso una consulta correcta es una fotografía de ese momento. Si el sistema no reserva el artículo durante la conversación, evita decir que la unidad está garantizada hasta que el cliente termine la compra.
Corrige la fuente y define la respuesta para datos ausentes
Si el origen es un documento antiguo, actualiza el contenido y retira la versión anterior del uso del agente. En ChatFunnel, los controles de la base permiten revisar versiones y materiales activos. Después del cambio, repite la pregunta que reveló el problema.
Si el origen es una conexión, revisa los campos recibidos y el intervalo de actualización con quien la configuró. El texto de las instrucciones no corrige por sí solo un identificador intercambiado o una consulta que dejó de responder.
Define también cómo debe actuar la atención cuando la información no esté disponible. Una indicación útil puede ser:
Para confirmar el precio, identifica primero el producto y la variante. Usa solo la fuente definida por la tienda. Si la consulta falla o hay valores contradictorios, informa que necesitas verificar y transfiere la pregunta al equipo. No uses un precio recordado de otra conversación.
Este ejemplo es una indicación de escritura que debe adaptarse a las funciones de la herramienta. No sustituye la configuración de la consulta ni garantiza por sí solo que el agente siga la regla en todos los casos.
En ChatFunnel, puedes combinar los materiales revisados con la transferencia a atención humana. Define quién recibe la pregunta y qué datos deben acompañar la conversación para evitar que el cliente empiece de nuevo. Para definir estos casos, consulta cuándo debe la IA transferir la atención a una persona.
Repite la prueba con variantes de la pregunta
Acertar la pregunta original es la primera señal de corrección. Después, prueba el mismo tema con otra redacción y con información incompleta. La guía para probar un agente de IA para tienda en línea reúne otras variantes útiles.
Para el ejemplo de los tenis, pide la talla 37, cambia a la 38 y vuelve a la primera. Incluye un color no disponible. Verifica también el comportamiento cuando la fuente no responde: el agente debe seguir el camino definido para la falla, sin presentar un valor antiguo como actual.
Registra la fuente esperada y el resultado de cada prueba. Si el error reaparece solo en una variante, investiga el registro correspondiente antes de modificar instrucciones que atienden correctamente a los demás productos.
Después de reanudar las respuestas automáticas, revisa una muestra de las conversaciones sobre este tema. Observa si siguen surgiendo discrepancias y si las transferencias llegan al equipo con suficiente contexto. Una caída en el número de reclamaciones por sí sola no demuestra que todos los datos sean correctos.
El beneficio de este proceso es hacer verificable cada respuesta: qué producto se identificó, de dónde vino el dato y qué camino se siguió cuando faltó información. En ChatFunnel, la base revisada y la atención humana ayudan a organizar esta revisión y mantener bajo control los materiales usados por los agentes.
