Chatbot con IA para ecommerce: pedidos, stock y cambios

Un chatbot para ecommerce responde a los compradores de una tienda online, en el chat del sitio o por WhatsApp, lo que preguntan antes y después de pagar: dónde está su pedido, si queda su talla, cuánto tarda el envío, cómo se hace un cambio. Cuánto resuelve sin ayuda de tu equipo depende de los datos que puede leer.

Con tus políticas cargadas contesta plazos de despacho y condiciones de devolución. Conectado al catálogo, sabe si queda la 42 en negro. Conectado a los pedidos, y con una verificación de por medio, responde la pregunta que ninguna tienda se salva de recibir: “¿dónde está mi compra?”. Cada nivel pide algo distinto de tu lado, y saber en cuál estás ordena cualquier comparación entre herramientas.

Tres niveles, según lo que el agente puede leer

Un agente de IA entrenado con el contenido de tu tienda no ve tu panel de administración. Ve lo que le das: textos, documentos y, si lo conectas, el catálogo y los pedidos.

El nivel 1 se arma en una tarde y ya saca de la bandeja las preguntas de políticas. Los niveles 2 y 3 son los que alivian un Cyber, porque cubren lo que antes obligaba a alguien del equipo a abrir el admin, buscar el pedido y copiar un número de seguimiento al chat.

Las preguntas cambian según el momento de la compra. Antes de pagar llegan las de producto y condiciones: si hay talla, si el cupón se suma al descuento, si llegan a una localidad del interior, si se puede pagar en cuotas. Después de pagar aparecen las de pedido: si recibieron la transferencia, si se puede cambiar la dirección, cuándo despachan. Después de recibir, las de posventa: llegó otra talla, vino dañado, no le gustó y lo quiere devolver. La IA rinde más en el primer grupo y en la parte informativa del segundo. El tercero suele terminar en una persona, y el trabajo del agente ahí es dejarle el caso armado.

“¿Dónde está mi pedido?” sin dárselo a cualquiera

Que alguien escriba desde un número de WhatsApp no prueba que hizo la compra. Puede ser un regalo, un teléfono compartido o alguien que prueba números de pedido, que en muchas tiendas son correlativos. Un chatbot que responde estado y dirección con solo el número de pedido está filtrando datos personales; qué exige la ley de cada país con esos datos está en agentes de IA y protección de datos en Latinoamérica.

En Melonhelp Agents, el conector de Shopify resuelve esto con dos datos obligatorios: el número de pedido y el email con el que se compró. La comprobación va dentro de la consulta a Shopify, así que si el email no coincide la tienda no devuelve nada y el agente responde que no encontró un pedido con esos datos. Cuando lo encuentra, cuenta el estado del pago y del despacho, la fecha y el seguimiento; la consulta ni siquiera trae la dirección. Para activarlo hace falta un token de Admin API con el permiso read_orders, que se crea instalando una app desde el Dev Dashboard de Shopify. Ese permiso cubre los pedidos de los últimos 60 días, así que una consulta por una compra de hace tres meses pasa a una persona.

Al conectar Shopify se crea la skill “Ayudar a elegir un producto” y, si pegaste el token de Admin, también “Consultar el estado de un pedido”, que incluye la regla de no consultar nunca sin el email. Quedan sin enlazar: las sumas al agente desde su pestaña Skills después de revisarlas. La conexión agrega además una fuente de conocimiento con la guía de uso del conector.

Si tu tienda está en WooCommerce, VTEX, Tiendanube o Jumpseller, no hay conector listo. WooCommerce, VTEX y Tiendanube documentan en sus APIs una consulta de pedido por su identificador (WooCommerce, VTEX, Tiendanube), pero conectarlas directo tiene dos problemas. Esas consultas no piden el email del comprador, así que con una credencial de administración el agente vería cualquier pedido con solo el número. Y el conector API externa (REST) de Agents envía un solo header de autenticación, mientras VTEX pide dos (AppKey y AppToken); su alternativa de un header es un token de usuario que vence a las 24 horas. El camino limpio es que alguien técnico escriba un endpoint propio y pequeño que reciba número de pedido y email, verifique que coincidan y devuelva solo estado y seguimiento. Ese endpoint se conecta con API externa (REST), también desde Agents Pro.

Cambios y devoluciones: lo que fija la ley y lo que decide tu equipo

El agente explica tu política de cambios con lo que le cargaste, y esa política tiene que respetar el mínimo legal de cada país donde vendes. Estos son los plazos que más preguntan los compradores, leídos en el texto oficial de cada norma en octubre de 2026:

El agente puede citar el plazo, explicar el procedimiento y juntar los datos. No le corresponde aceptar una devolución fuera de plazo, dar por bueno un producto usado ni prometer la fecha de un reembolso. Para que esos casos lleguen siempre a una persona, arma un flujo de cambios en Melonhelp Agents:

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   Pedir el número de pedido y el email. Con nodos collect. Si el cliente ya los escribió en el primer mensaje, el flujo no los vuelve a preguntar.

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   Leer la foto. Un nodo extract toma lo que se lee en la imagen que mandó el cliente, sea la etiqueta de la caja o el producto dañado. Los códigos de barras y QR se leen con un lector aparte, sin pasar por el modelo, así que el número sale exacto.

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   Traer el pedido. Con Shopify conectado, un nodo action consulta el estado del pedido y guarda la respuesta en una variable.

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   Derivar con motivo. Un nodo condition separa el tipo de caso (talla equivocada, producto dañado, arrepentimiento) y cada rama termina en un nodo escalate con su motivo y las variables adjuntas. Quien lo toma ve el pedido, la foto y el motivo sin volver a preguntar nada.

Si los reclamos formales te llegan también por otras vías, cómo ordenarlos con plazos está en sistema de gestión de reclamos.

CyberMonday, Buen Fin, Black Friday: lo que se prepara la semana antes

El calendario de eventos de descuento ordena el año de una tienda online en la región. Lo que queda de 2026: en Argentina, el CyberMonday de la CACE va del 2 al 4 de noviembre; en México, El Buen Fin es en noviembre; y el Black Friday, tomado con la fecha de Estados Unidos, cae el viernes 27 de noviembre, con el Cyber Monday el lunes 30. En Chile, la Cámara de Comercio de Santiago acaba de hacer su Cyber Monday del 5 al 7 de octubre y organiza también el CyberDay y su Black Friday. Los Hot Sale de 2026 ya pasaron: el de Argentina fue del 11 al 13 de mayo, y la CACE anuncia el próximo para mayo de 2027; el de México fue del 25 de mayo al 2 de junio.

En cada evento las preguntas siguen un orden. Los días previos preguntan a qué hora empieza, qué productos participan y si el cupón se suma. Durante el evento llegan las urgentes: no deja pagar, se agotó en el carrito, el precio no coincide. En los días siguientes, cuando los despachos se atrasan, vuelve la ola de “¿dónde está mi pedido?”. Seis preparativos para esa semana:

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   Las bases del evento, como fuente propia. Horario de inicio y cierre, qué categorías participan, si los cupones se combinan, los plazos de despacho de esos días. Una fuente de texto o de preguntas y respuestas que borras cuando termina, para que en diciembre nadie reciba las condiciones del Cyber.

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   Una prueba con las preguntas del evento anterior. Toma los mensajes del último Cyber y pásalos por la vista previa del editor del agente. Esas pruebas no cuentan como conversaciones del plan.

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   El token de Storefront en Shopify. Con solo el dominio, el agente ya sabe si una variante está disponible. Con el token, además ve cuántas unidades quedan, y las consultas dejan de pasar por el acceso sin token, que Shopify limita por complejidad.

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   La asignación por tipo de caso. En Tickets, con Asignar recién cuando la IA escale, lo que la IA resuelve no le llega a nadie, y los tópicos de cada persona mandan los pagos a quien lleva administración y los cambios a quien lleva logística.

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   El texto del Aviso general, escrito de antemano. En Comunicaciones, Respuestas automáticas, guardado como plantilla. Si se cae la pasarela de pago, cualquier persona del equipo lo activa y cada cliente que escribe recibe ese texto una vez por ticket. Mientras está activo, la IA no responde.

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   Un tope de respuestas. En los ajustes avanzados del agente, Máximo de respuestas antes de escalar pasa a una persona la conversación que se alarga. En un día de evento, un cliente que va por la quinta respuesta sin resolver tiene un problema que tus fuentes no cubren.

Martes 3 de noviembre: una tienda de Rosario en pleno CyberMonday

Un caso ilustrativo, con horarios y pedidos inventados: una tienda de zapatillas y ropa deportiva de Rosario que vende en Shopify. Su WhatsApp está conectado a Melonhelp Tickets, con MIA respondiendo, y la tienda tiene Agents Pro con el conector de Shopify y token de Admin. En la tienda la opción de talla se llama “Talle”, y así se escribió en el conector. El agente conoce las políticas de envío y cambios, la guía de talles en PDF y las bases del CyberMonday. El segundo día del evento entran, entre otros, estos chats:

• 00:12. “ya arrancó? no veo el descuento en las urbanas blancas”. MIA confirma, con las bases cargadas, que el descuento corre hasta el miércoles a las 23:59 y se ve al entrar al producto, y pasa el enlace de las zapatillas, que siguen disponibles.
• 09:40. “¿tienen el 42 en negro?”. MIA busca el modelo en negro, lee las variantes que devuelve la tienda y ve que en negro quedan el 41 y el 43, y que el 42 sigue en blanco. Ofrece las tres opciones con su enlace.
• 10:05. “¿dónde está mi pedido 2318?”. MIA pide el email de la compra. Con los dos datos, Shopify devuelve el pedido pagado y despachado el lunes, con el número de seguimiento y el enlace de la empresa de envíos, y MIA los comparte. Nadie del equipo intervino.
• 11:30. Una foto del comprobante de transferencia: “ya pagué, ¿me confirman?”. MIA lee el importe y la fecha del comprobante, pide el número de pedido y el email, y en el pedido figura el pago pendiente. Confirmar que la plata entró requiere mirar la cuenta del banco, así que deriva el caso y el tópico “transferencia” lo asigna a quien lleva administración.
• 14:10. “me llegó el 40 y pedí el 41”, con la foto de la etiqueta de la caja. Entra el flujo de cambios: el número de pedido sale de la etiqueta, el email lo pide, el pedido se consulta y el caso pasa a logística con motivo talle equivocado. La reposición la coordina una persona.
• 16:45. “lo recibí ayer y no me gustó, ¿lo puedo devolver?”. MIA explica los 10 días corridos desde la entrega y cómo se devuelve, junta el pedido y el email y deriva con motivo arrepentimiento. No promete fecha de reintegro.
• 19:20. Treinta mensajes en un cuarto de hora: “no me deja pagar con tarjeta”. La encargada activa el Aviso general con el texto que dejó listo la semana anterior. Cada cliente recibe una vez el aviso de la falla, MIA no contesta nada mientras dura y a las 19:55, con los pagos normalizados, lo apaga.
• 23:30. “me cobraron dos veces el mismo pedido”. Un cobro duplicado nunca lo resuelve la IA: el flujo deriva con motivo fijo. Como es fuera de horario y la tienda usa el modo en que la IA responde igual, el cliente recibe el mensaje de fuera de horario que escribió la tienda, con el horario en que vuelve el equipo.

Tres de los ocho chats se cerraron sin nadie del equipo (00:12, 09:40 y 10:05), y dos de ellos antes obligaban a abrir el admin de Shopify. Cuatro llegaron a la persona indicada con el motivo y los datos que el cliente ya había dado, foto incluida cuando la hubo. El de las 19:20 se contestó con un texto fijo, que en una caída general es la respuesta honesta. Las reglas de la respuesta fuera de horario y de la asignación están en la documentación de Tickets.

Lo que queda fuera del agente

• Vender por el chat. Busca, compara variantes y pasa el enlace, pero no arma carritos, no crea pedidos ni cobra. La compra se cierra en tu tienda.
• Reservar stock. Informa lo que había al consultar. Una variante con una sola unidad se la puede llevar otro comprador un minuto después.
• Modificar un pedido. El conector de Shopify solo lee. Un cambio de dirección o de producto lo hace una persona en el admin.
• Decidir sobre dinero. Reembolsos, cobros duplicados, transferencias por confirmar, descuentos fuera de política y excepciones de plazo.
• Inventar lo que no sabe. Un plazo de entrega que el transportista no informó o una política que no cargaste son el terreno de las alucinaciones. Con Buscar en la web apagado en el editor del agente, no sale a buscar respuestas fuera de lo que le cargaste.

Deja también una salida directa a una persona. La política de mensajería de WhatsApp Business acepta que automatices las respuestas a quien te escribió en las últimas 24 horas, con una condición: que el cliente tenga a mano una vía rápida, clara y directa para llegar a una persona. Un flujo que se active cuando el cliente pide hablar con alguien y termine en un nodo escalate hace que esa derivación ocurra siempre igual, sin quedar a criterio del modelo en cada respuesta. Más criterios para fijar el límite en cuándo un agente de IA debe escalar a un humano.

Cuánto cuesta, y cuándo elegir otra herramienta

Precios en dólares, revisados en octubre de 2026. Si solo quieres un chat en tu sitio que conteste políticas, el plan Free de Melonhelp Agents incluye 50 conversaciones cada 30 días, y Answers Pro, 1.000 por US$29. Ese chat responde con tu contenido y marca para tu equipo lo que no supo; si quieres que una persona retome la conversación, el canal tiene que pasar por Tickets. Más detalle sobre el chat del sitio en cómo crear un chatbot con IA para tu página web.

Para WhatsApp, email y el widget de Tickets con la IA adelante y tu equipo detrás, se suman Tickets Esencial (US$29, hasta 250 tickets), MIA (US$79 fijo) y Answers Pro (US$29): US$137 al mes, solo con el nivel 1. Para consultar stock y pedidos de Shopify, Agents Pro (US$129, 3.000 conversaciones) reemplaza a Answers Pro y el total queda en US$237; con Tickets Equipo (US$70, hasta 1.000 tickets), en US$278. Sumar gente de refuerzo para el Cyber no mueve el precio, porque Tickets no cobra por persona del equipo, y tampoco hay cobro por cada chat que resuelve la IA. Las plantillas de WhatsApp las factura Meta por separado. El detalle de los planes está en precios.

Si quieres que el chatbot venda de punta a punta, con carrito y pedido dentro del chat, Melonhelp no lo hace. Chatbase, por ejemplo, arma el carrito y crea pedidos en Shopify según su documentación de octubre de 2026; la diferencia está detallada en Melonhelp vs Chatbase. Para empujar ventas por WhatsApp con seguimiento comercial, el enfoque cambia y lo cubre chatbot para ventas por WhatsApp.

Si vendes en Tiendanube, WooCommerce o VTEX y no tienes a nadie que arme el endpoint de pedidos, el agente se queda por ahora en el nivel 1. Igual sirve para políticas y tallas, pero la pregunta por el pedido seguirá llegando a tu equipo. Y con pocos mensajes al día, que responde una sola persona, te basta la app de WhatsApp Business con respuestas automáticas mientras el volumen no crezca.

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