Automatización · Operación y reportes
Preguntar por WhatsApp cuánto se vendió ayer y por qué canal con Coupler.io
Pregunta por WhatsApp cuánto vendiste ayer y de qué canal vino: un agente de IA consulta con SQL tus data sets en Coupler.io y responde.
¿Cómo sé cuánto vendimos ayer y de qué canal vino sin abrir la tienda ni la pauta?
Le escribes a tu Met «¿cuánto vendimos ayer y de qué canal vino?». El Met busca en Coupler.io el data set del data flow que junta tu tienda y tu pauta, lee sus columnas y el contexto de negocio que ya quedó guardado, revisa cuándo fue la última actualización y ejecuta la consulta SQL, que corre del lado de Coupler.io. Te responde con las ventas de ayer por canal y la hora de los datos. Si aclaras algo, como la moneda, lo guarda para la próxima vez, y si pides refrescar, el Met actualiza el data flow desde su fuente.
Qué la pone en marcha
Cuando alguien lo pide
Arranca cuando alguien del equipo le pregunta al Met por las ventas de un día o de un período. Cada consulta es a pedido; esta receta no deja un reporte programado.
Una tarea de ejecución manual: alguien del equipo la corre con un botón, o se la pide al Met por chat.
Quién la ejecuta
Met de analítica de ventas con Coupler.io
No tiene un nombre propio sembrado. Es un Met interno con Coupler.io conectado: termina cuando te entrega las cifras que devolvió la consulta, o cuando te dice qué data set no pudo ver y por qué.
Lo ejecuta el Met analista de datos
Canales: WhatsApp
Qué hay que tener conectado
- Coupler.io Investigar y analizar
6 pasos · 7 herramientas
El procedimiento, paso a paso
Cada paso muestra la herramienta que se ejecuta. Son las del conector real: si una dejara de existir, esta página no compilaría.
- 1
Encontrar el data set
El Met busca por nombre o palabra clave el data set que junta ventas y pauta. Si no sabe cuál es, lista los data sets de tus data flows y te dice cuáles hay.
- 2
Leer las columnas
Antes de consultar, el Met lee las columnas del data set, sus tipos, sus descripciones y el contexto de negocio que ya quedó guardado, como la moneda o las filas que no cuentan.
- 3
Revisar que los datos estén al día
El Met revisa cuándo fue la última ejecución del data flow, para decirte de qué hora son los datos con los que te va a responder.
- 4
Consultar las ventas por canal
El Met ejecuta la consulta SQL que suma las ventas de ayer por canal. La consulta corre en Coupler.io y al Met solo le llega el resultado, que te responde por WhatsApp.
- 5
Guardar lo aprendido
Si en la conversación aclaras algo, como que la moneda es COP o que los pedidos de prueba no cuentan, el Met lo guarda en el data set como contexto de negocio, si el admin deja encendida esa acción.
- 6
Refrescar si lo pides
Si los datos están viejos y pides refrescarlos, el Met actualiza el data flow desde su fuente. No lo hace por su cuenta: solo cuando se lo pides.
Antes de empezar
Qué necesitas tener listo
Ninguno de estos puntos lo resuelve el Met. Si falta uno, la automatización se detiene ahí.
-
Un data flow de Coupler.io que junte tienda y pauta
El data flow que trae tus pedidos y tu pauta se arma en Coupler.io, con sus fuentes autorizadas. El Met consulta lo que ese data flow ya importó.
-
El destino MCP en ese data flow
El Met solo ve los data sets de los data flows que tienen el MCP como destino. Si el data set no aparece, agrega ese destino en Coupler.io.
-
Coupler.io conectado en Met
En Met, abre Conexiones → Coupler.io → Conectar e inicia sesión con tu cuenta de Coupler.io. El Met que consulta es interno, y tu equipo le escribe por WhatsApp.
Los límites
Qué NO resuelve esta automatización
Preferimos decirlo aquí que descubrirlo en la implementación.
-
No conecta solo tus fuentes. El data flow se arma en Coupler.io; esta receta consulta lo que ya importó.
-
No ve data flows sin el destino MCP. Si el data set no aparece, falta agregar ese destino al data flow en Coupler.io.
-
No cambia datos en tu tienda. Las consultas leen lo importado y no editan, borran ni sobrescriben filas.
-
No inventa el canal de una venta. El canal sale de las columnas del data set; si el data set no tiene una columna de canal, la respuesta no lo puede dar.
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre esta automatización
Según la programación de tu data flow en Coupler.io. El Met te dice cuándo fue la última ejecución y, si lo pides, lo refresca desde la fuente.
Porque el data flow que las trae no tiene el MCP como destino. Agrégalo en Coupler.io y el data set aparece.
Cada consulta lee un data set a la vez. Para cruzarlos, Coupler.io puede armar un data set SQL nuevo con data sets del mismo data flow, un paso que esta receta no incluye.
Sigue por aquí
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