En 30 segundos
- Tres flujos para n8n: alerta de descuadres de caja, borrador de pedido cuando baja el stock y borradores de respuesta a reseñas.
- Los mismos tres flujos, explicados módulo a módulo para montarlos en Make.
- Tres packs de prompts con huecos en [corchetes]: atención al cliente, análisis de ventas y operaciones de tienda.
- Son plantillas: se adaptan a tu tienda y se prueban con datos de prueba antes de fiarse de ellas. Ninguna envía ni publica nada sin que una persona lo revise.
Flujos listos para n8n
Archivos .json que se importan en n8n tal cual. Cada uno trae notas dentro del propio flujo que explican qué columnas necesita la hoja y qué tienes que configurar. Las credenciales vienen vacías y el ID de la hoja es TU_ID_DE_HOJA: tienes que poner los tuyos.
Si todavía no sabes qué herramienta elegir, en Make vs n8n vs Zapier comparo las tres con el mismo ejemplo.
Alerta de descuadres de caja
Cada noche lee los cierres del día en una hoja de Google y te envía un solo correo con los que superan el umbral que tú fijes. Si ninguno lo supera, no llega nada. Necesitas n8n, Google Sheets, Gmail y una hoja con los cierres de tu TPV.
Por qué y cómo: Cierre de caja: cómo automatizar el control de descuadres.
Borrador de pedido cuando baja el stock
Cada mañana lee el stock de una hoja, se queda con lo que ha llegado al mínimo, calcula la cantidad y deja en Gmail un borrador de pedido por proveedor redactado por la IA. No envía nada. Necesitas n8n, Google Sheets, Gmail y una clave de API de OpenAI.
Por qué y cómo: Cómo automatizar los pedidos a proveedores cuando baja el stock y Stock mínimo automático.
Borradores de respuesta a reseñas
Toma las reseñas nuevas de una hoja o de un webhook, pide a la IA un borrador con tu tono y lo guarda en la hoja como «Pendiente de revisión». Nunca publica: una persona revisa cada respuesta y la publica a mano. Necesitas n8n, Google Sheets y una clave de API de OpenAI.
Por qué y cómo: Cómo responder reseñas de Google con ChatGPT sin que suene a robot.
Guías para Make
Los mismos tres flujos, explicados módulo a módulo para montarlos a mano en Make: qué módulo añadir, qué filtro poner entre ellos y qué escribir en cada campo. Son archivos de texto (.md) que se leen con cualquier editor o directamente en el navegador.
Alerta de descuadres de caja en Make
Búsqueda de filas en Google Sheets, un filtro con el umbral, un agregador de texto para que llegue un solo correo y el envío por Gmail. Necesitas Make, Google Sheets y Gmail.
MDGuía Make: alerta de descuadres de cajaMódulos, filtro y cómo probarlo.Descargar (.md)Artículo relacionado: Cierre de caja: cómo automatizar el control de descuadres.
Borrador de pedido cuando baja el stock en Make
Filtro de stock mínimo, cálculo de la cantidad, agrupación por proveedor, redacción con OpenAI y borrador en Gmail. Necesitas Make, Google Sheets, Gmail y una clave de API de OpenAI.
MDGuía Make: borrador de pedido por stock mínimoIncluye las instrucciones para la IA, listas para pegar.Descargar (.md)Artículo relacionado: Cómo automatizar los pedidos a proveedores cuando baja el stock.
Borradores de respuesta a reseñas en Make
Lee las reseñas sin respuesta de una hoja, pide el borrador a OpenAI y lo guarda en la misma fila como pendiente de revisión. Necesitas Make, Google Sheets y una clave de API de OpenAI.
MDGuía Make: borradores de respuesta a reseñasCon la variante por webhook y lo que el flujo no debe hacer nunca.Descargar (.md)Artículo relacionado: Cómo responder reseñas de Google con ChatGPT sin que suene a robot.
Packs de prompts
Instrucciones listas para copiar en ChatGPT o la IA que uses. Cada una dice cuándo usarla y lleva huecos en [corchetes] para tus datos. Solo necesitas una cuenta en cualquier asistente de IA.
Atención al cliente
Diez prompts para contestar reseñas positivas y negativas, correos, reclamaciones y mensajes de WhatsApp con el tono de tu tienda, y para revisar un borrador antes de enviarlo.
MDPack de prompts: atención al clienteReseñas, correos y WhatsApp, con tu guía de tono.Descargar (.md)Artículo relacionado: Cómo responder reseñas de Google con ChatGPT sin que suene a robot.
Análisis de ventas
Diez prompts para el resumen semanal, el comentario del LFL, el ticket medio por franja, la venta frente al presupuesto y la venta por hora. Necesitas los totales de tu TPV en una tabla.
MDPack de prompts: análisis de ventasResumen semanal, LFL, ticket medio y más.Descargar (.md)Artículos relacionados: Qué es el LFL y cómo calcularlo y Cómo usar la IA para subir el ticket medio.
Operaciones de tienda
Once prompts para el cuadrante, los pedidos a proveedores, el stock mínimo por temporada, las mermas, el briefing de turno y la reunión semanal.
MDPack de prompts: operaciones de tiendaCuadrante, pedidos, mermas y equipo.Descargar (.md)Artículos relacionados: Venta por hora trabajada y Mermas en tienda.
Cómo importar un flujo en n8n
- Descarga el archivo .json del flujo que quieras.
- Crea un flujo nuevo en n8n e impórtalo: desde el menú del flujo, con la opción de importar desde archivo, o abriendo el .json con un editor de texto, copiando todo su contenido y pegándolo en el lienzo vacío.
- Lee las notas amarillas del lienzo. Explican qué columnas necesita tu hoja y qué hay que cambiar.
- Crea las credenciales en cada nodo que las pida (Google Sheets, Gmail, OpenAI). Los archivos no traen ninguna.
- Cambia los datos de ejemplo: TU_ID_DE_HOJA por el ID de tu hoja (está en su dirección, entre /d/ y /edit) y los valores del nodo «Configuración».
- Prueba con datos inventados: ejecuta el flujo a mano con una copia de la hoja y revisa la salida de cada nodo.
- Actívalo solo cuando el resultado sea el que esperas, para que se ejecute solo según su programación.
Si no sabes cuál de estas tareas te quita más tiempo, empieza por el autodiagnóstico o la calculadora de horas. Y si quieres ver cómo planteo estos montajes, lo cuento en automatización.