Botia
En 2020, tres amigos y yo intentamos crear un bot de WhatsApp para peluquerías,
Este era el pitch:
Botia responde los mensajes que recibas y maneja la agenda de tu negocio automáticamente, ahorrando tiempo y mejorando el servicio que brindas a tus clientes, los cuales podrán preguntar datos sobre tu negocio o incluso hacer reservaciones.
La frustración era que cada vez que querías hacer una cita para cortarte el cabello, había que hacer un intercambio de mensajes con el peluquero y tardaba en contestar porque estaba ocupado.
🤷🏻♂️ Pequeñas frustraciones, pero sumadas a curiosidad, te llevan a explorar.
El problema era que no había una herramienta o plataforma para cubrir lo que necesitábamos.
Con Twilio puedes hacer un bot de WhatsApp PERO tienes que comprar un número con ellos, no lo puedes desarrollar sobre el número que ya tienes.
Incluso si lo haces con el de ellos, no puedes interactuar como humano con el número desde tu teléfono, es todo automatizado.
Nuestra idea era que el peluquero, o si pegaba, cualquier dueño de un negocio similar, como un spa, uñas, etc., pudiera tener un bot que responda automáticamente a sus mensajes mientras está trabajando, y cuando intentaba usar WhatsApp desde su celular, el bot se detenga y le permita responder directamente como humano.
Teníamos experiencia en DialogFlow, la plataforma para bots de Google, que me parece muy buena.
Sumado a eso, existe AutoResponder for WhatsApp, que es una app que nos habilitaba precisamente lo que queríamos hacer, como middleware.
Con esta app, puedes configurar respuestas automáticas fijas directamente desde el bot, pero teníamos mayores ambiciones, como que agendara las reservaciones en tu calendario, propusiera horas disponibles y también supiera quién es el cliente para entender sus preferencias de servicio.
Por fortuna, AutoResponder for WhatsApp permitía conectar DialogFlow así que nos pusimos a ello y creamos una Beta funcional e interesante.
Luego, Ernesto, uno de los devs del equipo, creó una app propia de Android que hacía el mismo funcionamiento de AutoResponder for WhatsApp, pero directamente hacia nuestro bot, sin tener que configurar nada. Era la app de Botia y era más simple para el usuario.
🥳 Ahora teníamos una app 100% funcional para Android, que es el sistema operativo que nos gusta, y además que permitía lograr nuestro objetivo.
Sorpresa
Cuando empezamos a hablar con los prospectos, todos tenían iPhone, y con iOS no había un equivalente de AutoResponder for WhatsApp para usar el mismo hack 😥.
En Android, puedes interceptar las notificaciones de mensajes de WhatsApp y con código responder a ellas de forma transparente. En iOS esto no es posible.
También fue en este momento cuando caímos en cuenta que la gente prefería usar su número de WhatsApp para manejar las reservas, en lugar de tener un número adicional dedicado, que según nosotros, con el número adicional, conectado a WhatsApp Business, íbamos a mitigar lo de que no tuvieran que tener Android como su teléfono principal. Podrían tener un Android básico adicional conectado en sus oficinas a manera de servidor.
Resignación
Al final, nos dimos cuenta que, además de que esto no iba a volar por ser un hack, y eso tiene muchos riesgos, pues WhatsApp podía hacer algo al respecto de bloquear el autoresponder, y eso nos mataría el negocio. Leímos que violaba las políticas de WhatsApp.
La limitante técnica de no poder usar un bot de WhatsApp desde tu mismo número, y usarlo como humano a la vez, fue lo que nos detuvo el proyecto.
En ocasiones me gusta aventarme a este tipo de proyectos, aunque sean hackys porque puede que sobre la marcha aprendas sobre algún otro problema relacionado al mismo dominio y desde ahí puedas pivotear a un producto más viable. En esta ocasión no fue el caso.
Aprendizaje
El mayor aprendizaje acá es sobre la importancia que tiene el hablar con prospectos antes de empezar a aventar posibles soluciones, sobre todo teniendo un nicho tan claro y dirigido desde el inicio.
Nos hubiera ahorrado mucho trabajo.
Notas técnicas
El proyecto lo desarrollamos con Firebase. Usábamos Firestore para la BD y Cloud Functions para recibir los fulfillments de DialogFlow.
Creamos una app en el Cloud de Google para solicitar permisos para leer y escribir en el calendario del usuario.