Escenario Make: Sincronización Multifuente de Leads con IA
Crea un scenario en Make que capture leads de formularios web, formularios de Typeform, LinkedIn y webinars, unifique da
Reducir 4 horas diarias de trabajo manual en captura y distribución de leads, con enriquecimiento automático de datos usando IA generativa.
TechVentas SAC, empresa de software B2B con 50 empleados, recibe leads desde 4 fuentes distintas: formulario web WordPress, Typeform para demos, mensajes de LinkedIn y registros de webinars en Zoom. Su equipo de ventas pierde leads por falta de sincronización y el 30% de datos llegan incompletos. Necesitan unificar todo en un solo flujo que valide emails, enrich data con cargo y empresa usando Clearbit o Apollo, clasifique por buyer persona, y automáticamente cree contactos en HubSpot, agregue a secuencias de email en Mailchimp, y notifique al vendedor asignado por Slack. El resultado esperado es captura inmediata de todos los leads sin intervención manual y datos enriquecidos para priorización de ventas.
Prompt
Crea un scenario completo en Make (anteriormente Integromat) para automatizar la captura, enriquecimiento y distribución de leads empresariales. El scenario debe incluir: MODULO 1 - TRIGGERS MULTIFUENTE: Configurar 4 webhooks o triggers分别是: formulario web con campos nombre, email, empresa, teléfono, mensaje; Typeform con respuestas de solicitud de demo; webhook de LinkedIn para mensajes entrantes; y webhook de Zoom para registros de webinar. Usa router para separar flujos pero mantener estructura unificada. MODULO 2 - LIMPIEZA Y VALIDACIÓN: Añadir módulo de Parse JSON para extraer datos, seguido de filtro que valide formato de email y descarte duplicados consultando base de datos MySQL o Airtable. Si email es inválido o duplicado, guardar en hoja de Google Sheets para revisión manual. MODULO 3 - ENRIQUECIMIENTO CON IA: Integrar con API de Clearbit, Apollo o Dropcontact para obtener: cargo del contacto, tamaño de empresa, industria, facturación estimada, y perfil de LinkedIn. Usar OpenAI para clasificar al lead según buyer persona basado en cargo y empresa: Decision Maker, Influencer, o End User. Generar puntuación de interés (1-100) basada en fuente de origen (demo request = 80, webinar = 60, formulario web = 40, LinkedIn = 50) más datos enriquecidos. MODULO 4 - DISTRIBUCIÓN AUTOMÁTICA: Crear Contact en HubSpot con todos los datos incluyendo custom properties: Lead_Source_Detail, Interest_Score, Buyer_Persona, y Company_Data. Añadir a Mailchimp audience con tag basado en buyer persona y secuencia de bienvenida personalizada. Enviar mensaje a Slack channel #leads-nuevos con formato: [Empresa] | [Contacto] - [Cargo] | Score: [XX] | Fuente: [Origen]. Asignar vendedor basado en round-robin o territorio usando lógica de lookup table. MODULO 5 - REPORTING: Crear documento en Google Sheets con métricas diarias: total leads capturados, por fuente, score promedio, tasa de enriquecimiento exitoso. Configurar email de resumen diario al equipo comercial. REQUISITOS TÉCNICOS: Usa error handling en cada módulo con path de retry 2 veces. Implementa rate limiting para APIs externas. Añade delays estratégicos de 2-5 segundos entre llamadas para evitar bloqueos. Incluye timestamps UTC en todos los registros. Configura scheduling hourly con deduplicación por email. FORMATO DE SALIDA: Proporciona diagrama visual en texto del flujo completo con módulos numerados, conexiones mostradas con flechas, y notas sobre cada transformación de datos. Incluye la configuración JSON completa de cada módulo Make. Añade lista de APIs externas necesarias con costos estimados mensuales. Especifica volumen esperado: 100-200 leads/día para escalar correctamente.
- 1Pega el prompt en ChatGPT, Claude, Gemini o tu modelo favorito.
- 2Sustituye los campos entre corchetes con tu contexto real.
- 3Si el primer resultado es genérico, añade datos, tono y objetivo.
- 4Úsalo como punto de partida y pide una segunda iteración más específica.
- 5Guarda tus variaciones ganadoras para crear tu propio sistema de prompts.
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