Tu bodega tiene un chatbot. ¿Y quién recomienda tus vinos fuera de tu web?

Imagina que alguien está organizando una cena y pregunta a una IA qué blanco español de guarda puede comprar por menos de 40 euros. Quiere tres opciones, una explicación de por qué encajan y un sitio donde pedirlas. Tu vino podría cumplir las tres condiciones. Pero la ficha de tu web sigue mostrando la añada anterior, una tienda lo anuncia como agotado y la explicación de qué lo hace especial está en un PDF que nadie enlaza desde la página de compra.

En tu web, el asistente de la bodega sabría responder. El comprador de la cena aún no ha llegado hasta allí.

El 27 de octubre, Cepa 21 presentó LIA para orientar la compra en su tienda online. El 3 de noviembre, Europa Press informó del estreno de LucIA, el asistente de Bodegas Franco-Españolas para resolver consultas, orientar sobre vinos y ayudar con las reservas de enoturismo. Son aplicaciones concretas para quien ya está visitando la bodega en internet. La pregunta que me interesa es qué ocurre antes de esa visita.

En este artículo

• Qué pregunta un comprador a la IA
• Menciones, enlaces y fichas de compra
• Cómo auditar las recomendaciones de IA
• Cómo mantener actualizadas las fichas de vino

El cliente pregunta de una forma. La bodega se presenta de otra

«Un vino que impresione a alguien que sabe de vino, sin pasar de 35 euros». «Un tinto para regalar a quien bebe Rioja, pero que sea de otra zona». «Una visita a una bodega cerca de Valladolid el domingo, con dos niños». Ahí hay tres intenciones comerciales. También hay tres presupuestos, gustos o condiciones que el cliente expresa con sus propias palabras.

Ahora abre el catálogo de tu bodega. ¿Cuántas fichas dicen «equilibrado, elegante y con personalidad»? Si cambias el nombre del vino y el párrafo sigue sirviendo, tienes un problema de marketing bastante anterior a ChatGPT. Ese texto apenas ayuda a entender por qué alguien escogería esa botella en esa situación. Y publicar veinte versiones del mismo párrafo con IA tampoco resuelve la pregunta.

En cambio, contar que un blanco pasó diez meses sobre lías, explicar qué aporta esa crianza a su textura y señalar qué añada está disponible da al comprador algo que comparar. Cada uno de esos datos tiene una fuente y alguien en la bodega que puede confirmarlo. El adjetivo «excepcional» puede esperar.

Una mención, un enlace y una ficha de compra son cosas distintas

Conviene aclarar esto antes de contratar a quien prometa «meter tu catálogo en ChatGPT». Las políticas comerciales de OpenAI, actualizadas el 29 de septiembre, excluyen de sus listados de compra las bebidas con más de un 0,5 % de alcohol. Esa restricción se refiere a los listados de producto y a la participación de comercios en esa experiencia. Una respuesta que cita una página pública se comprueba por separado. El resultado que te interesa medir depende de cuál de las dos cosas estás mirando.

Incluso si aparece el vino, mira adónde manda el enlace. Si la respuesta recomienda tu 2021 y lleva a una tienda que solo vende la 2022, la marca ha ganado una mención y el cliente tiene que empezar otra búsqueda. Si el precio que aparece era el de una promoción de hace seis meses, a quien le toca explicar la diferencia es al comercio o a la bodega.

La prueba que haría antes de encargar otro chatbot

Escribe cinco preguntas que un cliente real haría sin conocer tu marca. Pide a la persona que atiende la tienda o recibe a los visitantes que te dicte dos. Añade alguna con presupuesto y otra con una restricción que cambie de verdad la elección. Por ejemplo, «¿Qué blancos españoles con crianza comprarías para una cena de pescado por un máximo de 40 euros por botella? Dame tres, con añada y enlace a una tienda que venda en España».

Lanza las mismas preguntas en dos asistentes con búsqueda web, en conversaciones nuevas y con la misma ubicación de referencia. Anota la fecha, guarda las respuestas y abre los enlaces. En una hoja, registra qué vinos aparecen, qué fuentes sostienen la recomendación y si cuadran la añada, el precio y la disponibilidad. Repite alguna consulta otro día. Una respuesta aislada sirve para detectar un fallo concreto, pero da poca base para hablar de cuotas de visibilidad o para atribuir ventas.

Qué comprobar en cada recomendación

• Vino y añada. La ficha corresponde a la referencia y a la añada citadas.
• Precio y disponibilidad. La tienda muestra ese precio y permite comprar la botella.
• Fuente. El enlace respalda el dato. Anota si procede de la bodega, una tienda o un medio.

Lo interesante empieza cuando ves el patrón. Si el asistente cita una ficha de un distribuidor que conserva un dato incorrecto, ya sabes con quién hablar. Si recomienda a un competidor porque su web explica bien cuánto dura una visita y qué horarios hay, tienes una pregunta que hacerle a tu página de enoturismo. Si una respuesta te cita y lleva al sitio correcto, apunta qué página encontró y qué información pudo verificar allí.

Alguien tiene que hacerse cargo de la añada

Cuando cambia una añada, ¿quién actualiza la tienda? ¿Quién avisa a los distribuidores? ¿Quién comprueba qué ficha sigue apareciendo cuando buscas el nombre del vino? Esas tres tareas suelen repartirse entre personas distintas. El cliente, en cambio, ve un solo producto. Y si encuentra tres versiones, le toca adivinar cuál vale.

Yo empezaría por los cinco vinos que más interesa vender. Revisaría que la web tenga una página accesible para cada uno, que la añada visible corresponda a la que se puede comprar y que elaboración, formato y disponibilidad se entiendan sin descargar nada. Después revisaría las fichas de los comercios que aparecen en las consultas. Cada corrección debería tener un responsable y una fecha.

El próximo comité de marketing puede empezar con una demo del chatbot. Yo pondría antes otra pantalla. La de una persona que quiere comprar vino, todavía no conoce la bodega y acaba de escribir su primera pregunta.

Fuentes

Vinetur · El lanzamiento de LIA en Cepa 21

Europa Press · El lanzamiento de LucIA en Bodegas Franco-Españolas

OpenAI · Políticas de comercio

Un artículo de IAMK

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