Resumen del caso.
Una finca de ocio en la sierra de Madrid, con restaurante, animales y varios salones de tamaños muy distintos, necesitaba que las reservas dejaran de depender de una persona al teléfono. FlowProp construyó un asistente de IA en WhatsApp que hace tres preguntas, recomienda el pase que encaja, comprueba el cupo con las reglas de aforo y las medidas reales de los salones, y envía un enlace de pago que caduca en 2 horas. La reserva solo se confirma al cobrar. Después aparece en la hoja del día y en el plano de salones de una webapp propia, y las que no se pagan pasan a una cola para que el equipo las recupere.
¿Qué problema tenía?
No es un restaurante de barrio. La gente viene a pasar el día: comer, ver los animales, hacer actividades con los niños o celebrar algo. Cada visita mezcla adultos, niños de varias edades y pases distintos, y cada pase ocupa un salón y unas mesas diferentes.
Las reservas se llevaban en un Excel que solo entendía una persona, y esa misma persona dedicaba tiempo a distinguir por teléfono a quien iba a venir de quien solo preguntaba. El dolor más claro eran los no-shows: grupos grandes que reservaban y no aparecían, sin haber pagado nada.
¿Qué construimos?
Asistente de IA en WhatsApp
Atiende cada conversación a cualquier hora y en lenguaje natural. Hace tres preguntas: cuántos adultos y cuántos niños vienen, de qué edades, y si quieren comer o hacer la experiencia completa. Con eso recomienda el pase que corresponde y comprueba si hay cupo ese día.
Cupo con reglas de aforo y medidas reales
El cupo no es un número suelto. El sistema aplica las reglas de aforo de la finca y las medidas reales de cada salón, porque no ocupa lo mismo un grupo de adultos que una familia con niños pequeños, ni cabe igual en un salón que en otro.
Cobro de la señal antes de confirmar
Cuando hay sitio, el asistente envía por el mismo chat un enlace de pago de Stripe que caduca en 2 horas. La reserva se confirma solo cuando el cobro ha entrado. Si no se paga, no queda guardada como confirmada: pasa a una cola de reservas no pagadas para que el personal decida si la recupera.
Webapp de sala
El equipo trabaja sobre una webapp propia con hoja del día, calendario y plano de salones con asignación de mesas. Cada reserva pagada aparece ahí sin que nadie la teclee. Hay roles de usuario, así que cada persona ve y toca lo que le corresponde.
¿Cómo lo implementamos?
Seguimos nuestras fases de trabajo, sobre las reglas reales del negocio. Ver proceso completo.
- Diagnóstico: el cliente nos pasó las medidas de sus salones y el guion de las tres preguntas que ya hacía su equipo. Con eso fijamos las reglas de aforo y qué pase recomendar a cada perfil de visita.
- Asistente y cobros: asistente de IA en WhatsApp con la recomendación de pase y el control de cupo, enlace de pago con caducidad y confirmación solo al cobrar.
- Webapp de sala: hoja del día, calendario, plano de salones con asignación de mesas, roles de usuario y cola de reservas no pagadas.
- Firma y puesta en marcha: proyecto firmado en mayo de 2026 y hoy en producción.
Stack utilizado.
Next.jsSupabaseWhatsApp BusinessStripeIA conversacional