Lead capture multi-canal con n8n: consolidar Facebook + Google + Web + WhatsApp + GBP

Workflow n8n + IA para consolidar leads de 5 canales (Facebook Lead Ads, Google Ads, formulario web, WhatsApp directo, Google Business Profile) en CRM unico con classifier LLM (score 0-100), deduper 90 dias, y router automatico por score: 80+ notif inmediata rep, 60-79 follow-up bot 24h, 40-59 drip campaign, 0-39 archivar. Mejora conversion lead caliente 15-30% y reduce tiempo respuesta 50-100x.

El problema: leads dispersos en 5 canales sin consolidar

PyME mexicana tipica recibe leads desde: Facebook Ads, Google Ads, formulario web propio, WhatsApp directo, Google My Business. Cada canal tiene su propio formato, su propio dashboard, su propio delay. El equipo comercial pierde 30-50% de leads por: (a) no responder a tiempo, (b) duplicados sin reconocer, (c) calificacion manual lenta, (d) sin nurturing automatico.

El workflow lead capture multi-canal consolida todos los canales en un solo CRM, califica automaticamente con IA, asigna al rep comercial correcto y dispara nurturing personalizado segun tipo de lead. Implementacion: 3-5 semanas, ROI 45-90 dias.

Arquitectura del workflow

5 Triggers paralelos:
  - Webhook Facebook Lead Ads
  - Webhook Google Ads Lead Form
  - Webhook formulario web propio
  - Polling Evolution API mensajes WA
  - Polling Google My Business mensajes/llamadas

  |
  v
1. Normalizer (transformar a schema unico)
  |
  v
2. Deduper (busca duplicados ultimo 90 dias por email + phone)
  |
  v
3. LLM Classifier (clasifica intent + score 0-100)
  |
  v
4. CRM Insert/Update (HubSpot, Pipedrive, custom)
  |
  v
5. Router por intent + sucursal:
   - Lead caliente alto score -> notif inmediata WA rep
   - Lead medio score -> agendar follow-up 24h
   - Lead frio -> agregar a drip campaign
   - Lead spam/fuera scope -> archivar
  |
  v
6. Dashboard update + alerta Telegram

Schema unico para normalizar

{
  "lead_id": "uuid",
  "source": "facebook_ads|google_ads|web_form|wa_direct|gbp",
  "received_at": "ISO timestamp",
  "name": "string",
  "phone": "+52...",
  "email": "string",
  "message": "string",
  "interest": "categoria producto/servicio si detectable",
  "sucursal_preferida": "string|null",
  "raw_payload": { ... }  // backup completo
}

LLM Classifier — el corazon

Prompt para clasificar leads:

Eres clasificador de leads para [Empresa, sector]. Analiza el mensaje y retorna JSON:

{
  "intent": "info|quotation|booking|complaint|spam|other",
  "score": 0-100,
  "score_reasoning": "breve explicacion",
  "urgency": "high|medium|low",
  "interest_specific": "producto/servicio detectado",
  "recommended_action": "immediate_call|whatsapp_24h|drip_campaign|archive"
}

Criterios score:
- 80-100: alta intencion compra explicita ("quiero comprar", "cuanto cuesta", "agenda visita")
- 60-79: intencion clara consulta ("informacion sobre X", "me interesa")
- 40-59: exploratorio ("estoy viendo opciones")
- 0-39: spam, fuera scope, o no calificado

Lead: {payload}

Router por score

Deduper — evitar contactos duplicados

Lead llega via Facebook Ad + 3 dias despues mismo cliente llena formulario web. Sin deduper: 2 leads distintos = rep contacta 2 veces = mala experiencia + waste tiempo. Patron:

SELECT lead_id FROM leads
WHERE (phone = $1 OR email = $2)
  AND received_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '90 days'
LIMIT 1

Si existe: actualizar lead existente con datos adicionales (multi-touch attribution) en vez de crear nuevo.

KPIs lead capture

• Tiempo respuesta lead caliente: pre >4h, post <5min (50-100x mejora)
• Conversion lead caliente a venta: +15-30% mejora vs baseline
• Reduccion duplicados: >90%
• Leads procesados sin humano: 60-80% (deduper + classifier + router automatico)
• Costo per lead procesado: ~$0.005-0.02 USD (vs $5-15 humano)

Dr. Irving Varela — Ph.D, PMP Fundador de Varela Insights · Director de Estudios Aplicados GEO · Monterrey, México. Ver perfil completo →