Tu Centralita Virtual puede hacer esto (y tu competencia no tiene ni idea): API Voice + Make/N8N
- Automatización de procesos Centralita Virtual
Mili Pérez
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- 47 minutes read
¿Tu centralita solo hace y recibe llamadas? Mientras tú pierdes datos y oportunidades, hay empresas que extraen insights en tiempo real, automatizan workflows completos y convierten cada llamada en información valiosa. La diferencia está en saber conectar las piezas.
Tu centralita recibe 50 llamadas al dÃa.
¿Sabes cuántos leads se perdieron porque nadie hizo seguimiento?Â
¿Qué palabras clave mencionan más tus clientes insatisfechos?Â
¿Cuánto tiempo tardan tus agentes en resolver cada tipo de consulta?Â
¿Qué patrones de comportamiento predicen que un cliente va a cancelar?
Si no puedes responder a estas preguntas con datos precisos, no es porque no tengas la información.
Es porque no sabes extraerla.
Mientras tu competencia usa centralitas como teléfonos glorificados, hay empresas que han convertido cada llamada en un punto de datos que alimenta automatizaciones, insights y decisiones estratégicas.
La diferencia no está en tener más presupuesto o un equipo más grande.
Está en conectar tu API Voice con las herramientas adecuadas.
1. El problema que no ves (pero que te está costando dinero)
🔹 La realidad de las centralitas tradicionales
La mayorÃa de empresas usan sus centralitas como cajas negras:
Entra una llamada → Se gestiona manualmente → Se archiva en el olvido
Todo el potencial de información se pierde.Â
Cada conversación contiene datos valiosos que podrÃan:
- Identificar oportunidades comerciales
- Predecir problemas antes de que escalen
- Automatizar procesos repetitivos
- Mejorar la experiencia del cliente
- Optimizar el rendimiento del equipo
🔹 Por qué las APIs tradicionales no solucionan esto
* Limitaciones técnicas: La mayorÃa de proveedores ofrecen APIs básicas que solo permiten hacer y recibir llamadas.
* Datos fragmentados: La información se queda en silos diferentes: grabaciones en un lugar, métricas en otro, CRM aparte.
* Falta de tiempo real: Los reportes llegan tarde, cuando ya no puedes actuar sobre la información.
* Complejidad de integración: Conectar todo requiere desarrolladores especializados y presupuestos enormes.
🔹 El coste oculto de no automatizar
*Leads perdidos: Llamadas no atendidas que no tienen seguimiento automático.
* Tiempo desperdiciado: Agentes haciendo tareas manuales que se podrÃan automatizar.
* Decisiones a ciegas: Sin datos en tiempo real, reaccionas tarde a los problemas.
* Oportunidades perdidas: No identificas patrones que podrÃan generar más ventas.
2. Por qué la API Voice de netelip cambia las reglas
La API Voice de netelip no solo gestiona llamadas. Extrae, procesa y entrega datos estructurados que puedes usar inmediatamente:
* Eventos en tiempo real: Cada cambio de estado de llamada genera webhooks instantáneos.
* Transcripción nativa: Integración directa con Google Speech API para convertir voz en texto.
* Control granular: Grabación, transferencias, menús DTMF, todo programable.
* Análisis avanzado: Detección de contestadores, análisis de tonos, métricas de calidad.
🔹 Arquitectura pensada para automatización
A diferencia de otras APIs, la API Voice está diseñada especÃficamente para conectar con herramientas de automatización como Make y N8N:
* Webhooks nativos: No necesitas polling, los eventos llegan automáticamente.
* Formatos estándar: JSON estructurado que cualquier herramienta puede procesar.
* Documentación completa: Endpoints, parámetros y ejemplos listos para usar.
* Escalabilidad real: Desde 10 llamadas hasta 10,000 al dÃa sin cambiar la arquitectura.
3. Datos que puedes extraer de cada llamada
🔹 Información básica en tiempo real
* ID único de llamada: Para tracking y seguimiento completo.
json
«uniqueid«: «1576556033.1735«
* Números de origen y destino: Identificación completa.
json
«src«: «638829213«,
«dst«: «34951504990«
* Fechas y duración: Control temporal preciso.
json
«datetime«: «2024-01-15 14:30:22«,
«duration«: «64«
* Estado de la llamada: En tiempo real.
json
«status«: «ANSWERED» // ANSWERED, NOANSWER, BUSY, CANCELLED
* Tipo y dirección: Clasificación automática.
json
«calltype«: «inbound» // inbound, outbound
🔹 Métricas avanzadas disponibles
* Duración efectiva: Tiempo real de conversación vs tiempo total.
* Coste por llamada: Cálculo automático según tarifas.
* Información de dispositivo: IP y terminal de origen.
* Datos de desvÃo: Si la llamada fue transferida y dónde.
* Geolocalización: Ubicación aproximada basada en prefijo.
🔹 Capacidades de interacción avanzadas
* Text-to-Speech: Voces de Google en múltiples idiomas.
json
{
  «command«: «tts»,
  «options«: «Hola, gracias por llamar;es;google;female»
}
* Voice-to-Text: Transcripción automática con Google Speech.
json
{
  «command«: «google_voice2text«,
  «options«: «API_KEY;es;15;0;30;#«
}
* Detección DTMF: Captura de tonos marcados.
json
{
  «command«: «dtmf_capture«,
  «options«: «timeout;digits;terminator«
}
4. Automatizaciones básicas: empezar sin programar
🔹 Sistema de notificaciones inteligente
Trigger: Llamada entranteÂ
Flujo automático:
- Webhook a Make/N8N
- Identificar cliente en CRM
- Enviar notificación a Slack/Teams
- Crear tarea de seguimiento
- SMS al manager si es cliente VIP
Configuración en Make:
Webhook netelip → HTTP Request (CRM) → Slack → Conditional (VIP) → SMS
🔹 Gestión de leads no atendidos
Trigger: Llamada no contestadaÂ
Flujo automático:
- Capturar número y hora
- Crear lead en CRM automáticamente
- Enviar email personalizado
- Programar callback automático
- Alertar al equipo comercial
Resultado: 0% de llamadas perdidas sin seguimiento.
🔹 Encuestas post-llamada automatizadas
Trigger: Llamada finalizadaÂ
Flujo automático:
- Enviar SMS con enlace de encuesta
- Recoger respuesta automáticamente
- Almacenar en base de datos
- Alertar si puntuación < 7
- Crear caso de mejora
ROI medible: Incremento del 35% en satisfacción detectada.
🔹 Routing inteligente basado en datos
Trigger: Llamada entranteÂ
Flujo automático:
- Buscar historial del cliente
- Identificar último agente que le atendió
- Rutear automáticamente al especialista
- Mostrar contexto en pantalla
- Iniciar grabación si es necesario
🔹 Reporting automático en tiempo real
Trigger: API de reportes cada horaÂ
Flujo automático:
- Extraer métricas del perÃodo
- Comparar con objetivos
- Generar dashboard automático
- Enviar alertas si hay desviaciones
- Actualizar KPIs en tiempo real
🔹 Sistema de callback inteligente
Trigger: Cliente cuelga en cola de espera
Flujo automático:
- Capturar número automáticamente
- Calcular tiempo estimado de callback
- Enviar SMS con confirmación
- Programar llamada cuando agente esté libre
- Tracking completo del proceso
5. Transcripción en tiempo real con Google Speech
🔹 Transcripción inmediata
Comando básico:
json
{
  «command«: «google_voice2text»,
  «options«: «API_KEY;es;15;0;30;#«
}
Parámetros explicados:
- API_KEY: Tu clave de Google Speech API
- es: Idioma (español)
- 15: Tiempo máximo de escucha en segundos
- 0: Silencio inicial tolerable
- 30: Timeout total
- #: Caracter de terminación
Datos que recibes:
json
{
  «textvoice«: «Hola, querÃa información sobre sus servicios»,
  «confidence«: «0.95»,
  «languagecode«: «es-ES»
}
🔹 Transcripción en streaming (tiempo real)
Para análisis en vivo:
json
{
  «command«: «google_voice2textSTR«,Â
  «options«: «palabras_clave;es;local;audio;digitos;timeout«
}
Capacidades avanzadas:
- Detección de palabras clave especÃficas durante la conversación.
- Autodetección de idioma entre 5 principales.
- Combinación con DTMF para menús inteligentes.
- Análisis en tiempo real para alertas inmediatas.
🔹 Casos de uso para transcripción
Quality Assurance automático:
- Detectar palabras prohibidas o compliance
- Verificar que se siguen scripts de venta
- Identificar menciones de competencia
- Analizar calidad de atención
Sales Intelligence:
- Detectar intención de compra en tiempo real
- Identificar objeciones frecuentes
- Alertar sobre oportunidades
- Analizar efectividad de argumentos
Customer Service avanzado:
- Detectar frustración o palabras de escalado
- Identificar problemas recurrentes
- Análizar tiempo de resolución por tipo
- Generar resúmenes automáticos
6. Grabación automática y análisis avanzado
🔹 Iniciar grabación programática
Comando de grabación:
json
{
  «command«: «record«,
  «options«: «noconnect«
}
Opciones:
- noconnect: Inicia grabación inmediatamente (antes de que contesten).
- Sin opciones: Inicia al establecer la conversación.
🔹 Información automática de grabaciones
Webhook de notificación:
json
{
  «uniqueid«: «1576556033.1735«,
  «src«: «638829213«,Â
  «dst«: «34951504990«,
  «status«: «ANSWERED«,
  «duration«: «64«,
  «file«: «vPBX/callrecords/in/2022-11-15/archivo.mp3«,
  «URLAudio«: «https://vdrive.netelip.com/…«,
  «URLDownload«: «https://vdrive.netelip.com/…«
}
Datos clave:
- URLAudio: Reproducción directa sin descarga.
- URLDownload: Descarga del archivo MP3.
- file: Ruta completa en vDrive.
- duration: Duración en segundos.
🔹 Almacenamiento en vDrive
Ventajas del sistema:
- Almacenamiento automático en la nube de netelip.
- URLs directas para integración con herramientas.
- Formato MP3 estándar para máxima compatibilidad.
- Organización automática por fechas y tipos.
7. Configuraciones reales para Make y N8N
🔹 Webhook setup para transcripciones
Controlador en JavaScript:
javascript
if (userfield === «transcribir») {
  return {
    «command«: «google_voice2text»,
    «options«: «TU_API_KEY;es;15;1;30;#«,
    «userfield«: «procesando_transcripcion«
  }
}
🔹 Flujo completo en Make
Módulos necesarios:
1. Webhook: Recibe eventos de llamada.
- URL: https://hook.eu1.make.com/tu-webhook
- Método: POST
2. HTTP Request: Busca cliente en CRM.
- URL: https://tu-crm.com/api/contacts/search
- Headers: Authorization: Bearer tu-token
- Body: {«phone»: «{{src}}»}
3. Router: Distribuye según tipo de llamada.
- Ruta 1: status = «NOANSWER» → Lead perdido
- Ruta 2: status = «ANSWERED» → Conversación exitosa
- Ruta 3: duration > 300 → Llamada larga (posible venta)
4. Slack: Notificación al equipo.
- Channel: #ventas
- Message: «Nueva llamada de {{cliente.name}}: {{status}}»
🔹 Configuración en N8N
Nodo Webhook:
json
{
  «httpMethod«: «POST«,
  «path«: «netelip-voice«,
  «responseMode«: «onReceived«
}
Nodo HTTP Request para CRM:
json
{
  «method«: «GET«,
  «url«: «https://api.hubspot.com/crm/v3/objects/contacts«,
  «authentication«: «headerAuth«,
  «headerAuth«: {
    «name«: «Authorization«,
    «value«: «Bearer tu-token«
  },
  «qs«: {
    «properties«: «firstname,lastname,phone«,
    «limit«: 1
  }
}
🔹 Procesamiento de transcripciones
1. En Make:
- Webhook → HTTP (descarga audio) → Google Speech API → Análisis sentimiento → CRM Update.
2. Configuración HTTP descarga:
- URL: {{URLDownload}}
- Method: GET
- Headers: User-Agent: Make-Integration
3. Google Speech API:
- URL: https://speech.googleapis.com/v1/speech:recognize
- Method: POST
- Headers:
- Â Authorization: Bearer {{google_token}}
- Content-Type: application/json
- Body:
{
  «config»: {
    «encoding»: «MP3»,
    «sampleRateHertz»: 8000,
    «languageCode»: «es-ES»
  },
  «audio»: {
    «content»: «{{base64_audio}}»
  }
}.
8. Casos de uso avanzados que generan ROI
🔹 Call Center Intelligence completo
Objetivo: Optimizar rendimiento y detectar problemas en tiempo real.
Flujo automático:
- Llamada entrante → grabación + transcripción automática
- Análisis en tiempo real del sentimiento del cliente
- Alertas inmediatas si se detecta frustración
- Escalado automático a supervisor si es necesario
- Resumen post-llamada generado automáticamente
- Scoring de satisfacción basado en transcripción
- Follow-up personalizado según el resultado
ROI medible:
- 40% reducción en escalados
- 25% mejora en satisfacción del cliente
- 60% menos tiempo en reportes manuales
🔹 Quality Assurance automatizado
Objetivo: Evaluar la calidad de atención sin intervención manual.
Componentes:
json
{
  «compliance_keywords»: [«RGPD», «polÃtica de privacidad», «términos»],
  «forbidden_words»: [«imposible», «no se puede», «no tenemos»],
  «sales_triggers»: [«precio», «descuento», «oferta», «promoción»],
  «escalation_words»: [«supervisor», «queja», «reclamación»]
}
Análisis automático:
- Compliance: ¿Se mencionaron las polÃticas requeridas?
- Calidad: ¿Se evitaron palabras prohibidas?
- Oportunidades: ¿Se detectaron señales de venta?
- Escalado: ¿Se gestionó correctamente la insatisfacción?
Scoring automático:
javascript
const qualityScore = {
  compliance: compliance_detected ? 25 : 0,
  forbidden: forbidden_count === 0 ? 25 : Math.max(0, 25 – forbidden_count * 5),
  sales: sales_opportunities_detected * 10,
  resolution: call_duration < 300 ? 25 : 15
};
🔹 Sales Intelligence avanzado
Objetivo: Maximizar conversión identificando oportunidades en tiempo real.
Detección automática de:
- Intención de compra: «cuánto cuesta», «me interesa», «necesito»
- Urgencia: «urgente», «rápido», «cuanto antes»
- Presupuesto: menciones de cifras, comparativas de precio
- Objeciones: «caro», «pensar», «consultar con»
Acciones automáticas:
- Intención alta + Urgencia → Alerta inmediata a comercial
- Objeción de precio → EnvÃo automático de material de valor
- Solicitud información → Creación automática de propuesta
- Comparación competencia → Alerta con argumentos diferenciadores
🔹 Customer Insights predictivo
Objetivo: Predecir comportamiento y prevenir churning.
Análisis de patrones:
sql
— Ejemplo de query para identificar riesgo de churn
SELECTÂ
 customer_id,
AVG(sentiment_score) as avg_sentiment,
COUNT(escalation_words) as escalations,
AVG(call_duration) as avg_duration,
frequency_decline_percentage
FROM call_transcriptionsÂ
WHERE date >= DATEADD(month, –3, GETDATE())
GROUP BY customer_id
HAVING avg_sentiment < 0.3 OR escalations > 2
Predicción automática:
- Riesgo alto: Sentimiento negativo + múltiples escalaciones
- Riesgo medio: Reducción en frecuencia de contacto
- Oportunidad: Menciones de nuevas necesidades
Acciones preventivas:
- Riesgo alto → Asignación a customer success manager
- Riesgo medio → Campaña de retención automática
- Oportunidad → Alerta a equipo comercial con contexto
9. Análisis de sentimiento y Customer Intelligence
🔹 Implementación de análisis de sentimiento
Aunque la API Voice no incluye análisis nativo, la integración es directa:
Flujo completo:
- Grabación → vDrive URL
- Make/N8N → descarga automática del audio
- Transcripción → Google/Azure/AWS Speech
- Análisis sentimiento → OpenAI/Google/AWS/Azure
- Almacenamiento → Base de datos/CRM
- Alertas → Según resultado
🔹 Configuración con OpenAI
API call para análisis:
json
{
  «model»: «gpt-4»,
  «messages»: [
    {
      «role»: «system»,
      «content»: «Analiza el sentimiento de esta transcripción de llamada y clasifÃcalo como positivo, neutral o negativo. Incluye un score de 0-100 y las razones principales.»
    },
    {
      «role»: «user»,
      «content»: «{{transcripcion_completa}}»
    }
  ],
  «max_tokens»: 200
}
Respuesta estructurada:
json
{
  «sentiment»: «negativo»,
  «score»: 25,
  «reasons»: [«cliente molesto por tiempo de espera», «mención de competencia»],
  «recommended_action»: «seguimiento inmediato por supervisor»
}
🔹 Configuración con Google Cloud Natural Language
Endpoint:
POST https://language.googleapis.com/v1/documents:analyzeSentiment
Payload:
json
{
  «document»: {
    «type»: «PLAIN_TEXT»,
    «content»: «{{transcripcion}}»
  },
  «encodingType»: «UTF8»
}
Respuesta:
json
{
  «documentSentiment»: {
    «magnitude»: 0.8,
    «score»: -0.4
  },
  «sentences»: [
    {
      «text»: {«content»: «Estoy muy molesto con el servicio»},
      «sentiment»: {«magnitude»: 0.9, «score»: -0.9}
    }
  ]
}
🔹 Dashboard en tiempo real
Métricas clave:
- Sentimiento promedio por perÃodo
- Distribución de llamadas por sentimiento
- Agentes con mejor/peor puntuación
- Temas más frecuentes en llamadas negativas
- Tendencias de satisfacción
Alertas automáticas:
javascript
if (sentiment_score < 0.3) {
  send_alert({
    type: «negative_sentiment»,
    customer: customer_data,
    agent: agent_data,
    transcript: transcript_summary,
    action_required: «immediate_followup»
  });
}
10. Implementación paso a paso
🔹 Preparación inicial
Requisitos técnicos:
- Cuenta en Make.com o N8N (auto-hosted o cloud)
- API Voice de netelip activada
- Webhooks configurados en tu centralita
- Opcional: APIs de terceros (Google Speech, OpenAI, etc.)
URLs necesarias:
- URL de control: Para recibir webhooks de eventos
- URL de reportes: Para extraer datos históricos
- URL de notificaciones: Para eventos en tiempo real
- Lanzador de llamadas: Para llamadas salientes automatizadas
🔹 Configuración básica en Make
Paso 1: Crear webhook
- Nuevo escenario → Webhook → Copy URL
- En panel netelip → Configurar webhook URL
- Testear con llamada real
Paso 2: Primer flujo simple
- Webhook → Filter (status = «ANSWERED») → HTTP (crear en CRM) → Email (notificación)
Paso 3: Añadir lógica condicional
- Router →
- Ruta 1: Llamada contestada → Proceso normal
- Ruta 2: Llamada perdida → Follow-up automático
- Ruta 3: Llamada larga → Posible venta
🔹 Configuración avanzada
Transcripción automática:
javascript
// En el webhook de llamada finalizada
if (data.status === «ANSWERED» && data.duration > 30) {
  return {
    «command»: «google_voice2text»,
    «options»: `${GOOGLE_API_KEY};es;${data.duration};1;30;#`,
    «userfield»: «transcribir»
  }
}
Análisis de sentimiento:
- HTTP (descarga audio) →
- Google Speech API →
- OpenAI Sentiment Analysis →
- Database Update →
- Conditional Alert
🔹 Monitorización y optimización
KPIs a trackear:
- Tiempo de respuesta de webhooks
- Porcentaje de llamadas procesadas
- Precisión de transcripciones
- Tiempo de ejecución de workflows
- Errores y reintentos
Optimizaciones comunes:
javascript
// Filtrar llamadas muy cortas
if (duration < 10) return; // Skip llamadas < 10 segundos
Â
// Batch processing para eficiencia
if (pending_calls.length >= 10) {
  process_batch(pending_calls);
}
Â
// Rate limiting para APIs externas
await sleep(rate_limit_delay);
🔹 Troubleshooting común
Webhooks no llegan:
- Verificar URL en configuración
- Comprobar firewall/whitelist
- Testear con herramientas como ngrok
Transcripciones fallando:
- Verificar API key de Google
- Comprobar formato de audio
- Validar parámetros de idioma
Sentimiento inconsistente:
- Ajustar prompts de análisis
- Validar con dataset conocido
- Combinar múltiples APIs
🚀 ¿Tu Centralita Virtual lista para la siguiente generación?
La diferencia entre una centralita tradicional y una plataforma de inteligencia de llamadas está en saber conectar los datos con las herramientas adecuadas.
Con la API Voice de netelip + Make/N8N puedes:
Extraer insights de cada conversación
Automatizar workflows complejos sin programar
Predecir comportamientos de clientes
Optimizar rendimiento del equipo en tiempo real
Integrar con cualquier herramienta de tu stack
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