Reseñas: centralizar y responder en Google/Doctoralia

Introducción

Si tu clínica recibe reseñas en Google y Doctoralia, probablemente el equipo salta entre pestañas, hace capturas y responde tarde. Eso daña la reputación y desperdicia oportunidades de fidelización. La buena noticia: puedes centralizar todo en un único inbox, clasificar automáticamente y disparar respuestas personalizadas con trazabilidad y alertas.

Nota: respeta la privacidad y las normativas locales. Esto no es asesoría legal.

Resumen accionable

• Conecta Google Business Profile y Doctoralia a un solo pipeline de reseñas.
• Define triggers: nueva reseña creada o reseña editada.
• Clasifica con reglas (palabras clave) o un modelo de sentimiento ligero.
• Crea respuestas automáticas con variables (p. ej., {nombre}, {servicio}, {sede}).
• Configura SLA (tiempos objetivo) y alertas por severidad.
• Registra todo en un log con idempotencia (evita respuestas duplicadas).
• Publica respuestas y obtén métricas: tiempo medio de respuesta y % de cierre.
• Mantén un banco de respuestas y revisa mensualmente su desempeño.

Captura

Para automatizar la gestión, primero necesitas capturar cada reseña donde ocurra y enviarla a un inbox central (tu CRM, un tablero o una base tipo “Reviews”). El objetivo es que ninguna reseña se pierda y que el dato viaje con contexto: autor, rating, texto, enlace original y fecha. En este paso defines los triggers del flujo: “nueva reseña” y “reseña actualizada”. También es clave normalizar campos para que Google y Doctoralia hablen el mismo idioma en tu sistema.

Cómo implementarlo (visión práctica):

• Origen Google: Usa el conector de Google Business Profile (o un webhook intermedio) para escuchar el evento review.create.
• Origen Doctoralia: Emplea el feed de opiniones o exportaciones periódicas, combinadas con un scraper legal/permitido o un conector si tu stack lo ofrece.
• Normalización: Mapea a un esquema único:

id_review | plataforma | url_original | fecha_hora (ISO) | autor_nombre
rating (1-5) | texto | servicio | sede | estado_gestion (nuevo/en_progreso/cerrado)
sentimiento (pos/neu/neg) | responsable | slas_vencimiento (ISO)

• Idempotencia: antes de crear un registro, verifica id_review+plataforma. Si existe, actualiza en lugar de duplicar.
• Logs: registra cada evento (captura, edición, respuesta publicada) con timestamp y actor del sistema.

Diagrama (alto nivel)

Google/Doctoralia
     |  (webhooks/feeds)
     v
[ Normalizador ] --(validación + idempotencia)--> [ Inbox de Reseñas ]
                                                      |
                                                      v
                                             [ Clasificación ]
                                                      |
                                                      v
                                               [ Respuesta ]

Al terminar la captura, ya tendrás una bandeja unificada con reseñas listas para clasificar y responder, manteniendo trazabilidad desde el origen.

Clasificación

Clasificar te permite priorizar y asignar. Aquí combinas reglas basadas en palabras clave con un modelo de sentimiento ligero. No busques perfección al inicio; pretende consistencia y capacidad de ajuste. Define etiquetas como urgente, menciona dolor, elogio al profesional, reclamo administrativo o riesgo legal para guiar el tono y el SLA.

Pautas de clasificación inicial (en prosa):
Primero, extrae el sentimiento según rating y texto: tres niveles (positivo/neutral/negativo). Luego, detecta intención: elogio, queja, pregunta, comparación. Por último, identifica tema: atención clínica, puntualidad, costos, instalaciones, comunicación, post-consulta. Con esa tríada (sentimiento + intención + tema) puedes decidir tono y plantilla de respuesta.

Ejemplos de reglas (semilla):

• Si rating ≤ 2 o texto contiene “mala”, “tarde”, “no me atendieron” ⇒ urgente + asigna a coordinación de pacientes.
• Si menciona un profesional por nombre ⇒ añade etiqueta elogio-cita-profesional.
• Si hay palabras de riesgo (“denuncia”, “demandar”) ⇒ riesgo-legal + escalado manual.

Tabla de etiquetas sugeridas

Dimensión	Valores base	Uso en respuesta
Sentimiento	positivo / neutral / negativo	tono cálido, neutro o de reparación
Intención	elogio / queja / pregunta / comparación	agradece, disculpa y resuelve, informa
Tema	atención / puntualidad / costos / comunicación / instalaciones / post-consulta	personaliza contenido y follow-up
Severidad	normal / urgente / riesgo-legal	define SLA y nivel de aprobación

Una vez aplicada la clasificación, prepara el camino para alertas y publicación informada, asegurando que cada respuesta refleje el contexto correcto.

Alertas

Las alertas hacen que el sistema sea proactivo. No se trata solo de notificar, sino de priorizar y garantizar tiempos. Configura SLA por severidad (p. ej., negativa urgente en 2 horas hábiles; positiva en 24 horas). Establece canales (email, chat interno) y ventanas horarias para evitar ruido fuera de turnos.

Buenas prácticas de alertamiento (explicadas):
Primero, define propietarios por etiqueta (p. ej., quejas de costos → administración). Luego, crea umbrales: si una reseña negativa no se atiende en X minutos, escalado al coordinador; pasado el doble del SLA, escalado a dirección. Añade reintentos de notificación (p. ej., 3 intentos cada 10 min) y registra en logs los envíos y acuses.

Métrica mínima a monitorear:

• TMR (tiempo medio de respuesta) por plataforma y por etiqueta.
• % dentro de SLA.
• Volumen por tema (tendencias mensuales para acciones de mejora).

Con estas alertas, el equipo llega a tiempo con el tono adecuado y evita incendios reputacionales.

Publicación

Publicar la respuesta es la culminación del flujo. Aquí debes plantillar mensajes con variables y condicionales simples, más una aprobación cuando la severidad lo requiera. Evita copiar/pegar manual: dispara la respuesta desde tu pipeline y sincroniza el estado con la plataforma de origen.

Parámetros de la acción de publicación (prosa):
Incluye la plantilla elegida, los datos de la reseña (autor, rating, texto, etiquetas) y un control de duplicados (no publiques si ya hay respuesta oficial). Si la reseña se edita, evalúa si corresponde actualizar la respuesta o añadir un comentario complementario. Registra en logs el id_publicacion, timestamp y usuario/aprobador.

Pseudovariables útiles para respuestas automáticas:
{nombre}, {servicio}, {sede}, {profesional}, {fecha_consulta}, {canal_soporte}, {telefono_sede}, {link_agenda (añadir enlace externo por el editor)}.

Tras publicar, cierra el ciclo cambiando estado_gestion a cerrado y alimenta tus tableros con métricas. Si el caso requiere seguimiento (p. ej., reclamo formal), crea una tarea vinculada a la reseña.

Errores comunes

• Responder en frío sin leer el contexto ni etiquetas.
• Usar respuestas automáticas idénticas en secuencia (suena robótico).
• No registrar logs ni aplicar idempotencia (duplicados públicos).
• Falta de aprobaciones en reseñas sensibles.
• No medir SLA y TMR (mejora imposible).
• Ignorar actualizaciones de reseñas ya respondidas.

Un sistema sólido reduce estos errores y convierte opiniones en una máquina de confianza: rápida, empática y medible.

Banco de respuestas (versión resumida)

Usa variables y ajusta el tono según sentimiento/intención. Mantén siempre un canal de resolución privada.

1) Elogio positivo (general)
“¡Gracias, {nombre}! Nos alegra saber que tu experiencia con {servicio} fue positiva. Compartimos tu comentario con el equipo. Cuando quieras, aquí nos tienes.”

2) Elogio mencionando profesional
“{nombre}, nos emociona que destaques a {profesional}. Le haremos llegar tu mensaje. ¡Gracias por confiar en la sede {sede}!”

3) Neutral con sugerencia menor
“Gracias por la reseña, {nombre}. Tomamos nota de tu comentario sobre {tema}. Ya estamos revisándolo para que tu próxima visita sea aún mejor.”

4) Negativa por puntualidad
“{nombre}, lamentamos la espera. Entendemos lo importante que es ser puntuales. Hemos escalado tu caso al equipo de agenda para corregirlo. Si deseas, escríbenos a {canal_soporte}.”

5) Negativa por costos/comunicación
“Sentimos la confusión, {nombre}. Queremos explicarte con claridad el alcance de {servicio}. Te contactaremos por privado para resolverlo. Gracias por avisarnos.”

6) Riesgo legal / sensible (requiere aprobación)
“Gracias por compartir tu experiencia, {nombre}. Queremos entender y ayudarte. Un coordinador te contactará directamente por {canal_soporte} para resolverlo.”

7) Seguimiento tras edición de reseña
“Hola, {nombre}. Vemos que actualizaste tu reseña. Gracias por mantenernos al tanto. Quedamos atentos por si podemos ayudarte con algo más.”

8) Invitación a volver
“Fue un gusto atenderte, {nombre}. Estamos aquí cuando lo necesites. Puedes agendar en {link_agenda (añadir enlace externo por el editor)}.”

Nota: respeta la privacidad y las normativas locales. Esto no es asesoría legal.

Checklist rápido de implementación

• Conectores listos (Google/Doctoralia) y normalizador activo.
• Esquema unificado y control de idempotencia.
• Reglas de clasificación y sentimiento iniciales.
• SLA por severidad y responsables definidos.
• Alertas con reintentos + logs de entrega.
• Banco de respuestas cargado y versionado.
• Paso de aprobación para casos sensibles.
• Métricas: TMR, % SLA, volumen por tema.

FAQ

1) ¿Puedo responder automáticamente todas las reseñas?
Puedes, pero conviene excluir casos sensibles y aplicar aprobación humana en negativas o menciones clínicas delicadas.

2) ¿Cómo evitar respuestas duplicadas?
Usa idempotencia con id_review+plataforma y verifica estado antes de publicar.

3) ¿Qué hago si la reseña cambia después de responder?
Dispara un flujo de “reseña editada”: reevalúa etiquetas y decide si editas la respuesta o añades un comentario nuevo.

4) ¿Necesito un modelo de IA para sentimiento?
No al inicio. Reglas + rating resuelven 80%. Podrás mejorar con modelos ligeros más adelante.

5) ¿Cómo medir el impacto?
Monitorea TMR, % dentro de SLA y evolución de ratings por tema; cruza con cancelaciones y NPS para ver correlación.