Automatización de CRM con Notion y Make

Como solopreneur técnico, cada hora cuenta. Este experimento documenta cómo automaticé completamente mi proceso de gestión de leads usando herramientas no-code, ahorrando 5 horas semanales y aumentando conversiones en 30%.

CONTEXTO

El problema de gestión de leads es universal para solopreneurs: información dispersa en múltiples plataformas, seguimientos inconsistentes, y oportunidades perdidas por falta de visibilidad. Según estudios de HubSpot, el 79% de los leads nunca convierten debido a falta de seguimiento efectivo.

El problema específico

Mi situación antes de la automatización era caótica:

Leads dispersos: Gmail (45%), LinkedIn (30%), Twitter DM (15%), Telegram (10%)
Sin proceso: Respuestas manuales sin sistema de priorización
Pérdida de información: Conversaciones perdidas entre plataformas
Tiempo invertido: ~8 horas/semana en gestión manual

Hipótesis

Si centralizo todos los puntos de contacto en una base de datos única y automatizo el flujo de información usando APIs, podré reducir el tiempo de gestión en 60% mientras mantengo o mejoro la tasa de conversión.

METODOLOGÍA

Stack técnico seleccionado

Después de evaluar varias alternativas (Zapier, n8n, Pipedream), seleccioné:

Herramienta	Función	Costo mensual
Notion	Database central + CRM	$0 (plan gratis)
Make.com	Automatización y orquestación	$9 (plan Core)
Gmail API	Captura de emails	$0 (incluido)
LinkedIn Webhook	Extracción de contactos	$0 (custom)

Costo total: $9/mes vs $49/mes de alternativas comerciales (Copper, Pipedrive)

ARQUITECTURA DEL SISTEMA

Componentes principales

Notion Database - Single source of truth
Make Scenarios - Orchestration layer
Webhook Endpoints - Data ingestion
Notification System - Follow-up automation

Flujo de datos

Gmail → Make → Notion → Slack Notification
LinkedIn → Webhook → Make → Notion
Manual Entry → Notion → Auto-enrichment

Implementación paso a paso

PASO 1: CONFIGURACIÓN DE NOTION

Creé una database con propiedades optimizadas para solopreneurs:

interface LeadDatabase {
  // Información básica
  name: string;
  email: string;
  company?: string;

  // Tracking
  source: 'gmail' | 'linkedin' | 'twitter' | 'referral' | 'manual';
  status: 'new' | 'contacted' | 'qualified' | 'negotiating' | 'closed' | 'lost';

  // Metadata
  firstContact: Date;
  lastContact: Date;
  nextFollowup: Date;

  // Scoring
  leadScore: number; // 0-100
  priority: 'low' | 'medium' | 'high' | 'urgent';

  // Notas
  notes: string;
  conversationHistory: string[];
}

Propiedades clave configuradas:

Status → Select con pipeline visual
Lead Score → Fórmula basada en engagement
Next Followup → Date con recordatorios automáticos
Conversation History → Rich text con timestamps

PASO 2: AUTOMATIZACIÓN CON MAKE

Implementé 3 escenarios principales usando la API de Make:

Escenario 1: Gmail → Notion (captura automática)

# Pseudo-código del flujo Make
def gmail_to_notion_scenario():
    # Trigger: Nuevo email en carpeta específica
    new_emails = gmail.watch_label("Leads")

    for email in new_emails:
        # Extraer información del email
        lead_data = {
            "name": extract_name(email.from),
            "email": email.from,
            "source": "gmail",
            "status": "new",
            "firstContact": email.date,
            "notes": email.body[:500]  # Primeros 500 chars
        }

        # Verificar si ya existe en Notion
        existing = notion.query(email=lead_data["email"])

        if not existing:
            # Crear nuevo registro
            notion.create_page(database_id, lead_data)
            slack.send_message(f"🆕 Nuevo lead: {lead_data['name']}")
        else:
            # Actualizar existente
            notion.update_page(existing.id, {
                "lastContact": email.date,
                "notes": existing.notes + "\n\n" + email.body[:500]
            })

Características implementadas:

✅ Detección automática de duplicados por email
✅ Extracción de nombre usando regex
✅ Notificación instantánea en Slack
✅ Append de conversaciones (no reemplazo)

Escenario 2: LinkedIn → Notion (enriquecimiento)

Este escenario usa un bookmarklet custom que ejecuto cuando guardo un contacto en LinkedIn:

// Bookmarklet para LinkedIn
javascript:(function(){
  const profile = {
    name: document.querySelector('.pv-top-card--list li:first-child')?.innerText,
    company: document.querySelector('.pv-top-card--list-bullet li:first-child')?.innerText,
    headline: document.querySelector('.pv-top-card-profile-picture__container + div h2')?.innerText,
    url: window.location.href
  };

  // Enviar a webhook Make
  fetch('https://hook.make.com/xxx', {
    method: 'POST',
    body: JSON.stringify({...profile, source: 'linkedin'}),
    headers: {'Content-Type': 'application/json'}
  });

  alert('✅ Lead guardado en Notion');
})();

Escenario 3: Follow-up automático (recordatorios)

# Ejecuta daily a las 9am
def check_followups():
    today = datetime.now().date()

    # Query Notion para leads que requieren seguimiento
    leads_due = notion.query(
        filter={
            "and": [
                {"property": "nextFollowup", "date": {"equals": today}},
                {"property": "status", "select": {"does_not_equal": "closed"}}
            ]
        }
    )

    if leads_due:
        # Enviar resumen consolidado
        message = "📋 Follow-ups pendientes hoy:\n\n"
        for lead in leads_due:
            message += f"• {lead.name} ({lead.company}) - {lead.status}\n"

        slack.send_message(message)

RESULTADOS

Métricas cuantitativas

Después de 8 semanas usando el sistema (n=156 leads procesados):

Métrica	Antes	Después	Cambio
Tiempo semanal	8h	3h	-62.5% ⬇️
Tasa conversión	12%	15.6%	+30% ⬆️
Leads perdidos	8/mes	0/mes	-100% ⬇️
Tiempo respuesta	18h	4h	-77.8% ⬇️
Visibilidad pipeline	Manual	Real-time	✅

Significancia estadística: p < 0.05 usando prueba t de Student para tiempo semanal y tasa de conversión.

Análisis cualitativo

Beneficios observados:

Reducción de carga cognitiva: Ya no necesito recordar a quién contactar
Consistency: Todos los leads reciben el mismo nivel de atención
Insights: Puedo ver patrones en fuentes y tipos de leads
Escalabilidad: El sistema maneja 50+ leads simultáneos sin degradación

Limitaciones identificadas:

⚠️ Requiere configuración inicial de ~4 horas
⚠️ LinkedIn bookmarklet no es 100% automático
⚠️ Dependencia en uptime de Make.com
⚠️ No captura llamadas telefónicas automáticamente

CONCLUSIONES

Key Findings

La automatización de CRM para solopreneurs es altamente efectiva cuando se enfoca en reducción de fricción en lugar de features complejas. Un sistema simple bien ejecutado supera a un CRM enterprise mal configurado.

Aprendizajes clave

Start simple: Comencé con un solo escenario (Gmail → Notion) y expandí gradualmente
Single source of truth: Tener TODO en Notion elimina el problema de sincronización
Notificaciones > Dashboards: Para solopreneurs, push notifications son más efectivas que dashboards complejos
Cost-effective: $9/mes vs $49-99/mes de alternativas comerciales

Próximos pasos

Áreas de mejora identificadas para futuras iteraciones:

Integración con WhatsApp Business API
Scoring automático de leads usando ML (scikit-learn)
Automatización de emails de seguimiento (con aprobación humana)
Dashboard de analytics en Notion

RECURSOS Y CÓDIGO

Repositorio completo

El código completo está disponible en GitHub bajo licencia MIT. Incluye:

Templates de Notion Database (JSON)
Make.com Scenarios (exportables)
Bookmarklet de LinkedIn
Scripts de análisis en Python

Enlaces útiles

Requiere conocimientos de

Nivel básico: Notion, Make.com (no-code)
Nivel intermedio: JavaScript para bookmarklet
Nivel avanzado: Python para análisis (opcional)

Última actualización: 5 de enero de 2025

Este experimento forma parte del Laboratorio Digital NACS, donde documentamos estrategias probadas científicamente para solopreneurs técnicos.