WhatsApp-Mietwagen-Bot mit Make und Google Sheets

Dein WhatsApp piept ständig. „Haben Sie am Wochenende eine Limousine frei?“ „Was kostet eine Woche im Dezember?“ „Kann mir jemand bei der Zahlung helfen?“

Jede Frage heißt: jemand unterbricht die Arbeit, öffnet die Tabelle, sucht ein Auto, prüft den Saisonpreis, tippt eine Antwort und kehrt zur eigentlichen Aufgabe zurück. Nach drei Vermietungen bleibt alles andere liegen. Die Tabelle ist den ganzen Tag offen. WhatsApp ist den ganzen Tag offen. Dein Team ist das Bindeglied dazwischen.

Genau dieses Problem löst diese Automatisierung.

Ein Agent zwischen WhatsApp und deiner Tabelle

Ein Make AI Agent sitzt zwischen deiner WhatsApp-Nummer und deinen Google Sheets. Der WhatsApp-Kanal läuft über Whatsable, eine verifizierte öffentliche App im Make Marketplace. Die Tabellen gehören dir. Der Agent liest sie in Echtzeit, jedes Mal wenn ein Kunde eine Frage stellt.

So sieht ein normales Gespräch aus.

Ein Kunde schreibt: „Haben Sie etwas am Flughafen von Freitag bis Montag?“ Der Agent ruft dein Availability-Sheet auf, findet die passenden Zeilen und antwortet: „Wir haben einen Toyota Corolla und einen Ford EcoSport am Flughafen für diese Daten. Soll ich eines freihalten?“

Sie nehmen den Corolla und fragen nach dem Preis. Der Agent ruft dein Vehicle Prices-Sheet auf, findet den Tarif für diese Daten und diese Saison und sendet die Summe.

Dann sagen sie, sie wollen zahlen. Der Agent schickt keine Bankdaten, keine Zelle-Anweisungen und keinen Kartenlink. Er sagt dem Kunden, ein Teammitglied schickt sichere Zahlungsanweisungen. Er löst eine WhatsApp-Benachrichtigung an dieses Teammitglied aus, mit Kundenname, Anliegen und Gesprächskontext. Das Teammitglied übernimmt ab da.

Der Kunde verlässt WhatsApp nicht. Dein Team wird nur geholt, wenn wirklich ein Mensch gebraucht wird.

Was der Agent weiß (und was er nicht tut)

Der Agent-Prompt hat feste Regeln eingebaut. Die sind wichtig, weil sie den Bot davon abhalten, Schaden anzurichten:

• Erst nach Daten fragen. Wenn ein Kunde fragt, welche Autos verfügbar sind, fragt der Agent nach Abhol- und Rückgabedatum, bevor er etwas auflistet. Keine Daten, keine Liste.
• Interne IDs nie preisgeben. Der Agent zeigt dem Kunden nie Vehicle_ID, Kennzeichen, Farben oder Zeilennummern. Die bleiben im Sheet.
• Keine Zahlungsdaten senden. Keine Kartennummern, kein Zelle, keine Square-Links, keine Bankverbindungen. Wenn der Kunde zahlen will, setzt der Agent notify_human auf true und sagt, ein Teammitglied übernimmt den Zahlungsschritt.
• Mit Kontext übergeben. Das Übergabe-Tool (Connect with human) sendet eine WhatsApp-Nachricht an ein Teammitglied über eine Benachrichtigungsvorlage für die Übergabe an einen Menschen. Es enthält drei Felder: human_name (der Kunde), human_problem (wobei Hilfe nötig ist) und human_comment (Kontext aus dem Gespräch). Das Teammitglied liest eine kurze, nützliche Benachrichtigung statt durch den Chatverlauf zu scrollen.
• Nicht übergeben bei Fragen, die die Sheets beantworten können. Verfügbarkeit und Preise laufen über die Tools. Die Übergabe an einen Menschen ist für Zahlung, Beschwerden, Sonderwünsche und alles, was der Agent nicht lösen kann.

Diese Regeln stammen aus dem echten Agent-Prompt im Make-Szenario, nicht aus einem Template. Ein Mietwagenteam, das den ganzen Tag WhatsApp-Fragen zu Flotte, Preisen und Reservierungen bekommt, braucht einen Bot, der in diesen Grenzen bleibt.

Mit deinen Sheets verbinden

Du brauchst eine Whatsable-Verbindung, zwei Google Sheets-Tabs, einen konfigurierten Agent und eine Sende-Aktion. Hier die Kurzfassung.

1. Whatsable verbinden. Installiere Whatsable for WhatsApp Business aus dem Make Marketplace. Füge ein Trigger-Modul hinzu, um eingehende WhatsApp-Nachrichten auf deiner Business-Nummer zu empfangen. Der Whatsable-Trigger in Make wird nur bei eingehenden WhatsApp-Nachrichten ausgelöst.

2. Die Tools auf deine Sheets richten. Der Agent nutzt zwei Google Sheets-Tools:

• Check real availability liest aus deinem Tab Availability (das Flotten-Sheet mit aktiven/verfügbaren Fahrzeugen, Standorten und Buchungsstatus).
• Check real season prices liest aus deinem Tab Vehicle Prices (Saisontarife nach Fahrzeugtyp und Zeitraum).

Das sind deine Live-Tabellen. Keine Demos. Der Agent liest in Echtzeit daraus.

3. Den Agent-Prompt konfigurieren. Das Make AI Agent-Modul enthält den System-Prompt mit allen Regeln oben: erst nach Daten fragen, IDs nie preisgeben, keine Zahlungsdaten senden, Connect with human für Übergaben nutzen. Füge den Prompt ein oder passe ihn an deine Flotte an. Verknüpfe das Gespräch über die Telefonnummer, damit zurückkehrende Kunden den Kontext behalten.

4. Die Antwort senden. Füge nach dem Agent eine Whatsable Sende-Aktion hinzu (Reply to customer im Szenario). Filtere so, dass sie nur auslöst, wenn die Telefonnummer vorhanden ist. Das Feld response des Agenten wird zur WhatsApp-Nachricht zurück an den Kunden.

Das ist die Kernschleife. Der Kunde schreibt, der Agent liest aus Sheets, der Agent antwortet. Wenn der Agent nicht helfen kann, benachrichtigt er ein Teammitglied und tritt zur Seite.

Nachfassen

Gespräche stocken. Der Kunde fragt nach einem Preis, verschwindet zwei Stunden und kommt nicht zurück. Der Agent kann eine Nachfassnachricht für später planen, mit dem Tool Schedule WhatsApp follow-up. Ein einfacher Impuls: „Haben Sie noch Interesse am Corolla für Freitag? Sagen Sie Bescheid, dann halte ich ihn für Sie.“

Nachfassen wird nur nach einem echten Angebot oder einem unvollständigen Verkaufsgespräch ausgelöst. Nicht nach einer Begrüßung. Nicht, wenn der Kunde schon geantwortet hat. Nicht, wenn die Reservierung bestätigt ist.

Tool-Übersicht

Der Make-Szenario-Export verwendet spanische Modulnamen. Die Tabelle unten zeigt das englische Label für jedes Tool.

Vier Tools im Szenario:

Optional: Gerüst mit Maia

Maia ist der Assistent von Make zur Entwurfszeit. Er hilft dir, Szenarien im Make-Editor zu entwerfen. Er läuft nicht in deiner Live-Automatisierung.

Wenn du einen Vorsprung willst, beschreibe Maia den Aufbau: „Baue ein Szenario mit einem Whatsable-Trigger, einem Make AI Agent mit Tools für Sheets-Verfügbarkeit, Sheets-Preise, Benachrichtigung an einen Menschen und Planung von Nachfassen.“ Maia legt die Module auf das Canvas. Du musst trotzdem deinen Whatsable API-Schlüssel verbinden, die Sheets-Tools auf deine Tabellen richten, den Agent-Prompt konfigurieren und testen. Maia baut das Szenario. Der AI Agent führt es aus. Das sind unterschiedliche Produkte.

FAQ

Kann der Agent die Tabelle auch aktualisieren?
Du kannst ein Update Rows-Tool hinzufügen, damit der Agent ein Auto nach der Bestätigung durch den Kunden als „held“ oder „reserved“ markiert. Das ist eine Erweiterung desselben Musters. Es ist nicht Teil dieses Szenario-Exports.

Was, wenn jemand auf Spanisch fragt?
Der AI Agent geht mit Sprache natürlich um. Die Modulnamen im ursprünglichen Make-Export sind auf Spanisch, aber der Agent kann in der Sprache antworten, in der der Kunde schreibt. Die Tool-Labels in diesem Artikel sind englische Übersetzungen der Szenarionamen.

Brauche ich einen Make AI Agent, oder kann ich klassische Module nutzen?
Du kannst eine einfachere Version mit klassischen Modulen bauen: Trigger, Sheets-Abfrage, Router, Senden. Der AI Agent bringt das Schlussfolgern mit. Er liest die Kundennachricht, entscheidet, welches Tool er aufruft, und formuliert eine natürliche Antwort. Bei einer Flotte mit Dutzenden Autos und mehreren Preissaisons löst der Agent Mehrdeutigkeit, die ein statischer Router nicht kann.

Funktioniert die WhatsApp Business App weiter?
Ja. Whatsable unterstützt Coexistence. Du behältst die WhatsApp Business App auf deinem Handy. Dein Team kann weiter von Hand antworten.

Und der native AI-Chatbot von Whatsable oder Meta Cloud API-Module?
Whatsable hat ein eigenes AI-Chatbot-Produkt mit eingebauter Übergabe an einen Menschen. Das ist eine andere Oberfläche als der Make AI Agent-Weg, den dieser Artikel beschreibt. Make hat außerdem eigene WhatsApp Business Cloud-Module, ein anderer Kanal und eine andere Verbindung als Whatsable. Die Attribution von Click-to-WhatsApp-Anzeigen ist ein eigener Workflow. Dieser Guide nutzt Whatsable-Module als WhatsApp-Kanal und Make AI Agents als Laufzeitumgebung. Die beiden Produktfamilien können nebeneinander laufen, aber die Konfiguration des nativen Chatbots oder der Meta Cloud-Module liegt außerhalb dieses Artikels.

Was ist der Unterschied zwischen Maia und Make AI Agents?
Maia ist ein Assistent zur Entwurfszeit, der dir hilft, ein Szenario im Make-Editor zu entwerfen. Make AI Agents sind eine Laufzeitfunktion. Sie denken nach und rufen Tools auf, während ein Szenario für einen echten Kunden läuft. Maia kann dir ein Agent-Szenario aufbauen, läuft aber nicht, wenn dein Kunde eine WhatsApp-Nachricht sendet.

Links

Whatsable:

• Integrations-Hub: whatsable.app/integrations/make
• Make-Listing: make.com/en/integrations/whatsable-message
• Docs: Whatsable-Docs: Make-Übersicht

Make:

• Make AI Agents: make.com/en/ai-agents
• Erstelle deinen ersten AI Agent: help.make.com/create-your-first-ai-agent
• Maia by Make: make.com/en/maia
• Einführung in Maia: help.make.com/introduction-to-maia-by-make