AI-консультант для інтернет-магазину: як ми автоматизували підбір товарів і передачу замовлень у CRM 🤖

Уявіть, що покупець заходить на сайт інтернет-магазину, хоче придбати кавомашину, але не знає, яку модель обрати. Йому потрібна консультація: порівняти характеристики, дізнатися про наявність і знайти варіант у межах свого бюджету.

Зазвичай із цими питаннями він звертається до менеджера.

А що, якби частину цієї роботи міг виконувати AI-консультант? 👀 Причому не просто відповідати на запитання, а підбирати товари з актуального каталогу, допомагати оформлювати замовлення та передавати всю необхідну інформацію в CRM.

Саме таке рішення ми реалізували для інтернет-магазину кавового обладнання. Розповідаємо, чому обрали Looma, як налаштували AI-консультанта та інтегрували його з KeepinCRM.

🎯 Завдання: не просто чат-бот, а повноцінний помічник покупця

Для інтернет-магазинів швидкість відповіді має значення, але не менш важлива її точність. Особливо коли йдеться про товари, ціни та залишки, які можуть змінюватися протягом дня.

Наприклад, покупець звертається до чат-бота, щоб підібрати кавомашину. AI пропонує відповідну модель, описує її переваги та допомагає оформити замовлення. Але виявляється, що товар уже розпроданий або його ціна змінилася.

Таке може трапитися, якщо чат-бот працює зі статичною базою знань, яку потрібно оновлювати вручну.

Тому під час впровадження ми визначили декілька основних завдань:

• забезпечити AI-консультанту доступ до актуального товарного каталогу інтернет-магазину;

• навчити його ставити уточнювальні запитання та підбирати товари відповідно до потреб покупця;

• автоматизувати збір контактних даних і оформлення замовлень безпосередньо в чаті;

• налаштувати передачу нових замовлень у KeepinCRM, щоб менеджери могли одразу брати їх у роботу.

Водночас було важливо, щоб AI не намагався самостійно вирішувати абсолютно всі питання, а за потреби передавав діалог менеджеру.

🔎 Чому ми обрали Looma?

На ринку є чимало AI-чатів, які можна навчити на документах, таблицях або інформації із сайту. Проте для інтернет-магазину з динамічним асортиментом цього не завжди достатньо.

Головним критерієм для нас стала можливість інтеграції з Хорошоп — платформою, на якій працює інтернет-магазин клієнта.

Looma має готовий конектор до Хорошоп, завдяки якому AI-консультант отримує доступ до товарного каталогу, описів, характеристик, цін і залишків. Це дозволяє використовувати актуальні дані магазину замість того, щоб вручну переносити інформацію про кожен товар в окремий документ.

Ще одна перевага — можливість налаштувати логіку консультацій і передавати замовлення в інші системи через вебхуки. Саме це нам було потрібно для інтеграції з KeepinCRM.

⚙️ Як ми реалізували проєкт

1. Підключили товарний каталог Хорошоп

Насамперед ми підключили Looma до інтернет-магазину та налаштували синхронізацію товарного каталогу.

AI-консультант отримав доступ до інформації, необхідної для підбору товарів: назв, описів, характеристик, актуальних цін і залишків.

Каталог автоматично оновлюється щогодини. Якщо магазин змінює ціну, додає нові товари або оновлює залишки, ці дані потрапляють до AI під час наступної синхронізації.

А якщо новий товар потрібно додати до консультацій негайно, можна запустити примусове оновлення, не чекаючи наступного автоматичного циклу. 🔄

2. Сформували базу знань про компанію 📚

Окрім товарного каталогу, AI має знати, як працює сам магазин. Тому ми додали інформацію про компанію, умови оплати, доставку та інші організаційні питання, які найчастіше цікавлять покупців.

На відміну від цін і залишків, ці дані змінюються значно рідше. Їх достатньо підтримувати в окремій базі знань та оновлювати за потреби.

Таким чином, AI використовує два джерела інформації:

• товарний каталог, який регулярно синхронізується;

• базу знань із правилами роботи магазину.

3. Налаштували сценарії консультацій 💬

Підключити каталог — лише половина роботи.

Щоб AI дійсно допомагав покупцям, потрібно пояснити йому, як вести діалог, які запитання ставити та за якими критеріями рекомендувати товари.

Наприклад, якщо клієнт пише: «Допоможіть обрати кавомашину», консультант не повинен одразу пропонувати випадкову модель.

Спочатку він має уточнити:

• де використовуватиметься кавомашина — вдома чи в офісі;

• скільки чашок кави потрібно готувати;

• які функції важливі;

• на який бюджет розраховує покупець.

На основі відповідей AI звужує вибір і пропонує відповідні моделі.

Наприклад, діалог може виглядати так:

Це ілюстративний приклад сценарію консультації, а не реальний діалог клієнта.

Ми також передбачили ситуації, коли товарів, які повністю відповідають запиту, немає в наявності. У такому випадку AI може запропонувати найближчу альтернативу та пояснити, чим вона відрізняється від початкового запиту.

Окремо прописали правила поведінки консультанта: на які запитання він може відповідати самостійно, як має рекомендувати товари та в яких ситуаціях потрібно залучати менеджера.

🔗 Інтеграція з KeepinCRM: від консультації до замовлення

Ще одним важливим етапом стала автоматизація передачі замовлень у CRM.

Ми налаштували інтеграцію Looma з KeepinCRM через вебхуки. Тепер, коли покупець оформлює замовлення в чаті, у CRM автоматично створюється нова угода.

Менеджеру більше не потрібно вручну переносити інформацію з чату в CRM або збирати дані з різних повідомлень.

Він отримує угоду з інформацією про замовлення та контактами покупця й може переходити безпосередньо до її опрацювання. ✅

Водночас фінальне підтвердження замовлення залишається за менеджером. AI допомагає покупцеві зробити вибір та оформити заявку, а співробітник перевіряє деталі й завершує продаж.

🚀 Що отримали в результаті?

Після впровадження AI-консультант почав працювати на сайті інтернет-магазину.

Під час перевірки ми побачили, що відвідувачі дійсно користуються чатом: звертаються по допомогу з вибором, залишають контактні дані та оформлюють замовлення.

💬 Автоматизували первинні консультації

AI відповідає на типові запитання, уточнює потреби покупців і допомагає обирати товари.

🔄 Налаштували оновлення товарного каталогу

Інформація про асортимент, ціни та залишки автоматично синхронізується з Хорошоп щогодини.

🛒 Автоматизували оформлення замовлень

Покупці можуть залишати замовлення безпосередньо в чаті, а дані автоматично передаються в KeepinCRM.

👩‍💻 Спростили роботу менеджерів

Співробітники отримують уже сформовані угоди з контактами покупців та інформацією про замовлені товари.

Поки що ми не наводимо відсотків зростання продажів чи скорочення навантаження на менеджерів, оскільки для таких висновків потрібна окрема аналітика.

Проте вже бачимо практичний результат: покупці користуються AI-консультантом, а оформлені через нього замовлення надходять у CRM.

🤔 Чи підійде таке рішення вашому бізнесу?

AI-консультант може бути корисним не лише великим інтернет-магазинам.

Якщо у вас широкий асортимент, покупці часто потребують допомоги з вибором, а менеджери витрачають багато часу на однотипні запитання, частину цих процесів можна автоматизувати.

Водночас важливо правильно підібрати інструмент.

Для інтернет-магазину пріоритетом буде інтеграція з товарним каталогом, а для компанії, що надає послуги, — робота з базою знань, запис клієнтів або обробка звернень з Instagram та інших каналів.

У цьому проєкті ми обрали Looma саме через можливість працювати з актуальними даними Хорошоп, гнучко налаштовувати консультації та передавати замовлення в KeepinCRM.

💡 Хочете впровадити AI-консультанта у своєму бізнесі?

Команда Adminka допоможе підібрати відповідний інструмент, налаштувати його під ваші бізнес-процеси та інтегрувати з CRM, щоб AI не просто відповідав на повідомлення, а став частиною вашої системи продажів.