Интеграция RetailCRM с ИИ: заказы из писем и чатов без ручного ввода

Агент работает через API RetailCRM от имени отдельного пользователя с ограниченными правами. В таблице - что он берет из системы, что записывает обратно и где стоят ограничения.

Набор доступных методов зависит от вашей настройки RetailCRM и подключенных модулей, поэтому проверяем возможность подключения до старта. Если какой-то операции нет, агент готовит черновик, а менеджер подтверждает его в карточке заказа.

Очевидный подход - дать ИИ текст письма и попросить собрать заказ. Получается почти верный черновик, и менеджер все равно проверяет каждую строку. Экономия выходит маленькой.

Мы проверили это на доставке воды в Пензе: первая версия агента собирала заказ из текста письма и сэкономила две минуты из четырнадцати. Вторая начала с карточки клиента в RetailCRM, и ввод занял 2 минуты, а ошибок на доставке стало 6 вместо 23 (кейс доставки воды).

Работает обратный порядок. Агент сначала находит клиента в RetailCRM и открывает то же, что открыл бы менеджер: договорную цену, адрес точки, прошлые заказы. Только потом читает письмо и заполняет то, чего не хватает.

• «Как обычно». Агент берет состав последнего заказа этого клиента на этот адрес и пишет в комментарий, откуда он взялся.
• Правка вторым письмом. Слова «добавьте», «замените», «уберите» и открытый заказ за последние дни означают правку, а не новый заказ. Открытый заказ ищем по всем адресам почты, телефону и ИНН клиента.
• Таблицы, сканы и фото от руки. Таблицы агент читает построчно. На фото рукописного списка он не угадывает неразборчивую цифру, а оставляет заказ в статусе «Новый» с пометкой.
• Срок раньше графика. Если клиент просит привезти раньше, чем машина ходит в его район, агент сам не подтверждает. Такое письмо уходит менеджеру: ошибка здесь стоит постоянного клиента.
• Резерв без оплаты. Резерв под неоплаченный заказ живет столько дней, сколько вы решили. Потом менеджер получает задачу позвонить.

До настройки мы смотрим, как менеджер работает с заказом сейчас: какие окна открывает, кроме письма, и что держит в голове. Без этого агент собирается не из той информации. Общий подход к разбору входящих писем описан на странице обработки почты с ИИ.

В рознице через Авито и мессенджеры спрашивают не столько «есть ли», сколько «где и когда забрать». Бот отвечает на это по данным RetailCRM в момент вопроса.

Наличие

Бот смотрит доступное количество: остаток минус резервы. В магазине мотоэкипировки в Новороссийске первая версия бота видела один склад из двух и отвечала «нет в наличии». Вторая смотрит оба склада, оформляет заказ и резерв прямо в чате: заказов из чатов за месяц 90 вместо 51. Цена этого решения тоже видна, 21 резерв так и не выкупили (кейс магазина мотоэкипировки). Поэтому все отложенное в магазине должно оформляться заказом, а не лежать под прилавком. Витринные образцы лучше вынести на отдельный склад, иначе покупатель получит пару с витрины вместо новой.

Размеры, цвета, партии

Если варианты заведены торговыми предложениями, бот различает размер, цвет и даже партию крашения пряжи. Размер обуви он подскажет по таблице бренда, но для ботинок и коньков честнее предложить примерку.

Статус заказа

По номеру телефона бот находит заказ и отвечает, на каком он этапе: собран, передан в доставку, ждет в пункте выдачи. Сроки, которые знает только поставщик или лаборатория, бот не называет и передает вопрос менеджеру.

Доставка в тот же день

Если в базе написано «закажите до 14:00, привезем сегодня», бот будет обещать это и в предпраздничную неделю. Поэтому он сверяется с лимитом адресов или сборок на день: когда лимит выбран, предлагает другой день или самовывоз.

На Авито бот работает через доступ к сообщениям вашего аккаунта, в Telegram и WhatsApp через их официальные интерфейсы. Первым в Telegram можно написать только тем, кто сам запускал бота магазина.

Возвраты и жалобы

Бот проверяет условия возврата и собирает все, что понадобится менеджеру. Деньги и замену оформляет человек.

• Смотрит канал заказа: правила для заказа с сайта и с маркетплейса разные, и путать их нельзя.
• Проверяет срок с даты доставки и состояние товара по вашим правилам.
• Просит фото товара и упаковки, прикрепляет их к заказу и ставит задачу менеджеру.
• Жалобу на курьера или качество сразу передает старшему, без попытки успокоить клиента шаблоном.

Если покупатель оставил отзыв на картах или маркетплейсе, черновик ответа готовится по тем же правилам. Как это устроено, описано на странице ответов на отзывы.

Допродажи по истории заказов

Рассылка «давно не заходили» работает слабо. Лучше писать по поводу, который следует из самой покупки: стекло через несколько месяцев после телефона, фильтр к сроку замены, корм на следующий месяц.

Бот, через четыре месяца после покупки: «Ирина, добрый день. К вашему телефону есть стекло той же модели, могу отложить в магазине на Ленина до вечера».

Так работает ИИ-продавец магазина электроники в Ставрополе: он пишет клиенту из RetailCRM, когда у покупки наступил повод. Повторных покупок из базы за месяц 59 вместо 17, а от бота отписались 37 человек (кейс магазина электроники).

Главное правило: не предлагать покупку тому, у кого открыта претензия или товар в ремонте. Для этого возвраты и ремонты заводятся задачами на клиента в RetailCRM, и бот проверяет их перед отправкой. В WhatsApp первым пишут только по одобренным шаблонам, и такие сообщения платные.

1. Проверка доступа. Смотрим склады, статусы, группы клиентов и то, как заведены товары. Вы выдаете API-ключ с нужными правами, логины сотрудников не нужны.
2. Порядок в справочниках. Синонимы названий, группы цен, отдельный склад для витрины. Агент повторяет то, что записано в RetailCRM.
3. Прогон на ваших письмах и чатах. Берем настоящие обращения за последний месяц, включая сложные: фото, правки, «как обычно».
4. Поэтапный запуск. Сначала агент создает заказы с подтверждением менеджера, потом подтверждает постоянным клиентам сам по вашим правилам.

Подключение еще одной системы, например склада или второго почтового ящика, - от 12 000 ₽. Поддержка агента - от 7 900 ₽ в месяц. Если ваш магазин продает в основном на маркетплейсах, посмотрите страницу ИИ для интернет-магазинов.