В B2B и IT компании ежедневно обрабатывают заказы и ведут клиентов через RetailCRM. ИИ-агент помощник здесь связывает входящие обращения с существующими сделками и заказами, чтобы менеджеры не переключались между чатами и CRM. При проектировании ИИ-агентов мы учитываем специфику розничной торговли и оптовых поставок, где важно не потерять историю клиента и статус заказа.
Что умеет
- Создаёт и обновляет задачи по заказам прямо в RetailCRM при поступлении сообщения от клиента.
- Извлекает данные из чата и привязывает их к существующей сделке или клиенту.
- Формирует напоминания и задачи для менеджеров по просроченным заказам или не отвеченным обращениям.
- Различает типы запросов: уточнение по товару, статус доставки, возврат или повторный заказ.
- Ведёт короткий контекст разговора, чтобы не задавать одни и те же вопросы повторно.
- Передаёт сложные запросы менеджеру с готовой выпиской из RetailCRM.
Как это работает с RetailCRM
ИИ-агент подключается к RetailCRM через API и webhooks. При новом сообщении в Telegram или на сайте агент проверяет, есть ли клиент и заказ в базе, и либо обновляет сделку, либо создаёт новую задачу. Через API RetailCRM агент получает данные по статусам заказов, остаткам и истории коммуникаций, а затем записывает результат разговора обратно в карточку. Такой подход позволяет работать с ии агент api без дублирования информации в разных системах.
Что подключаем
- RetailCRM (заказы, клиенты, сделки, задачи).
- Telegram, WhatsApp, ВКонтакте, сайт через формы или чат.
- При необходимости — 1С для синхронизации остатков и цен.
- Российские и зарубежные LLM: GigaChat Pro, YandexGPT или T-lite в зависимости от объёма и сложности задач.
Кому подходит
Решение рассчитано на B2B-компании и IT-интеграторов, которые уже ведут продажи и поддержку через RetailCRM. Подходит, когда в день приходит от нескольких десятков обращений и важно, чтобы часть рутины по созданию задач и обновлению заказов брал на себя ИИ-агент. Особенно полезно, если менеджеры работают с несколькими каналами одновременно и часто забывают переносить данные в CRM.
Частые вопросы
Как ИИ-агент понимает, к какому заказу относится сообщение?
Агент сначала ищет клиента по номеру телефона или email в RetailCRM, затем проверяет открытые сделки и привязывает сообщение к наиболее релевантной.
Можно ли настроить ИИ-агента под конкретные процессы компании?
Да, системный промпт и сценарии диалога мы адаптируем под ваши правила работы с заказами и клиентами перед запуском.
Что происходит, если ИИ-агент не уверен в ответе?
Запрос автоматически передаётся менеджеру вместе с выпиской из RetailCRM и историей переписки.
Как обеспечивается безопасность данных?
Подключение к RetailCRM происходит через официальный API без хранения учётных данных на стороне агента.
