Чат-бот для магазина цветов

Букет нужен к вручению через два часа, а состав ещё не согласован: заказчик пишет «пусть будут пионовидные, если есть», получает молчание на десять минут, потом ответ «уточняю у флориста» — и вручение сдвигается ближе к моменту, когда собирать уже поздно.

Дело тут в маршруте вопроса: он дошёл до живого человека, хотя ответ на него всё это время лежал в таблице с остатками, а скорость флориста ни при чём.

Почему заказ цветов сложнее обычной покупки в интернет-магазине

В обычном магазине товар статичен: то, что было на складе утром, будет там и вечером. В цветочном ассортимент меняется в течение дня — часть позиций распродаётся, часть привозят новой поставкой, и вопрос «есть ли в наличии» имеет смысл только с привязкой к текущему часу.

Плюс к этому у букета есть измерение, которого нет у обычного товара: клиент выбирает позицию вместе с размером и составом, и цена зависит от обоих параметров сразу. Похожая логика с ценой по параметру уже разбиралась для интернет-магазина, но там счёт шёл на товар и остаток, а здесь добавляется ещё и время: букет портится, и ошибка в наличии стоит дороже, чем в обычной рознице.

Как агент называет цену и проверяет наличие

Ассортимент, цены по размеру букета и остатки загружаются в таблицу — CSV, Excel или Google-таблицу с доступом уровня «Читатель». Работает это так же, как с любыми другими таблицами: агент формирует запрос к строкам, а не держит весь ассортимент в инструкции.

Полный список настроек колонок и режимов работы с таблицей — в руководстве Савви.

Что делать, если клиент не может назвать букет словами

Часть клиентов не знает названий и цветов по каталогу, а описывает нужное настроение: «что-нибудь нежное в розовом», «на юбилей, но не пышное». Точный поиск по тексту такой запрос не свяжет ни с одной строкой таблицы.

Здесь работает смысловой поиск: функция VECTOR_SEARCH ищет строки, близкие по смыслу к формулировке клиента, а не по совпадению слов. Точность задаётся числом от 0 до 1 — рекомендуемый диапазон 0,5–0,8. Для описания букета стоит ставить значение помягче, около 0,6, чтобы возвращались все близкие по настроению варианты, а для точного признака вроде цвета — строже, около 0,8.

Если нужной позиции нет вообще, в инструкции стоит явно прописать замену: агент предлагает похожий вариант из той же ценовой строки, а не собирает состав от себя. Так покупатель получает конкретный букет вместо расплывчатого «сейчас уточним у флориста».

Открытка, получатель и точное время доставки

Заказ букета не заканчивается на составе: агенту нужно собрать текст открытки, имя получателя, указать ли отправителя, а также точный адрес и время вручения — часто с окном в пределах часа, а не «в течение дня».

Все эти данные агент складывает в переменные диалога и передаёт заказ дальше действием — в CRM или на вебхук вашей системы доставки. Вопрос про анонимность решается на уровне инструкции: если в ней прямо написано спросить один раз, указывать ли имя отправителя на открытке, агент задаёт этот вопрос сам и больше к нему не возвращается. Условия доставки по конкретным районам и часам логичнее держать в базе знаний, чтобы не перегружать инструкцию текстом, который обновляется отдельно от неё.

Сама переписка с деталями заказа хранится в системе по умолчанию 45 дней — этого достаточно, чтобы поднять историю при спорном случае с доставкой, и не более того.

Оплата закрывается там же, в переписке: агент присылает ссылку на счёт после подтверждения состава и адреса, и клиенту не нужно переходить в другое приложение — тот же принцип, что описан для оплаты в переписке в других нишах.

8 марта и 1 сентября: поток обращений удваивается

В остальные дни года цветочный магазин работает в спокойном темпе, а в считаные даты обращения приходят почти одновременно: заказы к 8 марта и к 1 сентября собирают тех, кто планировал заранее, и тех, кто вспомнил утром.

Агент в такие дни не устаёт и не начинает отвечать короче: он ведёт столько диалогов параллельно, сколько разрешает тариф, и одинаково подробно называет цену, проверяет остаток и уточняет время доставки что в обычный вторник, что в пиковый день. Ровно то же справедливо и для менее заметных пиков — свадебного сезона или дня, когда у постоянного клиента годовщина.

Кстати, про постоянных клиентов: если агент сохраняет повод заказа в переменную (например, тег «годовщина» или «день рождения жены»), на следующий год такой контакт можно выбрать в рассылке по тегу и отправить напоминание за несколько дней до даты — раньше, чем клиент сам о ней вспомнит.

Сколько стоит диалог с цветочным магазином

Один диалог обходится примерно в 15 ₽ при оплате по токенам: тысяча токенов стоит 1 ₽, и в эту сумму входит и поиск по таблице, и сохранение данных на открытку, отдельной платы за них нет.

Для сравнения: менеджер с зарплатой около 40 000 ₽ в месяц обрабатывает по оценке около 450 обращений, то есть выходит около 89 ₽ за обращение (оценка по средним ставкам). Разница особенно заметна в пиковый день, когда именно живого человека и не хватает на все входящие сразу.

Пройдите по своей таблице ассортимента перед следующим пиковым днём

Пройдите по таблице остатков и проверьте одно: есть ли в ней колонка с ценой в разрезе размера букета и обновляется ли она чаще, чем раз в сутки.

Если ассортимент меняется несколько раз в день, а таблица тянется из документа с разделами и фотографиями, для начала хватит простой версии с пятью-шестью колонками. Остальное — смысловой поиск по описанию, переменные под открытку и напоминания по постоянным датам — достраивается поверх неё уже после того, как агент начнёт отвечать на первый и самый частый вопрос: что есть в наличии прямо сейчас.

Частые вопросы