Первый слой — нормализация диалога. Клиент пишет обычной фразой: «нужен ноутбук для учёбы и монтажа до 90 тысяч». Ассистент выделяет сценарий использования, бюджет, город, срочность, желаемые характеристики и ограничения, но не заставляет человека проходить длинную форму.
Если данных не хватает, бот задаёт один-два уточняющих вопроса. Поэтому в CRM уходит не сырой чат, а структурированная потребность, по которой можно подобрать товар и назначить следующий шаг.
Дальше система работает не по памяти модели, а по реальному каталогу. Через интеграцию с ERP или внутренним API проверяются артикулы, характеристики, цены, остатки по городам, доступность самовывоза и правила бронирования.
Этот слой защищает команду от типичной ошибки чат-ботов: пообещать товар, которого нет на нужном складе, или предложить несовместимый аксессуар.
Рекомендация должна быть объяснимой. Ассистент ранжирует варианты не только по цене, но и по соответствию задаче: портативность, производительность, гарантия, наличие рядом, комплектность и возможность быстрой выдачи.
Для up-sell и cross-sell система добавляет аксессуары только там, где есть понятная причина: совместимость, защита устройства, готовый комплект для сценария клиента.
Финальный шаг — handoff менеджеру. Если клиент готов, бот создаёт бронь или задачу: товар, склад, время самовывоза, контакт, причина выбора, бюджет и история диалога. Менеджеру не нужно заново расспрашивать клиента.
Так Telegram остаётся удобным входом, а коммерческий процесс — управляемым: видно, что было обещано, где товар зарезервирован и кто отвечает за следующий контакт.
На выходе получается не чат-бот с каталогом, а управляемый retail-процесс: структурированный запрос, проверка ERP-остатков, объяснимая рекомендация, бронь и CRM-handoff с полным контекстом покупки.