Клиент
ответ за 45 секунд
Получает подбор под сценарий покупки, город, бюджет и наличие, не ожидая ручного ответа менеджера.
РитейлавтоматизацияКонфиденциальный проект
Telegram-консьерж для ритейла электроники
Telegram-консьерж для сети магазинов электроники, где клиенту важно быстро понять наличие, совместимость и итоговую комплектацию. Система принимает запрос в привычном мессенджере, уточняет сценарий покупки, проверяет каталог и остатки через ERP, предлагает комплект и передаёт менеджеру готовую заявку.
+22%
повторные продажи
60%
заявок через бота
45 сек
до первого ответа
Проблема
Покупатели писали в мессенджеры, но ответ менеджера занимал 2–4 часа. За это время клиент успевал уйти к маркетплейсу, а заявки без города, бюджета, сценария использования или выбранного товара попадали в CRM как неполные и часто не доводились до продажи.
Решение
Telegram-бот на Node.js классифицирует намерение клиента, уточняет бюджет, город и сценарий использования, делает gRPC-запрос к ERP за остатками, проверяет совместимость товаров и создаёт в CRM заявку с причиной рекомендации, бронью и назначенным менеджером.
Коммерческая логика
Бот переводит переписку в готовую заявку, а не просто отвечает клиенту
Для ритейла электроники важно обещать только то, что реально есть в нужном городе, быстро объяснять совместимость и не терять клиента между сообщением, складом и менеджером.
Разобрать вашу воронкуМенеджер
готовая заявка
Видит товар, склад, бюджет, аксессуары, причину рекомендации и следующий шаг вместо сырого чата.
ERP / склад
нет ложных обещаний
Бот проверяет остатки до ответа клиенту и не предлагает товар, который нельзя забронировать.
Ритейл
рост комплекта
Совместимые аксессуары и объяснённая комплектация повышают повторные продажи без давления на клиента.
Что меняется в обработке Telegram-заявки
Было: переписка остывает
покупатель пишет без артикула, города и точного бюджета
менеджер вручную уточняет сценарий, проверяет остатки и совместимость
ответ может занять часы, а клиент уходит на маркетплейс
в CRM попадает неполная заявка без причины выбора и следующего шага
Стало: диалог сразу ведёт к брони
бот уточняет сценарий покупки, бюджет, город и ограничения
ERP проверяется до обещания клиенту, включая склад и доступность брони
рекомендация объясняет выбор: совместимость, цена, наличие и аксессуары
CRM получает бронь или горячую заявку с полным контекстом покупки
Пилот на ваших данных
Как проверяем сценарий
Берём каталог, остатки по складам, 20-30 типовых диалогов и правила передачи заявки. На пилоте проверяем, как бот уточняет задачу, предлагает товар и создаёт бронь без пустой заявки.
Что подаём на вход
каталог + ERP
SKU, остатки, города, цены, правила совместимости и типовые вопросы
Что измеряем
lead-to-booking
скорость ответа, полноту заявки, бронь и долю рекомендаций аксессуаров
Что получает менеджер
booking payload
товар, город, причина выбора, бюджет, контакт и следующий шаг
Результат пилота: подбор, наличие, причина рекомендации, бронь и CRM-событиеПроверить retail-консьержа на вашем каталоге
В retail-сценарии ассистент должен не просто отвечать быстро, а не обещать недоступный товар и отдавать менеджеру уже коммерчески полезный контекст.
AIFY Studio · подход к AI-консьержам для retail-команд
Telegram / retail / CRM
Telegram-консьерж, который доводит диалог до заявки
Покупатель пишет в привычный Telegram, а система уточняет задачу, подбирает товары из каталога, проверяет наличие и передаёт в CRM не сырой чат, а готовую заявку с историей диалога и следующим шагом для менеджера.
1
Понимаем задачу покупателя
Бот уточняет сценарий использования, бюджет, город и ограничения без длинной формы.
2
Проверяем каталог и остатки
ERP-интеграция сверяет наличие, цену, склад и совместимые аксессуары до обещания клиенту.
3
Объясняем подбор
Каждый вариант связан с задачей клиента: цена, доступность, совместимость и комплект.
4
Создаём бронь и CRM-задачу
Диалог превращается в бронь, заявку и понятный следующий шаг для менеджера.
Техническая часть
Как Telegram-запрос превращается в бронь техники
Retail-консьерж не должен просто красиво отвечать в чате. Рабочая система сначала превращает свободный запрос в понятные параметры покупки, затем проверяет каталог и остатки, объясняет рекомендацию и передаёт менеджеру заявку, готовую к работе.
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.
Проверка на сценарии покупки техники
Запрос клиента
Обычный Telegram-диалог превращается в структурированную потребность.
Каталог и наличие
Система сверяет остатки и совместимость до формирования предложения.
Персональный подбор
Рекомендации объясняют причину выбора и аккуратно добавляют аксессуары.
CRM и бронь
Менеджер получает готовый контекст покупки и следующий шаг.
Архитектура решения
1
Telegram intake
задача, город, бюджет, сценарий использования и контакт
2
Catalog search
товары, характеристики, аналоги и ограничения выбора
3
ERP stock
остатки, цена, склад, самовывоз и возможность брони
4
Recommendation logic
fit, совместимость, аксессуары и причина выбора
5
Human guardrails
где нужен менеджер, где можно создать бронь автоматически
6
CRM handoff
бронь, заявка, ответственный и история диалога
Результаты
Довели долю онлайн-заявок, проходящих через бота, до 60%
Сократили среднее время первого ответа с часов до 45 секунд
Увеличили повторные продажи на 22% за счёт рекомендаций аксессуаров и совместимых товаров
Автоматизировали 75% маршрутизации: город, товар, наличие, бронь и ответственный менеджер
Стек технологий
Node.jsTypeScriptTelegram Bot APIPostgreSQLgRPC
Время реализации
3 недели интеграции и 1 неделя подготовки сценариев
Команда
2 backend разработчика, 1 интегратор, 1 аналитик
Хотите похожее решение?
Опишите процесс, данные и желаемый результат — вернёмся с вариантами решения и оценкой пилота.