Умный помощник для интернет-магазина
Как RAG-бот за секунды решил проблему ночных заявок
Задача:
Клиенты писали в чат поздно вечером («А синий есть в наличии? А доставка завтра?»), а менеджеры отвечали только утром. За это время покупатели уходили к конкурентам.

Что я сделал:
Настроил RAG-систему — умного бота, который ищет ответы прямо в файлах клиента (прайс-лист, условия доставки, FAQ). Один раз загрузили документы — бот отвечает по ним 24/7 и не придумывает лишнего.
Настроил отдельного бота-монитора: если основной помощник даёт сбой или перестаёт отвечать, этот бот сразу сообщает компании. Сбой виден в тот же день, а не через пару дней, когда уже потеряны клиенты.

Результат:
  • Ответ клиенту за 3 секунды вместо нескольких часов ожидания.
  • Бот не теряет заявки ночью и в выходные.
  • Менеджеры занимаются продажами, а не копируют текст из инструкций.
  • Компания узнаёт о сбое сразу — а не через дни потери клиентов.
Моя роль:
аудит вопросов клиента, настройка системы «под ключ», обучение сотрудников обновлению файлов, настройка мониторинга сбоев.

Вывод: умею закрывать «быстрые победы» — автоматизировать рутину так, чтобы клиент увидел результат уже на первой неделе.
Экономика проекта
  • 360–620 тыс. ₽
    Экономия/мес
  • ~1 месяц
    Окупаемость
  • +2–3 места
    Дополнительные места в зале.
Показатель Ручное покрытие 24/7 С RAG-ботом
Затраты на персонал 100 000 ₽ 50 000 ₽
OPEX (хостинг, токены LLM) — 12 000 – 22 000 ₽
Итого расходов в месяц 100 000 ₽ 62 000 – 72 000 ₽
Экономия в месяц — 28 000 – 38 000 ₽

* Сравнение консервативного сценария ручной работы (полная ночная смена) и гибридного подхода (дневная смена + ИИ-бот ночью). OPEX включает оплату токенов и хостинг N8N.

Made on
Tilda