Как компании могут перестать терять лиды?

Уже более четырёх лет я занимаюсь дизайном и разработкой сайтов, работая как с русскоязычными, так и с зарубежными клиентами. Недавно мы сделали сайт для компании Enterio, которая уже более десяти лет занимается дизайнерскими ремонтами квартир в Москве и МО.

Проект был реализован на Webflow — платформе, которую я часто использую в работе. Задачей было создать живой, интерактивный сайт, который не только продает услуги напрямую, но и передает ценности и дух компании.

Результат получился отличным. Практически сразу после запуска сайт стал получать органический SEO-трафик, и клиент остался доволен. Но я чувствовал, что чего-то не хватает.

Я думал об этом почти год. Я понял, что сайты сами по себе не приносят большой ценности бизнесу, если они не интегрированы в более широкие бизнес-процессы.

Спустя какое-то время после запуска проекта клиент обратился ко мне с идеей:

«Дима, можем ли мы попробовать внедрить ИИ-чатбота на сайт и в мессенджеры? Чтобы он общался с посетителями, знал всё о компании, собирал лиды, записывал на встречу с менеджером и передавал всё это в Битрикс.»

Именно в этот момент что-то щёлкнуло. Меня вдохновил не сам чат-бот, а возможность перейти в новую для себя область: автоматизацию бизнес-процессов.

Всё сложилось. Именно это создаёт реальную ценность для бизнеса. Тренд на автоматизацию очевиден, и идея будущего, в котором внутренние процессы компании работают автоматически, без постоянного участия человека, по-настоящему вдохновляет.

Проблема

Я начал исследовать, как лучше всего реализовать такое решение. Многие компании используют no-code инструменты автоматизации вроде n8n, Make, Zapier и другие.

Однако на практике у этих инструментов есть существенные недостатки:

• их сложно масштабировать и отлаживать;
• у вас нет доступа к исходному коду;
• вы попадаете в зависимость от платформы.

Для этого проекта я хотел построить модульную и масштабируемую архитектуру, которая позволяла бы:

• легко добавлять новый функционал;
• расширять автоматизацию на другие отделы;
• менять инструменты без боли и vendor lock-in.

Поэтому мы решили писать всё на кастомном JavaScript и обернуть проект в Docker-контейнер.

Решение

Техническая основа

Так как на этапе тестового внедрения не хотелось тратить много сил и времени на написание собственного чат-бота с нуля, за основу был взят сервис Flowise. Он работает по тому же принципу, что и многим знакомый n8n — с помощью модулей можно собрать кастомную логику. Основное отличие Flowise в том, что он изначально ориентирован именно на создание решений для чат-ботов. Кроме того, его можно бесплатно self-хостить на своём сервере.

Инфраструктура

Далее встал вопрос о том, как использовать OpenAI API и другие AI-модели в России без VPN. Серверы, находящиеся в России, сразу отпадали. Нужен был вариант, совместимый и с РФ, и с остальным миром — поэтому выбор пал на Fornex. Там был арендован виртуальный сервер в Германии, на котором и был развернут проект.

Флоу чатбота

Теперь немного о том, как устроено ядро чат-бота — а именно весь флоу в Flowise. Разберём по шагам:

1. Главный Conversational Agent. Это бот, который непосредственно общается с посетителями сайта и клиентами в мессенджерах. Для него используется модель GPT-4o. В настройках также прописывается системный промт, который объясняет ему контекст компании и его задачи.
2. Обработка контактов. Другой бот параллельно мониторит каждое сообщение на наличие контактной информации (телефон, email). Если её нет — бот просто отвечает на сообщение человека. Если есть — запускается последующая логика.
3. Парсинг контактных данных в JSON формат. Это нужно для последующей валидации контактной информации и передачи её в CRM.
4. Валидация контактов. Обычной JS-функцией мы проверяем, соответствует ли номер телефона российскому формату.

Примерно так работает весь флоу бота в Flowise.

После этого чат встраивается на сайт небольшим embed-скриптом. Дальше остаётся только дублировать весь этот же флоу в мессенджеры через кастомный код для взаимодействия с API-эндпоинтами Telegram и WhatsApp.

Логика следующая:

• Человек пишет боту в Telegram или WhatsApp.
• Через API мы делаем запрос к нашему флоу в Flowise.
• Полученный ответ из Flowise передаём по API обратно в чат.

С Telegram это было сделать довольно легко, т.к. есть открытая, понятная документация.

**С WhatsApp начались проблемы**, т.к. нужно было зарегистрировать бизнес-аккаунт в Facebook. Даже несмотря на то, что мы пытались провернуть всю эту процедуру через грузинский номер — всё равно словили бан аккаунта. В итоге решили использовать сервис Wazzup и уже через их API и прокси-сервер прогонять всю логику взаимодействия WhatsApp-чата с Flowise, что в итоге успешно получилось сделать.

Результат

Таким образом, у компании появился личный ИИ-менеджер по продажам / консультант, который взаимодействует с клиентами по трём основным каналам коммуникации (сайт, Telegram, WhatsApp). Он отвечает на все их вопросы, ненавязчиво продает услуги и помогает записываться на встречу с менеджером. После этого передаёт всю необходимую информацию в Битрикс.

Выводы

Как я уже говорил в начале — я вижу огромную ценность в подобных решениях для бизнеса. Это — глобальный тренд, который уже меняет рынок. И я уверен в том, что компании, которые не начнут автоматизировать свои процессы уже сейчас, просто останутся позади.