AI-консультант для інтернет-магазину: кейс Sezon.ua

Найдорожча втрата інтернет-магазину — це не знижка. Це покупець, який відкрив картку товару, не зрозумів, чи підійде йому розмір, і закрив вкладку. Він не напише в дірект і не подзвонить — він просто піде до конкурента.

Ми зробили для магазину взуття та одягу sezon.ua AI-консультанта, який живе прямо на сайті й перехоплює саме цей момент. Розповідаємо, що він робить і що це дає бізнесу.

Що бачить покупець

У кутку сайту — кругла кнопка чату. Покупець натискає й потрапляє в діалог із консультантом, який поводиться як живий продавець:

• Виявляє потребу. Не видає одразу простирадло товарів, а з'ясовує питаннями: для кого, на який сезон, який стиль, який бюджет. Це та сама робота, яку в офлайн-магазині робить продавець у залі.
• Підбирає товар із каталогу. Не «щось схоже з інтернету», а реальні позиції, що є в наявності, з цінами й фото.
• Розбирається з розмірами. Це головний бар'єр у продажу взуття онлайн. Консультант питає довжину стопи в сантиметрах і зіставляє її з розмірною сіткою конкретної моделі — бо у різних виробників «39-й» різний.
• Працює не лише зі взуттям. Одяг (де розміри буквені — S, M, L) та аксесуари без розмірів обробляються теж.
• Відповідає на «нудні» питання. Оплата, доставка, самовивіз, як доглядати за шкірою чи замшею — усе те, через що клієнти зазвичай пишуть менеджеру.
• Доводить до кошика. Коли модель і розмір визначені, консультант показує картку товару з кнопкою «у кошик». Покупцю не треба повертатися в каталог і шукати знайдене самому.

Усе це — цілодобово. Ввечері, у вихідні та у свята, коли менеджери не працюють, а трафік на сайті нікуди не зникає.

Головне: він не «відповідає», а веде до покупки

Звичайний чат-бот працює реактивно: запитали — відповів, і діалог помирає. Тут інша логіка — консультант веде покупця за сценарієм продажу, крок за кроком:

1. Потреба. З'ясовує, що людині насправді потрібно, — часто покупець і сам формулює запит нечітко («щось на осінь»).
2. Підбір. Пропонує конкретні варіанти з каталогу під озвучені критерії, а не весь розділ сайту.
3. Робота із запереченнями. «Чи підійде розмір?», «А коли доставка?», «Чи це натуральна шкіра?» — типові стопори знімаються прямо в діалозі, поки покупець ще «теплий».
4. Закриття. Показує вибрану модель з кнопкою «у кошик» і доводить до оформлення.

Це і є різниця між довідковою службою та продавцем. Кожен крок продуманий заздалегідь: у якому порядку ставити питання, що робити, якщо потрібного розміру немає, коли пропонувати альтернативу, а коли — не тиснути. Сценарій пишеться під конкретний магазин і його асортимент, а потім доводиться на реальних діалогах.

Що це дає власнику магазину

Продажі у неробочий час. Значна частина візитів в е-commerce припадає на вечір і вихідні. Раніше такий покупець або розбирався сам, або йшов. Тепер із ним працює консультант.

Менше навантаження на менеджерів. Типові питання про розміри, наявність і доставку повторюються сотні разів на місяць. Їх забирає система, а люди займаються складними випадками й замовленнями.

Менше повернень. Повернення через «не підійшов розмір» — прямий збиток: логістика, обробка, товар випадає з обороту. Коли розмір підбирається за реальними сантиметрами, а не за здогадкою покупця, таких випадків стає менше.

Однакова якість консультації. Система не втомлюється до кінця зміни, не забуває розповісти про самовивіз і не відповідає сухо на п'ятдесятий однаковий запит.

Розуміння, чого хочуть клієнти. Діалоги показують, що люди шукають насправді: які моделі, розміри й категорії питають найчастіше, на чому обриваються. Це готова аналітика для закупівель і контенту, якої немає у звичайній статистиці сайту.

Як це влаштовано технічно (коротко)

Під капотом — AI-агент, побудований на платформі n8n. Логіка розкладена на кроки: зрозуміти запит → знайти товари в каталозі → перевірити наявність і розміри → сформувати відповідь.

Важливі принципи, які ми закладаємо в такі проєкти:

1. Джерело правди — каталог магазину. Консультант не вигадує товари й не називає ціни «з пам'яті» — він працює з актуальними даними сайту.
2. Чесність замість «продати за будь-яку ціну». Якщо потрібного розміру немає — бот скаже про це і запропонує альтернативу, а не переконуватиме взяти сусідній.
3. Віджет не ламає сайт. Він підключається окремим скриптом, коректно працює на мобільних і не втручається в роботу кошика та оформлення замовлення.
4. Ітеративне доведення. Перша версія — це старт, а не фініш. Далі йде робота з реальними діалогами: де бот не зрозумів, де відповів надто довго, де покупець зупинився.

Скільки часу займає впровадження

Робочий прототип, який уже спілкується з покупцями, — це питання днів, а не місяців. Основний час іде не на «запуск бота», а на налаштування під конкретний каталог і на доведення відповідей до рівня, коли їх не соромно показати клієнту.

Кому підійде такий консультант

Формат працює не лише для взуття. Він дає найбільший ефект там, де:

• у каталозі багато позицій і покупцю складно вибрати самому;
• є параметри, у яких легко помилитися (розмір, сумісність, об'єм, комплектація);
• багато однотипних питань до менеджера;
• значна частка трафіку припадає на неробочий час.

Це, наприклад, одяг і взуття, косметика, автозапчастини, зоотовари, будматеріали, техніка.

Якщо ви впізнали свій магазин — почніть з AI-брифу на цьому сайті або залиште заявку. Подивимось на ваш каталог і скажемо прямо, що саме тут дасть результат, а що буде красивою іграшкою.

Ще про вибір процесів для старту — у статті «10 процесів, які варто автоматизувати першими».