На маркетплейсах клиенты оставляют отзывы, которые могут как улучшить репутацию, так и навредить, если их игнорировать.

Ручная работа с отзывами занимает много времени и требует участия нескольких сотрудников.

Решение: Создание бота, который генерирует персональные ответы на отзывы пользователей, с использованием лоукод-платформ.

Инструменты: Telegram, Google Таблицы, ChatGPT и n8n для автоматизации процесса.
Результат: Пользователи получают готовое решение для управления отзывами, которое улучшает взаимодействие с клиентами и экономит ресурсы.


Основное содержание:

1-й блок. Формирование пейплайна автоматизации
Что такое лоукод-платформы и почему они эффективны для автоматизации задач.
Пример пейплайна: сбор отзывов → обработка данных → генерация ответов → отправка на МП.

2-й блок. Интеграция с Google Таблицами
Создание структуры данных в Google Таблицах: отзыв, дата, пользователь, статус ответа.
Подключение Google Таблиц к n8n для автоматического обновления данных.
Демонстрация: как настроить динамическое обновление таблиц.

3-й блок. Интеграция с Telegram
Создание Telegram-бота для общения с пользователями.
Интеграция Telegram с n8n для автоматической отправки персонализированных сообщений.
Демонстрация примера: автоматическое уведомление о новом ответе.

4-й блок. Интеграция с ChatGPT
Использование ChatGPT для генерации ответов на отзывы.
Формирование промптов: как настраивать контекст и учитывать тональность.
Демонстрация: создание и тестирование промптов для типичных отзывов.

5-й блок. Генерация и отправка ответов
Завершение пейплайна: генерация текста, отправка ответа в Google Таблицы и Telegram.
Практическое задание: участники самостоятельно настраивают процесс генерации ответов на отзывы.

6-й блок. Итог и обсуждение
Результаты: автоматизация взаимодействия с клиентами, повышение качества сервиса.
Ответы на вопросы участников.
Обсуждение потенциальных доработок: дополнительные интеграции, настройка сложных промптов.