Интеграция чат-бота с Google-таблицей при помощи HTTP-запроса

Современные конструкторы чат-ботов обещают, что для создания и настройки сценария для бота писать код не потребуется. Мы в Domino CRM тоже так говорим. И мы с коллегами из других команд в большинстве случаев правы. Но всегда есть оговорки. Самый частый случай, когда кодить придется: если нужно встроить HTTP-запрос как элемент диалога чат-бота, чтобы получить данные из внешних сервисов. Для большинства задач это не обязательно. В конструкторах и так есть скачиваемые шаблоны для каталогов. Однако в случаях, когда требуется фильтрация по действительно большому массиву данных, например в eComm или гостиничном бизнесе, интеграция может оказаться полезной. Иначе придется переносить бесконечные данные в шаблоны для каталогов, с версткой. Ну а если данные часто меняются, то интеграция с внешним сервисом напрямую — и вовсе must. Покажем, как это сделать в нашем сервисе на примере интеграции Google Таблицы с чат-ботом в Domino CRM (в данном случае, чат-бот будет работать в Telegram).

https://habr.com/ru/articles/866342/

Как мы решали задачу сегментирования бизнес-объектов

Привет! Меня зовут Владимир, я руководитель управления разработки и тестирования в СИГМЕ. Сегодня хочу рассказать, как наша команда дорабатывала CRM-систему заказчика. Она используется для контроля всевозможных коммуникаций с клиентами — от звонков на горячую линию и переписки в мессенджерах до визитов в офисы и почтовых рассылок. Архитектурно CRM спроектирована так, что способна сопровождать оказание практически любых услуг, но исторически сосредоточена на взаимодействии с клиентами энергосбытовых компаний. Перед нами стояла задача написать подсистему, которая позволит настраивать условия и в соответствии с ними сегментировать клиентскую базу. Клиенты, соответствующие заданным условиям, будут попадать в определенный сегмент. Эта функция нужна заказчику, чтобы выстраивать диалог с клиентами с учетом их психологического профиля и предпочтений, а также адресно предлагать услуги. Нам необходимо было реализовать возможность классифицировать основные бизнес-объекты без детального анализа данных. Недолго думая, мы усложнили задачу до формулировки: «любые бизнес-объекты, соответствующие условиям, будут попадать в определенный сегмент». Способов решения задачи (по сути задачи классификации) известно множество. Вплоть до градиентных моделей обучения без учителя, когда мы заранее не знаем, что ищем. Наша реализация не столь сложна, она оперирует конкретными известными аналитику категориями и только выявляет соответствие этим категориям среди рассматриваемых объектов. Цель данной статьи — показать, что при правильном подходе есть возможность легко масштабировать решение, а также переиспользовать отдельные части подсистемы под другие нужды. А если говорить человеческим языком, это история о том, какой кайф — писать системы, состоящие из функциональных кубиков, которые как Лего можно перещелкивать с места на место и получать в итоге сложную рабочую конструкцию.

https://habr.com/ru/companies/sigma/articles/821937/

Блюда и блоки: как «Программатор» помог улучшить бизнес-процессы в сети ресторанов

Сеть ресторанов запустила акцию в честь 8 марта: забронируйте столик в праздник, приходите в одиночку или с друзьями, затем закажите праздничный ужин и получите бесплатный десерт. Рекламу акции настроили через Facebook Ads. Менеджерам приходили уведомления об отклике. Они звонили, но в ответ слышали удивленные и раздраженные вопросы: «А вы кто? Какой ресторан? Акция? Я никуда не нажимал, как вы мне позвонили?» Менеджеры объясняли, кто они и какую акцию устраивает ресторан. Люди отказывались или сразу сбрасывали трубку. Вместо того, чтобы бронировать столики для потенциальных клиентов, менеджеры тратили время на объяснения. А заинтересованные в акции не дозвонились. Давайте разбираться, почему так вышло: Люди, которым звонили менеджеры, оставляли номер телефона в рекламном посте часто по случайности или из любопытства. Спустя время забыли об этом и не поняли, почему им звонят. Как не допустить такой ситуации в будущем? Во-первых, нужно принять: люди будут случайно нажимать не на те кнопки. Значит, надо придумать, как из списка кликнувших на рекламное объявление сразу выбрать тех, кто заинтересован в продукте или услуге. И сделать это сможет бот лидогенерации. Он станет лакмусовой бумажкой, помогающей выявить потенциального клиента. Человек через рекламу Google Ads, Яндекс.Директ, Facebook Ads или другую будет сразу попадать в бота. Тот задаст необходимые вопросы, а пользователь сможет принять решение. Для таких случаев мы разработали сценарий в ChatApp Конструкторе ботов. Давайте взглянем на него.

https://habr.com/ru/companies/chatapp/articles/819023/

Клиентский сервис с CRM-системой 2012 года. Кейс и отзывы сотрудников Кухни Zetta

CRM, или Customer Relationship Management — это система управления взаимоотношениями с клиентом. CRM-системы используются в любых продажах и подходят практически для любого бизнеса, где есть понятие “клиент” как таковое. При этом, несмотря на универсальность, видов CRM очень много, они сильно различаются, и важно подобрать для бизнеса такую систему, которая будет упрощать его работу, а не усложнять.

https://habr.com/ru/articles/805759/