Обробка замовлень: з 14 годин до 2. Кейс українського e-commerce

14 годин на день — і це тільки рутина

Інтернет-магазин. 50–70 замовлень щодня. Три менеджери.

Кожне замовлення проходить той самий конвеєр: отримати з Horoshop, продублювати в KeyCRM, створити ТТН у Новій Пошті, відправити повідомлення клієнту у Viber, оновити Google Таблицю, відповісти на запитання в Telegram.

14 людино-годин щодня. Кожне десяте замовлення — з помилкою. Не та адреса, не той товар, забули змінити статус. У дні акцій система просто сипалася.

Власник прийшов з одним запитом: «Я хочу рости без найму ще трьох людей».

Ось що ми зробили.

Архітектура: три компоненти, один тиждень

Ядро системи — n8n на власному сервері (1800 грн/міс). Вебхук від Horoshop запускає весь ланцюжок.

1. AI-валідація і створення ТТН

Коли приходить замовлення, n8n віддає його GPT-4o-mini для перевірки. Що шукає: некоректний телефон, неповна адреса, підозріло велика сума. Якщо проблема — замовлення падає в ручну чергу з конкретним коментарем, що не так. Жодного «щось пішло не так» — менеджер бачить: «Телефон: 3801234 — замало цифр» і виправляє за 30 секунд.

Якщо все чисто — n8n викликає API Нової Пошти, створює ТТН, паралельно оновлює KeyCRM через їхній API. Замовлення, контакт, статус — усе синхронно.

2. Telegram-бот із RAG

До автоматизації менеджери відповідали на 20–30 запитань щодня. «Де моє замовлення?», «Коли доставлять?», «Як повернути?». Одне й те саме по колу.

Тепер Telegram-бот із RAG (Retrieval-Augmented Generation) закриває 80% таких запитань сам. База знань містить правила доставки, інструкції з оплати, FAQ по товарах. Стек: Python, GPT-4o-mini через OpenAI API, ChromaDB для векторного пошуку, python-telegram-bot.

Бот визначає, чи може дати точну відповідь. Якщо ні — переводить на оператора, але з повним контекстом діалогу. Людині не треба перепитувати «а про яке замовлення мова?» — усе видно одразу.

3. Автоматична звітність

Кожне замовлення записується в Google Таблицю: дата, сума, статус ТТН, джерело, відповідальний (тепер — «AI Agent»).

Раз на тиждень GPT-4o генерує звіт на основі цих даних: скільки замовлень, на яку суму, які товари лідирують, конверсія за джерелами, аномалії. Раніше власник витрачав 3 години щопонеділка на зведення. Тепер відкриває готовий PDF вранці.

І окремо — моніторинг. n8n стежить за здоров'ям системи: API Нової Пошти не відповідає → алерт у Telegram. За годину нуль замовлень (можливо, вебхук ліг) → алерт. Черга ручних замовлень >5 → алерт. Жодного сліпого періоду.

Результати

| Метрика | До | Після | Різниця | |---------|-----|-------|---------| | Обробка замовлень (год/день) | 14 | 2 | –85% | | Помилки на 100 замовлень | 10 | 1.5 | –85% | | Час відповіді клієнту (середній) | 45 хв | 2 хв (бот) | –95% | | Час на звітність (год/тиждень) | 3 | 0 | –100% | | Менеджери на рутині | 3 | 0.5 | –83% |

Пряма економія: ~54 000 грн/міс на зарплатах.

Вартість системи: n8n — 1800 грн/міс, OpenAI API — ~2400 грн/міс, сервер — 1200 грн/міс. Разом ~5400 грн/міс. Окупність — менше тижня.

Непрямий ефект: власник уперше за два роки зайнявся розширенням асортименту, а не гасінням пожеж.

Чому це запрацювало, а не стало черговим «AI-пілотом»

Український бізнес втомився від пілотів, які ніколи не доходять до продакшену. За даними Delo, лише 7% компаній масштабували AI на всю організацію. Решта застрягають між «спробували» і «запрацювало».

Три речі, які вирішили все:

1. Почали з процесу, а не з технології. Ми не шукали «які AI-інструменти існують». Ми розписали по кроках, де люди витрачають час. Виявилося: 60% часу — це копіювання даних між системами. AI тут навіть не потрібен, вистачило API-інтеграцій. AI пішов туди, де справді потрібне рішення: валідація, відповіді клієнтам, аналітика.

2. Перша версія — за п'ять днів. Жодних стратегічних сесій, дорожніх карт на рік, «давайте узгодимо з усіма департаментами». Замовлення → ТТН → повідомлення запрацювало на п'ятий день. Власник побачив результат до того, як встиг засумніватися.

3. Українські API напряму. Не через Zapier, не через умовний Salesforce. API Нової Пошти, KeyCRM, Monobank (рахунки), SendPulse (Viber) — усе рідне. Українські API сьогодні достатньо зрілі для серйозної автоматизації. Це не 2022 рік.

Що пішло не так (і що ми з цим зробили)

Три речі, за які заплатили часом.

Українська мова. GPT-4o-mini іноді плутає родові відмінки в назвах товарів. Кожне двадцяте повідомлення виглядало так, ніби його писав іноземець. Додали шар пост-обробки з жорсткими правилами для адрес і ПІБ. Проблема зникла, але нагадування: українська для AI — досі виклик.

API Нової Пошти падає. Не часто. Але коли падає — замовлення не створюються. Додали retry-логіку з експоненційною затримкою і fallback на ручне створення ТТН з алертом менеджеру. Не ідеально, але краще, ніж «сайт не працює, дзвоніть».

Не все варто автоматизувати. Складні повернення, претензії, нестандартні запити — це досі ручна робота. Бот коректно передає їх людині, а не намагається вгадати. Це не баг. Це архітектурне рішення.

Що далі

Зараз ми масштабуємо це рішення на інші функції того ж клієнта:

• Прогнозування запасів — щоб ходові позиції не закінчувалися раптово
• Персоналізовані рекомендації в Telegram-боті на основі історії покупок
• Автоматичні рахунки-фактури через Monobank API

Кожен новий шар додає 3–5% ефективності. Але основа — ті самі 85% — була досягнута в перший тиждень.

Якщо у вас схожа ситуація — напишіть. Не для презентації, не для «стратегічної сесії». Просто подивимося на ваш процес і скажемо, що можна автоматизувати за тиждень.

Напишіть нам — перша консультація безкоштовна.