Разработка CRM-системы для маркетплейсов с AI

Технологии
Python
Django
PostgresSQL
ChatGPT
Описание проекта
Рассказываем, как с нуля разработали CRM-систему для маркетплейсов с AI. Система может определять тональность отзывов и отвечать на них
Команда
Длительность
4 человека
3 месяца

Об идее

Заказчик обратился к нам с идеей — разработать CRM-систему для маркетплейсов с автоматическим ответом на отзывы клиентов. Он планировал предоставлять сервис селлерам. У заказчика была идея, но не было понимания, как это разработать и что для этого нужно. Мы взяли весь процесс разработки на себя.

Как разрабатывали систему?

Переговоры провели быстро и сразу стартовали работы. Мы сняли все требования и сделали роадмап проекта, в который заложили процесс разработки и развития системы на полгода вперед. Параллельно сформировали команду, в которой было три бэкэнд-разработчика и PM.
В процессе работ сделали следующее:
  • Реализовали панель для работы с отзывами и клиентами;
  • Интегрировали ИИ, чтобы он автоматически отвечал на отзывы пользователей;
  • Разработали внутреннюю CRM для создания, редактирования и учета карточек товаров;
  • Сделали статус-страницы с аналитикой продаж;
  • Сделали сводные дашборды с аналитикой по отзывам и NPS;
  • Внедрили возможность быстрого переключения между автоматическими и ручными ответами. Это важно, потому что нейросеть может дать пользовать ложный ответ. Этот риск мы нивелировали системой модерации;
  • Систему интегрировали с Телеграм-ботом, через которого можно полноценно ей управлять.
Каждый этап проводили тестирование и согласовывали с заказчиком.
Для разработки использовали Python, Django, PostgresSQL и ChatGPT

Результат

В итоге получили CRM, которая автоматически отвечает на отзывы покупателей. В нее интегрирован AI, который анализирует отзывы и генерирует ответы.
Система распознает тональность комментариев и предлагает пользователям полезные решения их проблемы. С помощью нее селлеры могут улучшить NPS и увеличить продажи.
Всю систему разработали за три месяца. Мы быстро воплотили решение, заложили возможности быстрого масштабирования и передали его поддержку команде заказчика. Передача проекта прошла быстро и безболезненно, поскольку код написан понятно и структурировано.

Другие проекты

Перенос сервиса с PHP на Python для ускорения работы, уменьшения количества багов и возможности быстро наращивать функционал.
Разработали сложную high-load систему для крупной AgroTech компании в формате аутстаф.
Разработка индивидуальной CRM для Investmann. Компания сопровождает получение тендеров и банковских гарантий.