Обработчик лидов на сайте

☎️ ДИАЛОГИ И ОБЩЕНИЕ • Шаблон 17 из 25

🎥 ВИДЕО: как это создавалось

Краткое содержание:

Этот воркфлоу представляет собой готового AI-агента для квалификации лидов, который подключается к форме на сайте. Его главная задача — автоматически обработать заявку, начать диалог с клиентом для сбора ключевой информации, и передать менеджеру только тех лидов, которые действительно готовы к общению. Система использует Supabase в качестве простой CRM для хранения данных о клиентах.

Архитектура и принцип работы:

Вся логика централизована вокруг AI, который не только отвечает на вопросы, но и решает, какое действие необходимо совершить в системе на каждом шаге диалога. Вот как это работает, по пунктам:

Ловит запрос (Webhook) Воркфлоу запускается, когда пользователь отправляет заявку через форму на сайте. Вебхук получает данные (имя, email, сообщение).

Проверка в CRM (Supabase) Система проверяет, есть ли клиент с таким email в базе данных. Этот шаг позволяет понять, общаемся мы с новым или с уже существующим клиентом.

Определение контекста (If -> Set) В зависимости от того, найден клиент или нет, для AI-агента подготавливается специальная переменная crm_context. Она прямо сообщает ему: "Это новый клиент" или "Этот клиент уже есть в базе, вот его история и текущий статус".

Мозг системы (AI Agent) Это главный узел. Он получает сообщение клиента и системный контекст. В его системном промпте зашита вся логика: - Проанализировать запрос в контексте истории. - Определить намерение (intent): решить, что делать дальше — создать нового лида, обновить существующего, квалифицировать его или просто продолжить беседу. - Сгенерировать ответ (reply): написать сообщение пользователю, чтобы продолжить диалог или сообщить о передаче заявки. - *Сформировать саммари (summary): кратко описать суть проекта клиента.*

Маршрутизация (Switch) Этот узел читает *intent*, определенный AI, и направляет воркфлоу по одной из четырех веток для выполнения соответствующей операции в базе данных.

Ответ пользователю (Respond to Webhook): В конце любой из веток система отправляет сгенерированный AI-агентом ответ обратно на сайт, чтобы пользователь увидел его в чате.

Как кастомизировать:

Этот воркфлоу спроектирован как готовый шаблон. Вот что нужно сделать, чтобы он заработал на вашем или клиентском проекте.

Настройка подключений - Webhook: скопируйте URL из вебхука и вставьте его в настройки вашего сайта (например, в Lovable) для отправки данных с формы. - Supabase и Postgres Chat Memory: настройте подключения к вашей базе данных Supabase. Вам понадобится создать таблицу leads с полями: email, status, conversation_history, project_summary и initial_query. Узел Postgres Chat Memory использует эти же креды для хранения краткосрочной памяти диалога. SQL-скрипт для создания таблицы уже лежит на диске, ссылка наверху.

Кастомизация промта

Главное место для адаптации это системный промпт в ноде AI Agent.

- Личность агента: перепишите описание "Маркуса", чтобы он соответствовал tone-of-voice вашей компании.

- Логику квалификации: измените условия для установки разных intent. Например, если для вас ключевым вопросом является бюджет, добавьте это в критерии для qualify_and_notify.

- Стиль общения: Отредактируйте примеры в поле reply, чтобы агент задавал те уточняющие вопросы, которые важны для вашего бизнеса.

Добавление уведомлений (рекомендуется) - Сейчас воркфлоу только меняет статус лида в базе на "Qualified". Чтобы сделать его полезным, добавьте ноду Telegram после ноды qualify_and_notify. - В этой ноде отправляйте менеджеру сообщение, содержащее финальное саммари проекта от AI: {{ $('Code').item.json.summary }}. Так ваш отдел продаж будет мгновенно получать уведомления о готовых к обработке клиентах.