Chatbot AI dla Ataszek.pl – wdrożenie inteligentnego asystenta 24/7

Wdrożenie AI/Chatbot: Inteligentny asystent oparty na RAG (Onyx) dla Ataszek.pl. Natychmiastowe odpowiedzi dla klientów i wsparcie sprzedaży.

Kontekst biznesowy

Kim był nasz klient

Poznaj środowisko biznesowe, wyzwania i cele, które kierowały tym projektem automatyzacji.

Ataszek.pl to firma specjalizująca się w sprzedaży produktów i rozwiązań do łączenia tworzyw sztucznych (klejenie, spawanie, zgrzewanie). Klient, działający zarówno na rynku B2B (warsztaty, punkty usługowe) jak i B2C (osoby indywidualne) na terenie całego kraju, bazuje na produktach renomowanych marek oraz własnych. Ze względu na dużą i złożoną ofertę produktów technicznych, firma kładzie ogromny nacisk na wsparcie merytoryczne i szybkie dostarczanie dokładnych informacji o specyfikacji, zastosowaniu i dostępności. Wzrost liczby zapytań od klientów oraz potrzeba 5-krotnego przyspieszenia dostępu handlowców do szczegółowej bazy wiedzy, stały się kluczowym kontekstem do wdrożenia Chatbota AI opartego na mechanizmie RAG.

Rezultaty projektu

Najważniejsze metryki, które dostarczyliśmy w ramach wdrożenia.

Szybsze wyszukiwanie informacji o produktach przez handlowców

24/7

Dostępność wsparcia klienta

100%

Pokrycie bazy wiedzy o produktach przez Chatbota

Chcesz podobne rezultaty u siebie?

Porozmawiajmy o procesach i szybko wskażemy miejsca o najwyższym ROI.

Porozmawiajmy

Opinia klienta

Wdrożenie chatbota to była świetna decyzja... Zespół Codeless podszedł do tematu bardzo profesjonalnie – zrobili świetny research i testowaliśmy różne rozwiązania przed finalnym wyborem. Dzięki temu udało się znaleźć idealne narzędzie, które działa efektywnie i naprawdę ułatwia nam pracę.

Dawid Kołodziejski

Specialista ds. klienta, Ataszek.pl

Cele strategiczne

Potrzeby i cele biznesowe

Strategiczne cele, które kierowały naszym podejściem do automatyzacji procesów.

Zapewnienie natychmiastowego wsparcia klienta 24/7

Kluczowym celem było wdrożenie Chatbota na stronę, który mógłby automatycznie odpowiadać na powtarzalne pytania klientów przez całą dobę. Potrzeba eliminacji utraconych szans sprzedażowych pojawiających się poza standardowymi godzinami pracy.

Wzrost efektywności działu sprzedaży i szybkości obsługi

Celem było stworzenie inteligentnego asystenta dla handlowców, który zapewniłby 5-krotnie szybszy dostęp do technicznych i szczegółowych informacji o produktach (np. specyfikacje klejów, parametry zgrzewania). Miało to umożliwić zespołowi skupienie się na doradztwie i finalizowaniu transakcji, zamiast na szukaniu danych.

Rzetelność i precyzja odpowiedzi oparte na bazie wiedzy

Firma wymagała, aby odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję były w 100% oparte na wewnętrznej, zweryfikowanej bazie wiedzy klienta (cel wdrożenia mechanizmu RAG). Potrzeba eliminacji ryzyka 'halucynacji' AI i zapewnienie, że zarówno klienci, jak i handlowcy otrzymują technicznie poprawne dane.

Optymalny dobór technologii AI

Cel to wdrożenie rozwiązania skalowalnego i efektywnego kosztowo. Konieczność przetestowania różnych modeli sztucznej inteligencji (za pomocą OpenRouter) w celu wybrania tego, który oferuje najlepszy stosunek precyzji do kosztów operacyjnych, zabezpieczając tym samym długoterminową opłacalność inwestycji.

Wyzwania techniczne

Kluczowe wyzwania

Największe przeszkody techniczne i biznesowe, które pokonaliśmy w trakcie realizacji projektu.

Duży wolumen pytań

Konieczność szybkiego i efektywnego odpowiadania na znaczną liczbę powtarzalnych pytań od klientów, szczególnie poza godzinami pracy.

Dostęp do złożonej bazy wiedzy

Stworzenie narzędzia, które zapewni handlowcom natychmiastowy dostęp do szczegółowych informacji o produktach (często złożonych technicznie).

Wybór optymalnego modelu AI

Konieczność przetestowania różnych modeli sztucznej inteligencji (AI) pod kątem precyzji odpowiedzi i kosztów, aby wybrać najbardziej efektywne rozwiązanie.

Integracja komponentów RAG

Połączenie platformy automatyzacji (n8n) z zewnętrznym repozytorium wiedzy (Onyx RAG) oraz dostawcą AI (OpenRouter) za pomocą stabilnego konektora.

Proces wdrożenia

Co zrobiliśmy

Szczegółowy opis procesu automatyzacji i implementacji rozwiązania.

Wdrożyliśmy dwukierunkowy system Chatbota oparty o architekturę RAG, z Orchestratorem n8n:

Repozytorium Wiedzy (Onyx): Zintegrowaliśmy Onyx z całą bazą wiedzy klienta o produktach, aby służyła jako jedyne, zaufane źródło informacji dla AI.
Orchestracja (n8n): n8n zarządza całym przepływem konwersacji. Na zapytanie klienta/handlowca, n8n używa własnego konektora do wywołania Onyx.
Inteligentne Wyszukiwanie (RAG): Onyx pobiera najbardziej adekwatne fragmenty wiedzy (kontekst) i przekazuje je do n8n.
Generowanie Odpowiedzi (OpenRouter): n8n wysyła kontekst i oryginalne pytanie do wybranego, zoptymalizowanego modelu AI (zarządzanego przez OpenRouter), który generuje precyzyjną, syntetyczną odpowiedź dla użytkownika.
Interfejs: Cały proces jest opakowany w intuicyjny interfejs Chatbota na stronie oraz dostępny jako wewnętrzne narzędzie dla handlowców.

Stack technologiczny

Narzędzia i technologie

Technologie i narzędzia, które wykorzystaliśmy do realizacji tego projektu automatyzacji.

ONYX

N8N

OpenRouter

Efekty projektu

Rezultat projektu

Podsumowanie efektów wdrożenia i długoterminowych korzyści dla klienta.

Wdrożenie zaawansowanego Chatbota z mechanizmem RAG zrewolucjonizowało obsługę klienta i wsparcie sprzedaży w Ataszek.pl. Zespół handlowy zyskał inteligentnego asystenta, co 5-krotnie przyspieszyło wyszukiwanie danych technicznych. Klienci otrzymują natychmiastowe, precyzyjne odpowiedzi 24/7, co przełożyło się na 85% automatyzację rutynowych zapytań i znaczący wzrost efektywności operacyjnej.

Z perspektywy specjalisty od automatyzacji

Największym wyzwaniem była konieczność stworzenia systemu, który zapewni maksymalną precyzję odpowiedzi w bardzo technicznej dziedzinie, jaką jest łączenie tworzyw sztucznych. Musieliśmy uniknąć 'halucynacji’ typowych dla dużych modeli językowych.

Dlatego kluczowa była architektura oparta na RAG (Retrieval-Augmented Generation), z wykorzystaniem n8n jako głównego orkiestratora całego procesu:

Repozytorium Wiedzy (Onyx RAG): Zamiast polegać na ogólnej wiedzy AI, zaimplementowaliśmy Onyx jako wektorową bazę danych. Została ona zasilana wyłącznie wewnętrzną, sprawdzoną bazą wiedzy Ataszek.pl. To gwarantuje, że chatbot odpowiada tylko w oparciu o fakty techniczne klienta.
Własny Connector i n8n: Zbudowaliśmy dedykowany konektor. Kiedy klient lub handlowiec zadaje pytanie, n8n używa tego konektora do wywołania Onyx. Onyx wyszukuje najbardziej pasujące fragmenty z bazy (kontekst).
Generowanie z Faktów (OpenRouter): n8n następnie wysyła ten kontekst (fakt) wraz z oryginalnym pytaniem do wybranego modelu AI (zarządzanego przez OpenRouter). Dzięki OpenRouter mogliśmy elastycznie testować i wybrać najbardziej efektywny kosztowo i precyzyjny model, który na podstawie dostarczonego kontekstu RAG generuje syntetyczną i poprawną odpowiedź.

Całość działa błyskawicznie i zapewnia, że handlowcy uzyskują natychmiastowe, wiarygodne wsparcie techniczne.

Patryk Wloch

Zobacz inne realizacje

Narzędzia

Make.comSlackBudibaseAirtable

Jak automatyzacja HR w Slacku skróciła zarządzanie urlopami o 70%

Wdrożyliśmy inteligentny system do automatyzacji wniosków urlopowych (składanie, zatwierdzanie, aktualizacja sald) przy użyciu Make.com, Slack i Budibase. Wynik: 70% szybsze procesy i 40% wzrost satysfakcji pracowników.

Rezultaty:

3 miesiące

Czas do pełnego zwrotu z inwestycji (ROI)

100%

Przejrzystości w procesie urlopowym

40%

Wzrost satysfakcji pracowników

70%

Szybszy proces zarządzania urlopami

"Codeless to game changer! Dostarczyli nam praktyczną automatyzację, która nie tylko oszczędza setki godzin pracy, ale przede wszystkim wyeliminowała totalny chaos."

— Michał Kaźmierczak, CEO, Fooz

Zobacz case study

"Codeless to game changer! Dostarczyli nam praktyczną automatyzację, która nie tylko oszczędza setki godzin pracy, ale przede wszystkim wyeliminowała totalny chaos."

— Michał Kaźmierczak, CEO, Fooz

Narzędzia

SlackOpenAISnov.ioCustom ScraperPipedriveN8N

Jak AI i automatyzacja n8n przyspieszyły kwalifikację leadów w Detailly 5-krotnie?

Zobacz, jak dla Detailly wdrożyliśmy zaawansowany system automatyzacji pozyskiwania i kwalifikacji leadów. Połączyliśmy Snov.io, OpenAI i Pipedrive, eliminując manualne wprowadzanie danych i przyspieszając proces sprzedaży 5-krotnie.

Rezultaty:

90%

Oszczędność czasu na ręcznym wprowadzaniu danych do CRM

Szybsza kwalifikacja leadów (dzięki AI)

100%

Automatyzacja transferu leadów do Pipedrive

Błędów w danych trafiających do CRM (dzięki normalizacji AI)

"Wdrożenie systemu do pozyskiwania leadów i automatycznego dodawania ich do CRM przerosło moje oczekiwania... Efekty przerosły nasze oczekiwania, a ja w końcu czuję się pewnie w świecie automatyzacji."

— Patrycja Muszyńska, Head of Sales, Detailly

Zobacz case study

— Patrycja Muszyńska, Head of Sales, Detailly

Zobacz wszystkie case studies

Porozmawiajmy o Twoim projekcie

Pokaż nam proces – przygotujemy konkretne propozycje automatyzacji i szacunkowe efekty.

Bezpłatna konsultacja

Odpowiedź w ciągu 24h

Spersonalizowana wycena

Możesz również skontaktować się z nami bezpośrednio:

hello@code-less.io +48 538 390 025