Кейс. Чат-бот в Telegram для онлайн - школы Симург

2023-08-21T11:45:08.182Z

Техническое задание

В данном проекте было необходимо разработать бота, который будет распределять пользователей по тарифам и отправлять ежедневные рассылки, прикрепленные к каждому тарифу.
Также надо было сделать систему баллов, которые клиент накапливает ежедневно в течение всего обучения
Нужно было делать проверку оплаты пользователем перед тем, как выдавать контент
Также собирать обратную связь клиентов и выгружать её в таблицу.

Короткое техническое описание проекта:

Реализация данных задач была сделана через интеграцию Salebot и Google-таблиц посредством API-запросов и нескольких скриптов.

Схема бота в Salebot

Задача 1 - прикрепить ежедневные рассылки по индивидуальной таймзоне клиента к конкретному тарифу

Блок с еждневной рассылкой поставлен в петлю (в блоке времени отправки поставлена переменная, которая рассчитывалась автоматически при помощи скрипта).

Скрипт для расчёта таймзоны клиента и потправки сообщения по местному времени

Задача 2 - ежедневная система подсчетов баллов, которые клиент накапливает в течение всего обучения

Чтобы накапливать баллы, клиенту отправляется ежедневная рассылка с напоминанием (в ней есть рандомизация текста).

После сообщения с рандомизацией запускается цепочка сообщений, где выбирается параметр подсчета баллов

После выбора параметра пользователь переходит в блок с API-запросом, где параметр записывается в строчку клиента на лист параметра

Благодаря такому техническому решению клиенты могли накапливать баллы и ежедневно просматривать сумму своих баллов.

В итоге у клиента была большая гугл таблица, где хранились данные пользователей (сколько у них баллов за один день, неделю и в общей сумме по 9 параметрам)

Задача 3 - проверка оплаты

Так как мы не могули подключить оплату в бота, мы сделали проверку по гугл таблице через выгрузку из Геткурса. В выгрузке были почты и тарифы клиентов.

По почте, которую вводили в начале цепочки сообщений бот сверялся с гугл таблицей и пропускал пользователей дальше.

И при наличии переменной status бот вел клиента дальше

Задача 4 - сбор обратной связи от клиентов

Эту задачу я тоже решил через API-запросы. Бот заносил данные в свбодную строчку пустого столбца. Сначала бот считывал строчку, которая принадлежит клиенту, а потом вносил обратную связь по уроку.

Также в самом начале бота, на этапе проверке нужно было выгружать данные пользвоателей в отдельную таблицу и сверяться с заказами вручную. Чтобы закрыть данную задачу - я написал 2 скрипта (1 для внесения данных в таблицу, 2-й для корректирвоки уже существующих данных).

Это проект шел несколько месяцев, он был самым интересным с точки зрения технической реализации задач из всех, что были в моем портфолио. И именно на этом проекте я ещё раз убедился, что на платформе salebot можно делать нешаблонные и интересные решения.

Для заказа разработки чат-бота напишите в Telegram

Мои соц. сети

ВКонтакте

Кейс "Автоворонка в Telegram и ВК для онлайн-школы ЕГЭ Study Way”

2023-08-14T17:39:40.336Z

Зимой 2023 года ко мне обратились из онлайн-школы Study Way, чтобы сделать воронку для потенциальных студентов.

На текущий момент мы сотрудничаем уже 6 месяцев.

Перед началом работы мы согласовали пул задач:

Реализовать бота в течение 2-3х недель
Воронка должна работать на несколько соц.сетей (ВКонтакте, Instagram и Telegram)
Данные по UTM меткам должны сохраняться в карточке клиента и в зависимости от них должны отправляться сценарии воронки
Интегрировать CRM-систему с чат-ботом и переводить клиентов на определенные этапы автоматически.

Реализация

- Бот был создан на платформе Salebot с возможностью работать на несколько социальных сетей

- UTM-метки автоматически присваивались при переходе по ссылке на чат-бот или на минилендинг

- Метки автоматически проверялись при запуске бота с использованием проверки переменных.

- Данные передавались в CRM-систему при достижении определенного этапа в воронке

С какими сложностями столкнулись?

При интеграции c CRM системой сделки дублировались при запуске бота и в момент передачи данных. Решили этот момент за счет того, что дали больше времени для обработки данных сделки в amoCRM (не 30 секунд, а 2 минуты)

Результаты:

Была разработана автоворонка ЕГЭ, которая автоматически выдаёт лид-магниты в зависимости от параметра и приглашает студентов на пробный урок.
Создана автоматическая система, которая двигает пользователя по цифровой воронке в amoCRM.
Также был предложен функционал проверки подписки на Telegram-канал в рамках воронки, но заказчик решил не использовать его, чтобы не резать конверсию всей воронки.

Бот будет улучшаться и дополняться новыми функциями и контентом.

Чтобы перейти в бота, кликните сюда