Chatboty AI

Asystent, który naprawdę rozumie Twoich klientów — nie tylko słowa kluczowe

A mohi.to team member at their desk, mid-thought

Co rozwiązuje

Twoja skrzynka wsparcia dostaje te same pięć pytań, każdego dnia.

Pytanie zadane poza godzinami pracy oznacza, że klient po prostu czeka — albo rezygnuje.

Skok ruchu oznacza dłuższe kolejki, nie więcej rąk do pracy.

Twój własny zespół zadaje sobie nawzajem te same pytania o produkt, co Twoi klienci.

Chatboty oparte na regułach działają według scenariusza. Nasze naprawdę rozumieją, o co pytasz.

Oparty na dużym modelu językowym zamiast sztywnego zestawu reguł, czyta prawdziwe, niescenariuszowe pytanie tak, jak zrobiłby to człowiek — a potem odpowiada na podstawie Twoich danych produktowych, dokumentacji i regulaminów, zamiast zgadywać albo odpowiadać "nie zrozumiałem tego pytania".

Co to zmienia na co dzień:

24/7

żadnej kolejki, żadnych godzin zamknięcia — ktoś dostaje odpowiedź w momencie, gdy pyta.

∞

rozmów obsługiwanych naraz — tak samo szybko w szczycie Black Friday, jak w spokojny wtorek.

Co faktycznie potrafi

Pierwsze trzy są dla Twoich klientów. Kolejne trzy — dla Twojego zespołu.

Większość zespołów zaczyna od jednej strony tego równania i kończy, chcąc obu — to ten sam asystent, po prostu odpowiada na inny rodzaj pytania, w zależności od tego, kto pyta.

Wiedza o produkcie i katalogu

Składniki, specyfikacje, kompatybilność, dostępność — pytania, które Twoja skrzynka wsparcia i tak dostaje każdego dnia, tyle że odpowiedziane od razu, a nie w kolejce.

Rekomendacje dopasowane do pytania

Wskazuje właściwy produkt na podstawie tego, o co faktycznie zapytano, zamiast ogólnej listy bestsellerów.

Wsparcie, które rozwiązuje, a nie tylko odsyła

Samodzielnie obsługuje powtarzające się pytania i przekazuje dalej to, co faktycznie wymaga człowieka — razem z gotowym kontekstem.

Wewnętrzna wiedza o produkcie

Każdy w zespole mającym kontakt z klientem dostaje tę samą, poprawną odpowiedź od razu, zamiast pytać kolegę albo szukać w udostępnionym dysku.

Wsparcie sprzedaży i pracy w terenie

Stany magazynowe, ceny i aktualne promocje od ręki, bez przerywania rozmowy z klientem czy spotkania, żeby to sprawdzić.

Obsługa zgłoszeń i spraw operacyjnych

Od razu kieruje zgłoszenie techniczne czy dotyczące budynku we właściwe miejsce, zamiast czekać w e-mailowej skrzynce zespołu, aż ktoś je zauważy.

Inni już to robią

To już nie eksperyment

Kilka przykładów, które działają na realną skalę — przywołanych tu jako kontekst rynkowy, a nie jako praca mohito.

Starbucks

Ich system Deep Brew uczy się, co zwykle zamawiasz, o której porze i z jakimi dodatkami — a potem podpowiada to zamówienie, gdy zbliżasz się do dowolnej kawiarni sieci.

Nestlé

Publiczny "cookie coach" prowadzi domowych cukierników przez przepis, a osobne narzędzie wewnętrzne oparte na ChatGPT jest używane przez ponad 7000 pracowników, oszczędzając im realny czas co tydzień.

Carrefour

Powiedz ich asystentowi Hopla, co masz w lodówce, a ułoży wokół tego przepis i listę zakupów — w ramach Twojego budżetu, diety i alergii.

Klarna

Ich asystent zbudowany z OpenAI wykonuje dziś pracę setek pełnoetatowych konsultantów wsparcia, skracając średni czas rozwiązania sprawy z 11 minut do około 2.

Zalando

Stylista oparty na ChatGPT, dostępny już we wszystkich 25 rynkach, pomógł ponad 2 milionom kupujących znaleźć coś, co faktycznie by nosili.

IKEA

Ich chatbot Billie przejął rutynowe zapytania, uwalniając tysiące pracowników do roli płatnych konsultantów projektowych — dziś to najszybciej rosnący kanał sprzedaży IKEA.

Jak to budujemy

Zbudowany tak, by pasował do tego, co już masz

Żadnej nowej platformy do pilnowania — asystent podłącza się do stacku i procesów, które już masz.

Wdrożenie wszędzie

Jeden asystent dostępny jako samodzielna aplikacja webowa, widżet na Twojej stronie lub w sklepie Shopify, albo wewnątrz aplikacji mobilnej.

Oparty na Twoich danych

Katalog produktów, dokumentacja pomocy i regulaminy połączone przez bazę wektorową, dzięki czemu odpowiedzi pozostają trafne, a nie zmyślone.

Guardrails od pierwszego dnia

Granice tego, na co asystent odpowiada, a na co nie, są częścią budowy — nie czymś dodanym po starcie.

Naturalny, nie skryptowany

Podąża za prawdziwą rozmową zamiast dopasowywać słowa kluczowe do drzewa decyzyjnego, więc przeformułowane pytanie też otrzyma odpowiedź.

Dane na żywo, gdy to ważne

Serwer MCP pozwala asystentowi sprawdzać informacje w czasie rzeczywistym — stany magazynowe, status zamówienia, dostępność — zamiast zgadywać.

Łączy się z realnymi działaniami, gdy jesteś gotowy

Status zamówienia, dane konta, rezerwacja — gdy sprawdzi się już w podstawach, podłączamy go do systemów wymagających logowania.

FAQ

Pytania, zanim zdecydujesz się na budowę

Czym różni się to od czatu, który już mamy?

Większość istniejących widżetów dopasowuje słowa kluczowe do zestawu gotowych, zaskryptowanych odpowiedzi, więc inaczej sformułowane pytanie kończy się ślepym zaułkiem. Ten asystent działa na dużym modelu językowym, więc podąża za rzeczywistym pytaniem — łącznie z doprecyzowaniami i przeformułowaniami — i odpowiada na podstawie Twoich treści, a nie scenariusza.

Z jakich danych może faktycznie korzystać asystent?

Z wszystkiego, co tekstowe — katalogów produktów, dokumentacji pomocy, regulaminów, FAQ — połączonych przez bazę wektorową, dzięki czemu odpowiedzi trzymają się tego, co faktycznie publikujesz, a nie ogólnej wiedzy z internetu. Systemy na żywo (stany magazynowe, zamówienia, rezerwacje) łączymy przez serwer MCP dla informacji, które zmieniają się z minuty na minutę.

Jak zapobiegacie temu, żeby powiedział coś niewłaściwego?

Guardrails są częścią wstępnej budowy, a nie poprawką dodaną po tym, jak coś pójdzie nie tak — z góry ustalamy, na jakie tematy asystent ma nie odpowiadać, i testujemy tę granicę przed startem, tak samo jak zakres tego, na co powinien odpowiadać.

Gdzie właściwie możemy to umieścić?

Asystent powstaje jako osobna aplikacja z niewielką warstwą integracyjną, więc ten sam asystent może działać jako samodzielna strona, widżet na Twojej istniejącej stronie lub w sklepie Shopify, albo wewnątrz aplikacji mobilnej — jeden asystent, wszędzie tam, gdzie są Twoi klienci.

Czy to tylko dla klientów, czy pomoże też wewnętrznie?

Zwykle jedno i drugie. Ten sam asystent może odpowiedzieć na pytanie o produkt klientowi i na identyczne pytanie Twojemu zespołowi sprzedaży czy wsparcia — większość klientów kończy, używając go po obu stronach, gdy zobaczą wewnętrzne zastosowanie, a nie dlatego, że tak to było od początku sprzedawane.

Ile kosztuje pierwsza wersja i ile to trwa?

Zależy to od ilości danych i kanałów, na których ma działać, więc ustalamy to podczas krótkiej rozmowy discovery, a nie na podstawie cennika. Co możemy obiecać już teraz: realną, działającą pierwszą wersję — a nie długi etap wstępnych analiz, zanim cokolwiek zobaczysz.

Czy może wykonywać realne działania, np. sprawdzić zamówienie albo konto?

Tak, gdy zostanie podłączony do systemu wymagającego logowania. Traktujemy to jako kolejny krok — najpierw sprawdzamy asystenta na publicznych informacjach, a uwierzytelnione działania dodajemy, gdy pojawia się ku temu powód.

Co dzieje się po wdrożeniu?

Realne użycie pokazuje, o co ludzie faktycznie pytają, co jest lepszą wskazówką niż zgadywanie z góry — na tej podstawie decydujemy, czy kolejnym krokiem są nowe źródła danych, nowy kanał, czy rozszerzenie na Twój własny zespół.

Jeden asystent, cztery etapy

Zaczynamy od wąskiego zakresu, żeby szybko udowodnić wartość, a potem rozszerzamy w oparciu o to, co pokazuje realne użycie.

Proces

Nasz proces

01 – Discovery i guardrails

Mapujemy Twoje źródła danych i ustalamy, na co asystent powinien — a na co nie powinien — odpowiadać.

02 – Prototyp

Działający asystent na Twojej publicznej wiedzy, gotowy do testów na prawdziwych pytaniach w kilka dni.

03 – Budowa i integracje

Podłączamy źródła danych, kanały wdrożenia i systemy wymagające logowania.

04 – Wdrożenie i iteracja

Uruchamiamy na wybranym kanale, a potem rozszerzamy zakres w oparciu o to, co pokazuje realne użycie.

Niektórzy z klientów, z którymi pracujemy

Gotowy, by dać klientom — i swojemu zespołowi — mądrzejszą pierwszą odpowiedź?

Powiedz nam, co asystent powinien obsłużyć najpierw — wycenimy działającą pierwszą wersję dopasowaną do tego, a nie ogólny szablon.

Skontaktuj się

A mohi.to team member working at their desk