بوت ماسنجر ذكي متكامل للمبيعات والدعم الفني

وثيقة مواصفات مشروع: بوت ماسنجر ذكي متكامل للمبيعات والدعم الفني

1. ملخص المشروع

المطلوب هو بناء نظام أتمتة متكامل (Workflow) لإدارة التفاعل مع العملاء على صفحة فيسبوك. يهدف النظام إلى تحويل المهتمين والمعلقين على المنشورات إلى محادثات بيع أو طلبات دعم فني، مع الاعتماد على الذكاء الاصطناعي لإدارة الحوارات بذكاء وفعالية، وتقليل التدخل البشري قدر الإمكان.

2. المتطلبات الوظيفية والتقنية (Core Features)

أ. التفاعل الأولي مع منشورات فيسبوك:

المراقبة: يجب أن يراقب النظام منشورًا محددًا على صفحة فيسبوك بشكل مستمر.

الإعجاب التلقائي: عمل "Like" تلقائيًا على أي تعليق جديد على المنشور.

الرد العام التلقائي: نشر رد عام ومُعد مسبقًا على التعليق (مثال: "شكرًا لاهتمامك، تم إرسال التفاصيل على الخاص").

بدء محادثة خاصة: إرسال رسالة خاصة تلقائيًا عبر فيسبوك ماسنجر للمستخدم الذي قام بالتعليق.

ب. محرك المحادثة الذكي على ماسنجر:

تكامل مع الذكاء الاصطناعي: يجب ربط النظام بنموذج لغوي كبير (مثل OpenAI GPT) لتمكين البوت من فهم اللغة الطبيعية والرد بطريقة ذكية وغير آلية.

قاعدة المعرفة (Knowledge Base): يجب أن تكون "معلومات" البوت قابلة للتعديل والتحديث بسهولة من قبل مدير النظام. يجب أن تشمل هذه القاعدة:

تفاصيل المنتجات (أسعار، مواصفات، مواد صنع).

سياسات الشركة (الشحن، التوصيل، الاسترجاع).

الأسئلة الشائعة (FAQs).

روابط (URLs) لصور وفيديوهات المنتجات لاستخدامها في الردود.

إرسال الوسائط: يجب أن يكون البوت قادرًا على إرسال صور وفيديوهات للعملاء عند الطلب، وذلك باستخدام الروابط الموجودة في قاعدة المعرفة.

ج. المنطق المتقدم وتحليل نوايا العميل:

مسار طلب الدعم البشري (Human Handoff):

إذا طلب العميل التحدث مع موظف، يجب على البوت إرسال رسالة أخيرة للعميل (مثال: "بالتأكيد، سيقوم أحد ممثلينا بالتواصل معك قريبًا").

الأهم: يجب إيقاف جميع الردود الآلية بشكل دائم لهذا العميل المحدد.

إرسال إشعار فوري إلى مدير الصفحة (عبر واتساب، تليجرام، أو إيميل) يحتوي على اسم العميل ورابط المحادثة.

مسار تسجيل الطلبات (Order Placement):

إذا عبر العميل عن رغبته في الشراء، يجب أن يبدأ البوت في عملية جمع بيانات الطلب بشكل تسلسلي وواضح (الاسم الكامل، رقم الهاتف، العنوان التفصيلي).

بعد جمع البيانات، يجب إرسال تفاصيل الطلب كاملة ومنظمة إلى مدير الصفحة (عبر إيميل أو أي قناة أخرى مفضلة).

نظام "قائمة التجاهل" (Mute List):

يجب إنشاء نظام ذاكرة خارجي (باستخدام Google Sheets على سبيل المثال) لتسجيل معرفات (IDs) العملاء الذين طلبوا التحدث مع موظف.

قبل الرد على أي رسالة، يجب على النظام التحقق أولاً من هذه القائمة. إذا كان المستخدم موجودًا فيها، يجب عدم إرسال أي رد.

د. آلية التعلم المستمر:

تسجيل المحادثات: يجب أن يقوم النظام تلقائيًا بتسجيل المحادثات الرئيسية (سؤال العميل وإجابة البوت) في ملف Google Sheet منفصل مخصص للمراجعة.

الهدف: تمكين مدير النظام من مراجعة أداء البوت، وتحديد نقاط الضعف، وتحديث قاعدة المعرفة يدويًا بناءً على هذه المراجعات لتحسين أداء البوت مع مرور الوقت.

3. المنصات والتقنيات المطلوبة (Technology Stack)

منصة الأتمتة: يفضل استخدام n8n لمرونته وقدرته على التعامل مع المنطق المعقد والتكلفة الفعالة. (يمكن للمطور اقتراح منصة أخرى مع ذكر المبررات).

واجهات برمجة التطبيقات (APIs): Facebook Graph API (للفيسبوك والماسنجر)، OpenAI API، Google Sheets API، وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بقناة الإشعارات (واتساب/تليجرام).

4. المخرجات النهائية المطلوبة (Deliverables)

سير عمل (Workflow) كامل وجاهز للتشغيل على منصة الأتمتة المختارة.

توثيق بسيط يشرح كيفية تحديث قاعدة المعرفة الخاصة بالبوت (على سبيل المثال، كيفية إضافة منتج جديد أو تعديل سعر).

شرح لكيفية الوصول إلى سجلات المحادثات وقائمة التجاهل على Google Sheets.

جلسة تسليم قصيرة لشرح آلية عمل النظام والتأكد من أنه يلبي جميع المتطلبات المذكورة.