Какво представляват агентите с изкуствен интелект

Повечето инструменти с изкуствен интелект чакат да им кажете от какво се нуждае марката ви. ИИ агентите не чакат. Тези автономни системи имат поглед върху целия ви бизнес – поведение на клиентите, нива на инвентарни наличности, ефективност на кампаниите – и действат самостоятелно, за да можете вие да се съсредоточите върху стратегията и разрастването на бизнеса.

Глобалният пазар на агенти с изкуствен интелект в електронната търговия се оценява на 3,6 милиарда долара през 2024 г. и се очаква да достигне 282,6 милиарда долара до 2034 г. Възможностите пред бизнесите са огромни. Според съвместен доклад на McKinsey и EuroCommerce изкуственият интелект може да създаде между 240 и 320 млрд. евро допълнителна стойност за европейския сектор на търговията през следващите пет години, като агентната търговия се очертава като следващата голяма трансформация в електронната търговия 

По-долу ще намерите изчерпателно ръководство относно агентите с изкуствен интелект – видове, приложения, начини за постигане на най-добри резултати и конкретни инструменти, с които да започнете.

Какво представляват агентите с ИИ за електронна търговия?

Агентите с изкуствен интелект са системи с изкуствен интелект, които автономно възприемат средата си, интерпретират данни, вземат решения и изпълняват действия – всичко това задвижвано от големи езикови модели (LLM) и генеративен изкуствен интелект. Агентите за електронна търговия с ИИ работят непрекъснато, свързват се с бизнес данните ви и с външни системи, за да изпълняват сложни задачи без постоянен човешки надзор.

Ето основните способности, които отличават агентите с ИИ от по-простите ИИ инструменти за бизнеса:

Автономност

Агентите с изкуствен интелект не чакат инструкции стъпка по стъпка. След като зададете насоки и цели, те възприемат средата си чрез данните, които предоставяте, и действат самостоятелно. Стандартен ИИ инструмент може да генерира продуктово описание по заявка; автономният ИИ агент обаче може да следи целия ви каталог. Той открива обяви със слабо съдържание и ги пренаписва въз основа на данни за конверсиите – без изрична команда.

Целенасочено поведение

Вместо да отговарят на отделни заявки, ИИ агентите работят за постигане на конкретни бизнес цели. Те могат да разбиват сложни задачи на по-малки такива, да приоритизират действия и да адаптират подхода си спрямо промени в условията. Например вашият агент с изкуствен интелект няма просто да пише текстове, а непрекъснато ще тества варианти, ще пренасочва бюджет към най-ефективните кампании и ще коригира посланията въз основа на резултатите в реално време.

Използване на инструменти

Усъвършенстваните ИИ агенти се свързват с външни системи и инструменти, за да събират информация и да предприемат действия. Те може да бъдат свързани с вашата система за управление на взаимоотношенията с клиентите (CRM), със системите за управление на инвентарните наличности, с рекламните платформи и системите за плащания. Това означава, че могат да извличат данни за проследяване, да актуализират нива на наличности или да задействат процеси за повторна поръчка чрез външните инструменти, които екипът ви вече използва.

Памет и обучение

Усъвършенстваните агенти с ИИ запазват контекста от минали взаимодействия и се учат от резултатите. Те помнят предпочитанията на клиентите, припомнят си предишни решения и използват натрупаните знания, за да вземат по-добре обосновани решения в бъдеще.

Агентният ИИ е целево конфигуриран изкуствен интелект – не просто „входен текст, изходен текст“, според Алекс Пилон, Shopify разработчик и застъпник за ИИ. „Имате системен – или инструктивен – промпт, който е настроен за конкретна задача или работен процес.“ Допълнителни инструменти и ресурси (включително собствените ви фирмени документи) позволяват на агентите с ИИ да изпълняват самостоятелно високоспециализирани задачи.

Например стандартен голям езиков модел може да анализира текущите данни за наличностите и да предложи артикули, от които да заредите наличности. Но агент за електронна търговия с ИИ може много повече – може например автономно да следи нивата на наличностите, да анализира прогнози за продажбите и автоматично да зарежда популярни артикули въз основа на зададените от вас правила. Това е разликата между инструмент, който ви помага да мислите, и агент, който действа самостоятелно – истинска суперсила за бизнеса в електронната търговия.

Ключови аспекти на агентите с ИИ

Ползите от използването на агенти с ИИ в електронната търговия вече се отразяват в реални бизнес резултати. Проучването на PwC за ИИ агентите от 2025 г. установява, че сред компаниите, внедрили ИИ агенти, 66% отчитат повишена продуктивност, а 57%  отчитат намалени разходи. Над половината също посочват, че технологията им помага да вземат решения по-бързо (55%) и подобрява клиентското изживяване (54%).

Ето как тези ползи изглеждат на практика:

• Повишена продуктивност. Агентите с ИИ автоматизират повтарящи се задачи, които отнемат много от времето – обработка на поръчки, препращане на запитвания и въвеждане на данни. Така хората от екипа ви могат да се съсредоточат върху творческа и стратегическа работа, която носи стойност на бизнеса и изисква уникална експертност.
• Намалени разходи. ИИ агентите изпълняват задачи, за които иначе би бил нужен допълнителен персонал, и намаляват оперативните разходи, като същевременно поддържат (а често и подобряват) качеството. Множество агенти с ИИ, работещи паралелно, могат да обработват голям обем работа, с който цял екип от хора би се затруднил. Агентите постигат това без извънреден труд, прегаряне или непоследователност.
• По-бързо вземане на решения. Агентите с ИИ анализират данни в реално време, извличат аналитична информация и предприемат действия далеч по-бързо, отколкото традиционните процеси позволяват. Вземането на решения се подобрява, когато агентът разпознава модели – идентифицира закономерности и последователности в поведението на клиентите, ценовите тенденции и движението на инвентарните наличности, които хората не могат да забележат в такъв мащаб.
• Подобрено клиентско изживяване. От персонализирани продуктови препоръки до незабавна поддръжка по различни канали – ИИ агентите помагат да създадете безпроблемно и отзивчиво клиентско изживяване, което изгражда лоялност.

Въпреки това съществува разминаване между потенциала и практиката. Проучването на Shopify сред търговци от 2025 г.* установява, че макар три четвърти от утвърдените бизнеси вече да използват ИИ инструменти за електронна търговия, повечето внедрявания остават сравнително повърхностни. От анкетираните 69% използват ИИ предимно за генериране на съдържание, а по-малко от една трета го прилагат за обслужване на клиенти, автоматизация или анализ на данни. Сред тези, които използват ИИ инструменти, над половината (55%) посочват спестяването на време при повтарящи се задачи като основна полза.

Какъв е изводът? Технологията е готова – но правилното внедряване и надзорът са също толкова важни, колкото и самите инструменти. Бизнесите, които постигат най-голяма възвръщаемост, не просто пускат агенти с ИИ – те ги интегрират обмислено в бизнес процесите си с ясни цели, подходящи предпазни механизми и постоянен човешки контрол.

Агенти с ИИ, чатботове, автоматизация – каква е разликата?

Разбирането на разликата между автоматизация, базирана на правила, чатботове и ИИ агентите е от ключово значение за избора на правилния подход. Всяка технология има своята роля и често различните технологии са най-ефективни, когато се използват заедно. Ето как се сравняват:

Автоматизация

Автоматизацията, базирана на правила, следва строги, предварително зададени правила: „Ако се случи X, направи Y.“ Няма адаптивност, осъзнаване на контекста или вземане на решения. Автоматизация чрез Shopify Flow може да маркира клиент като „VIP“, когато общите му покупки надхвърлят 500 евро, и автоматично да приложи отстъпка за лоялност. Бързо и надеждно е, но ако критериите ви се променят – ако например искате да вземете предвид честотата на покупките или продуктовата категория – трябва ръчно да пренапишете правилата.

Чатботове

Чатботовете добавят разговорен слой. Традиционните чатботове за търговия на дребно използват обработка на естествен език (NLP), за да разбират и отговарят на въпросите на клиентите, обикновено черпейки от предварително зададена база от знания. Чатботът може да отговори на „Къде е поръчката ми?“, като потърси информация за проследяване и я предостави. По-усъвършенстваните чатботове могат да водят многоетапни разговори и да интерпретират различни формулировки, но обикновено работят в рамките на зададен обхват.

Агенти с ИИ

Агентите с изкуствен интелект не се ограничават дотук. Те съчетават обработка на естествен език, вземане на решения и използване на инструменти, за да действат автономно в динамична среда. Агентът с ИИ не просто отговаря на въпроси – той може да анализира ситуацията, да извлича данни от множество външни системи, да предприема самостоятелни действия и да се учи от резултатите.

Ето как изглеждат нагледно тези разлики в реален пример. Представете си, че клиент пише на магазина ви за забавена поръчка:

• Автоматизацията, базирана на правила, засича ключовата дума „забавена“ и изпраща на клиента шаблонен отговор с вашата стандартна политика за доставка.
• Чатботът проверява поръчката, набелязва забавянето и обяснява очакваната нова дата на доставка. Ако клиентът е разочарован, чатботът прехвърля разговора към човек от екипа.
• ИИ агентът извлича данните за проследяване, установява, че забавянето се дължи на натоварване от страна на доставчика, и проверява в инвентарните наличности за алтернативна пратка. Проактивно предлага отстъпка въз основа на стойността на клиента за целия период на взаимоотношения, а ако е необходимо прехвърляне на случай на по-горна инстанция – предава обобщение с препоръчани следващи стъпки към член на екипа.

Автоматизацията, базирана на правила, е идеална опция за ясно дефинирани задачи с предвидими резултати – маркиране, маршрутизиране, прости известия. Чатботовете работят добре при обработка на голям обем стандартни клиентски запитвания, където скоростта е от значение. Агентите с изкуствен интелект са най-подходящи за сложни, многоетапни бизнес процеси, в които има неяснота, изискват осъзнаване на контекста и се нуждаят от адаптивен начин за вземане на решения в множество системи.

Повечето бизнеси в електронната търговия печелят от комбинирането на трите подхода – автоматизация за рутинни задачи, чатботове и ИИ асистенти за стандартни клиентски взаимодействия и ИИ агенти за сложни работни процеси, които агентите могат да изпълняват самостоятелно.

Видове агенти с ИИ

Агентите с изкуствен интелект варират от прости реактивни системи до усъвършенствани обучаващи се системи. Ако сте наясно с петте основни вида, това ще ви помогне да изберете правилния подход за различните части на бизнеса ви.

Прости рефлексни агенти

Простите рефлексни агенти действат въз основа на последните входни данни и използват предварително зададени правила. Те не отчитат минали взаимодействия или бъдещи последствия – просто реагират на случващото се в момента. В електронната търговия прост рефлексен агент може да задейства предупреждение, когато наличностите паднат под определени стойности. Простите рефлексни агенти са бързи и надеждни за ясно дефинирани задачи, но не могат да се справят със ситуации, които правилата им не обхващат.

Рефлексни агенти, базирани на модел

Рефлексните агенти, базирани на модел, отиват едно ниво нагоре, като поддържат вътрешен модел на средата си. За разлика от простите рефлексни агенти, те проследяват промените в състоянието с времето. Това им позволява да вземат решения въз основа на тенденции, а не на изолирани периоди. Такъв агент, следящ вашия магазин за електронна търговия, може да проследява не само текущите нива на инвентарни наличности, но и темповете на продажбите, чакащите поръчки към доставчици и сезонните тенденции. Така той поддържа вътрешна картина на веригата ви за доставки за по-прецизни решения за зареждане.

Целево ориентирани агенти

Целево ориентираните агенти въвеждат способността да преследват конкретни цели. Те не просто реагират, а оценяват различни варианти за действие и избират този, който е най-вероятно да постигне зададената цел. Например целево ориентиран агент, чиято задача е да максимизира процента на отваряне на имейл кампании, може да експериментира с часовете, в които изпраща имейли, с темите и аудиторните сегменти, като непрекъснато коригира подхода си.

Агенти, базирани на полезност

Агентите, базирани на полезност, добавят слой от усъвършенствано разсъждение, като присвояват числови стойности на различни резултати, което им позволява да балансират конкуриращи се приоритети. Те си задават въпроса: „Кой вариант носи най-голяма обща стойност?“ В електронната търговия агент, базиран на полезност, който управлява динамично ценообразуване, може едновременно да претегля защитата на маржа, конкурентното позициониране и движението на наличностите. След това може да намери оптималната ценa, която максимизира общата стойност за бизнеса.

Обучаващи се агенти

Обучаващите се агенти са най-напредналите агенти с ИИ. Те подобряват представянето си с течение на времето чрез натрупан опит и стават по-интелигентни с всяко взаимодействие. Обучаващ се агент, отговарящ за продуктовите препоръки, може да започне с общи добри практики, а след това да усъвършенства подхода си, като анализира кои препоръки водят до реални покупки.

На практика повечето платформи за електронна търговия комбинират няколко вида агенти, за да се справят със сложни задачи чрез различни функции. Един агент за обслужване на клиенти може да използва проста рефлексна логика за основни въпроси, да използва разсъждение, базирано на модел, за разбиране на текущите проблеми на клиента, и да използва способности за самообучение, за да подобрява отговорите си с течение на времето въз основа на оценките за удовлетвореност на клиентите.

Мултиагентните системи също набират популярност, особено при мащабните операции. При тези системи  множество ИИ агенти се координират помежду си, за да разделят и изпълняват сложни работни процеси. Ако сте запознати с тези градивни елементи, това ще ви помогне да оцените инструментариума си с ИИ и да зададете правилните въпроси относно ИИ моделите, възможностите и ефективността.

Приложения на агентите с ИИ в електронната търговия

Бизнесите в сферата на електронната търговия имат множество възможности за интегриране на ИИ агенти – от функции, насочени към клиентите, като персонализирано обслужване, до оперативни функции като следене на наличностите. Ето четири популярни функционални области с конкретни приложения:

• Взаимодействия при обслужване на клиенти
• Маркетинг и оптимизация на кампании
• Динамична оптимизация на цените
• Управление на наличностите и изпълнението на поръчки

Взаимодействия при обслужване на клиенти

Чатботовете с ИИ вече издигнаха обслужването на клиенти на ново ниво, но агентите с изкуствен интелект разширяват тази способност в цялата екосистема на електронната търговия. Те могат да управляват клиентски запитвания чрез множество канали – чат прозорци, приложения за съобщения, социални мрежи и имейли.

С последните постижения в обработката на естествен език (NLP) агентите за електронна търговия с ИИ могат да предоставят мигновено отговори на разговорен език и персонализирана денонощна поддръжка. Агентът с ИИ не просто отговаря на въпроси – той разбира контекста, помни минали взаимодействия и може да предприема действия в рамките на различните ви системи.

Да кажем например, че магазин за електронна търговия, който използва агенти с ИИ за обслужване на клиенти, установява, че забавяне на доставка е свързано с натоварване при доставчика. Агентът може да извлече данни за проследяване и актуална информация от склада, а след това да обясни ситуацията на клиента на разбираем език.

Ако проблемът изисква намеса на по-висша инстанция за организиране на алтернативна пратка, агентът с изкуствен интелект обобщава проблема и контекста на клиента, за да може мениджър от екипа да поеме случая безпроблемно. Това помага за подобряване на клиентското изживяване дори в трудни ситуации, като намалява излишната комуникация.

Инструменти като Shopify Inbox предоставят на търговците възможността да отговарят мигновено на запитвания, да настройват автоматизирани поздрави и да насочват въпросите към правилните отдели. Обслужването на клиенти с ИИ може също да задейства съобщения след покупка, да се свърже с клиенти, изоставили количките си, и да предостави актуализации за поръчки. Така изгражда доверие и насърчава повторни покупки.

Рени Ууд, основател на Wood Wood Toys, взе предвид ИИ възможностите на Shopify Inbox, когато промени маркетинговата си стратегия. „С Shopify Inbox можем да предоставяме добро клиентско изживяване и да отговаряме на въпросите на купувачите по-точно, по-често и по-бързо. Ако някой се свърже с нас с проблем, залагам, че в осем от десет случая можем да го решим и да реализираме продажбата.“

Маркетинг и оптимизация на кампании

Агентният изкуствен интелект подобрява маркетинга в електронната търговия, като създава самооптимизиращи се кампании, които работят в непрекъснати цикли на обратна връзка. Агентите с ИИ постоянно тестват, учат се и се адаптират в реално време, като анализират исторически данни, използват предиктивна аналитика за разпознаване на пазарни тенденции и като окртиват модели, които трудно биха се забелязали при обработка на ръка.

За разлика от традиционните маркетингови подходи, които може да са статични, ИИ агентите експериментират с A/B тестване, преразпределят рекламните разходи въз основа на ефективността и персонализират часовете на изпращане и посланията. Това представлява „огромен тласък“, според Алекс.

„ИИ ще намали бариерата за навлизане в маркетинга и рекламните кампании, особено ако не сте запознати със стратегии за наддаване, експерименти с целеви страници и проследяване на конверсиите“, казва той. „Да имате ИИ асистент, който може да ви помогне да разберете как да настроите кампаниите си и да избегнете често срещани грешки, е изключително полезно.“

Маркетингът е една от областите, в които комбинацията от данни в реално време, автономно вземане на решения и непрекъсната оптимизация дава на ИИ агентите ясно предимство пред работата на ръка. Прочетете повече за това как марките използват ИИ за стимулиране на разрастването.

Динамична оптимизация на цените

ИИ агентите могат да следят цените на конкурентите, колебанията в търсенето и нивата на инвентарните наличности, а след това автоматично да коригират цените за максимална рентабилност, като същевременно запазват конкурентоспособност на пазара. Те надхвърлят базовото динамично ценообразуване – използват микросегментация, персонализирани промоции и клиентски данни от множество източници.

Целево ориентираните агенти и агентите, базирани на полезност, са особено подходящи за оптимизация на цените. Те могат едновременно да балансират противоречащи си приоритети – защита на маржа, конкурентоспособност и движение на наличностите – вместо да се фокусират върху оптимизирането само на един показател.

Например магазин за електронна търговия може да внедри агент за динамично ценообразуване, който предлага персонализирани промоции въз основа на предишната ангажираност на клиента, цените на конкурентите и митата върху материалите. Ползите от ИИ в ценообразуването надхвърлят простите правила.

Управление на наличностите и изпълнението на поръчки

ИИ агентите са изключително ефективни в следенето на нивата на наличности, прогнозирането на колебанията в търсенето и автоматичното задействане на процеси за повторна поръчка въз основа на скоростта на продажбите и сезонните модели. Те далеч надхвърлят възможностите на предшествениците си, базирани на машинно обучение. ИИ агентите могат да извличат данни от външни API-та – социални мрежи, прогнози за времето, доклади на конкуренти и специализирани прогнози.

Представете си, че вашият онлайн магазин за специално кафе продава лимитирано издание печено кафе, което набира популярност в социалните мрежи. ИИ агент, следящ продажбите, може да провери сроковете за доставка от доставчика, капацитета на склада и да следи данните, за да определи дали ви грози изчерпване на наличностите. Ако е така, агентът може автоматично да направи поръчка или да уведоми екипа ви с препоръки, за да поддържа онлайн пазаруването безпроблемно.

Тук ИИ в управлението на взаимоотношенията с клиентите (CRM) се пресича с управлението на веригата за доставки, като свързва сигналите за клиентско търсене директно с решенията за изпълнение на поръчки.

Как да контролирате и управлявате агентите с ИИ

Агентите с изкуствен интелект изискват подходящ надзор, за да вземат последователни решения и да носят постоянна стойност. Най-успешните внедрявания на агенти третират контролните механизми не като ограничители на възможностите на ИИ, а като фактори за по-добри резултати.

Ето някои контролни мерки, които може да приложите, за да поддържате автономните си агенти ефективни, безопасни и съобразени с бизнес целите ви:

Контролни точки с човешко участие (HITL)

За високорискови решения – ценови промени над определен праг, одобрения за възстановяване на големи суми или отговори на ескалирани оплаквания – може да вградите контролни точки с човешки надзор. Това не означава да следите всяко взаимодействие, а да идентифицирате решенията, които носят реален риск и да осигурите човешки контрол и одобрение в работния процес в тези критични моменти.

Например може да позволите на ИИ агент да прави ценови корекции до 10% автономно, но да изисквате одобрение от човек за всички стойности над този праг. Този подход запазва предимствата на скоростта и ефективността от използването на агенти с ИИ, като същевременно позволява на хората от екипа да контролират значимите бизнес решения.

Предпазни механизми и граници на правомощията

Задайте ясни граници за това какво вашите агенти с ИИ могат и какво не могат да правят. Задайте нива на правомощия, които съответстват на способностите на агента и рисковия профил на всяка задача. Това включва уточняване до кои външни системи агентът има достъп, какви действия може да предприема (само четене или и запис) и кои бизнес процеси може да модифицира.

Предпазните механизми може да включват лимити за размера на отстъпките, които агентът може да предлага, одобрени шаблони за съобщения при клиентски взаимодействия или ограничения за достъпа до клиентски данни. Целта е да дадете на ИИ агентите достатъчно автономност, за да бъдат полезни, като същевременно предотвратите нежелани последствия. Може да приемете това като отговорно внедряване на ИИ, а не като за ограничение.

Мониторинг и логване

Проследявайте какво правят вашите агенти с изкуствен интелект. Изчерпателното логване на действията, решенията и разсъжденията на ИИ агента ви позволява да одитирате ефективността, да набележите грешки и да изградите ясна картина за поведението на системата с течение на времето. Добрият мониторинг помага да хванете проблемите навреме.

Търсете платформи, които предоставят ясни табла за отчитане и системи за предупреждение при аномалии. Тази прозрачност е от съществено значение за изграждане на доверие в системите с ИИ в цялата организация и създава основата от данни, необходима за непрекъснато подобряване на ефективността на агентите. Тъй като агентите с изкуствен интелект често имат достъп до клиентска информация, за търговците в ЕС и България е важно да се уверят, че системите за логване отговарят напълно на изискванията на Общия регламент относно защитата на данните (GDPR).

Цикли на обратна връзка

Агентите с изкуствен интелект се подобряват чрез структурирана обратна връзка. Изградете системи, които улавят резултатите, като отговарят на въпроси като:

• Доведе ли взаимодействието с обслужването на клиенти до разрешен тикет?
• Промяната на цената подобри ли процента на конверсия?
• Беше ли закупен препоръчаният продукт?

Системата трябва след това да подава тези данни обратно в процеса на вземане на решение от страна на агента. Така се създава непрекъснат цикъл на подобрение, при който агентът се учи от реални резултати.

Насърчавайте екипа си да отбелязва случаите, в които преценката на агента не е била достатъчно добра. Така се създава обучаваща система, в която човешката експертност и възможностите на ИИ се подсилват взаимно. Търговците, които третират агентите с изкуствен интелект като партньори за сътрудничество – а не като инструменти, които се настройват и забравят – постоянно постигат по-добри резултати. Проучването на PwC потвърждава това: докато повечето компании интегрират агенти с ИИ в съществуващите си работни процеси, тези, които преосмислят процесите си около самите агенти, отчитат най-висока възвръщаемост.

5 агента с ИИ за електронна търговия

1. Shopify Sidekick
2. Akira AI
3. Salesforce Agentforce
4. Relevance AI
5. Zendesk

Изборът на правилния агент с изкуствен интелект за електронна търговия зависи от конкретните ви бизнес нужди, бюджет, технически ресурси и специфичен сценарий на употреба. Някои платформи предлагат решения с минимални изисквания за програмиране, които са идеални за малки екипи. Други обаче са насочени към корпоративни внедрявания. Ето по-подробен поглед върху някои от водещите платформи, които изграждат агенти с изкуствен интелект за електронна търговия:

1. Shopify Sidekick

Shopify Sidekick е пакет от ИИ инструменти за търговия, интегриран в екосистемата на Shopify. Това е денонощен асистент, който използва усъвършенствано разсъждение, за да анализира данни от магазина ви в реално време, да предлага бизнес препоръки и да се справя с технически операции като настройка на домейн и управление на метаполета.

Агентът помага и с творческата страна на нещата – например с писането на SEO-оптимизирани продуктови описания или мигновено подобряване на продуктовите снимки. Дори ви помага да комуникирате с клиентите чрез Shopify Inbox, като предлага отговори с възможност за разсъждения. Това превръща въпроса в продажба. Независимо дали тепърва стартирате или вече разраствате мащабно бизнеса си, Sidekick може да ви помогне да изградите професионална марка с впечатляващо онлайн присъствие.

Цена: Sidekick е включен в платен план на Shopify. Функциите и лимитите за използване варират според плана.

2. Akira AI

Akira AI предлага множество агенти за оптимизиране на бизнес процеси с ИИ – от управление на риска до управление на ИТ услуги и снабдяване. Агентите за електронна търговия на компанията предоставят специализирани услуги за различни роли, включително анализатор на търговията на дребно, мениджър на магазин, координатор на клиентското изживяване, служител по етична търговия и технолог в търговията на дребно.

Например за решението „служител по етична търговия“ агентите с ИИ може да действат като анализатор на справедливо ценообразуване или съветник по правата на потребителите. Тези агенти могат да се комбинират с по-стандартните възможности на Akira AI – включително откриване на измами, управление на инвентарни наличности и продуктови препоръки. Това прави доставчика подходящ за малки бизнеси в електронната търговия, които искат специализирана помощ, без да изграждат персонализирани решения.

Цена: Стартовият план на Akira е 15 долара (~13 евро) на месец за един потребител. Индивидуалният план отключва обучителни ресурси и допълнителни набори от данни за 99 долара (~85 евро) на месец. Екипните планове започват от 25 долара (~22 евро) на потребител на месец.

3. Salesforce Agentforce

Salesforce Agentforce предоставя усъвършенствани агенти с ИИ за продажби, обслужване на клиенти и маркетинг, които се интегрират безпроблемно със съществуващите ви данни. За разлика от стандартните чатботове, Agentforce може да предприема автономни действия – от разрешаване на сложни клиентски запитвания до управление на поръчки. Тъй като Salesforce е широко разпространен в Европа и България, това решение е изключително подходящо за утвърдени B2B бизнеси и по-големи онлайн магазини. Интеграциите с водещи платформи за електронна търговия (включително Shopify) го правят силен избор за търговци, целящи цялостна клиентска ангажираност в голям мащаб.

Цена: Моделите на ценообразуване често са базирани на потребление, започвайки от около 2 евро на разговор за автономни агенти.

4. Relevance AI

Relevance AI е проектиран за специалисти в конкретни области без задълбочени технически познания. Решенията с минимално програмиране обхващат бизнес развитие, проучвания, продажби, маркетинг, съобразен с жизнения цикъл на клиента, и планиране на акаунти.

Визуалният интерфейс с плъзгане и пускане на Relevance предоставя гъвкави инструменти и шаблони за създаване на агенти, които ви позволяват да персонализирате цял ИИ екип. Това е отличен избор за сложни бизнеси с малки екипи, които трябва да автоматизират комплексни задачи.

Цена: Налична е безплатна версия с 200 действия на месец. Платените планове започват с плана Team от 234 долара (~200 евро) на месец (при годишно таксуване) за 5 потребители с права за създаване и 45 крайни потребители. Корпоративното ценообразуване е индивидуално.

5. Zendesk 

Zendesk е абсолютен стандарт в сферата на обслужването на клиенти в ЕС и България. Решението Advanced AI на компанията предоставя разговорни ИИ агенти, които разпознават намеренията на потребителите и могат да водят сложни разговори на множество езици, включително български. С отличната си интеграция с Shopify, Zendesk позволява на агентите с ИИ автоматично да проверяват статуса на поръчки, да обработват връщания на стоки и да предлагат персонализирани решения, което го прави идеален избор за местни и международни магазини.

Цена: Плановете на Zendesk Suite започват от 55 евро на потребител на месец (при годишно таксуване), като функциите за Advanced AI се предлагат като допълнителна надстройка.