Дух стартапу та бот у діректі: наш експеримент з AI для Instagram-магазинів

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Привіт, спільното DOU! Ми, Дмитро Тіль та Юрій Пічкур, вирішили пограти в стартаперів, створити AI-бота для інстаграм-магазинів і спробувати продати його. У цій статті опишемо, як це відбувалось, реакцію ринку, вивчені уроки та зроблені висновки.

Має бути цікаво всім, хто замислюється над аналогічним проєктом або над тим, а що ж відбувається після того, як MVP вже готова (спойлер — ні, до вас не вишиковується черга підприємців, які мають розуміти, що ШІ це вже навіть не майбутнє — а сьогодення, і що бізнесу треба постійно оптимізуватися).

Ідея

Ідея проста, можливо навіть банальна на сьогодні, але все ще приваблива. AI-бот з LLM під капотом, який на 90% замінює дірект-менеджера, на автоматі консультує клієнтів, надсилає картинки або пости, ходить в CRM за товарами та наявністю на складі, збирає дані клієнта, просить скрін квитанції та створює чернетку замовлення в CRM-системі.

Привабливість ідеї в тому, що:

• Для сучасних моделей це не виглядає заскладним завданням.
• Дуже чітка й очевидна користь для бізнесу (умовно, якщо на цей час працює чотири дірект-менеджери — то можна залишити одного і під’єднати бота йому в напарники, таким чином оптимізувати бізнес і зменшити операційні витрати).
• Пустий ринок: тих, хто надавав би таку послугу під ключ в Україні, дуже мало.

Так, на ринку є багато no-code конструкторів, але з ними є ряд нюансів.

По-перше, вони історично більше заточені під шаблонних ботів, де розмова повністю заскриптована, тому в принципі не може звучати натурально і в будь-якій, хоч трохи нестандартній ситуації, йде по fallback-шляху.

По-друге, навіть якщо використовувати LLM як ядро — будь-який no-code конструктор має обмеження. Наприклад, в n8n нам не вдалося відтворити нашу архітектуру через функціональні обмеження конструктору. Custom development, вочевидь, завжди гнучкіше та якісніше, а гнучкість в молодому AI напрямку — це must have.

По-третє, для нетехнічного підприємця, власника Instagram-магазину, не знайомого з тим, як працюють LLM-моделі — абсолютно нереально розібратись в конструкторі, наклікати в ньому адекватного бота та інтегрувати це з CRM-системою за якийсь адекватний час.

Отже, виглядає це все як пригода на 20 хвилин, чи не так?...

Реалізація

В технічні деталі в цій статті вдаватись не будемо, але стек такий: NodeJS/NestJS/LangChain/BullMQ/Prisma/Postgres/Redis/Heroku/Supabase і трохи Python для розпізнавання картинок. Якщо комусь цікаво дізнатися більше технічних деталей — ставте питання в коментарях, можливо зробимо окрему статтю на цю тему.

Таймлайн

Отже, на high level таймлайн проєкту виглядає приблизно так.

Тиждень 1: перший прототип готовий, включно з інтеграцією з Meta API.

Тиждень 2: продовження розробки та зустріч з першим потенційним клієнтом (непогано, так?). Потенційний клієнт є власником декількох Instagram-магазинів, а також займається бізнес-коучінгом, тож за цю зустріч ми заплатили гроші (але все ще непогано, так?).

Отримали фідбек, що наш продукт не працює. Тобто технічно він працює, але відповіді, які генерує бот, незадовільні. Технічно вони правильні, але менеджери в Instagram так не спілкуються, а клієнти магазинів очікують спілкування «як з менеджером».

Простий приклад: на запитання «які джинси є в наявності?» наш бот сумлінно йшов в інтегровану гугл табличку, забирав з неї дані, і на основі цих даних сумлінно генерував повідомлення на весь екран з нумерованим списком всіх джинсів з таблички, включаючи артикули, кількість одиниць на складі та скорочені описи.

Отримали дуже просту і банальну пораду, але, виходить, нам потрібно було її від когось почути: візьміть телефони у своїх дівчат/дружин та вичитайте їхні діалоги з Instagram-магазинами. Вам треба зробити так, щоб бот поводив себе максимально наближено до реальних менеджерів. Тобто відповідав коротко, без зайвої інформації та з фотографіями, це ж інстаграм. Фідбек прийнято, висновки зроблено.

Тиждень 3-4: коригування поведінки бота, багато промпт-інжинірінгу та експериментів з архітектурою промптів й тулів; інтеграція з усіма фічами інстаграму: відповіді на повідомлення, репости, реакції на сторіз, вхідні картинки; створення наповненого демо магазину і гугл-таблички для нього; розпізнавання скріншотів за допомогою Python і computer vision; верифікація бізнесу в Meta.

Тиждень 5: друга зустріч з нашим, можна сказати, адвайзером. На цей раз ми отримали позитивний відгук: ось це інша справа, хлопці! З цим можете йти й шукати перших клієнтів.

Його власні інстаграм-магазини виявились занадто кастомними і не найкращими пілотними проєктами для нас, але це не так важливо, адже тепер в нас є MVP, відвалідований людиною з досвідом в цільовій сфері! Непогано, так? На тому ж тижні зробили просту інфраструктуру і відбувся перший реліз на Heroku.

А що ж там після MVP?

А після MVP — пошук product market fit, шлях from zero to one, налаштування sales pipeline, експерименти з джерелами пошуку клієнтів, зустрічі в Zoom з потенційними клієнтами, адаптація під їхні потреби, але давайте послідовно.

Тиждень 6: продай мені цього бота або Як знайти першого клієнта

Після того, як MVP був задеплоїний на продакшн, наш адвайзер зробив пост про наш продукт у своєму невеличкому Телеграм-каналі для підприємців. Це був перший наш рекламний пост, і з приблизно 600 переглядів ми отримали 5 зацікавлених людей, які написали нам в перший день. Двоє з них погодились зустрітись в Zoom, поспілкуватись, подивитись презентацію, послухати пітч і позадавати питання.

Йдемо непогано, вимальовується якась воронка, з якою можна працювати.

Перший потенційний клієнт виявився майбутнім підприємцем, який тільки планує створювати Instagram-магазин через 3-4 місяці.
Тобто пілотним клієнтом він не стає, але досить цікаво поспілкувались і домовились бути на звʼязку. А ще він непогано потестував нашого демо-бота в демо-магазині, завдяки чому ми виявили декілька можливостей для покращення, які імплементували наступними днями.

Другий потенційний клієнт виявився майже perfect match. В нього є чинний бізнес, є наймані менеджери, є деякі болі, повʼязані з його менеджерами, а ще він сам нещодавно замислювався про те, коли вже зʼявляться такі розумні боти, які будуть здатні вести повноцінну розмову з клієнтами замість менеджерів.

Але куди ж без «але»?

В цьому випадку «але» виявилось в тому, що його магазин працює виключно у Facebook. Чекліст для інтеграції з Facebook виглядає наступним чином:

• Додати API-інтеграцію (так, API Instagram i Facebook схожі, але все ж ендпоінти і пейлоади різні).
• Інтегрувати фічі самого Facebook Messanger, яких немає в Instagram Direct.
• Пройти Meta review 😱

Meta review — це гарна тема для окремої статті, але суть в тому, що конкретно з Instagram ми знайшли спосіб, як все може працювати без проходження ревʼю, а ось з Facebook — ні. До проходження ревʼю, інтеграція вважається тестовою, і можливість вести діалог за допомогою API відсутня. Працює лише з користувачами, які мають роль тестувальника в Meta application.

Судячи з обговорень на Reddit, процес ревʼю може займати 3-4 місяці та мати ~30 ітерацій. Все тому, що працівники цього відділу Meta не надто зацікавлені в результаті, не надто вмотивовані розбиратись з кожним конкретним кейсом та не надто добре володіють англійською мовою. Тож в будь-якій незрозумілій ситуації вони просто натискають кнопку decline.

Окрім цього є інша частина — Data Handling Questions. Це опитувальник, в якому треба дуже детально описувати, що відбувається з даними, отриманими від Meta API (в нашому випадку це кожне повідомлення в чаті). Починаючи з 3-rd party сервісів, які беруть участь в обробці даних та їх політики роботи з даними, закінчуючи підтвердженнями наявності внутрішніх політик компанії (нашого стартапу) з приводу захисту даних та процесів, які контролюють дотримання цих політик співробітниками компанії, які можуть отримувати дані з API. Нагадало такий собі SOC-2 на мінімалках. Тільки якщо відповісти погано на деякі критичні питання, то повноцінний доступ до API взагалі не дадуть або заберуть вже виданий.

Прокомунікували можливий таймлайн з потенційним клієнтом і домовились бути на звʼязку.

На внутрішній сесії стратегічного планування погодились, що Meta review — це наразі не топ-пріоритет для нас. По-перше, це ще одна окрема «пригода на 20 хвилин» всередині нашої поточної «пригоди на 20 хвилин». Тобто з того, що ми знаємо про Meta review, абсолютно незрозуміло, скільки часу та сил знадобиться на проходження. Але виглядає так, що багато. По-друге, ми все ще вважаємо, що в Instagram магазинів і наших потенційних клієнтів більше, і краще фокусуватись саме на ньому в ситуації з обмеженими ресурсами, як мінімум для початку.

По-третє, невідомо, що цей потенційний клієнт скаже через 3-4 місяці. Домовились, що коли буде хоча б ще 1-2 потенційних клієнти з запитом Facebook-інтеграції — тоді й настане час пріоритезувати це. Тим більше це тільки перший тиждень, як ми публічно заявили про себе. Треба зібрати трохи більше даних про ринок.

Висновки: в цілому зацікавленість відчувається, якась воронка вимальовується, цікаво, що буде далі. Може ми попадаємо в product market fit з цим проєктом?

Тижні 7-10: активний пошук пілотних клієнтів

На цьому етапі основний фокус це знайти першого пілотного клієнта та зробити крок from zero to one. Експериментуємо з різними ідеями з пошуку клієнтів.

Холодні розсилки в Instagram Direct

В першу чергу почали з цього. Шукали Instagram-магазини, вишукували акаунти власників, готували індивідуальну презентацію зі спільним брендінгом, та відправляли повідомлення в дірект з індивідуальним текстом і презентацією. Після 10-20 індивідуальних презентацій зрозуміли, що такий підхід займає немало часу, а конвертуються в хоча б продовження діалогу в діректі дуже мало.

В другу чергу вирішили перемикнутись з якості на кількість. Почали відсилати більше шаблонних повідомлень з не персоналізованою презентацією. З таким підходом діалогів побільшало.

Реклама в Instagram

Встигли протестувати два формати рекламних відео на дуже умовних тестових бюджетах. Перших формат це 30-секундний анімований рекламний ролик, зроблений професійним motion-дизайнером. Другий формат це також 30-секундне відео, зняте з руки на фронтальну камеру зі швидким описом продукту, основними фічами та відповіддю на основне заперечення — страх віддавати бізнес на контроль АІ (про це нижче в статті).

Другий варіант показав кращі результати залученості.

Але є історія і з іншого боку — ми шукали МСП в інсті й натрапили на рекламу послуг клінінгу та продажу побутової хімії. Після ресерчу сторінки зрозуміли, що хаос в коментарях — це справжній біль власника.
«Наш клієнт» і можна з ним працювати, але трохи детальніше про це згодом.

Telegram-чати українських підприємців

З нашого досвіду такі чати діляться на дві основних категорії: ті, які модерують та видаляють все, що несе рекламний характер, та ті, які не модерують, і вони повністю складаються з рекламних повідомлень. На щастя, є і третя категорія, де контент модерується, але якщо пост можна вважати корисним та цікавим, і він не оформлений як стандартна реклама — то його не видаляють. Таких чатів не так багато, тож масштабувати цей підхід не вийде, але декілька лідів ми отримали таким чином.

Креатив з Work.ua

Оскільки наш продукт це автоматизація людської діяльності, під яку в Instagram-магазинах є окрема посада, то чому б не шукати клієнтів там, де вони шукають робітників на цю посаду?

Першим ділом ми зайнялись пошуком прямих контактів роботодавців та надсиланням повідомлень з презентаціями їм в месенджери.

Другим ділом ми створили профіль нашого бота як шукача роботи та в креативно-жартівливій формі заповнили анкету. З таким підходом ми могли відгукуватись на вакансії у два кліки й потенційно отримати доступ до великої аудиторії з мінімальними зусиллями. Відгукнулись на 10 свіжих вакансій, вичерпали денний ліміт і пішли по своїм справам.

Через 30 хвилин наш профіль видалили, бо не можна робити рекламу під виглядом профілю шукача роботи. Ну звісно ж.

Але, як стало зрозуміло пізніше цього дня — відгуки на вакансії не видалились та продовжили висіти в інбоксах роботодавців. Або ж вони просто отримали імейли з нашими відгуками. В будь-якому разі, цього дня ми отримали декілька телефонних дзвінків, шукали людину на імʼя Айва Дмитрівна — імʼя, яке ми задали в профілі шукача (бачимо, як HRʼи в Інстаграм-шопах читають профіль). Спроби зробити коротку презентацію телефоном успіхом не закінчувались. Але одна людина профіль прочитала та написала нам, маючи розуміння, чим ми займаємось.

Нетворкінг

Ну й ще ділимось кейсом з пошуку потенційних клієнтів: старий, добрий спосіб — запитати друзів, знайомих друзів. Однією з таких знайомих виявилась дівчина — власниця бренду з виготовлення та продажу жіночих сумок та взуття. Бізнес успішний, декілька напрямів, велика кількість підписників, сучасний погляд на розвиток бізнесу і позитивне відношення до АІ та автоматизації, але думки про ризики та потенційні наслідки завжди перемагають авантюризм. Так і тут, після зустрічі та презентації — взяла час подумати, залишаємось на зв’язку.

Висновки

Режим активного пошуку потенційних клієнтів відкрив очі на основну перешкоду — страх.

Бізнес боїться, і це коли з кожної праски лунає про АІ, коли тільки лінивий бодай раз не використовував чат GPT.

— А раптом бот «залагає», не так відповість?
— А якщо клієнти не зрозуміють?

— А що, якщо впаде конверсія і лояльність клієнтів, і я почну втрачати гроші?

— А це ж мені тепер доведеться звільнити свою куму?

І це правда, бізнес хоче бути конкурентоспроможним, але боїться спробувати, бодай підʼєднати AI лише на коментарі. Коментарі це взагалі біль інста-бізнесу, але страх перед втратою клієнта сильніше за нові можливості ринку. Люди всіх вікових категорій майже кожного дня комунікують с AI (банки, мобільні оператори, держустанови й так далі) і наче у суспільстві потроху змінюється майндсет і лояльність, але все ще здається, що в кожному живе внутрішня Сара Коннор, яка не довіряє навіть чат-боту на гарячій лінії пошти.

Наша реакція на відчуття страху зі сторони ринку — це впровадження інструментів для зменшення та контролю ризиків. На практиці це фіча gradual rollout, яку ми презентуємо як «мʼякий запуск», яка дозволяє налаштувати бота відповідати лише на 10% всіх діалогів, або тільки на коментарі, або тільки вночі. Таким чином в гіршому випадку ризикуємо тільки частиною кінцевих клієнтів.

Але будемо відверті — є люди, які готові приймати нову реальність, навчатися та підвищувати ефективність свого бізнесу завдяки сучасним інструментам. Один із прикладів — власник бізнесу з клінінгу та продажу побутової хімії, про який писали вище (знайшли через рекламу в інсті). Молодий підприємець, який вже має досвід роботи з конструкторами чат-ботів і базовою автоматизацією.

Після нашої зустрічі та презентації його відповідь була зваженою. З одного боку, він розуміє потенціал і в нього дійсно болить, проблема з великою кількістю коментарів, втрата замовлень через не приділену увагу певній кількості запитів; з іншого — не хоче ризикувати основним джерелом доходу. Тому ми домовились про тестування за схемою «м’якого запуску» — без стресу, без різких змін, у комфортному темпі.

І саме такі розмови допомогли нам краще відчути страхи аудиторії: вони не проти, але їм потрібно дати час і безпечний простір для експериментів. Тож «м’який запуск» став нашою стандартною практикою.

Проблеми, які маємо зараз

Одна з основних проблем — ціноутворення. Так, головного шматочка пазла в нас ще немає. І це проблема.

Ми відверті з усіма: з тими, кому презентуємо продукт, і будемо відверті з вами. Ми не знаємо точну ціну майбутньої місячної підписки. Чому?
Неважко здогадатись, що складно зрозуміти ціноутворення, коли в тебе замало досвіду в ніші, щоб протестувати, проаналізувати обʼєм та кількість діалогів, їхню складність та всі інші нюанси, плюс додати наші витрати на інфраструктуру. Навіть орієнтовну суму важко називати, бо, наприклад 1 діалог може коштувати 5 грн, а може й 40 грн. А ще це дуже залежить від специфіки бізнесу — чи клієнти потребують консультацій і довгих діалогів, або ж вони зазвичай знають, чого хочуть, і діалог починається з оформлення замовлення і складається з п’яти повідомлень.

Тому це наш біль. Тому і людям, з якими зустрічаємось, окрім страху, некомфортно не розуміти головне: а скільки ж це все щастя буде мені коштувати щомісяця? Ми відповідаємо, що напевно точно не мало б коштувати дорожче ніж один фултайм-менеджер. Що вочевидь не є ідеальною відповіддю, яку хотів би почути бізнес.

Тому й умови підключення у нас на цьому етапі дууууже лояльні — все безплатно. Так, ми готові брати ці фінансові ризики на себе, витрачати час на налаштування. Перший місяць. Для клієнтів — без ризиків, підʼєднав, спробував, не сподобалось — нічого не втратив.

Але ж наша ідея і полягає в тому, щоб бот працював якісно, «по-людськи», тому все налаштовуємо ручками, сумлінно і до дрібниць. По суті те, що ми подаємо клієнтам як «налаштування», є аналізом бізнесу та імплементацією окремого MCP серверу зі своїми промптами, тулами та інтеграцією з API CRM-системи.

З цього випливає ще одна проблема — масштабування. Підʼєднати одразу десяток клієнтів за тиждень не вийде, кожен клієнт це custom development в умовах обмежених ресурсів. В майбутньому сподіваємось виявити патерни на реальних клієнтах та оптимізовувати та автоматизовувати наші процеси, що допоможе забезпечити scalability бізнесу. Але точно не зараз.

Заключення

Фух, наче ще раз пережили весь цей шлях. Якщо, ти, дорогий читач, дочитав аж до сюди, то ти або вболіваєш за нас, або теж плануєш запуск свого продукту та хочеш переконатися, що ти не єдиний, хто страждає через тишу в сейлз-акаунті.

Ми максимально відкриті до комунікації, фідбеку та нетворкінгу, тож якщо є коментарі, питання, поради чи фідбек — будемо більш ніж раді поспілкуватись!

Побажайте нам удачі, і до зустрічі, спільното DOU!