Studiu de caz
dezShop: agent AI care preia cererile de pe WhatsApp
Mesaj automat după apelul pierdut, un model care decide cine răspunde și un agent care cere ce lipsește și deschide cererea în CRM.
dezShop vinde piese auto din dezmembrări și face parte din operațiunile proprii. Echipa primește peste 1.000 de mesaje WhatsApp pe zi, iar multe apeluri rămân nepreluate în orele aglomerate. azai a construit fluxurile prin care o parte din aceste cereri sunt preluate automat, pe același număr cu operatorii.
Problema de rezolvat
O cerere de piesă are nevoie de mașină, de motorizare și de piesa exactă. Clientul scrie de obicei doar o parte, iar operatorul schimbă mai multe mesaje ca să afle restul. În timpul ăsta apelurile nepreluate rămân fără răspuns, iar clientul caută în altă parte.
Cum circulă datele
- 01
Apel pierdut
Centrala trimite apelul nepreluat în CRM. Dacă nu l-a preluat nimeni în 8 minute, clientul primește un mesaj WhatsApp dintr-un template aprobat de Meta.
- 02
Cine răspunde
Când clientul scrie, un model mic citește conversația și alege între trei rute: o preia agentul, e doar o confirmare sau trebuie un om.
- 03
Agentul
Agentul cere ce lipsește, citește pozele trimise și deschide cererea cu piesele și mașina. Când cererea e completă, o mută la colegul care pune prețul.
- 04
Colegii
Prețul și oferta le dă un om. Conversațiile pe care agentul nu le preia rămân necitite în inbox, ca înainte.
Ce verifică sistemul
Omul are prioritate
Dacă un coleg a scris în conversație în ultimele 15 minute, agentul nu intervine. Dacă un coleg răspunde cât lucrează agentul, mesajul agentului e refuzat.
Plafoane și program
Fiecare flux are o limită pe zi și o fereastră orară. Mesajul după apel pleacă cel mult o dată pe zi către același număr.
Jurnal pentru fiecare decizie
Fiecare decizie de rutare și fiecare mesaj al agentului rămân în jurnal, cu motivul. Din jurnalul primei zile am corectat regulile pentru cazurile trimise greșit la om.
Drumul unei cereri prin CRM
Pașii unei cereri reale din 10 octombrie 2026. Arătăm ce s-a schimbat în CRM, nu mesajele clientului.
| Ora | Ce s-a întâmplat | Ce s-a schimbat în CRM |
|---|---|---|
| 10:04 | Apel nepreluat | Cerere nouă la „Apeluri pierdute” |
| 10:12 | Mesaj automat pe WhatsApp | Cererea așteaptă răspunsul clientului |
| 10:20–10:24 | Clientul descrie piesele, agentul întreabă ce radiatoare îi trebuie | Piesele adăugate, status „Așteaptă informații de la client” |
| 10:27–10:31 | Clientul confirmă, agentul cere poza talonului | Radiatorul generic înlocuit cu trei piese |
| 10:33–10:37 | Clientul trimite talonul, agentul confirmă | Mașina completată din talon, cererea trece la preț |
Rezultatul și aplicarea la altă firmă
În prima zi a agentului, 10 octombrie 2026, modelul de rutare a dat agentului 41 de conversații, a lăsat 29 colegilor și a marcat 12 drept simple confirmări. Agentul a trimis 70 de mesaje și a răspuns în mediană la 4 minute după mesajul clientului. Mesajul după apelul pierdut a plecat de 2.889 de ori în primele 30 de zile, iar 58% dintre clienți au răspuns pe WhatsApp în 48 de ore.
Exemplul e din piese auto, dar fluxul se potrivește oricărei firme care primește cereri pe WhatsApp: service-uri, distribuitori, închirieri, instalatori. Pentru altă firmă scriem alte reguli și legăm agentul de CRM-ul sau tabelul existent. Agentul vocal pentru telefon îl construim la cerere.