Automatyzacja ofertowania w e-commerce B2B: narzędzia AI wspierające dział handlowy
Trzy tysiące maili miesięcznie. Każdy wymaga otwarcia, przeczytania, przeszukania katalogu, sprawdzenia stanu magazynowego i ręcznego napisania odpowiedzi. Część to proste pytania o dostępność. Część to złożone zapytania ofertowe z listą kilkudziesięciu pozycji. Wszystkie trafiają do tych samych ludzi, którzy mają też odbierać telefony, być na spotkaniach i utrzymywać relacje z obecnymi klientami.
W pewnym momencie stajesz przed wyborem, czy zatrudniać kolejne osoby do działu handlowego? A jeśli nie, to co zrobić zamiast tego?
Właśnie w tym miejscu wchodzi agent AI jako narzędzie, które czyta maile, szuka produktów w katalogu i pisze gotowy szkic odpowiedzi zanim handlowiec otworzy wiadomość. To, co wcześniej zajmowało kilkadziesiąt minut, może być gotowe w zaledwie kilka sekund.
W tym artykule pokazujemy, jak działa automatyzacja ofertowania oparta na Asystencie AI – na przykładzie wdrożenia, które zrealizowaliśmy dla marek DobreGniazdka.pl, LuxMarket.pl i OtoLampy.pl.
Kiedy automatyzacja ofertowania w B2B zaczyna być koniecznością?
Jest pewien próg skali, po przekroczeniu którego ręczna obsługa zapytań ofertowych po prostu się nie opłaca – ani finansowo, ani operacyjnie. Nie da się tego wyznaczyć jedną liczbą, bo zależy od złożoności katalogu, liczby aktywnych klientów i tego, ile zamówień wymaga indywidualnej wyceny.
Ale są sygnały, które zwykle pojawiają się razem: handlowcy narzekają, że spędzają większość dnia na mailach zamiast na sprzedaży. Czas odpowiedzi się wydłuża. Część zapytań się „gubi”. Zatrudniasz kolejne osoby do obsługi, ale wolumen rośnie szybciej niż zespół.
W przypadku Ostrowski Handel Internetowy tym progiem były właśnie wspomniane 3000 wiadomości miesięcznie. Każda wymagała manualnej analizy i ręcznego odpisywania. Naszym zadaniem nie było zastąpienie zespołu, ale odciążenie go od tej najbardziej powtarzalnej części pracy.
Jak działa agent AI na skrzynce mailowej?
Agent AI, którego zbudowaliśmy dla Ostrowski Handel Internetowy, działa bezpośrednio w Gmailu. Handlowiec nie uczy się żadnego nowego systemu – pracuje dokładnie tak jak dotychczas, tyle że kiedy otwiera przychodzącego maila z zapytaniem ofertowym, gotowy szkic odpowiedzi już na niego czeka.
Mechanizm w skrócie wygląda tak:
- Analiza intencji. Agent czyta maila i rozpoznaje, czego klient chce: czy pyta o konkretne produkty, czy pyta o status zamówienia, czy zgłasza reklamację, czy ma pytanie techniczne. To pierwszy etap klasyfikacji – od niego zależy, co Agent zrobi dalej.
- Identyfikacja produktów. Klienci rzadko podają konkretny kod produktu. Częściej piszą „macie na stanie gniazdka Berker” albo używają żargonu, którym porozumiewają się między sobą w danej branży. Agent AI musi to zrozumieć i dopasować do katalogu. O tym, jak to rozwiązaliśmy technicznie, opiszemy w następnym akapicie, bo to był najtrudniejszy element całego wdrożenia.
- Weryfikacja live. System łączy się przez API i MySQL ze sklepem i sprawdza stany magazynowe w czasie rzeczywistym. Jeśli produkt jest na stanie – trafia do oferty. Jeśli nie – Asystent AI zaproponuje zamiennik lub poinformuje handlowca przed wysłaniem odpowiedzi.
- Tworzenie koszyka i draftu. Agent fizycznie tworzy gotowy koszyk w systemie sklepowym, a w Gmailu pojawia się gotowy szkic maila – z kartami produktów, zdjęciami i bezpośrednim linkiem do płatności. Handlowiec sprawdza, ewentualnie dodaje rabat lub koryguje coś ręcznie, i wysyła jednym kliknięciem.
Cały ten proces dzieje się w kilkanaście sekund.
Nie przegap kolejnej wartościowej treści
o cyfryzacji handlu B2B!
Dołączasz do grona profesjonalistów, którzy cenią sobie merytoryczną i sprawdzoną wiedzę.
Sprawdź, dlaczego warto zapisać się do naszego newslettera.
Skąd agent wie, który produkt masz na myśli?
To był największy problem techniczny w całym wdrożeniu i warto się przy nim zatrzymać, bo pokazuje, na co trzeba być gotowym przy automatyzacji ofertowania w eCommerce B2B z rozbudowanym katalogiem.
Branża osprzętu elektrycznego ma swoją specyfikę. O ile lampy mają unikalne nazwy, o tyle serie gniazdek mogą różnić się minimalnie, np. Berker Q.1, Q.3 i Q.7 to zupełnie różne produkty, ale ich nazwy są bliźniaczo podobne. Standardowe modele AI dobierały produkty błędnie. Nie dlatego, że były „złe” – po prostu nie były zbudowane z myślą o takiej precyzji doboru.
Rozwiązaniem był tzw. Agentic Workflow – zamiast jednego zapytania do AI, rozbiliśmy proces na kilka etapów:
- Ekstrakcja i normalizacja: Agent najpierw wyciąga z maila tylko cechy produktu (seria, kolor, typ) i tłumaczy język potoczny klienta na nomenklaturę sklepową.
- Multi-variant search: System wielokrotnie przeszukuje bazę wektorową (Pinecone), pobierając szeroką próbkę potencjalnych dopasowań.
- Weryfikacja: Ostatni etap porównuje wyniki ze ścisłą specyfikacją z maila i eliminuje błędne dobory.
Efekt: precyzja doboru produktów wynosi 90%. To nie jest 100% i o tym też trzeba powiedzieć wprost, dlatego właśnie w modelu musi być miejsce dla człowieka.
Human in the Loop – po co w ogóle jest tu człowiek?
Celowo nie zbudowaliśmy systemu, który wysyła maile automatycznie bez żadnej weryfikacji. To była świadoma decyzja projektowa.
Agent AI popełnia błędy – rzadkie, ale możliwe. W ofertowaniu błąd może kosztować: wysłana oferta z błędnym produktem albo złą ceną to problem nie dla systemu, ale dla relacji z klientem. Dlatego każdy szkic odpowiedzi trafia najpierw do handlowca – jako wersja robocza w Gmailu.
Handlowiec nie musi szukać produktów, nie musi sprawdzać stanów, nie musi pisać odpowiedzi. Musi tylko przejrzeć to, co przygotował Asystent AI, ewentualnie dodać rabat lub doprecyzować jakieś kwestie, i kliknąć „wyślij”. To jest model Human-in-the-Loop – automatyzacja, która odciąża, ale nie przejmuje kontroli.
Dodatkowym elementem są notatki wewnętrzne od agenta – zanim handlowiec wyśle ofertę, system informuje go np. o niskich stanach magazynowych danego produktu. Coś, co wcześniej wymagało dodatkowego sprawdzenia, teraz pojawia się automatycznie jako kontekst przy danej wiadomości.
Co to realnie zmienia w pracy działu handlowego?
Wyniki wdrożenia Asystenta AI dla Ostrowski Handel Internetowy jasno pokazują, że:
- Czas odpowiedzi na maile skrócił się o ponad 50% – to realna wartość podana przez Klienta;
- Wg relacji Zespołu OHI – ponad 80% maili przygotowywanych przez Agenta jest gotowych do wysyłki bez poprawek.
- System obsługuje ok. 3000 zapytań miesięcznie – bez konieczności zwiększania zatrudnienia
- Koniec z ręcznym przeglądaniem katalogów – handlowiec nie musi już szukać produktów w katalogu przy każdym mailu.
- Zespół ma ustandaryzowane odpowiedzi – każda oferta wychodzi w tym samym formacie – profesjonalna, z kartami produktów i bezpośrednim linkiem do koszyka. Niezależnie od tego, który handlowiec ją wysyła.
Warto też powiedzieć, czego ten system nie robi: nie buduje relacji z klientem, nie prowadzi negocjacji, nie rozwiązuje trudnych sytuacji sprzedażowych. Handlowiec nadal potrzebny – tyle że jego czas uwolniony od powtarzalnych zadań można przeznaczyć na coś, gdzie naprawdę jest potrzebny.
Kiedy warto zacząć myśleć o Asystencie AI do działu handlowego?
Nie ma jednej odpowiedzi, ale są pytania, które pomagają ocenić gotowość.
Czy masz wystarczający wolumen zapytań? Agent AI zaczyna się opłacać przy regularnym napływie powtarzalnych zapytań mailowych – kilkaset lub więcej miesięcznie. Poniżej tego progu czas wdrożenia może nie zwrócić się w rozsądnym czasie.
Czy masz ustrukturyzowane dane produktowe? Agent musi mieć z czego korzystać. Jeśli katalog produktowy jest niekompletny, nieustrukturyzowany lub rozproszony po różnych systemach – najpierw warto to uporządkować. Bez dobrej bazy danych Agent AI będzie generował błędy zamiast oszczędzać czas.
Czy Twój zespół jest gotowy na weryfikację, a nie tworzenie? To zmiana w modelu pracy. Handlowiec przestaje pisać odpowiedzi, zaczyna je weryfikować. Dla większości osób to pozytywna zmiana, ale warto ją wcześniej omówić z zespołem.
Czy masz kanał mailowy jako główny punkt kontaktu z klientem? Bazowa wersja Asystenta AI, którą zbudowaliśmy, działa na skrzynce mailowej. Jeśli zapytania ofertowe trafiają głównie przez telefon albo przez zintegrowaną platformę B2B z własnym panelem – to inny problem do rozwiązania.
Jeśli chcesz sprawdzić, jak to mogłoby wyglądać w Twojej firmie, umów się na bezpłatną konsultację. Zanim cokolwiek wdrożymy, chcemy zrozumieć, jak wyglądają Twoje procesy i czy Agent AI jest tu właściwym narzędziem.
Podsumowanie
Automatyzacja ofertowania w eCommerce B2B nie polega na zastąpieniu handlowca. Polega na tym, żeby czas, który handlowiec spędza na szukaniu produktów w katalogu i pisaniu standardowych odpowiedzi, mógł przeznaczyć na rzeczy, w których naprawdę się liczy.
Agent AI, którego wdrożyliśmy dla Ostrowski Handel Internetowy, obsługuje 3000 zapytań miesięcznie i skrócił czas przygotowywania odpowiedzi na zapytania ofertowe o ponad połowę – bez zatrudniania nowych osób i bez konieczności uczenia się przez zespół nowego narzędzia. Działa tam, gdzie handlowiec i tak pracuje: w skrzynce mailowej.
Szczegóły wdrożenia znajdziesz w case study na naszej stronie. Jeśli zarządzasz podobną skalą zapytań i chcesz porozmawiać o tym, czy ta droga ma sens w Twoim przypadku – zachęcamy do wypełnienia formularza kontaktowego na dole.
