Экспертиза на стыке разработки и продаж
Создание эффективного AI-бота требует двух разных компетенций: глубокого понимания программного кода и знания психологии продаж. В команде GPTBot.uz работают профильные специалисты из обеих сфер. Мы базируемся в Ташкенте и понимаем специфику узбекистанского рынка, особенности локального менталитета и технические ограничения платформ.
Роли в нашей команде
- Архитектор автоматизации — анализирует вашу текущую воронку, находит узкие места и проектирует логику диалога, которая ведет клиента к целевому действию.
- AI-инженер — настраивает языковую модель (LLM), обучает её на базе знаний вашей компании и прописывает системные промпты для точного соблюдения tone of voice.
- Backend-разработчик — обеспечивает бесшовную интеграцию бота с AmoCRM, Bitrix24, платежными системами (Payme, Click) и внутренними базами данных.
- Специалист по качеству (QA) — тестирует бота на сотнях нестандартных вопросов, чтобы исключить галлюцинации нейросети и технические сбои.
Наш подход к разработке
Мы отказались от конвейерного подхода и шаблонных решений. Перед написанием первой строчки кода команда проводит аудит ваших продаж: как менеджеры отвечают сейчас, где теряются лиды, какие возражения встречаются чаще всего. Только после этого мы приступаем к сборке AI-сценария. Запуск бота — это не конец работы, а начало: мы анализируем реальные диалоги первых недель и корректируем поведение модели для максимизации конверсии.
Почему важна локальная команда
Бизнес в Узбекистане имеет свои особенности: клиенты часто используют смешанный язык (русский + узбекский), ожидают определенного уровня вежливости и специфически формулируют запросы. Наша команда настраивает AI-модели так, чтобы они понимали локальный контекст, сленг и культурные нюансы, чего невозможно добиться при использовании коробочных зарубежных сервисов.
Коротко о главном
- Команда GPTBot.uz — разработчики и архитекторы воронок продаж из Ташкента.
- Роли: архитектор автоматизации, AI-инженер, backend-разработчик, QA.
- Перед кодом проводим аудит продаж и находим узкие места.
- После запуска анализируем реальные диалоги и корректируем модель.
- Локальная команда учитывает смешанный русско-узбекский язык.