أتمتة البيع والإعلانات عبر واتساب ذكي
Budget: $30 – $250 USD
كراسة الشروط والمواصفات الفنية: أتمتة البيع وربط منصات الإعلانات بروبوت واتساب ذكي (AI Agent)
(يفضل شخص يتحدث اللغه العربيه )
1. ربط وتزامن البيانات (Webhooks & ETL)
* المطلوب: ربط نماذج تجميع بيانات العملاء (Lead Forms) من منصات: Meta, Google, TikTok, Snapchat, LinkedIn
*
* آلية النقل: النقل عبر Webhooks لضمان السرعة، بحد أقصى للتحديث والتزامن كل 5 دقائق إلى شيت جوجل رئيسي (Master Google Sheet).
*
* أعمدة الشيت الموحد (Database Schema): يجب أن يحتوي الشيت على الأعمدة التالية بدقة:
*
[تاريخ الإضافة، منصة الإعلان، الاسم، رقم الهاتف، الإيميل، الكورس المستهدف، المسمى الوظيفي، اسم المؤسسة، حالة العميل (Lead Status)]
* أداة الأتمتة: يفضل استخدام n8n أ لإدارة الـ Workflows والـ OAuth الخاص بالمنصات.
2. ربط الـ WhatsApp Business API والـ AI Agent
ربط الشيت الموحد بمزود خدمة واتساب رسمي Wati وتوصيله بـ AI Agent - OpenAI Assistants API
* سيناريو المحادثة وتجربة المستخدم
الرسالة الأولى (The Hook): يمنع منعاً باتاً سؤال العميل عن بيانات مأخوذة بالفعل من الإعلان.
الروبوت يبدأ برسالة تأكيدية تفاعلية مباشرة.
* صيغة مقترحة: "أهلاً بك أستاذ [اسم العميل]، وصلنا طلبك بخصوص كورس [اسم الكورس]
مرفق في الtemplet اسم العميل - رقم التليفون -
* هل البيانات دي صحيحة وحابب نبدأ في تفاصيل الحجز؟"
* استكمال البيانات (Conditional): إذا كان هناك منصة معينة لم تحدد (المسمى الوظيفي أو اسم المؤسسة) في الإعلان، يقوم الـ AI بطلبها بذكاء أثناء سياق الحديث الشات وليس كتحقيق.
3. نظام تصنيف العملاء وتحديث الشيت (Lead Scoring Logic)
السيستم يجب أن يغير حقل (حالة العميل) في الشيت الموحد تلقائياً بناءً على السلوك:
* حالة Pending: بمجرد دخول الليد للشيت وإرسال رسالة الواتساب الأولى، تصبح حالته تلقائياً Pending.
* حالة Hot: بمجرد قيام العميل بالرد على رسالة الواتساب (Inbound Message Trigger)، تتغير الحالة فوراً في الشيت إلى Hot.
4. مسارات الذكاء الاصطناعي وتحويل المبيعات (The Fork Logic)
الـ AI Agent يجب أن يقود المحادثة في مسارين بناءً على ردود العميل:
* المسار (أ) - الإغلاق التلقائي (AI Close):الـ AI يجيب على الاستفسارات، يرسل محتوى الكورس (Course Outline)، ويوجه العميل لرابط الدفع أو تأكيد الحجز.
* المسار (ب) - التحويل للبشر (Human Handoff): إذا طلب العميل التواصل مع موظف، أو ظهرت أسئلة مالية معقدة، يتوقف الـ AI تماماً، ويقوم بتغيير الحالة في الشيت إلى Sales_Route مع إرسال إشعار فوري لجروب المبيعات واتساب او لمسؤول السيلز ليستلم موظف المبيعات المحادثة يدوياً.
---
المخرجات المطلوبة من المستقل (Deliverables):
1. ملف الـ Workflow كاملاً JSON blueprint الخاص بـ n8n
2. شيت جوجل الرئيسي منظم مع تنسيق شرطي (Conditional Formatting) للألوان حسب حالة العميل (Hot / Pending).
3. ملف (Prompt Engineering) موثق فيه القواعد والقيود التي تم توجيه الـ AI بها (Constraints & System Prompt).
4. تجربة حية (Testing Logs) تثبت تزامن البيانات من منصتين مختلفتين في أقل من 5 دقائق.
(يفضل شخص يتحدث اللغه العربيه )
1. ربط وتزامن البيانات (Webhooks & ETL)
* المطلوب: ربط نماذج تجميع بيانات العملاء (Lead Forms) من منصات: Meta, Google, TikTok, Snapchat, LinkedIn
*
* آلية النقل: النقل عبر Webhooks لضمان السرعة، بحد أقصى للتحديث والتزامن كل 5 دقائق إلى شيت جوجل رئيسي (Master Google Sheet).
*
* أعمدة الشيت الموحد (Database Schema): يجب أن يحتوي الشيت على الأعمدة التالية بدقة:
*
[تاريخ الإضافة، منصة الإعلان، الاسم، رقم الهاتف، الإيميل، الكورس المستهدف، المسمى الوظيفي، اسم المؤسسة، حالة العميل (Lead Status)]
* أداة الأتمتة: يفضل استخدام n8n أ لإدارة الـ Workflows والـ OAuth الخاص بالمنصات.
2. ربط الـ WhatsApp Business API والـ AI Agent
ربط الشيت الموحد بمزود خدمة واتساب رسمي Wati وتوصيله بـ AI Agent - OpenAI Assistants API
* سيناريو المحادثة وتجربة المستخدم
الرسالة الأولى (The Hook): يمنع منعاً باتاً سؤال العميل عن بيانات مأخوذة بالفعل من الإعلان.
الروبوت يبدأ برسالة تأكيدية تفاعلية مباشرة.
* صيغة مقترحة: "أهلاً بك أستاذ [اسم العميل]، وصلنا طلبك بخصوص كورس [اسم الكورس]
مرفق في الtemplet اسم العميل - رقم التليفون -
* هل البيانات دي صحيحة وحابب نبدأ في تفاصيل الحجز؟"
* استكمال البيانات (Conditional): إذا كان هناك منصة معينة لم تحدد (المسمى الوظيفي أو اسم المؤسسة) في الإعلان، يقوم الـ AI بطلبها بذكاء أثناء سياق الحديث الشات وليس كتحقيق.
3. نظام تصنيف العملاء وتحديث الشيت (Lead Scoring Logic)
السيستم يجب أن يغير حقل (حالة العميل) في الشيت الموحد تلقائياً بناءً على السلوك:
* حالة Pending: بمجرد دخول الليد للشيت وإرسال رسالة الواتساب الأولى، تصبح حالته تلقائياً Pending.
* حالة Hot: بمجرد قيام العميل بالرد على رسالة الواتساب (Inbound Message Trigger)، تتغير الحالة فوراً في الشيت إلى Hot.
4. مسارات الذكاء الاصطناعي وتحويل المبيعات (The Fork Logic)
الـ AI Agent يجب أن يقود المحادثة في مسارين بناءً على ردود العميل:
* المسار (أ) - الإغلاق التلقائي (AI Close):الـ AI يجيب على الاستفسارات، يرسل محتوى الكورس (Course Outline)، ويوجه العميل لرابط الدفع أو تأكيد الحجز.
* المسار (ب) - التحويل للبشر (Human Handoff): إذا طلب العميل التواصل مع موظف، أو ظهرت أسئلة مالية معقدة، يتوقف الـ AI تماماً، ويقوم بتغيير الحالة في الشيت إلى Sales_Route مع إرسال إشعار فوري لجروب المبيعات واتساب او لمسؤول السيلز ليستلم موظف المبيعات المحادثة يدوياً.
---
المخرجات المطلوبة من المستقل (Deliverables):
1. ملف الـ Workflow كاملاً JSON blueprint الخاص بـ n8n
2. شيت جوجل الرئيسي منظم مع تنسيق شرطي (Conditional Formatting) للألوان حسب حالة العميل (Hot / Pending).
3. ملف (Prompt Engineering) موثق فيه القواعد والقيود التي تم توجيه الـ AI بها (Constraints & System Prompt).
4. تجربة حية (Testing Logs) تثبت تزامن البيانات من منصتين مختلفتين في أقل من 5 دقائق.