Продавец на Wildberries ежедневно получает десятки отзывов и вопросов: отвечать нужно быстро, в едином тоне и без потери негатива. В сценарии на сервере продавца разворачивается веб-панель, где ИИ готовит ответ по базе прошлых ответов, авто-отправляет позитив и оставляет спорное на проверку.
Поток отзывов и вопросов на Wildberries растёт вместе с оборотом, а у продавца нет времени отвечать на каждое сообщение вручную и держать единый тон. Отвечать важно: рейтинг карточки и скорость ответа напрямую влияют на продажи, а пропущенный негатив бьёт по репутации. На входе процесса: отзывы и вопросы из кабинета WB, рейтинг, товар, правила ответа бренда и история прошлых ответов.
Отзывы и вопросы из API Wildberries («Вопросы и отзывы»), рейтинг, карточка товара, tone-of-voice бренда и выгрузка исторических ответов в xlsx для базы знаний.
Воркер опрашивает кабинет по интервалу, ИИ собирает черновик с few-shot из базы знаний, в гибридном режиме отзывы 4–5★ уходят автоматически, остальное и все вопросы - на ручную проверку оператора.
Wildberries Feedbacks API, OpenRouter (GPT-4.1-mini), FastAPI + APScheduler, SQLite с шифрованием токенов, systemd, Caddy/nginx с TLS на сервере клиента.
Отзывы и вопросы не копятся: позитив закрывается автоматически за минуты, негатив и сложные вопросы видны оператору с готовым черновиком. Все данные и токены остаются на сервере продавца.
Решение: на сервере продавца разворачивается веб-панель с дашбордом, лентой отзывов и вопросов, базой знаний и настройками. ИИ генерирует ответ в тоне бренда, опираясь на исторические ответы как few-shot-примеры. Доступны три режима - ручной (ИИ предлагает, отправка по клику), гибридный (4–5★ авто, остальное вручную) и полностью автоматический. Подключается несколько магазинов, WB-токены и ключ модели хранятся в зашифрованном виде, есть liveness-проверка и автоочистка логов. Результат для бизнеса: быстрая реакция на отзывы и вопросы, единый тон ответов, меньше неотвеченных отзывов, которые бьют по рейтингу карточки, и полный контроль данных без передачи токенов во внешний SaaS.
Сценарий подходит продавцам и брендам на Wildberries с потоком отзывов и вопросов от десятков в день, агентствам, которые ведут несколько кабинетов клиентов, и командам, которым важно держать данные и токены на своём сервере. Логику легко расширить на Ozon и Яндекс.Маркет. Конкретная реализация подбирается под объёмы, tone-of-voice и требования к безопасности.
Опишем, как развернуть такой сервис на вашем сервере и настроить под tone-of-voice и объёмы. Без обязательств.
