AI Support Analyst & Response Manager

Title

AI Support Analyst & Response Manager

Context

Проєкт розроблено для e-commerce-бізнесу, якому потрібно було автоматизувати обробку великого потоку вхідної пошти служби підтримки, системно класифікувати звернення та надати керівництву інструмент для швидкого отримання глибокої бізнес-аналітики. Раніше процеси сортування листів, підготовки відповідей клієнтам та ручного зведення статистичних звітів забирали багато часу і створювали затримки в комунікаці

Problem

Відсутність інтегрованого контуру обробки та аналізу клієнтських запитів:

Вхідні листи в Gmail не сортувалися автоматично, через що спам та комерційні пропозиції змішувалися з критичними скаргами покупців.
Не було системної пріоритизації та оцінки тональності повідомлень для миттєвого виявлення конфліктних чи юридичних загроз.
Збір аналітики щодо динаміки звернень, розрахунку відсотка негативу та визначення головних категорій проблем вимагав тривалого ручного зведення даних

Solution

Я спроєктував замкнену інтелектуальну екосистему в n8n, яка поєднує автоматичний менеджер поштових відповідей та автономного ШІ-аналітика в єдиний контур. Система самостійно класифікує пошту за категоріями й пріоритетами, веде лог у Google Sheets, надсилає автоматичні відповіді або готує чернетки. Паралельно створено AI-агента, який безпосередньо в чаті за запитом генерує статистичні звіти та порівнює бізнес-періоди для виявлення трендів.

Process

Архітектура та маршрутизація (Event-Driven Triage): Побудовано автоматичний пайплайн обробки Gmail. Модель оцінює тональність та пріоритет кожного листа. За допомогою умовної маршрутизації система гнучко реагує на інцидент: самостійно відправляє автовідповіді на рутинні питання або створює чернетки для ескалації критичних скарг на менеджера.
Логіка AI-агента (Tool Calling & Memory): Розроблено автономного ШІ-аналітика з підтримкою історії діалогу (Chat Memory). Застосовано інженерний підхід Tool Calling: агент приймає запит від керівника природною мовою і сам приймає рішення, який саме мікросервіс (генерація звіту чи порівняння періодів) потрібно запустити.
Обробка масивів даних (Data Aggregation & JS): Щоб уникнути галюцинацій LLM у цифрах, усі математичні обчислення винесено на рівень коду. Використовуючи JavaScript (Code Node), реалізовано вивантаження сирих логів з Google Sheets, точний розрахунок метрик, визначення дельти між бізнес-періодами та виявлення статистичних трендів.

Results

0 хвилин на сортування: повний цикл первинного аналізу та маршрутизації листів виконується автоматично без участі менеджерів.
Миттєва аналітика за запитом: Керівництво отримує готові порівняльні звіти, дельти змін та визначені бізнес-тренди прямо в чаті у відповідь на звичайний текстовий запит.
Гнучка автоматизація відповідей: система самостійно диференціює реакцію: від миттєвого створення чернетки для ескалації на людину до автоматичного надсилання повідомлень із затримкою для стандартних питань.

Tech Stack

n8n • OpenAI (GPT-4o-mini) • OpenRouter • Gmail API • Google Sheets • JavaScript (Code node)

Screenshots/Workflow

Workflow 1: Support Email-Автоматичний ШІ-сортувальник пошти: аналізує контекст листів, логує дані в Sheets та розсилає відповіді/чернетки.

Screenshot_14.png

Workflow 2: AI Customer Analyst — Головний ШІ-агент із пам'яттю розмови: приймає запити природною мовою та керує викликом аналітичних інструментів.

Screenshot_43.png

Workflow 3: Create report — Обчислювальний модуль: вивантажує логи із Sheets та через JavaScript розраховує ключові метрики і топ-3 проблем

Screenshot_44.png

Workflow 4: Compare periods report — Модуль порівняння: зіставляє два бізнес-періоди, вираховує дельту та автоматично визначає тренди динаміки.

Screenshot_45.png