Система позволяет создавать таблицы в Google sheets и заполнять их через естественное общение с ИИ ассистентом, минуя строгие формы.

1. Принимает цель сбора данных от разработчика

• Владелец сервиса указывает, какие данные нужны:
  «Собрать: имя, email, боль (текст), готовность к звонку (да/нет)».

• Система автоматически генерирует логику диалога:

  • какие вопросы задавать,

  • в каком порядке,

  • как уточнять расплывчатые ответы.

2. Ведёт адаптивный диалог в формате чата или голоса

• Пользователь видит кнопку «Расскажите нам о себе» вместо формы.

• ИИ начинает беседу:
  «Привет! Чтобы помочь вам лучше, расскажите — с какой проблемой вы столкнулись?»

• При неясном ответе:
  «Вы упомянули “проблемы с отчётами” — имеете в виду медленную генерацию или ошибки в данных?»

• Все ответы автоматически маппятся в структурированные поля (например, pain_point: "slow_report_generation").

3. Адаптирует стиль под тип взаимодействия

• Для онбординга: дружелюбный, обучающий тон, уточнение ролей и целей.

• Для лидогенерации: фокус на боли, предложение звонка, выявление бюджета/срока.

• Для фидбэка: эмпатичный слушатель, уточнение контекста («Когда это произошло? Что вы ожидали?»).

• Для внутренних отчётов: деловой тон, запрос метрик и сроков.

4. Интегрируется в любую точку взаимодействия

• Кнопка или виджет встраивается:

  • на сайт (через JS-скрипт),

  • в мобильное приложение (через SDK),

  • в email или мессенджер (через ссылку на чат).

• Результаты передаются в CRM, базу данных или Google Sheets в структурированном виде.

5. Повышает конверсию за счёт человечности

• Пользователь не «заполняет форму», а общается с помощником.

• Система прощает ошибки, задаёт уточнения, подстраивается под темп.

• Нет «обязательных полей» — только естественные вопросы, ведущие к цели.

Условия реализации

Технологии:

• Python / JavaScript (бэкенд + фронтенд),

• NLP: классификация намерений, извлечение сущностей, разрешение неоднозначностей,

• LLM (локально или через API): для генерации естественных, контекстных ответов,

• База данных: PostgreSQL (для хранения сессий и структурированных данных),

• Виджет: простой React-компонент или Streamlit-эмбед.

  
  

  
  

  Данные:
  

  • Синтетические сценарии:

    • регистрация в SaaS,

    • жалоба в поддержку,

    • заявка на демо,

    • еженедельный отчёт сотрудника.

  • Сгенерированные диалоги с «шумом» (неполные, противоречивые ответы).

  Обязательные компоненты:

  • Настройка цели сбора данных (минимум 3 поля),

  • Генерация адаптивного чат-диалога,

  • Структурирование ответов в JSON/таблицу,

  • Уточнение хотя бы одного неясного ответа.

  Ограничения:

  • Фокус на один тип формы (например, лидогенерация или онбординг).

  Проблема, которую решает задача

  Традиционные формы — барьер, а не инструмент: они требуют от пользователя думать как система, а не как человек. В результате:

  • до 60–80% пользователей бросают формы,

  • качество данных низкое,

  • владельцы сервисов теряют лиды, фидбэк и вовлечённость.

  Эта задача решает конфликт между машинной структурой и человеческой спонтанностью, предлагая:

  • сбор данных через общение, а не заполнение,

  • гибкость вместо жёстких полей,

  • эмпатию вместо ошибок валидации.

  Результат — исчезновение формы как таковой, заменённой живым, умным диалогом, который работает лучше, потому что уважает пользователя.

  
  
  

  
  

На страницу проекта