VITALIY
VOLOSHIN

מידע עסקי לתוכן ולמכירות בעזרת AI

Agentix היא פלטפורמה ליצירת תוכן ולאוטומציה של מכירות בעזרת AI. היא מרכזת חומרי חברה, תכנון פרסומים ושיחות עם לקוחות בסביבת עבודה אחת. הצוות אוסף מידע על המוצרים בבסיס ידע ומשתמש בו להכנת טקסטים, תמונות וסרטונים. אפשר להתאים את החומרים לחברי צוות שונים ולפרסם אותם ברשתות החברתיות לפי לוח זמנים. מוכרי AI משתמשים באותו בסיס ידע כדי לענות על שאלות של לקוחות ולקדם פניות לקראת רכישה. כך קידום המוצרים והמכירות מתחברים לתהליך עבודה אחד, מהמידע על המוצר ועד לשיחה עם לקוח פוטנציאלי.

האתגרלעצב מחדש את הפלטפורמה ולהכין אותה להמשך פיתוח

הצטרפתי לפלטפורמה קיימת שפותחה בידי צוות חיצוני. כבר היו בה פרויקטים, תתי־פרויקטים, העלאת קבצים ויצירת תוכן, אבל תהליכים מרכזיים לא היו יציבים: חיבורי הרשתות כשלו, מוכר ה־AI כמעט לא עבד ותכנון הקמפיינים דרש שינוי משמעותי. הלקוח חיפש מפתח שיבין את הארכיטקטורה, יארגן מחדש את הקוד וימשיך לפתח את המוצר. התחלנו בעבודה משותפת על המטרות, התהליכים העסקיים, התפקידים והקשרים בין היכולות.

התרומה שלימחקירת התקלות לעיקר הפיתוח של המוצר

הצטרפתי ל־Agentix כשהפלטפורמה דרשה שינוי טכני עמוק, ולקחתי על עצמי את עיקר הרפקטורינג והמשך הפיתוח. תחילה היה צורך להבין את הקוד הקיים ואת הסיבות לחוסר היציבות, ואז להגדיר יחד עם הצוות מודל מוצר שלם ולממש אותו. העבודה שלי כללה תהליכים עסקיים, ארכיטקטורה, מודלי נתונים, API, ממשקים, תהליכי AI ואינטגרציות. לצד תיקון בעיות קיימות פיתחתי יכולות חדשות וקשרים בין חלקי הפלטפורמה, מהידע על החברה ויצירת התוכן ועד לפרסום ולשיחות עם לקוחות.

הבנת הפלטפורמה הקיימת
חקרתי את הפרויקטים ותתי־הפרויקטים, הקבצים, כלי היצירה, חיבורי הרשתות, תוכניות הקמפיין ומוכר ה־AI. בדקתי כיצד החלקים עובדים יחד, היכן הקשרים נשברים ומדוע תהליכי משתמש נכשלים. נדרשה הבנה של הקוד, הנתונים והלוגיקה העסקית כדי לטפל בגורמים לבעיות.
תכנון המוצר עם הצוות
הגדרתי יחד עם הצוות כיצד המוצר צריך לעבוד, מניהול הידע על החברה ועד להכנת פרסומים ולטיפול בפניות. תכננתי תהליכי משתמש, חלוקת משימות וכללי גישה. על בסיס המודל המשותף תכננתי קשרים בין היכולות ותרגמתי את ההחלטות למודלי נתונים, ללוגיקת שרת ולממשקים.
ארכיטקטורה ורפקטורינג עמוק
ביצעתי את עיקר השינוי בקוד הקיים. חקרתי חלקים בעייתיים, שיניתי קשרים בין מודולים ותיאמתי את ההתנהגות בסכמת הנתונים, בלוגיקת השרת ובממשק. שינוי בתוכנית קמפיין, בהרשאות או בחומרים היה צריך להתאים לשאר מסלול המשתמש.
בסיס ידע ומבנה העסק
פיתחתי קשרים בין פרויקט המייצג עסק שלם לבין תתי־פרויקטים המייצגים תחומים נפרדים. עבדתי על השימוש בידע החברה, בקבצים, במצגות ובתוכן שנוצר בתהליכי תוכן ובמכירות AI. ההקשר העסקי המשותף היה צריך להשתלב בחומרים של התחום הרלוונטי.
תוכן ותבניות לרשת
פיתחתי וחיברתי את שלבי הכנת התוכן: חומרי מקור, תבניות, סטוריבורדים, יצירה ושמירת תוצאות. תכננתי עבודה משותפת עם תבניות, כך שהצוות יוכל להגדיר בסיס לפרסומים והמשתתפים יתאימו חומרים לערוצים שלהם. חיברתי את התהליך לנתוני הפרויקט ולהרשאות הגישה.
קמפיינים ולוחות פרסום
שיניתי את הקשרים בין תוכניות קמפיין להכנת חומרים. הקמפיין כולל מטרה, הקשר עסקי, פורמטים וכמויות, והפריטים בו מתחברים לסטוריבורדים ולקבצים מוכנים. עבדתי על הדרך מנושא מתוכנן ליצירת תוכן, לצירופו ולבחירת מועד הפרסום.
רשתות חברתיות והודעות
עבדתי על אינטגרציות ועל חיבורן לתהליכים הפנימיים: חשבונות מקושרים, פרסום ותקשורת עם לקוחות. שיפרתי שיוך מוכרים, webhooks ושליחת הודעות. אירועים חיצוניים נדרשו להתאים לנתונים ולמצבים באפליקציה כדי לשמור על תהליך משותף.
מוכר AI כמערכת נפרדת
פיתחתי את תהליך המוכר שכמעט לא עבד, ברמת מודל הנתונים, ה־API והממשק. עבדתי על ידע הפרויקט ותת־הפרויקט, מטרות השיחה, תרחישים, משפכים, שיוך לערוצים וטיפול בהודעות. המוכר נדרש להשתמש בהקשר העסקי ובכללים שהוגדרו כדי לקדם את השיחה לפעולה הבאה.
תפקידים, הרשאות ומימוש בכל השכבות
מימשתי מצבי חשבון והרשאות לתכונות, לפרויקטים ולחומרים לפי תפקיד המשתתף. חיברתי את הכללים לתוכניות קמפיין ולתהליכים נוספים. ביצעתי את עיקר הפיתוח לאורך השכבות, תוך תיאום בין ישויות וקשרים, התנהגות השרת, API וממשקים.

מידע על המוצר לשיחה עם הלקוח

  1. מקימים סביבת עבודה

    העבודה ב־Agentix מתחילה בהרשמה ובבחירת מנוי. לאחר מכן נכנסים לסביבת העבודה ויוצרים פרויקט עבור העסק. הפרויקט מרכז מידע על החברה, חומרי מקור וכלים להכנת תוכן ולטיפול בפניות לקוחות. אם עובדים עם כמה עסקים, אפשר לנהל פרויקט נפרד לכל אחד מהם. בתוך הפרויקט יוצרים תתי־פרויקטים לתחומי פעילות או לקווי מוצרים, עם קבצים וחומרים משלהם. כך אפשר לארגן את העבודה עוד לפני הקמפיין הראשון: להחליט היכן לשמור מידע משותף על החברה והיכן לרכז חומרים של תחום מסוים. השלב הבא הוא מילוי בסיס הידע, שישמש בהמשך ליצירת תוכן ולמוכרי AI.

    הרשמה לחשבון
    בחירת מנוי
    סביבת עבודה ופרויקטים
  2. מפרידים בין העסק לתחומים שלו

    בסיס הידע מרכז את המידע שבו הפלטפורמה משתמשת ליצירת תוכן ולתקשורת עם לקוחות. המשתמשים מתארים את החברה, המוצרים, הקהל, ההצעה וסגנון התקשורת. המידע מחולק לנושאים, כך שאפשר למלא את פרופיל העסק בהדרגה ולראות אילו תחומים כבר הושלמו ואילו עדיין דורשים התייחסות. מסמכים, מצגות, תמונות וחומרי מקור נוספים נשמרים בספרייה של תחום הפעילות המתאים. הידע המשותף על החברה משולב עם חומרים מתת־פרויקט מסוים כדי לספק הקשר להכנת פרסום או להגדרת מוכר AI. המבנה הזה מאפשר לעבוד עם כמה תחומי פעילות, עם חומרים נפרדים לכל תחום ובסיס משותף של ידע על החברה.

    בסיס הידע לפי נושאים
    העסק, ההצעה והמיצוב
    מסמכים וחומרים חזותיים שהועלו
  3. יוצרים סרטונים, תמונות ואווטרים

    אזור היצירה מרכז כלים לסרטונים, לתמונות ולאווטרים. לכל משימה ממשק משלה: בסטודיו לווידאו בוחרים מצב עבודה ומכינים חומרי מקור, וביצירת תמונות מגדירים תיאור ופרמטרים לתוצאה. כלי נפרד לאווטרים מאפשר להכין דמות לשימוש בתוכן וידאו. היצירה מחוברת לשלבי העבודה הבאים: אפשר לשמור תוצאות, להשתמש בהן בתבנית או לשלב אותן בקמפיין. כך ניתן להכין תחילה מרכיבים נפרדים, כמו תמונה או סרטון, ולאחר מכן להשתמש בהם בפרסומים. התהליך מתחיל ברעיון ובהגדרות יצירה ומסתיים בחומרים שאפשר להמשיך לעבוד איתם בפלטפורמה.

    סטודיו ליצירת וידאו
    יצירת תמונות
    יצירת אווטר
  4. מכינים בסיס משותף לרשת

    תבנית מגדירה בסיס לתוכן שבו ישתמשו חברי צוות שונים. בזמן יצירתה מכינים פורמט, חומרי מקור, טקסט והגדרות יצירה. הצוות קובע אילו מרכיבים יהיו משותפים ומה יוכל המשתתף להתאים לפרסום שלו. כך אפשר להשתמש בתבנית שוב תוך שמירה על הרעיון והמבנה של החומר. המפיצים מוצאים את התבניות הזמינות בספרייה ייעודית. הם בוחרים תבנית, פותחים אותה ומכינים תוכן משלהם על הבסיס שהוגדר. התהליך מחבר בין הצוות שמכין את התבניות למשתתפים שמשתמשים בהן בערוצים שלהם. אין צורך להרכיב מחדש את החומרים המשותפים לכל פרסום: העבודה מתחילה מבסיס שכבר הוכן.

    יצירת תבנית
    ספריית התבניות של המשתתף
    יצירת תוכן מתבנית
  5. הופכים מטרה ללוח תוכן

    תוכנית קמפיין מחברת בין מטרת הקידום לפרסומים מסוימים. המשתמשים מתארים את המשימה, בוחרים תקופה ופורמטים ומגדירים את כמות התוכן הדרושה. אפשר להכין תוכנית ידנית או בעזרת AI על בסיס הידע העסקי. כך נוצרים נושאים ופריטי קמפיין שעבורם צריך ליצור תוכן או לבחור חומרים קיימים. התוכנית שנוצרה מוצגת בלוח שנה עם הפרסומים המתוכננים והתאריכים שלהם. לפריטי הקמפיין מצרפים תוכן ומגדירים שעות פרסום בערוצים שנבחרו. למפיץ יש לוח משלו לעבודה עם התוכנית הזמינה לו. כך הכנת החומרים מחוברת ללוח הזמנים והקמפיין הופך לרצף של פעולות מוגדרות.

    יצירת קמפיין
    לוח הקמפיין
    לוח הפרסומים של המשתתף
  6. מוציאים תוכן לערוצים שנבחרו

    כדי לפרסם תוכן, המשתמשים מחברים את החשבונות החברתיים שבהם הוא יופיע. החיבורים מנוהלים באזור ייעודי, והתוכן המוכן זמין בספריית החומרים של המשתתף. משם בוחרים פרסום ועוברים לשליחה עם הטקסט, התמונות או הסרטון שכבר הוכנו. היצירה וההפצה הופכות לשלבים באותו תהליך. לפני השליחה בוחרים ערוץ והגדרות פרסום. אפשר לתזמן תוכן לתאריך ולשעה מסוימים ולעקוב אחר מצב השליחה בפלטפורמה. החלק הזה מציג את הדרך כולה: חיבור חשבונות, עבודה עם חומרים מוכנים ודוגמאות לתוכן שפורסם באינסטגרם ובטיקטוק. כך אפשר לראות איך העבודה בתוך Agentix מגיעה לרשתות החברתיות.

    חיבור חשבונות חברתיים
    חומרים מוכנים ופרסום
    תוכן שפורסם באינסטגרם ובטיקטוק
  7. משיבים ללקוחות בהקשר העסקי

    מוכרי AI משתמשים בידע העסקי לטיפול בפניות לקוחות. אפשר לעבוד עם כמה מוכרים ולהגדיר לכל אחד מידע על המוצר, מטרת שיחה ותרחיש. ההגדרות קובעות באילו חומרים המוכר ישתמש ולאיזה צעד הבא עליו להוביל את השיחה, למשל פנייה, פגישה או רכישה. ההתכתבויות מרוכזות בממשק שיחות שבו הצוות רואה פניות והיסטוריית הודעות של כל לקוח. חבר צוות יכול לעיין בתשובות ולהצטרף לשיחה בעת הצורך. העבודה כוללת יצירה והגדרה של מוכרים ומעקב אחר שיחות עם לקוחות. בסיס הידע שמשמש להכנת תוכן מספק כאן הקשר לתשובות על החברה ועל ההצעה שלה.

    רשימת מוכרי AI
    יצירה והגדרה של מוכר
    שיחות עם לקוחות

ארכיטקטורה שמחברת את התהליך כולו

פרויקטים, תתי־פרויקטים, ידע, חומרים, תבניות, קמפיינים ומוכרים הם ליבת המוצר. השינויים דרשו קשרים והרשאות עקביים בנתונים, ב־API ובממשקים. React מתחברת ל־NestJS דרך GraphQL, ו־PostgreSQL שומר נתונים וקשרים. Redis ו־BullMQ מטפלים במשימות רקע בנפרד מה־API, כולל פעולות ממושכות עם תוכן. המבנה הזה תומך בתהליך משותף תוך הפרדה בין תחומי האחריות.

  • TypeScript
  • React
  • NestJS
  • GraphQL
  • PostgreSQL
  • Redis
  • BullMQ
  • Drizzle ORM
  • AI APIs
  • Docker

בואו נדבר
על הפרויקט שלכם

ספרו לי על הפרויקט

השאירו פרטי קשר וכמה מילים על הפרויקט. אקרא את הפנייה ואחזור אליכם כדי לדבר על הפרטים.