Персональные рекомендации поездок под каждого клиента

Сценарий анализирует историю и предпочтения клиента, с помощью ИИ подбирает подходящие направления и присылает персональную подборку письмом.

  • Подборка под вкусы и историю клиента
  • ИИ учитывает предпочтения, а не выдаёт общий список
  • Рекомендации приходят клиенту письмом
  • Раз в день — сводка по трендам направлений
WebhookGoogle SheetsOpenWeather
Поставить себеScriptera

Как это работает

Интеграция sendPulse и Webhook собирается из готового сценария — вот как он устроен по шагам.

  1. Запуск: Получить запрос предложения поездки
  2. Затем: Проверить и нормализовать запрос
  3. Затем: Получить историю поездок пользователя
  4. Затем: Анализировать паттерны поездок
  5. Затем: Движок рекомендаций поездок Claude AI
  6. Затем: Разобрать рекомендации ИИ
  7. Затем: Wait для обогащения данных
  8. Затем: Обогатить данными о погоде (опционально)
  9. Затем: Сформировать ответ API
  10. Затем: Wait перед ответом
  11. Запуск: Отправить ответ с рекомендациями поездок
  12. Затем: Сохранить запись рекомендации
  13. Затем: Отправить персонализированное письмо
  14. Затем: Получить данные профиля пользователя
  15. Затем: Модель Claude Sonnet 4
  16. Запуск: Ежедневный триггер пакетных рекомендаций
  17. Затем: Получить всех активных пользователей
  18. Затем: Анализировать новые тренды поездок
  19. Затем: Отправить еженедельный отчет о трендах
  20. Затем: Записать аналитику в таблицу

Эту интеграцию sendPulse и Webhook можно запустить в Scriptera: опишите задачу словами — сценарий соберут, запустят и будут следить, чтобы он работал.

Похожие сценарии