Jak AI połączone z AtomStore, Selly i RedCart obsługuje zamówienia, stany i klientów w polskim sklepie B2B?

AI można podłączyć do AtomStore, Selly, RedCart i Shopgold przez ich REST API i od razu zacząć wyciągać zamówienia, stany magazynowe oraz ceny przypisane do konkretnego kontrahenta. Po tej integracji AI odpowiada klientom na pytania o status paczki, informuje handlowca o groźnym braku towaru przed startem promocji i przygotowuje opisy produktów czekające na zatwierdzenie w panelu. Nie musisz wymieniać platformy ani zatrudniać dodatkowej osoby do obsługi.

Co AI faktycznie pobiera z AtomStore, Selly, RedCart i Shopgold

Każda z tych platform udostępnia REST API z endpointami do zamówień, produktów i magazynu. W praktyce wyciągamy kilka grup danych, które realnie nadają się do automatyzacji.

Zamówienia: numer zamówienia, data złożenia, status (nowe, potwierdzone, w realizacji, wysłane, dostarczone, anulowane), pozycje z indeksem produktu i ilością, dane dostawy, numer listu przewozowego, status płatności. W AtomStore pole status_zamowienia ma kilka stanów, które AI rozpoznaje z nazwy i potrafi przetłumaczyć na zrozumiały komunikat dla klienta.

Produkty i warianty: indeks produktu, EAN, nazwa, opis, przypisane warianty (np. rozmiar S/M/L i kolor), cena brutto i netto, stan magazynowy na konkretnym magazynie. W Selly i RedCart warianty żyją jako osobne SKU-i z własnymi stanami, więc AI śledzi każdy z nich oddzielnie.

Ceny per kontrahent: to jest rzecz, która odróżnia polskie platformy B2B od zachodnich sklepów detalicznych. AtomStore i RedCart przechowują cenniki przypisane do ID kontrahenta lub grupy kontrahentów. AI pobiera właściwą cenę dla danego klienta i nigdy nie podaje ceny detalicznej tam, gdzie obowiązuje stawka hurtowa. Pomyłka w tym miejscu kosztuje reputację u stałego partnera handlowego.

Zwroty: w zależności od konfiguracji platformy: numer RMA, data złożenia, powód zwrotu, status (oczekuje, przyjęty, w weryfikacji, zakończony). AI może pobierać te dane i informować klienta bez konieczności logowania do panelu przez obsługę.

Jak AI odpowiada klientom o statusie zamówienia bez angażowania działu obsługi

Typowy scenariusz wygląda tak: klient pisze na czacie, przez formularz albo w e-mailu: „Kiedy dostanę zamówienie numer 2025/09/4412?" AI autoryzuje klienta (np. przez adres e-mail lub numer zamówienia), odpytuje endpoint zamówień w AtomStore lub Selly, pobiera aktualny status i numer listu przewozowego, a następnie zwraca odpowiedź w kilka sekund.

Jeśli status to wysłane, AI dołącza numer przesyłki i wskazuje przewoźnika (DPD, InPost, DHL, cokolwiek wpisano w pole przewoźnik). Jeśli status to w realizacji, podaje szacowany termin wysyłki na podstawie konfiguracji sklepu. Jeśli zamówienie ma status anulowane albo pojawił się problem z płatnością, AI przekazuje sprawę do człowieka zamiast tłumaczyć coś, czego nie wie.

U jednego z klientów prowadzącego sklep z akcesoriami sportowymi na AtomStore zdecydowana większość zapytań do obsługi dotyczyła właśnie statusu zamówienia i numeru przesyłki. Po uruchomieniu bota obsługa przestała powtarzać te same odpowiedzi wielokrotnie w ciągu dnia i mogła skupić się na reklamacjach i pytaniach produktowych, które faktycznie wymagają wiedzy.

Pilnowanie stanów magazynowych przy promocjach: co AI sprawdza i kiedy alarmuje

Promocja startuje w piątek rano, a towar wyprzedaje się do południa. Obsługa dowiaduje się o braku dopiero wtedy, kiedy klienci zaczynają pisać ze skargami. To sytuacja, którą dobrze znamy z rozmów z właścicielami sklepów na RedCart i Shopgold.

AI podchodzi do tego na dwa sposoby.

• Przed promocją: AI pobiera listę produktów objętych akcją, sprawdza aktualne stany magazynowe dla każdego wariantu (SKU) i zestawia je z historycznym tempem sprzedaży z poprzednich akcji. Jeśli stan jest za niski na planowany czas trwania promocji, generuje raport z rekomendacją uzupełnienia magazynu przed startem.
• W trakcie promocji: AI w zdefiniowanych odstępach czasu sprawdza stany i wysyła alert do managera lub handlowca, gdy stan wybranego wariantu spada poniżej ustalonego progu. Alert ląduje na Slack, e-mail albo SMS, zależnie od tego, co firma ma skonfigurowane.

W Shopgold i RedCart pola ilosc_dostepna i ilosc_zarezerwowana to dwie różne wartości. AI musi brać pod uwagę obie, żeby nie alarmować o braku towaru, który w rzeczywistości siedzi w rezerwacjach jeszcze niezatwierdzonych. Drobna techniczna sprawa, ale jeśli jej nie uwzględnisz, alerty będą fałszywe i przestaniesz na nie reagować.

Porzucone koszyki: kiedy warto się odezwać, a kiedy odpuścić

Porzucone koszyki to dane, które każda platforma zbiera, ale większość sklepów nic z nimi nie robi, bo nie ma czasu przeglądać listy ręcznie. AI może to zmienić. Ważne jednak: nie każdy porzucony koszyk warto gonić.

AI filtruje koszyki według kilku kryteriów jednocześnie:

• wartość koszyka: czy przekracza próg, przy którym kontakt ma sens kosztowo
• historia klienta: stały kontrahent B2B z wieloma zamówieniami to inna sytuacja niż anonimowy użytkownik odwiedzający sklep pierwszy raz
• czas od porzucenia: koszyk porzucony 20 minut temu a koszyk z trzech dni temu wymagają różnych działań
• czy klient wcześniej reagował na przypomnienia e-mailowe

Na tej podstawie AI klasyfikuje koszyki. Część dostaje automatyczne przypomnienie e-mailem. Do wybranych AI przygotowuje krótką notatkę dla handlowca z propozycją kontaktu telefonicznego: kto porzucił, co ma w koszyku, jaka wartość, kiedy to było. Handlowiec decyduje, czy dzwoni. AI nie dzwoni samo.

Przy sklepach B2B na AtomStore lub RedCart stały kontrahent z koszykiem na kilka tysięcy złotych to zupełnie inna rozmowa niż nowy odwiedzający z produktem za 80 zł. AI to rozróżnia, jeśli ma dostęp do historii zamówień klienta.

Opisy produktów: AI przygotowuje, człowiek zatwierdza

Przy kilkuset albo kilku tysiącach produktów pisanie opisów to praca, której nie ma końca. Zwłaszcza przy wariantach: ten sam produkt w pięciu rozmiarach i trzech kolorach to osobne SKU-i, a każde potrzebuje opisu dopasowanego do kategorii.

AI pobiera z platformy nazwę produktu, kategorię, atrybuty (materiał, wymiary, kolor, rozmiar, EAN) i generuje opis zgodny z wytycznymi stylu sklepu. Nie wymyśla cech produktu, korzysta wyłącznie z tego, co jest w karcie. Jeśli brakuje jakiegoś atrybutu albo dane są niekompletne, AI flaguje produkt do uzupełnienia zamiast pisać coś, co mija się z prawdą.

Gotowe opisy trafiają do kolejki zatwierdzeń w panelu albo do arkusza Google, zależnie od preferencji. Pracownik przegląda, poprawia drobnostki i zatwierdza publikację. Przy produktach z opisem marketingowym zawsze lepiej zachować ten krok weryfikacji. Przy kategoriach technicznych, np. materiały budowlane czy komponenty przemysłowe, można ustawić auto-publikację po minięciu określonego czasu bez edycji.

Jeden z klientów z branży AGD prowadzący sklep na Selly miał backlog ponad 400 produktów bez opisu, które blokowały uruchomienie nowego katalogu. AI przygotowało pierwszą wersję opisów w ciągu jednego dnia roboczego. Zespół spędził kolejne dwa dni na przeglądzie i poprawkach zamiast pisać wszystko od zera. Katalog poszedł na czas.

Od czego zaczynamy integrację AI z polską platformą sklepową

Nie robimy wszystkiego naraz. Przy każdym wdrożeniu zaczynamy od tego, co daje najszybszy efekt przy najmniejszym ryzyku.

Pierwsze pytanie, które zadajemy: czy platforma udostępnia API i czy masz do niego dostęp? AtomStore, Selly i RedCart mają REST API, ale aktywacja może wymagać włączenia opcji w panelu administratora lub kontaktu z dostawcą platformy. Lepiej to sprawdzić na początku niż na końcu projektu.

Dalej wybieramy jeden proces do uruchomienia jako pilot. Najczęściej to bot odpowiadający na pytania o status zamówienia, bo efekt jest widoczny od pierwszego dnia i nie dotyka wrażliwych danych sprzedażowych. Dopiero po tym pilnujemy stanów przy promocjach i przechodzimy do porzuconych koszyków.

Przy sklepach B2B ze Shopgold lub RedCart trzeba to sprawdzić przed startem: czy API zwraca cenniki przypisane do kontrahenta, a nie tylko ceny publiczne. Jeśli AI dostaje złe dane w tym miejscu, potem podaje złą cenę stałemu klientowi. To nie jest błąd, który łatwo naprawić po fakcie.

Jeśli chcesz sprawdzić, które z tych procesów mają sens w Twoim sklepie i od czego zacząć, umów się na bezpłatny audyt. Możesz też przejrzeć realne wdrożenia, żeby zobaczyć jak wyglądało to u innych.