Flow-beskrivelse
Formål og fordele
Oversigt
Dette workflow er designet til at automatisere og skalere processen med at generere handlingsrettede prisstrategier og produktanbefalinger for Shopify-e-handelsforhandlere. Det kombinerer avancerede AI-funktioner, realtids-webforskning og indhentning af Shopify-produktdata, hvilket gør det muligt for brugere effektivt at analysere konkurrenter, markedstendenser og optimere deres produkttilbud med minimal manuel indsats.
Flowet anvender en AI-agent med en specialiseret baggrundshistorie og et mål fokuseret på e-handelsstrategi, der integrerer flere informationskilder og værktøjer for at give omfattende, datadrevne svar på brugerforespørgsler.
Trin-for-trin-gennemgang
1. Brugerinteraktion & velkomst
- Trigger ved chatåbning:
Når en bruger åbner chatten (via ChatOpenedTrigger), igangsættes flowet. - Velkomstbesked:
En MessageWidget viser en velkomstbesked (“Hej, hvordan kan jeg hjælpe dig?”) til brugeren, kun vist én gang pr. session. - Vis til bruger:
Velkomstbeskeden sendes til en ChatOutput-node, så brugeren straks ser en venlig hilsen ved åbning af chatten.
- Chat Input Node:
Brugerens forespørgsel eller anmodning indsamles ved hjælp af en ChatInput-node, der understøtter både tekst og filvedhæftninger.
3. Kontekstualisering med chat-historik
- Seneste beskeder:
Systemet henter de sidste 5 beskeder fra chat-historikken (op til 800 tokens) og giver kontekst til AI-agenten for mere sammenhængende og relevante svar.
4. Viden- & værktøjsintegration
AI-agenten er udstyret med tre hovedværktøjer til omfattende research:
| Værktøj | Formål |
|---|
Shopify-produkt-henter (GetProduct) | Henter og analyserer produktlister, herunder pris, kategori, leverandør mv. |
Google-søgeværktøj (GoogleSearch) | Udfører målrettede websøgninger efter konkurrentlister, prissider og vejledninger. |
URL-henter (URLContent) | Udtrækker og behandler indhold fra specifikke URLs, inkl. produkt- og markedssider. |
Alle værktøjer er designet til optimal dataudtrækning, med caching og strategier for at sikre, at relevant indhold anvendes.
5. AI-agent eksekvering
- AI-agent konfiguration:
Agenten bruger en kraftfuld OpenAI LLM (standard: gpt-4o) med parametre indstillet til detaljeret, output af høj kvalitet og caching aktiveret for effektivitet. - Agentens rolle & mål:
- Baggrundshistorie: Agenten fungerer som en erfaren e-handelsstrateg med speciale i Shopify, ekspert i markedsanalyse og prisoptimering.
- Mål: Undersøg Shopify-produktlister, analyser konkurrenter, anbefal prisstrategier og generer detaljerede prisindsigter.
- Integrerede værktøjer:
Agenten kan benytte et hvilket som helst af ovenstående værktøjer efter behov, baseret på konteksten og brugerens forespørgsel, for at indsamle data og formulere et svar.
6. Responsgenerering & output
- AI-agent respons:
Agenten sammenfatter information fra værktøjer, chat-historik og brugerens forespørgsel for at generere et fyldestgørende svar. - Vis til bruger:
Agentens svar sendes til en ChatOutput-node og leverer resultaterne direkte i chatgrænsefladen til brugeren.
Workflow opsummeringstabel
| Fase | Komponent(er) | Beskrivelse |
|---|
| Chat åbnet | ChatOpenedTrigger, MessageWidget | Trigger workflow og viser velkomstbesked |
| Brugerinput | ChatInput | Indsamler brugerens forespørgsel og vedhæftninger |
| Kontekstindsamling | ChatHistory | Henter seneste chatbeskeder for kontekst |
| Dataudtræksværktøjer | GetProduct, GoogleSearch, URLContent | Værktøjer til produkt-, web- og URL-baseret research |
| AI-agentbehandling | AIAgent, OpenAILLM | Specialiseret AI-agent bruger LLM og værktøjer til at analysere og svare |
| Output | ChatOutput | Viser AI-agentens svar til brugeren |
Hvorfor dette workflow er nyttigt til skalering og automatisering
Automatiserer research:
Manuel konkurrentanalyse, produktforskning og udarbejdelse af prisstrategier er tidskrævende. Dette workflow automatiserer disse opgaver og muliggør hurtige og gentagelige indsigter.
Skalerbar ekspertise:
Ved at indkode ekspertviden i AI-agentens baggrundshistorie og værktøjer kan workflowet skalere strategisk vejledning til mange brugere eller produkter på én gang.
Integrerede datakilder:
Agenten kombinerer sømløst Shopify-produktdata, realtids-websøgning og målrettet indholdsekstraktion fra URL’er, hvilket sikrer, at svarene er omfattende og opdaterede.
Kontekstbevidsthed:
Ved at udnytte chat-historik forstår agenten samtaleforløbet, hvilket resulterer i mere relevante og personlige svar.
Brugervenlig oplevelse:
Automatiske hilsner, chatbaseret interaktion og direkte resultater i chatten gør workflowet intuitivt og lettilgængeligt for slutbrugeren.
Eksempler på anvendelser
Konkurrenceprisanalyse:
Sammenlign straks dine Shopify-produktpriser med konkurrenter og modtag handlingsrettede anbefalinger.
Markeds- og trendforskning:
Få opdaterede indsigter om markedstendenser, prisstrategier og best practices fra nettet og produktdata.
Produktoptimering:
Modtag forslag til prissætning, forbedringer af produktlister og konkurrencedygtig positionering med minimal manuel indsats.
Konklusion
Dette workflow leverer en robust, automatiseret løsning til Shopify-forhandlere og e-handelsprofessionelle, der ønsker at optimere pris- og produktstrategier. Ved at udnytte AI, web-søgning og produktdata på en integreret og skalerbar måde kan brugerne træffe informerede beslutninger hurtigere og med større sikkerhed.
