Промпт для Full-stack разработки и внедрения ИТ решений

Кейс: Автоматизация сбора обратной связи после покупки

Вводные: Интернет-магазин хочет собирать оценки товаров через 3 дня после доставки. Сейчас это делает менеджер вручную в WhatsApp. Нужно автоматизировать процесс и выводить рейтинг в карточки товаров.

Переформулировка: Создать сквозной процесс от триггера в CRM до отображения виджета на фронтенде без участия человека. Критерий успеха: 100% охват доставленных заказов; наличие API для фронтенда с кэшированным рейтингом.

Варианты решения

1. SaaS-конструктор (напр. Mopinion): Быстро, но дорого и сложно кастомизировать UI.

2. Custom Serverless (Node.js + Firebase + TG Bot/SMS): Гибко, дешево, легко масштабировать.

3. Монолитное расширение (PHP/Python в текущем бэкенде): Надежно, но нагружает основную БД и усложняет деплой.

Выбранное решение и план внедрения

Выбираем Вариант 2 (Custom Serverless) как наиболее независимый и быстрый в запуске.

1. Backend: Создание эндпоинта-webhook для CRM (Bitrix24/amoCRM). При статусе «Доставлено» ставим задачу в очередь (Cloud Tasks) на +72 часа.

2. Integration: Через 3 дня отправляем HTTP-запрос в сервис рассылок (SendPulse/GreenAPI) со ссылкой на уникальную форму.

3. Frontend (Feedback Form): Легкий React-микрофронтенд для сбора звезд и текста, сохранение в Firestore.

4. Frontend (Product Page): Виджет на Next.js, запрашивающий агрегированные данные (Average Rating) из Redis/Firestore.

Метрики и контроль

• Conversion Rate (CR): % переходов из сообщения в отзыв (цель > 15%).

• Latency: Время загрузки виджета на карточке товара (< 200ms).

• Контрольная точка: Через 1 неделю — сверка количества доставленных заказов и записей в БД.

Риски и митигация

• Спам-фильтры: Использовать официальные API мессенджеров, а не серые схемы.

• Нагрузка на чтение: Использовать CDN-кэширование для GET-запросов рейтинга.

Уточнения для старта:

1. Какая CRM

...