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Workflow n8n

Automatisation WhatsApp avec n8n : agent de vente AI en temps réel

  • Ce workflow n8n est conçu pour automatiser les interactions sur WhatsApp en intégrant un agent de vente alimenté par l'intelligence artificielle. Dans un contexte commercial où la réactivité et la personnalisation des échanges sont essentielles, ce workflow permet de répondre efficacement aux demandes des clients tout en optimisant le temps de traitement des informations. En utilisant des outils comme OpenAI et des modèles d'embeddings, il offre une solution innovante pour les entreprises souhaitant améliorer leur service client via WhatsApp.
  • Le processus débute avec le déclencheur 'WhatsApp Trigger', qui capte les messages entrants. Ensuite, les données sont traitées par plusieurs nœuds, notamment 'OpenAI Chat Model' et 'Embeddings OpenAI', qui analysent et génèrent des réponses adaptées. Le 'Window Buffer Memory' permet de garder en mémoire le contexte des conversations, tandis que le 'Vector Store Tool' et le 'Product Catalogue' facilitent l'accès aux informations produits. La gestion des types de messages est assurée par le nœud 'Handle Message Types', qui dirige les requêtes vers les réponses appropriées. Enfin, les réponses sont envoyées via le nœud 'Reply To User', garantissant une interaction fluide et naturelle.
  • Les bénéfices de ce workflow sont multiples : il réduit le temps de réponse, améliore la satisfaction client et permet aux équipes de vente de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. En intégrant ce type d'automatisation n8n, les entreprises peuvent non seulement augmenter leur efficacité opérationnelle, mais aussi renforcer leur relation client.
Tags clés :automatisationWhatsAppintelligence artificielleservice clientn8n
🎯Pour qui ?🧩Problème résolu📋Étapes du flux🛠Guide de personnalisation
Catégorie: Webhook · Tags: automatisation, WhatsApp, intelligence artificielle, service client, n8n❤ 0

Workflow n8n WhatsApp, intelligence artificielle, service client : vue d'ensemble

Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.

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Workflow n8n WhatsApp, intelligence artificielle, service client : détail des nœuds

  • WhatsApp Trigger

    Ce noeud déclenche le workflow lorsqu'un message est reçu via WhatsApp.

  • OpenAI Chat Model

    Ce noeud utilise le modèle de chat OpenAI pour générer des réponses basées sur les entrées fournies.

  • Window Buffer Memory

    Ce noeud gère la mémoire tampon de la session pour stocker les échanges de conversation.

  • Vector Store Tool

    Ce noeud permet de stocker et de gérer des vecteurs dans un magasin de vecteurs.

  • Embeddings OpenAI

    Ce noeud génère des embeddings à l'aide du modèle OpenAI pour le traitement de données.

  • OpenAI Chat Model1

    Ce noeud utilise un autre modèle de chat OpenAI pour traiter les entrées et générer des réponses.

  • When clicking ‘Test workflow’

    Ce noeud permet de tester manuellement le workflow en le déclenchant.

  • Embeddings OpenAI1

    Ce noeud génère des embeddings à l'aide d'un modèle OpenAI pour une autre instance de traitement.

  • Default Data Loader

    Ce noeud charge des données par défaut à partir de documents pour les traiter.

  • Recursive Character Text Splitter

    Ce noeud divise le texte en morceaux en utilisant un séparateur de caractères récursif.

  • Extract from File

    Ce noeud extrait des données d'un fichier selon les options spécifiées.

  • get Product Brochure

    Ce noeud effectue une requête HTTP pour obtenir une brochure produit à partir d'une URL.

  • Reply To User

    Ce noeud envoie une réponse à l'utilisateur sur WhatsApp avec le message spécifié.

  • Reply To User1

    Ce noeud envoie une autre réponse à l'utilisateur sur WhatsApp avec un message différent.

  • Product Catalogue

    Ce noeud crée un catalogue de produits en mémoire pour une utilisation ultérieure.

  • Sticky Note

    Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur, de taille et de contenu.

  • Sticky Note1

    Ce noeud crée une autre note autocollante avec des spécifications similaires.

  • Create Product Catalogue

    Ce noeud crée un catalogue de produits en mémoire avec des options de mode et de nettoyage.

  • Sticky Note2

    Ce noeud crée une note autocollante supplémentaire avec des paramètres définis.

  • Sticky Note3

    Ce noeud crée une note autocollante avec des dimensions et un contenu spécifiés.

  • Sticky Note4

    Ce noeud crée une note autocollante avec des spécifications de couleur, de taille et de contenu.

  • Sticky Note5

    Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur, de taille et de contenu.

  • Sticky Note6

    Ce noeud crée une note autocollante avec des spécifications de couleur, de taille et de contenu.

  • Sticky Note7

    Ce noeud crée une note autocollante avec des dimensions et un contenu définis.

  • Handle Message Types

    Ce noeud gère les types de messages en fonction des règles et options spécifiées.

  • Sticky Note8

    Ce noeud crée une note autocollante avec des spécifications de couleur, de taille et de contenu.

  • Sticky Note9

    Ce noeud crée une note autocollante avec des paramètres de couleur, de taille et de contenu.

  • AI Sales Agent

    Ce noeud agit comme un agent de vente AI, traitant les entrées et générant des réponses en fonction des options et du type de prompt.

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        "content": "## 2. Create Product Brochure Vector Store\n[Read more about the In-Memory Vector Store](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/root-nodes/n8n-nodes-langchain.vectorstoreinmemory/)\n\nVector stores are powerful databases which serve the purpose of matching a user's questions to relevant parts of a document. By creating a vector store of our product catalog, we'll allow users to query using natural language.\n\nTo keep things simple, we'll use the **In-memory Vector Store** which comes built-in to n8n and doesn't require a separate service. For production deployments, I'd recommend replacing the in-memory vector store with either [Qdrant](https://qdrant.tech) or [Pinecone](https://pinecone.io)."
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        "content": "## 3. Use the WhatsApp Trigger\n[Learn more about the WhatsApp Trigger](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/trigger-nodes/n8n-nodes-base.whatsapptrigger/)\n\nThe WhatsApp Trigger allows you to receive incoming WhatsApp messages from customers. It requires a bit of setup so remember to follow the documentation carefully! Once ready however, it's quite easy to build powerful workflows which are easily accessible to users.\n\nNote that WhatsApp can send many message types such as audio and video so in this demonstration, we'll filter them out and just accept the text messages."
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        "content": "### Want to handle all message types?\nCheck out my other WhatsApp template in my creator page! https://n8n.io/creators/jimleuk/"
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        "content": "## 4. Sales AI Agent Responds To Customers\n[Learn more about using AI Agents](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/cluster-nodes/root-nodes/n8n-nodes-langchain.agent/)\n\nn8n's AI agents are powerful nodes which make it incredibly easy to use state-of-the-art AI in your workflows. Not only do they have the ability to remember conversations per individual customer but also tap into resources such as our product catalogue vector store to pull factual information and data for every question.\n\nIn this demonstration, we use an AI agent which is directed to help the user navigate the product brochure. A Chat memory subnode is attached to identify and keep track of the customer session. A Vector store tool is added to allow the Agent to tap into the product catalogue knowledgebase we built earlier."
      },
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        "content": "## 5. Repond to WhatsApp User\n[Learn more about the WhatsApp Node](https://docs.n8n.io/integrations/builtin/app-nodes/n8n-nodes-base.whatsapp/)\n\nThe WhatsApp node is the go-to if you want to interact with WhatsApp users. With this node, you can send text, images, audio and video messages as well as use your WhatsApp message templates.\n\nHere, we'll keep it simple by replying with a text message which is the output of the AI agent."
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        "content": "## Try It Out!\n\n### This n8n template builds a simple WhatsApp chabot acting as a Sales Agent. The Agent is backed by a product catalog vector store to better answer user's questions.\n\n* This template is in 2 parts: creating the product catalog vector store and building the WhatsApp AI chatbot.\n* A product brochure is imported via HTTP request node and its text contents extracted.\n* The text contents are then uploaded to the in-memory vector store to build a knowledgebase for the chatbot.\n* A WhatsApp trigger is used to capture messages from customers where non-text messages are filtered out.\n* The customer's message is sent to the AI Agent which queries the product catalogue using the vector store tool.\n* The Agent's response is sent back to the user via the WhatsApp node.\n\n### Need Help?\nJoin the [Discord](https://discord.com/invite/XPKeKXeB7d) or ask in the [Forum](https://community.n8n.io/)!"
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        "content": "### You only have to run this part once!\nRun this step to populate our product catalogue vector. Run again if you want to update the vector store with a new version."
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        "content": "### Activate your workflow to use!\nTo start using the WhatsApp chatbot, you'll need to activate the workflow. If you are self-hosting ensure WhatsApp is able to connect to your server."
      },
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          "systemMessage": "You are an assistant working for a company who sells Yamaha Powered Loudspeakers and helping the user navigate the product catalog for the year 2024. Your goal is not to facilitate a sale but if the user enquires, direct them to the appropriate website, url or contact information.\n\nDo your best to answer any questions factually. If you don't know the answer or unable to obtain the information from the datastore, then tell the user so."
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        [
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            "node": "Reply To User",
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          }
        ]
      ]
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        [
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            "node": "Handle Message Types",
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        ]
      ]
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    "Embeddings OpenAI": {
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        [
          {
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            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Extract from File": {
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        [
          {
            "node": "Create Product Catalogue",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "OpenAI Chat Model": {
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        [
          {
            "node": "AI Sales Agent",
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            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Product Catalogue": {
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        [
          {
            "node": "Vector Store Tool",
            "type": "ai_vectorStore",
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        ]
      ]
    },
    "Vector Store Tool": {
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        [
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            "node": "AI Sales Agent",
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            "index": 0
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      ]
    },
    "Embeddings OpenAI1": {
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        [
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            "node": "Create Product Catalogue",
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      ]
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    "OpenAI Chat Model1": {
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          {
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      ]
    },
    "Default Data Loader": {
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    "Handle Message Types": {
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        [
          {
            "node": "Reply To User1",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
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    },
    "Window Buffer Memory": {
      "ai_memory": [
        [
          {
            "node": "AI Sales Agent",
            "type": "ai_memory",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "get Product Brochure": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "Extract from File",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "Recursive Character Text Splitter": {
      "ai_textSplitter": [
        [
          {
            "node": "Default Data Loader",
            "type": "ai_textSplitter",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "When clicking ‘Test workflow’": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "get Product Brochure",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

Workflow n8n WhatsApp, intelligence artificielle, service client : pour qui est ce workflow ?

Ce workflow s'adresse aux entreprises de taille moyenne à grande, souhaitant optimiser leur service client via WhatsApp. Il est particulièrement adapté aux équipes de vente et de support technique, ainsi qu'aux professionnels du marketing digital. Un niveau technique intermédiaire est recommandé pour la mise en place et la personnalisation.

Workflow n8n WhatsApp, intelligence artificielle, service client : problème résolu

Ce workflow résout le problème de la lenteur et de l'inefficacité dans les réponses aux clients sur WhatsApp. En automatisant le processus de réponse, il élimine les frustrations liées aux délais d'attente et réduit le risque d'erreurs humaines. Les utilisateurs bénéficient d'une interaction rapide et personnalisée, ce qui améliore la satisfaction client et augmente les chances de conversion.

Workflow n8n WhatsApp, intelligence artificielle, service client : étapes du workflow

Étape 1 : Le workflow débute avec le déclencheur 'WhatsApp Trigger' qui capte les messages entrants.

  • Étape 1 : Les données sont ensuite traitées par le nœud 'OpenAI Chat Model' pour générer des réponses adaptées.
  • Étape 2 : Le 'Window Buffer Memory' conserve le contexte des conversations pour des interactions plus fluides.
  • Étape 3 : Les informations produits sont accessibles via le 'Product Catalogue' et le 'Vector Store Tool'.
  • Étape 4 : Le nœud 'Handle Message Types' dirige les requêtes vers les réponses appropriées.
  • Étape 5 : Enfin, les réponses sont envoyées aux utilisateurs via le nœud 'Reply To User'.

Workflow n8n WhatsApp, intelligence artificielle, service client : guide de personnalisation

Pour personnaliser ce workflow, commencez par ajuster les paramètres du nœud 'WhatsApp Trigger' pour spécifier le numéro de téléphone et les types de messages à traiter. Modifiez les modèles d'OpenAI dans les nœuds 'OpenAI Chat Model' et 'Embeddings OpenAI' pour adapter le ton et le style des réponses. Vous pouvez également intégrer d'autres outils ou API en ajoutant des nœuds supplémentaires. Assurez-vous de sécuriser les données sensibles en configurant correctement les options de sécurité dans les nœuds de réponse. Enfin, testez le workflow régulièrement pour garantir son bon fonctionnement et son efficacité.