10.11.2023

Сравнение конструкторов чат-ботов Botmother и Wikibot

Сравнение конструкторов чат-ботов Botmother и Wikibot

Чат-боты отдельный тип приложений, который встраивается в мессенджеры и чаты поддержки клиентов на сайтах. Пользователям нравится выполнять нужные действие не выходя из любимого мессенджера.

В статье рассмотрим кейсы применения двух популярных конструкторов чат-ботов Botmother и Wikibot.

Botmother — это конструктор для создания сценарных чат-ботов

Для создания бота нужно описать сценарий работы бота в визуальном конструкторе. На каждом шаге сценария создается экран который видят пользователи с кнопками и текстами. Логика бота прописывается один раз и он одинаково работает на всех платформах: ВКонтакте, Telegram, WhatsApp и др.

Botmother обладает обширными возможностями:

  • Сбор анкет от пользователей — позволяет настроить поля которые должен заполнить пользователь
  • Прием оплат — позволяет продавать товары и услуги и получать оплату сразу в мессенджере с помощью популярных платежных систем (Robokassa, PayOnline, bePaid, ЮKassa).
  • Статистика — даст полезную информацию о пользователях. Можно отследить, на каком этапе теряются пользователи
  • Рассылки — позволяют отправлять пользователям новости и предложения.
  • Переключение на оператора — нужны для подключения оператора в чат, чтобы не потерять клиента и не допустить негатива, если бот ничего не понял.
  • Интеграции с популярными CRM

Wikibot — это конструктор чат-ботов которые понимают естественный язык

Cервис Wikibot позволяет создать бота, для автоматических ответов клиентам в чате на естественном языке и заменить специалиста первой линии технической поддержки.

Использует для обучения существующую документацию по продукту или услугам компании.

Преимущества использования сервиса:

  • Начать просто. Чтобы создать бота с ИИ, достаточно предоставить ссылку на базу знаний или сайт о продукте.
  • Естественные ответы. Чат-бот с помощью большой языковой модели понимает вопросы и дает ответы на естественном языке.
  • Снижение затрат на персонал, а для пользователей сокращение времени ожидания ответов.
  • Улучшение базы знаний. Сервис предоставляет аналитику по вопросам, на которые ИИ не нашёл ответов в документации. Эта информация является основой для улучшения базы знаний отдела сопровождения.
  • Бот автоматически обучается при изменении статей в базе знаний
  • Сервис поддерживает интеграцию с чатами на сайтах и helpdesk системами.

Итоги

Таким образом функции Botmother и WikiBot практически не пересекаются.

Если вам нужно собирать данные с пользователей, получать оплату, информировать пользователей, то используйте Botmother.

Если вам нужен бот который снижает нагрузку на отдел поддержки и помогает пользователям решать проблемы используйте WikiBot

Кстати некоторые конструкторы сценарных чат-ботов уже реализовали интеграцию с WikiBot, например Talk-me. Если сомневаетесь в выборе - пишите нам.

Похожие статьи

Понимать и делать: д�ва слоя, из которых строится автоматизация

среда, 27 мая 2026 г.

Понимать и делать: два слоя, из которых строится автоматизация

Рабочая ИИ-автоматизация держится на двух слоях: один отвечает за понимание и принятие решений, второй — за конкретные действия внутри систем. Рассказываем, как этот принцип устроен в Викибот и почему без обоих слоёв ИИ-агент остаётся просто умным чат-ботом.

Как Qlean отказался от найма под сезон и автоматизировал поддержку с помощью ИИ-агентов

четверг, 7 мая 2026 г.

Как Qlean отказался от найма под сезон и автоматизировал поддержку с помощью ИИ-агентов

Всем привет! Меня зовут Лев, я product manager, и моя специализация — автоматизация бизнес-процессов. Сегодня я хочу поделиться кейсом о том, как нам удалось перестроить поддержку в Qlean, автоматизировать значительную долю чатов и уйти от постоянного наращивания костов на ФОТ.

Сценарные агенты: как повысить качество ответов ИИ-агента, не раздувая бюджет

среда, 25 марта 2026 г.

Сценарные агенты: как повысить качество ответов ИИ-агента, не раздувая бюджет

Когда основной агент начинает «раздуваться», это почти всегда проявляется одинаково: инструкция растёт, логика усложняется, ответы становятся менее предсказуемыми, а стоимость выше. Это естественный этап, если ваш агент начинает закрывать несколько разных задач одновременно.