9 способів використання MCP-сервера в чат-ботах та CRM в SendPulse

Зустрічайте офіційний MCP-сервер SendPulse! Ця функція дає змогу підключити інструменти штучного інтелекту до SendPulse, щоб перетворити їх на вашого особистого помічника з директ- та CRM-маркетингу.

У статті розберемо, кому стане в пригоді нова функція та як її використовувати для автоматизації щоденних завдань.

Що таке MCP-сервер і як він перетворює ШІ з радника на виконавця

ШІ-моделі можуть підказати слушну ідею, але не реалізують її за вас. Вони не можуть отримувати дані у режимі реального часу та виконувати дії, наприклад, оновлювати статус замовлення в CRM чи відправляти розсилки.

Протокол контексту моделі (MCP) — відкритий стандарт, розроблений у 2024 році американською компанією Anthropic для розв’язання цієї проблеми. MCP виступає «містком» між ШІ та зовнішніми сервісами. Він дає змогу перейти від статичних рекомендацій до динамічного ШІ-агента, який самостійно отримує актуальну інформацію зі сторонніх систем — локальних файлів, баз даних, акаунтів у онлайн-сервісах — та виконує необхідні дії.

Принцип роботи MCP-сервера після підключення простий:

• Ви ставите запитання ШІ-агенту у чаті програми-клієнта, наприклад, OpenAI, Claude чи Cursor IDE.
• ШІ надсилає запит до MCP-сервера SendPulse.
• MCP-сервер звертається до API SendPulse й отримує дані або виконує потрібну дію.
• Результат повертається назад у чат у вигляді відповіді від ШІ-агента.

Наразі MCP-сервер SendPulse має доступ до сервісів чат-ботів та CRM.

У розробці — автоматизація роботи в email сервісі та сервісі попап-форм, а також перехід до автономних ШІ-агентів, які реалізують складні механіки на кшталт мультиканальних кампаній.

Наприклад, у сервісі чат-ботів ШІ може:

• отримувати інформацію про обліковий запис і перелік ботів,
• переглядати статистику та список тегів,
• відправляти розсилки,
• переглядати та запускати ланцюжки,
• переглядати та додавати замітки,
• керувати контактами,
• переглядати діалоги та повідомлення.

Щоб переглянути опис кожної команди та необхідні параметри для запиту, натисніть на стрілку навпроти команди.

Використання MCP-сервера дає змогу автоматизувати виконання типових завдань в акаунті SendPulse, економить час, підвищує ефективність щоденної роботи та пришвидшує отримання результатів.

Далі розглянемо конкретні кейси застосування MCP.

5 кейсів використання MCP-сервера в сервісі чат-ботів

Пам’ятайте: під час спілкування з інструментами ШІ важливо сформувати правильний запит. Якщо відповідь не влаштовує, скоригуйте інструкції.

Також зважайте, чи є бажана команда у списку доступних. Наприклад, ШІ не зможе створити ланцюжок бота навіть на основі докладної інструкції, оскільки відповідна команда відсутня.

Проілюструємо можливості ШІ після підключення MCP-сервера на основі чат-бота Instagram-магазину жіночого одягу. Назву бренду та адресу сайту не розкриваємо з міркувань конфіденційності.

1. Аналіз діалогів та пошук інсайтів

На відміну від класичних метрик — CTR, open rate, конверсії, — діалоги показують, що стоїть за діями користувача: цікавість, сумніви, острахи, необхідність отримати більше даних.

Саме тому аналіз чатів відкриває глибші інсайти:

• які теми та формулювання викликають емоційний відгук,
• де користувачі губляться у сценарії,
• яка інформація допомагає прийняти рішення,
• як змінюється поведінка різних сегментів аудиторії.

Завдяки MCP-серверу ШІ може отримати контрольований доступ до діалогів, проаналізувати їх та надати цінні інсайти, що допоможуть оптимізувати ланцюжки, персоналізувати пропозиції та скоригувати стратегію директ-маркетингу.

Щоб реалізувати кейс, підключіть MCP за інструкцією та надайте доступ до команди chatbots_dialogs_list.

Приклад запиту:

Проаналізуй діалоги бота bot_name та знайди приховані закономірності та інсайти у спілкуванні підписників. Порекомендуй, що ми можемо покращити на основі цих інсайтів.

ШІ-агент розпочне роботу та запитає дозвіл на читання діалогів. Щоб надати дозвіл, натисніть Accept.

За одну-дві хвилини бот надає ґрунтовну відповідь, що містить:

• найчастіші наміри підписників;
• періоди найбільшої активності у директі;
• точки тертя, у яких аудиторія випадає з воронки або відкладає цільову дію;
• конверсійні сигнали, на які має реагувати чат-бот або менеджер.

Також ШІ рекомендує, як покращити спілкування у директі та контент на Instagram-сторінці, й пропонує варіанти автоматизацій, які допоможуть зняти навантаження з працівників.

Інструмент точно визначає проблеми комунікацій, водночас надаючи пропозиції, які дійсно покращать користувацький досвід та продуктивність працівників.

2. Створення FAQ на основі реальних запитань підписників

Нагадуємо: ШІ-агент поки що не може генерувати ланцюжки в конструкторі SendPulse. Але він стане в пригоді на етапі розробки контенту: проаналізує типові запити, збере актуальну інформацію з сайту та згенерує відповіді у форматі коротких відповідей чат-бота.

Приклад запиту:

Створи ланцюжки з відповідями на ТОП-FAQ на основі аналізу запитів користувачів. Під час формування відповідей використовуй інформацію з офіційного сайту site.com, особливо зі сторінок site.com/ua/about_us, site.com.com/ua/delivery, site.com.com/ua/exchange/, site.com/ua/contact/ та site.com/ua/store-rules.

Оскільки ШІ-агент аналізував діалоги у попередньому кроці, він не запитав жодних додаткових даних чи дозволів. За кілька секунд міркування отримуємо відповідь, що містить список можливих тригерів для запуску ланцюжків, перелік ланцюжків та контент кожного.

Ви можете поекспериментувати з іншими інструкціями, щоб ланцюжки виглядали так, як хочете ви. Наприклад, скопіювати приклади автоматизацій, що реально працюють, чи завантажити внутрішні правила ведення переписки в директі, щоб ШІ-агент дотримувався tone of voice.

Якщо ви хочете мати більше контролю над текстом ланцюжків, розділіть запит на кроки. Наприклад, спочатку попросіть ШІ написати текст для ланцюжка про обмін і повернення, а коли будете задоволені вмістом, переходити до інших запитань.

3. Запуск розсилки

Досить міркування та аналізу, нумо до реальних дій!

У налаштуваннях MCP є пʼять схожих команд, що починаються з chatbots_bots_campaigns — саме вони дають змогу створити повноцінну чат-бот розсилку в Instagram, WhatsApp, Facebook, Telegram або Viber.

Залежно від каналу ШІ-агенту доступний різний набір дій з розсилкою.

В Instagram він може:

• створити розсилку з текстом, зображенням та файлом;
• відправити її користувачам, що були активні останні 24 години, або запланувати на потрібну дату та час;
• сегментувати отримувачів за потреби.

Якщо ви хочете додати в розсилку додаткові елементи — швидку відповідь, кнопку чи картку товару, — заплануйте розсилку через MCP, а потім перейдіть в акаунт SendPulse і додайте необхідні компоненти вручну.

Приклад запиту:

Заплануй розсилку з типом «Підтвердження події» на 24 листопада 2025 року для підписників бота bot_name з тегом event про те, що 24–27 листопада у нашому просторі в ЦУМ в Києві з нагоди Чорної пʼятниці відбудуться дні стилю з консультаціями стилістів та знижками до 35%. Підписники раніше отримали запрошення на email, тож мета розсилки — нагадати про подію, час та дати проведення, а також змотивувати відвідати магазин. Адреса простору — вулиця Хрещатик, 38, час роботи — з 10:00 до 22:00.

Орієнтовно за одну хвилину ШІ-агент запланував розсилку та надав відповідь у чаті:

Розсилка справді відображається у запланованих в акаунті SendPulse:

Хоча насправді він запланував нову розсилку для того ж бота та сегмента з оновленим текстом. Це означає, що система відправить обидві розсилки: початковий варіант і оновлений з правками.

Рекомендуємо перевіряти та коригувати результати роботи ШІ-агента, адже він може помилятися, робити хибні висновки чи перекручувати факти. Памʼятайте: ШІ — лише інструмент, відповідальність завжди несе фахівець, який користується ним.

Цікаво, що окрім розсилки ШІ надає рекомендації з підвищення ефективності:

• нагадує проставити тег;
• пропонує залучити необхідний сегмент до комунікації перед розсилкою, щоб потенційні отримувачі потрапили у 24-годинне вікно;
• інформує про те, що часова зона акаунта має відповідати часовій зоні отримувачів, щоб розсилка була відправлена вчасно.

Ви можете запитувати й інші інсайти, щоб максимізувати ефективність кампанії. Наприклад, за запитом ШІ може підказати оптимальний час розсилки:

4. Сегментація на основі діалогових патернів

Цей кейс стане в пригоді маркетологам і власникам бізнесу, які шукають нові підходи до сегментації аудиторії. Якщо стандартні параметри — географія, вік, стать, активність у боті — вичерпали себе, спробуйте мікросегментацію за поведінковими та комунікаційними ознаками. ШІ-агент через MCP-сервер проаналізує необхідну кількість діалогів і на основі того, як користувач спілкується і про що говорить, виділить нові сегменти для подальших персоналізованих комунікацій, та проставить теги в аудиторії SendPulse.

Приклад запиту:

Проаналізуй аудиторію бота та розподіли підписників на три групи за ознакою зацікавленості в покупці: готові купити, теплі, холодні. Признач відповідні теги: hot, warm, cold. Дай рекомендації відносно особливостей подальшої комунікації з кожною групою.

Перед тим як виділити сегменти, ШІ проаналізував діалоги та виокремив такі групи підписників відповідно до заданої системи тегів:

• Hot (готові купити): ~10–15% — прислали контакти для відправки або запросили реквізити для оплати, погодили умови відправки або запис на примірку, надіслали скриншот про оплату.
• Warm (теплі): ~55–60% — активні уточнюють ціну, кольори, розмір, умови обміну чи доставки, просять додаткові фото або відео. Беруть час на роздуми.
• Cold (холодні): ~20–25% — одноразові або емоційні реакції без розвитку діалогу, заперечення «дорого, немає мого розміру, не подобається колір», довга неактивність.

Також ШІ описав поведінкові сигнали для призначення тегів, скорингові правила та уточнив технічну реалізацію.

Відповідно до промпту відповідь містить рекомендації, як комунікувати з кожною групою, щоб прискорити рух воронкою продажу та реактивувати неактивний сегмент.

Після фінального узгодження ШІ починає призначати теги, відображаючи прогрес у чаті.

5. ШІ-пісочниця для тестування ланцюжків

Ви можете використовувати ШІ не лише як аналітика, який працює зі статистикою кампанії, а і як віртуальну модель цільової аудиторії до запуску.

Це допомагає:

• уникнути тестування першої версії автоматизацій на реальних підписниках,
• знайти потенційні вузькі місця та виправити їх,
• спрогнозувати результати CTR та open rate,
• покращити ефективність першого запуску.

У цьому кейсі ШІ виступає як фокус-група, яка надає миттєві результати з високою точністю, адже діє на основі реальних діалогів.

Приклад запиту:

Запустити симуляцію поведінки 500 користувачів через ланцюжок «Оформлення замовлення», щоб проаналізувати його, знайти вузькі місця та спрогнозувати зручність оформлення замовлення цільовою аудиторією.

Передумови:

• Вхід у ланцюжок 500 користувачів, які натиснули «Оформити замовлення» під час переходу з реклами або в інших ланцюжках бота.
• Послідовність кроків: Вибір способу оплати (післяплата або 100% передплата) → відправка реквізитів і прохання надіслати скриншот квитанції після переказу → після отримання скриншоту запит даних для відправки (ім’я та прізвище, телефон, email, місто та адреса відділення Нової пошти).

ШІ-агент практично миттєво сформулював основні припущення поведінки користувачів, порахував, що до кінця ланцюжка дійдуть орієнтовно 54% підписників протягом 5–7 хвилин, вказав точки тертя та основні ризики, а також запропонував методи покращення конверсії.

4 кейси використання MCP-сервера в CRM

Класична CRM-система фіксує дані клієнтів та допомагає керувати ними задля вибудовування довгострокових і ефективних взаємин. ШІ розуміє контекст, тому аналізує глибше та діє наввипередки: наприклад, завдяки симуляції поведінки реальних користувачів може передбачати «вузькі місця» у воронці або ризик відтоку клієнтів.

Проілюструємо можливості ШІ у CRM-системі SendPulse після підключення MCP-сервера на основі воронки Instagram-магазину жіночого одягу, дані якого використовувалися у першій частині цього матеріалу. Дані контактів, кількість і суми угод та інші чутливі дані не розкриваємо з міркувань конфіденційності.

1. Оптимізація воронки продажів

Щоб оптимізувати воронки у класичному підході, вам потрібен бюджет, час і команда: проаналізувати конверсії та слабкі місця поточної воронки, покращити сценарії роботи відділу продажів, провести тестування та відстежити оновлені результати.

ШІ дає змогу отримати миттєві результати без залучення додаткових коштів чи людей.

Завдяки MCP-серверу штучний інтелект:

• отримує доступ до CRM-даних у реальному часі;
• за кілька хвилин аналізує тисячі угод;
• виявляє, на яких етапах бізнес втрачає гроші та надає обґрунтовані рекомендації з підвищення конверсій.

ШІ не просто констатує факти, а пояснює причини та пропонує вирішення. Такий рівень аналітики недосяжний у класичних CRM-звітах, адже показує контекст, а не лише цифри.

Щоб оптимізувати свою воронку, підключіть MCP та надайте доступ до команди crm_pipelines_list.

Приклад запиту:

Проаналізуй воронку ID 24759 та підкажи кроки оптимізації та підвищення її ефективності.

Відповідь ШІ складається з кількох блоків:

• опис воронки та окремих її етапів,
• загальні рекомендації щодо підвищення ефективності,
• поради щодо оптимізації шляхів конверсії,
• технічні рекомендації.

Наприклад, ШІ запропонував виокремити невдалі платежі як один із найпотужніших важелів для зростання конверсії. Чим більше уваги отримають ті клієнти, що вже пройшли шлях від знайомства з продуктом до ухвалення рішення, тим вища ймовірність завершення угоди.

Щоб менеджерам було зручніше працювати з тими, чий платіж не пройшов, ШІ створив окремий етап «Неуспішний платіж» у воронці та виокремив його червоним кольором:

Зміни відобразилися в акаунті SendPulse:

Щоб переконатися, що оновлена воронка працює коректно, ШІ-агент створив тестову угоду та провів її усіма етапами: від появи потенційного клієнта до успішної угоди.

Результат тесту підтвердив:

• воронка працює,
• новий крок «Неуспішний платіж» доступний для використання в сценаріях повторної взаємодії з клієнтом.

Ви можете співпрацювати з ШІ далі, щоб оптимізувати максимум елементів воронки: змінювати черговість етапів, генерувати серії повідомлень між кроками, працювати з валютою, відповідальними та іншими налаштуваннями.

2. Створення угод за результатами спілкування

Після завершення дзвінка менеджери повинні фіксувати результати угоди, щоб зберегти структуровані дані — імʼя та прізвище контакта, номер телефону, суму, етап або тег — та контекст розмови. Це формує реалістичну картину продажів та знімає ризики втрати інформації у разі зміні відповідальних чи зростанні команди.

Щоб спростити та пришвидшити створення угод, менеджери можуть надавати ключову інформацію ШІ-агенту через MCP-сервер. Він самостійно обробить її та створить контакт і угоду — без жодного ручного кліку в інтерфейсі.

Приклад запиту:

Створи новий контакт Микита Василенко, [номер телефону], [email], компанія ABCGroup, посада керуючий партнер.

Привʼяжи цей контакт до нової угоди в воронці Інтернет-магазин зі статусом Партнерство з терміном виконання 31.12.2025 і сумою 50 000 грн.

ШІ виконує кілька команд — crm_contacts_create, crm_deals_create та crm_deals_update — і повертає відповідь у чат:

Контакт справді створено, але з обмеженнями: наявні MCP-команди не дають змоги додати номер телефону, email, посаду та інші атрибути, тому ШІ вказав ці дані коментарем.

Також через функціональні обмеження ШІ-агент не зміг вказати термін виконання угоди у відповідному полі та додав інформацію коментарем:

Цей кейс показує важливу характеристику ШІ-агента: він не втрачає важливі дані навіть за відсутності команд для їхньої обробки, а намагається додати інформацію до контактів і угод будь-який доступним способом.

Незабаром функціональність MCP-сервера розшириться і ці обмеження буде знято.

3. Автоматичне створення контактів та угод з чатів бота

У попередньому кейсі ми оглянули можливість створення угод і контактів після ручного запиту, та ШІ-агент може більше. Наприклад, аналізувати переписки в чат-ботах, знаходити оформлені замовлення та формувати угоди в CRM без втручання менеджера.

Приклад запиту:

Проаналізуй останні 100 діалогів бота bot_name. Якщо в переписці клієнт оформив замовлення, створюй угоду в воронці «Інтернет-магазин» зі стаусом «Оформили замовлення та типом «Продаж товарів». Додавай туди всю інформацію, яка є в діалозі: дані клієнта, замовлений товар, вартість товару, спосіб доставки і оплати.

Тригером оформлення замовлення давай вважати надсилання ось цього повідомлення:

«Напишіть, будь ласка, свої дані для відправки замовлення: П.І.Б одержувача, місто, номер поштового відділення, контактний номер телефону, електронна пошта»

Тригер вибраний не випадково: саме це повідомлення надсилає бот або менеджер вручну після отримання скрина про оплату. Якщо підписник оплатив товар, значить, рішення про покупку прийнято й замовлення вважається оформленим.

Зверніть увагу! ШІ-агент не вміє перевіряти скрини про оплату, тому бажано, щоб це контролював менеджер.

Важливо: щоб вибрати релевантний тригер, проаналізуйте типовий сценарій оформлення замовлення у своєму бізнесі. Наприклад, якщо приймання замовлень повністю автоматизоване, ШІ зможе створювати угоди для тих контактів, які пройшли ланцюжок до кінця.

Спочатку ШІ-агент сформулював план дій:

Після затвердження розпочалося оброблення даних і виконання команд через MCP-сервер. Процес тривав близько 10 хвилин.

За цей час ШІ:

• проаналізував діалоги та відфільтрував ті, що містять тригерне повідомлення;
• створив перший контакт та додав номер телефону та email коментарем;
• створив угоду у воронці «Інтернет-магазин» зі статусом «Оформили замовлення», вказав відповідального та тип угоди;
• повʼязав контакт з угодою;
• вказав суму угоди, а також додав ключові атрибути коментарем.

Подальше створення контактів і угод зупинили, щоб не витрачати токени.

Під час виконання багатоетапних завдань MCP-сервер може блокувати виконання команд через перевищення кількості запитів для вибраної ШІ-моделі. Це жодним чином не впливає на результат; достатньо почекати вказану у сповіщенні кількість часу — від 1 до 40 секунд — та написати в чат «продовжуй».

4. Визначення джерел найякісніших лідів

Дашборд у CRM ілюструє, звідки приходять ліди, але не показує додаткових даних: які джерела реально приносять гроші, скільки часу триває укладання угод та чи залучений у процес менеджер. Без глибокого аналізу важко відрізнити кількість від якості, тому варто залучити ШІ. Він не просто рахує конверсії, а відстежує життєвий цикл ліда та формує точну картину: з яких каналів приходять клієнти, які купують швидше, витрачають більше й залишаються довше.

Наприклад, ШІ-агент може визначити, що Facebook Ads дає у 2 рази менше лідів, ніж Google Ads, але середній чек із Facebook у 3 рази вищий. Завдяки цьому маркетинг-відділ скоригує бюджети не інтуїтивно, а на основі реальних бізнес-показників.

Приклад запиту:

Визначи джерела найякісніших лідів — тих, що конвертуються в покупки та потрапили на етап «Успішна угода» — для воронки «Інтернет-магазин» та надай рекомендації щодо кращої конвертації лідів у покупців.

ШІ-агент запитує дозвіл на перегляд угод і за кілька хвилин надає ґрунтовну відповідь, що містить:

• список проаналізованих воронок,
• джерела найбільш якісних лідів,
• рекомендації з покращення конвертування лідів у покупців,
• список метрик, на основі яких зроблені висновки.

Джерелом найякісніших лідів став чат-бот, що відповідає дійсності, а поради сфокусовані на пришвидшенні руху воронкою та якіснішому заповненні полів угод.

Чим більше даних містить воронка, тим глибшим буде аналіз. Окрім прибутку, який приносить кожне джерело лідів, ШІ може брати до уваги й інші показники з вашої CRM-системи: кількість та частоту повернень, швидкість закриття угод, середній чек, неуспішні платежі тощо. Чим більше даних акумулює CRM, тим глибші інсайти знайде ШІ-агент.

Що далі: від ШІ-виконавців до автономних ШІ-агентів

Як бачимо з прикладів, MCP-сервер дав можливість ШІ отримувати доступ до даних у режимі реального часу та виконувати прості команди. Але це лише перший крок. Наступний — перехід до автономних ШІ-агентів, здатних виконувати складніші запити та навіть самостійно ініціювати дії.

ШІ-агенти майбутнього знатимуть контекст усіх каналів — чат-ботів, web push, email та SMS кампаній, — відстежуватимуть зміни у воронці й аналізуватимуть поведінку клієнтів, щоб самостійно пропонувати нові стратегії комунікації. Також ШІ спростить роботу з CRM, автоматизуючи буквально кожен крок і унеможливлюючи загублені дані чи пропущені завдання. Людина в цих умовах стане куратором ШІ-екосистеми, що формує цілі, а не окремі завдання.

Підключіть MCP-сервер, щоб створити свого власного ШІ-асистента та оцінити, як нові технології вивільняють час, підвищують ефективність щоденної роботи та пришвидшують отримання бізнес-результатів.