Je vais créer un bot pour la réservation dans un studio de detailing et de polissage automobile

Les studios de detailing perdent une partie de leurs réservations simplement parce que le maître est sous une voiture à ce moment-là et ne peut pas répondre dans le chat, et le client qui a envoyé un message à 23h change souvent d'avis le matin. Je crée des bots de réservation qui comblent cette lacune : le client sélectionne lui-même le service, précise la classe de voiture, voit les créneaux libres réels dans le calendrier et effectue un paiement anticipé — sans attendre la réponse de l'administrateur. Vous obtenez un panneau d'administration soigné où le planning, les prix et la charge de travail des maîtres sont stockés, pas une correspondance où vous devez vous souvenir de qui a réservé quoi. J'ai déjà mis en place cette logique pour les services automobiles, donc je ne travaille pas à l'aveugle : je sais où les clients se trompent généralement (confondre le prix d'un SUV et d'une berline, sélectionner une date déjà réservée, oublier le paiement anticipé) et j'intègre une protection contre ces erreurs dans le dialogue du bot à l'avance, pas des correctifs après le lancement. Le bot est conçu pour une charge réelle : protection contre les doubles réservations, suppression automatique de la réservation si le paiement n'arrive pas à temps, et liste d'attente pour les dates populaires. Ce qui est inclus dans le travail : — Réservation étape par étape : type de service (lavage, polissage, céramique, nettoyage à sec), classe de voiture, sélection de date et d'heure — Calendrier synchronisé avec la charge de travail réelle des maîtres, pas de chevauchements — Paiement anticipé ou complet par carte avec confirmation automatique — Rappels automatiques 24 et 2 heures avant la visite — Panneau d'administration pour gérer les services, les prix, le planning et les réservations — Historique client — les clients réguliers sont reconnus automatiquement — Analytique de base : nombre de réservations par semaine, taux de non-présentation, services populaires — Déploiement, tests sur des scénarios réels et deux semaines de support après le lancement