CRM-системы *

За 6 недель я автоматизировал работу музыкального театра, создав AI-ассистента на базе n8n и LLM. Ванесса общается с 50 родителями на естественном языке, обрабатывает платежи, обрабатывает платежи, информирует о расписании занятий и концертов — заменила целую штатную единицу. Расходы — 150 рублей в месяц.

В статье — 13 практических рецептов с кодом, схемами workflow и конкретными цифрами. Все решения придуманы и отшлифованы в боевых условиях. 8 AI-агентов, расходующих 10-12 млн токенов в месяц на службе искусства.

Вам приходилось отдыхать в компании медиков? Если да, то скорее всего, вы могли оценить их непередаваемый юмор. Между тем, если человек начинает шутить в профессии — это значит, что он в ней хорошо освоился. Нельзя шутить о том, чего ты не знаешь. Мы вот часто шутим про разработку и автоматизацию бизнеса и эти шутки тоже могут быть мрачноватыми, особенно в современных условиях. Вообще это ужасно обидно: про ИИ, языки программирования, HR и даже про докер куча шуток и мемов, а про CRM — единицы (правда, удачные). Начало декабря — не только время горения дедлайнов и [нецензурного теперь слова], но и повод оглянуться на прошедший год, похвалить себя и немного улыбнуться. Конечно, на самых серьёзных щах 🙂 

Вокруг новостного хайпа в теме ИИ очень редко встречаются рассказы о простых рабочих решениях. Безусловно, специфика отраслей и рецепты использования LLM в этих отраслях не всегда понятны, когда пытаешься познакомиться с кейсами в лоб.

В данной статье описан совсем короткий путь в 6 недель, от простого наивного MVP для бота — администратора, до полноценного инструмента, который закрыл ряд рутинных вопросов администрирования Музыкального Театра.

40 реинкарнаций, 8 AI Агентов — на мой взгляд интересная прикладная история о том, как в мире современных технологий можно собрать вполне работающую вещь не имея, на входе, навыков в используемых инструментах.

Интерес к современным CRM постоянно растёт, что обусловлено потребностью в сквозных решениях для продаж, маркетинга и клиентского сервиса. Сегодня работа разных отделов не должна вестись обособленно – при анализе и планировании активностей нужно учитывать разноплановые данные по всем клиентам, которые накоплены в системе. 

Необходимы широкий инструментарий для разных процессов, отраслевые модули и практики, а также возможность дополнить их кастомом с помощью low-code.

Для выбора CRM с low-code движком необходима объективная оценка рынка, для которой формируется ряд требований к инструментарию разработки, интеграционным возможностям и параметрам масштабирования. Важно составить оптимальный список требований и в деталях проанализировать опыт крупных заказчиков из своей отрасли.

Оценить уровень с точки зрения функциональной готовности помогут: 1. Функциональные, 2. Технологические и 3. Организационные критерии.

Конечно, список критериев в каждой компании уникален, но в этой статье мы решили представить универсальный вариант, который может быть полезен при первичном формировании и сэкономить время. Его можно переосмыслить, сократить и дополнить.

1.    Функциональные критерии.

1.1. Мастер-данные 

"Claude, создай мне воркфлоу в n8n" — работает или хайп?

Я настроил Claude Desktop для работы с n8n. Две недели тестил. YouTube обещает магию. Реальность оказалась сложнее: он теперь джун, а я слежу, чтобы не накосячил.

Что работает: анализ воркфлоу, поиск узких мест. Что не работает: создание сложных процессов, редактирование без глюков.

В статье — инструкция по настройке + честные выводы.

По мере роста компании поток обращений распределяется по разным каналам — почте, мессенджерам, формам на сайте — и быстро превращается в хаос. Мы начали искать HelpDesk, который можно развернуть у себя, без внешних сервисов и ограничений по лицензии.

Подходящих проектов оказалось немного: часть давно не обновляется, часть сложна в установке, а многие используют лицензии, которые затрудняют коммерческое применение. Анализ десятков репозиториев показал, что современных permissive-лицензированных HelpDesk-платформ почти нет.

В условиях высокой конкуренции компании вынуждены искать новые подходы к привлечению и удержанию клиентов. Всё больше требуется полноценный интеллектуальный помощник, который анализирует данные, прогнозирует поведение клиентов, помогает продавать эффективнее, обслуживать точнее и быстрее. Такой переход от «системы учета» к «системе принятия решений» стал возможен благодаря развитию ИИ-моделей и инструментов, способных обрабатывать большие объемы информации и выявлять сложные взаимосвязи.

Согласно результатам опроса наших клиентов, прежде всего, с помощью ИИ компании пытаются избавиться от рутины, погрузиться в тренды и максимально эффективно интегрировать их.

Как результат, в нашей CRM ИИ меняет всё: от лидогенерации и продаж до поддержки и маркетинга.

В этой статье мы расскажем, какие есть возможности уже сейчас, как и в каких задачах их можно использовать и какие перспективы развития ИИ в продажах разного цикла и сложности.

История началась в далеком 2016 году, когда у меня был небольшой свечной заводик. Не свечной, конечно, но все же производство — и нужно мне было на нем сделать автоматизацию. Чтобы компоненты закупались вовремя, списывались со склада в правильном количестве и автоматически планировалось, какие операции делать в рамках рабочего дня. Тогда я впервые подумал, что неплохо бы иметь программируемый конструктор — что-то типа MS Access, но только в web и чтобы логика и запросы программировались одинаково и понятно.

MCP Protocol — это новый стандарт. Как HTTP для интернета, только для искусственного интеллекта.

Что это даёт:
Экономия времени: 70-95% на рутинных задачах
Экономия денег: Окупается за 2-4 месяца
Быстрое внедрение: 1-2 недели вместо месяцев
Гибкость: Работает с любым AI
Безопасность: Ваши данные остаются у вас

Кому подойдёт:
У вас есть CRM с повторяющимися задачами
Менеджеры тонут в рутине
Хотите масштабироваться без найма
Нужна быстрая обработка лидов
Аналитика занимает слишком много времени

Наша поддержка с давних пор испытывала неудобство при отслеживании обращений пользователей в группе комьюнити в Телеграм. Когда сразу много пользователей одновременно пишут на разные темы в одном месте, легко упустить какое то из сообщений. Оно просто уплывает в ленте, пока мы разбираемся с другими обращениями.

Мы написали небольшую CRM. В ней все обращения пользователей должны раскладываться по своим тредам, ничего не теряется и удобно хранится служебная информация.

Код проекта CRM мы выкладываем в открытый доступ на GitHub, как Open Source.

Меня зовут Наталия Зеленкина, я управляю командой, которая оцифровывает продажи нефтехимической продукции — от поиска клиента до заключения контракта и дальнейшего сопровождения. Моя CRM-система обслуживает 1200 пользователей: от менеджеров по продажам до логистов и производственников.

До этого я десять лет работала в финтехе. Разрабатывала банковские приложения, карточные продукты, транзакционные сервисы. Привыкла к метрикам типа конверсии и среднего чека. А потом попала на производство.

В первую неделю коллега уронил телефон в реактор полимеризации. Экран расплавился. Началось помутнение гранул. Тонны полипропилена превратились в брак. А мы не могли запустить новую функцию на склад, пока не вывезем весь этот брак.

Я тогда поняла — здесь все по-другому.

Привет, мир! Меня зовут Павел, я IT инженер и руководитель службы технической поддержки.

Эта статья - финальная третья часть инструкции по внедрению коннектора WhatsApp и Telegram для Открытых линий CRM Bitrix24. С реализации коннектора вы можете ознакомиться в первой и второй частях, а в этой статье мы рассмотрим процесс настройки коннектора со стороны Bitrix24.

На высоких конференциях и форумах говорят о цифровой трансформации, бизнес-форумы обсуждают автоматизацию и оптимизацию, на конференциях разбирают высоконагруженные системы и экономику данных под красными, зелёными, синими узнаваемыми логотипами.

Между тем, малый и средний бизнес просто работает, редко обсуждая проблемы и всё чаще разыскивая решения. Хороший, понятный и доступный софт для такого бизнеса — удачная находка. Прежде всего потому что это история про эффективность, то есть возможность сократить затраты, увеличить показатели, в итоге получить результат, который устроит всех.

Особенно такой подход важен для сотрудников, которые напрямую влияют на доходность компании и от которых зависит репутация — весомое конкурентное преимущество на рынке, где цена уже практически не играет значения. В первую очередь, речь идёт о сервисных подразделениях, сотрудники которых работают вне офиса и сталкиваются со всяким-разным: от проблем с безопасностью до беспочвенных обвинений клиентов и недобросовестных коллег, которые умудряются решать свои дела или левачить, тем самым отбрасывая тень на всех.

Традиционные методы, основанные на устных отчетах, бумажной документации, да даже на электронных таблицах, давно исчерпали себя, создавая «слепые зоны» в операционной деятельности, которые прямо влияют на скорость выполнения заявок, удовлетворенность клиентов и, как следствие, на общую рентабельность бизнеса.

Поставляя компаниям CRM-системы, мы видели, что компании нуждаются в хорошем комплексном решении для управления выездными сотрудниками. Так появился наш GeoMonitor, о котором мы сегодня расскажем максимально подробно.

Если вы хоть раз управляли отделом продаж, то знаете, что разговоры о плане продаж с командой редко вызывают позитивные эмоции. В основном менеджеры реагируют настороженно, иногда и сами руководители не уверены, с чего начать, как правильно планировать…

В этой статье рассказываю почему план вызывает внутренний ступор у команды и как перестать его бояться, чтобы управлять продажами. А так же, здесь вы найдете полезные таблицы и формулы-подсказки для расчетов плана продаж.

По мере развития бизнеса становится сложнее согласовывать сроки закупок в продажах, отслеживать качество поставок и исполнение договоров. Цифровые решения для управления закупками помогают контролировать эти процессы, повышают прозрачность взаимодействий с поставщиками и делают закупки максимально управляемыми и предсказуемыми.

Решать такие задачи помогают современные SRM-системы. В 90-х эти решения использовались как надстройка к ERP, но с развитием информатизации их функциональность расширилась. Компании пришли к выводу, что обычной автоматизации процессов закупки внутри компании недостаточно и взаимоотношения с внешними контрагентами также нужно автоматизировать. Особенно актуально это стало в 2000-х, когда выросла конкуренция за надежных партнеров, а глобальные цепочки поставок усложнились. Рассмотрим эти решения подробнее.

Привет, Хабр!

Меня зовут Сергей Соловьёв, я руководитель отдела методологии в компании BPMSoft. Мы являемся разработчиком одноименной CRM-системы на базе low-code платформы со встроенными ИИ-инструментами. По версии Фонда Сколково и аналитического центра TAdviser, а также консалтинговой компании «Технологии доверия» – лучшей на российском рынке в 2024 году. В этой статье я расскажу, как мы управляем данными в собственной CRM и как это повышает эффективность бизнес-процессов.

Как появляется хаос

Разные подразделения компании работают с разными данными. Бухгалтерии важны название юридического лица и банковские реквизиты, отделу продаж — история взаимодействия с ним и потенциал кросс-продаж. При этом информация в CRM не всегда вносится корректно, что затрудняет поиск и работу с карточками клиентов. В результате данные оказываются фрагментированными и разрозненными: одному контрагенту нередко могут соответствовать две разные карточки.

Дубли контрагентов приводят к организационным проблемам. Если в CRM заведены две карточки одного клиента, разные менеджеры могут вести с ним параллельные переговоры, даже не подозревая об этом.

Проблема становится критичной по мере роста бизнеса и увеличения числа ошибок, связанных с некорректным ведением данных. Когда такие ситуации приобретают массовый характер, компании осознают необходимость системного управления. Однако на ранних этапах этому, как правило, не придают значения — в фокусе остается выбор и использование решений для автоматизации продаж и маркетинга. Чтобы эти процессы автоматизации работали точно, как швейцарские часы, нужно уделить внимание порядку в данных, от которого напрямую зависит эффективность использования новых систем и решений.

Привет, Хабр! Автоматизация рутинных действий в CRM остаётся одной из ключевых задач для кол-центров, отделов продаж и поддержки. Менеджеры берут на себя обязательства во время звонков — «пришлю предложение», «перезвоню завтра», «уточню по доставке», — но не всегда фиксируют их в системе. В результате теряются сделки и снижается качество сервиса.

В этом материале мы покажем, как на базе звонков МТС Exolve, нейросети GigaChat и CRM Битрикс24 автоматически извлекать такие договорённости с клиентами из звонков и превращать их в задачи, создавая автоматизированный сценарий.

В наше время удаленная работа не просто преимущество – это тенденция. У большинства компаний и малых бизнесов есть определенный штат сотрудников, работающих на удаленной основе. Но каким образом можно справедливо оценивать работу тех специалистов, за которыми руководитель не может наблюдать в офисе? Ответ прост – тайм-трекеры.

В этой статье я подробно расскажу про пять наиболее интересных тайм-трекеров, на мой взгляд. Мы сравним их между собой, проведем анализ особенностей применения в современных бизнес-процессах, а также сделаем вывод, для каких команд рассчитан тот или иной сервис учета рабочего времени. Цель работы — помочь организациям и частным специалистам в выборе оптимального инструмента для повышения продуктивности и эффективности управления временем своим команд.

У меня есть большой опыт по работе с различными сервисами учета рабочего времени, поскольку последний год стал увлекательным приключением в мир удаленной работы. По этой причине я считаю свои выводы достаточно уместными и даже необходимыми для использования в данной статье.

Привет! Я Рамиль Сакаев — аналитик в команде Авито Авто. В статье рассказываю, как адаптированная RFM-методология помогла нам выявить недоработанные зоны CRM-коммуникаций и создать бенчмарк для маркетологов.

Все мы видели, как нейросети рисуют крокодило бомбардино и балерин-капучино. Но я хочу рассказать, как нейросеть помогла с реальным бизнес процессом.

Это история о том, как я написал полноценную CRM-систему с помощью ChatGPT, работая обычным менеджером по работе с заказчиками.