CRM-системы *

Моя конверсия по рассылкам. Я показываю на примере рандомной своей выборки - но статистика отражает реальную действительность

В начале сентября я провёл вканале интерактив: предложил подписчикам написать в комментариях свою профессию и пообещал каждому прислать эскиз системы в Obsidian под его работу. Эскиз — это буклет на 3 страницы: какие разделы нужны хранилищу юриста, психолога или инженера, как между ними ходит информация и какими плагинами это собирается. Профессию назвали 20 человек. Каждому ушёл буклет в личку, дальше пошли переписки и записи на консультации. Через неделю я уже не помнил, кому что отправил и кому обещал ответить. До этого лидов я не вёл никак, их было мало и все помещались в голове. Отдельный сервис заводить не хотелось: задачи, клиентские проекты и заметки по встречам у меня и так в Obsidian. В этой статье расскажу, как я собрал CRM на плагине Operon и что в нём допилил. Следующие раунды интерактива буду объявлять в канале.

Продолжение серии «Автоматизация для новичков на примере малых предприятий».
В прошлой главе я уже продал Азизу CRM и разъяснил вам основные термины интеграторов ERP простым языком обывателя. Настало время вновь заглянуть в Непревзойдённую шаверму и познать чем же так важны Фефа и Фифа в пищевом бизнесе.

В последнее время часто стал получать вопрос от клиентов про ATS, клиенты из ниши рекрутинга путаются и не понимают зачем им это и чем отличается от CRM. Решил подготовить статью, может кому‑то тоже будет полезно узнать про отличия и определиться, что именно нужно для вашего бизнеса.

Начну с азов — ATS расшифровывается как applicant tracking system — система отслеживания кандидатов, она хранит резюме, ведёт кандидата по этапам подбора и собирает переписку с ним в одном интерфейсе рекрутера. А вот CRM уже ведёт клиента к сделке и считает выручку, у неё другая задача.

Эту статью я подготовил для собственников, руководителей компании и HR‑руководителей, которые решают, хватает ли текущих инструментов для подбора или пора брать отдельную систему.

Параллельные ветки могут сократить путь договора вдвое, но одна ошибка в логике слияния — и процесс останется «в работе», хотя согласовывать уже некому. Разберём маршрут от запуска веток до итогового решения и покажем, как обработать отказы, таймауты и повторные раунды так, чтобы договор действительно дошёл до конца.

Я много знакомлю лидов друг с другом. Теперь этот процесс автоматизирован. Этот способ позволяет мне расширять свой нетворк и давать пользу тем, с кем я знаком

Сейчас у меня регулярно занимаются четыре ученика. Для четырёх человек CRM звучит как избыточное решение. Но проблема оказалась не в числе контактов: один диалог жил в Telegram, другой — в WhatsApp, ещё два канала были VK и MAX. Перед уроком я вручную вспоминал, где написать ученику, отправлял напоминание и искал ссылку на встречу.

Я собрал рабочее место на базе Chatwoot и дописал небольшой сервис, который связывает календарь с конкретным диалогом. Ниже — как устроена эта цепочка, почему в событии хранится именно номер диалога, а не номер контакта, и какую гарантию доставки в действительности даёт SQLite.

Лидов много. Менеджеры отвечают быстро, в среднем за 15 минут в рабочее время, я проверял. Маркетинг работает, поток растёт. А денег меньше, чем должно быть.

Я разобрал воронку продаж одного кросс‑бордер сервиса за три года, по данным CRM, и нашёл, куда девается разница: заявки хоронят.

Представьте парк аттракционов, фуд-корт на фестивале, корпоративную столовую или сеть автомоек. Что их объединяет? Всем им нужна своя закрытая платёжная система или внутренняя программа лояльности (клубные карты).

Обычно внедрение такой системы — это боль. Нужно покупать дорогие терминалы, нанимать интеграторов и пилить самописный софт. А что делать, если система нужна «на один раз» (для трёхдневного фестиваля) или у малого бизнеса просто нет бюджета?

Меня зовут Никита, и я решил закрыть эту боль, заодно прокачав своё портфолио. Я разработал легковесную, open-source альтернативу закрытым платёжкам, которая работает прямо в браузере, не требует скачивания приложений и сложного железа.

Под капотом — классический стек React + Node.js и капелька технологии в виде WebNFC.

За год сайты получили 149 заявок. В CRM не попала ни одна: письма уходили в личную почту двух сотрудников, а форма обратного звонка слала их разработчику шаблона. Пароль администратора при этом время от времени «менялся сам», и объяснение нашлось в папке /ftp.

Это восемь сайтов-каталогов корпоративного ИТ-оборудования на одной установке «1С-Битрикс». Я занимался их маркетингом, разбор занял около трёх недель и ушёл далеко от маркетинга. Ниже: что нашлось, как чинили, что сломали сами, и чек-лист, по которому то же можно найти у себя за вечер.

Пароль от хостинга — в личных сообщениях. SSH‑ключ — в архиве на рабочем столе, который никто не чистил года три. Токен от CRM — в закреплённом сообщении в Telegram, которое уже никто не читает. Знакомо? У нас было ровно так, пока я не сел и не разобрался, что с этим делать.

Это не очередной «как поднять Vaultwarden за 10 минут» — таких гайдов хватает в вики проекта. Это история про то, что происходит после команды docker compose up: VPN‑периметр вместо открытого порта, самоподписанный CA, который красиво работает на десктопах и разваливается на Android, DNS-01 challenge с собственным хуком для acme.sh под провайдера, которого нет в официальном списке, бэкап в два независимых конца и восстановление, протестированное заранее, а не в момент паники.

Если вы технарь — здесь рабочие конфиги, а не псевдокод: Caddy, docker‑compose, скрипт под acme.sh ретеншен бэкапов без магии. Если интегратор на Bitrix — готовая структура коллекций и прав под клиентские проекты, роли Dev/Marketing/Infra, чек‑лист на нового клиента. Если тимлид — регламент, который реально прижился в команде, а не умер через неделю, как очередная табличка в Notion.

Отдельный мотивбыл личный: давно хотелось не просто читать про self‑hosted‑подход бигтеха к секретам, а руками собрать что‑то похожее у себя — без DevOps‑отдела и без бюджета на энтерпрайз‑решения — и посмотреть, где ручной, но осознанный self‑hosted реально ломается, а где отрабатывает не хуже платного SaaS.

Разрешить сотрудникам вайбкодить легко — сложно понять, что делать, когда личным приложением начинает пользоваться половина отдела. 

Показываем одно из решений: общий хаб, модерация и понятные правила перехода от экспериментального проекта к рабочему инструменту. Риски, возражения и другие замечания ждём в комментариях.

Недавно, пересматривая «Матрицу», поймал себя на мысли, что между фильмом и аналитикой есть много общего. Тот мир, в котором жил Нео, выглядел абсолютно реальным и убедительным, хотя на самом деле он был лишь иллюзией. И с аналитикой иногда происходит то же самое.

Смотришь на отчёты, конверсию, заявки, и вроде бы все метрики в порядке, и реклама работает как надо. Но когда смотришь на продажи, то понимаешь, что их больше не стало, как и денег в кассе. Цифры выглядят убедительно, но не отражают реальности, ровно так же, как и мир «Матрицы».

Симуляция расписания сервиса с неоднородным временем обслуживания: равные слоты против слотов по типу. Код целиком, 2000 прогонов, разбор того, чего модель не умеет.

У меня есть проекты, на который я привлекаю инвестиции. Потому что эти инвестиции помогут проектам масштабироваться, привлечь больше юзеров, выполнять задачи большего масштаба и тд и тп - в общем все, что будет приносить этим проектам больше денег. Соответственно, инвесторы с этого получат хороший процент прибыли.

Я автоматизировал почти всю цепочку действий по фандрейзингу: сбор инвесторов из источников, отбор, отправку им сообщений через свою CRM, отслеживание ответов и вывод на звонок.

Чуть ниже описываю, как делал и какие цифры получились. Ну и где не получилось так, как мне бы хотелось.

Статья написана на основе интервью с Максимом Мартыненко, владельцем сети магазинов ТБЧН ДВИЖ в Крыму.

В 22 года я вложил около миллиона рублей в первый табачный магазин. Сегодня у меня сеть из пяти точек в Крыму и около 2000 товаров в ассортименте. Рассказываю, как вырос от одного магазина до сети, почему из-за ошибки с налогами пришлось взять кредит и как развиваю бизнес в условиях отключений света, дефицита бензина и товаров.

В прошлой статье я рассказывал о скрытом баге: ИИ‑агент в проде заказчика тратит токены, генерация закрывается со статусом «успех», а клиенту уезжает пустая строка. Тогда я обещал разобраться и починить. Обещание выполнено: причина найдена, правки встали в воркфлоу, счётчик пустых ответов уже 7 дней — чисто. Баг получил имя Reasoning Lock. Теперь подробно о нём: симптомы, «расследование по этажам», механика и «лечение» — в общём в стиле детектива :-)

Напомню, что строю ИИ‑агентов на self‑hosted n8n. Герой статьи — агент в проде заказчика: по ночам принимает заявки в Instagram Direct, ведёт диалог, собирает анкету и создаёт/обновляет сделку в amoCRM. Стек агента: n8n + Redis + LangChain, LLM основная — DeepSeek V4 Pro через OpenRouter, резервная — недавно поменял на Qwen3.8 Flash.

Предыстория: два периода, две природы отказов

История началась задолго до самого бага. С конца июня (установил в прод агента в первых числах июня если точнее быть) отказы случались двух периодов, и разница между ними = ключ к пониманию.

Период первый = тесты и запуск: инфраструктура. Первые «пропавшие ответы» пользователям имели вполне земную природу: ограничения Meta — потери вебхуков, окно ответов, двойные доставки. Как это чинилось (мгновенный 200 OK, буфер на Redis, дебаунс) — разобрано в первых двух частях. К продакшену этот класс закрыли.

Период второй — последние два месяца: промпт. Система стабилизировалась, и правки от заказчика посыпались в системный промпт... (( Под живую бизнес‑логику: инструкция по пересылке оплаты пользователем, отдельные сценарии ответов для VIP‑клиентов (абзаца два, которые под каждое «фи» постоянного клиента меняли по несколько раз), уточнения формулировок после каждого спорного диалога. Каждая правка по отдельности естетсвенно правильная и рабочая. Суммарно же промпт разросся до где то 6.4k токенов, и плотность запретов («КАТЕГОРИЧЕСКИ ЗАПРЕЩЕНО», «Отправь СТРОГО этот текст») стала максимальной за всю жизнь системы.

Я долго ходил по конференциям, у меня хороший нетворк, и все это длительное время я наполнял CRM контактами, результатами звонков, переписками, договорённостями и тд.
В какой-то момент в ней оказалось почти 10К человек и вся моя история отношений с ними.
Но накопить данные конечно легче чем применять их так, чтобы была максимальная польза. Чтобы CRM приносила эту пользу, я должен помнить, кого и как там  искать, какие фильтры включить, что делать дальше и как масштабировать это.

Я хотел автоматизировать почти всё.

Я занимаюсь внедрением и интеграциями CRM уже третий год. За это время у меня было больше 70 интеграций, а около 90% клиентов после внедрения остаются на сопровождении.

И один из вопросов, который я регулярно слышу еще до начала проекта:

«А какая CRM нам лучше подойдет — Битрикс24, amoCRM или что‑то другое?»

Иногда вопрос формулируют еще проще:

Чтобы напомнить клиенту о встрече, нужно собрать в одном сообщении данные из нескольких записей CRM. С этой задачи началась работа над моим шаблонизатором, который постепенно обзавёлся каталогом понятных параметров, собственным парсером и условиями. Позже тот же механизм понадобился колл-центру уже в микросервисе. Расскажу, какие задачи меняли его устройство и что пришлось продумать, чтобы новое поле в сообщении можно было добавить без очередной задачи разработчику.