CRM-системы *

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.

Многие, и особенно начинающие, компании не хотят сразу внедрять полновесную CRM: они часто избыточны, а еще изначально диктуют логику работы, порой очень жестко. Если у вас, к тому же, все еще меняются процессы: несколько менеджеров, пилоты, согласования, юристы и финансы — стандартный флоу работы может развалиться.

Поэтому каждый колхозит что ему удобно, и самый распространенный способ сортировки данных ручками — таблицы. CRM в Excel может казаться практичной, но до поры — примерно когда появляется стабильный поток клиентов, которые проходят разные этапы в своем темпе внедрения вашего продукта/услуги и согласований. Еще больше проблем вылезает, если продажников в отделе больше одного и кто-то передал свои задачи из-за отпуска/болезни/увольнения.

Поэтому нужно искать какой-то усредненный, да еще и удобный инструмент для ведения процессов компании: что-то, что сохраняет простой табличный подход, но дает возможность в ней же собирать полноценные рабочие процессы. И такое решение я, кажется, нашел.

В споре о рекламной рассылке копии согласия может оказаться недостаточно. На двух делах ФАС разбираем, что нужно восстановить: текст и действие человека, основание конкретной отправки и исполнение отзыва. В конце — проверка, которую можно провести вместе с DPO, аналитиком и разработчиком.

Представьте ситуацию, вы вкладываетесь в рекламу и вроде приводите заявки, но часть из них всё равно теряется. Ваши менеджеры не всегда отвечают вовремя, забывают вернуться к клиенту иногда или вообще не фиксируют договорённости после звонка, и от этого вы часто в базе видите такую пометку "клиент думает". От этого сложно понять, где срезается конверсия по продажам и насколько хорошо менеджеры.

Я и моя команда с 2019 года помогаем компаниям выстраивать и автоматизировать продажи в amoCRM. За это время реализовали более 500 внедрений и видим, какие задачи отдела продаж сегодня имеет смысл отдавать ИИшке.

Я собрал со своего опыта семь практических сценариев (мы их внедряем и себе и клиентам) от мгновенного ответа на новую заявку и разбора звонков до автоматического follow-up и возвращения сделок в работу, которые зависли.

Вот будь на дворе хоть 2002, хоть 2008, хоть 2026 год — в компаниях происходит одно и то же: внедрение нового средства автоматизации наводит шорох, будоражит нервы, выбивает сотрудников из пресловутой зоны комфорта и воспринимается ни дать, ни взять как набег особо опасного робота на человеческие права и свободы не работать. При этом само внедрение чаще всего полезное и направлено на улучшение ситуации в компании, но слухи, мифы, легенды и сопротивление уже давно заслуживают стать частью эпоса. В общем, тот случай, когда картинка как никогда подходит: вроде котик, вроде мягкий и милый, но вот эти ребята на креслах-грушах и в гамаках возмущённо начнут суетиться через 3…2…1…

Из-за ограничений мессенджеров в России многим приходится возвращаться к SMS-рассылкам. При этом в привычной воронке можно убрать целый этап: номер получателя уже есть в базе, поэтому незачем ждать, пока юзер повторно оставит его в форме на сайте.

Каждому номеру можно назначить персональную ссылку, чтобы по переходу определять, кто заинтересовался предложением, и передавать данные в CRM. Юзер продолжит изучать страницу, а его интерес уже будет зафиксирован. Даже если он закроет сайт, не заполнив заявку, лид не потеряется.

Битрикс24 Коворк/Код — новый ИИ-агент, который может работать с данными портала и выполнять действия по обычному текстовому запросу. 

На примере объединения дублей в CRM разбираем протокол агента: как он готовит план изменений, запрашивает подтверждение и проверяет результат.

В последнее время генеративный ИИ все чаще становится частью корпоративных систем, и российский бизнес активно ищет способы его применения в CRM и ERP. Интерес к таким решениям за последний год вырос в два-три раза. Количество запросов «Битрикс24 ИИ» увеличилось на 600%, «CRM с нейросетью» — на 550%, «ИИ в 1С» — на 85%. При этом, по данным «СберАналитики» и «Сбер Бизнес Софт», 39% российских организаций уже используют ИИ-агентов и ассистентов в документообороте, финансах и HR. Тем не менее, ERP в этом смысле остается более консервативной областью. ИИ чаще подключают к ней в виде отдельных сервисов. Давайте разберем, в каких задачах ИИ действительно оправдан, как выбрать подходящий способ интеграции и почему в большинстве случаев корпоративную ERP разумнее не заменять, а постепенно дополнять.

Рынок созрел, но внедрения с ИИ точечные

Объем российского рынка ERP-систем по итогам 2025 года оценивается примерно в 100 млрд. рублей и продолжает плавно расти. При этом интерес к использованию встроенных ИИ-инструментов в корпоративных системах огромный. Но пока еще процент компаний, реально применяющих ИИ в ERP, остается небольшим. Сейчас начинают появляться ИИ-сервисы, которые могут встраиваться по API в ERP-системы.

Но прежде, чем браться за внедрение, компаниям предстоит ответить на несколько принципиальных вопросов.

Многие компании молятся на конверсию. Улучшение даже на 1% вызывает экстаз. Потеря конверсии — траур, поиск виноватых, казни на площадях.

Мамкин РОП уверен — если конверсию сделать планом, то завтра продаж станет больше, а зарплата самого РОПа — выше. Вот только после нового KPI конверсия растет, а выручка и прибыль падают.

Почему попытка добиться высокой конверсии может привести к большим финансовым потерям, разрушению клиентской базы и увольнению менеджеров — в статье.

С 2022 года производим и продаем женскую спортивную одежду: легинсы, топы, футболки, свитшоты, велосипедки. Основной канал продаж: Wildberries. В 2026 году на него приходилось 80–85% оборота.

До июля у нас был нормальный растущий бизнес. А сегодня у нас одна задача —  выжить. Не вырасти, не заработать, а просто сохранить бренд, компанию и людей. 

Для простой серверной интеграции с Битрикс24 далеко не всегда требуется полноценная OAuth 2.0-авторизация.

Если задача — из внешнего сервиса создать контакт, проверить существующего клиента и записать лид в CRM, это можно сделать через входящий вебхук Битрикс24 и обычный PHP.

Я использую такую схему в интеграциях, когда внешняя система отправляет данные на наш сервер, а сервер уже решает, что именно нужно создать в CRM.

Все слышали, что ИИ заставляет перестраиваться рынок CRM. Но для тех, кто работает с этими системами, реальность пока прозаичнее: новые ИИ-функции накладываются на сложный ландшафт существующих продуктов, устаревшие интерфейсы и процессы, которые не меняются за один релиз. Проблема здесь в разрыве между темпом развития технологий и тем, как быстро компании способны встроить их в реальную работу.

Давайте разберемся, что на самом деле происходит: куда движется мировой рынок CRM, что происходит в России и как на эти тренды отвечают платформы, которые не просто пишут на сайте «у нас есть ИИ», а действительно встраивают его в ядро.

В прошлой статье (ссылка) я разобрал конвейер между агентом и клиентом: теги, регулярки, абзацы по 180 символов. Осталось два больших пояснения - что происходит со сделкой в amoCRM, когда диалог дошёл до неё, и стоп-кран, которым человек перехватывает диалог у бота. Поэтому сегодня показываю два Salesbot’а, которые замыкают контур: "Раздатчик" (диспетчеризация задач менеджерам) и "Идентификатор" (оцифровка старой базы).

Хочу начать с вопроса, который оставался за кадром всех предыдущих статей. Нода IF: Is New User? в начале ветки проверяет Redis-ключ связки: пустой - значит клиент новый, запускаем синхронизацию со сделкой. А если клиент старый - заведён в CRM руками за год до внедрения ИИ? Если к примеру как в данном проекте, из-за внутренних решений касательно бизнес логики у заказчика сделки хранятся до последнего момента, наверное пока их не наступит больше чем за 30000 штук (P.S. про это я позже расскажу чуть позже - точнее про то КАК это ломает работу воркфлоу)? У него связки тоже нет. Формально он выглядит как новый. Обычная система в этот момент создаёт вторую сделку на первого же старого клиента, который написал ночью. Дубль. Добро пожаловать в слепую зону.

Всем привет!) Напомню: в первой статье я показал дебаунс на Redis, который склеивает дробные сообщения клиента. Во второй — модуль привязки «чат = сделка» и то, почему вебхуки стоит держать в изолированных ключах. Обе части заканчиваются примерно одинаково: «...и текст уходит ИИ‑агенту». Это, пожалуй, тот финал, на котором обычно ставят точку и заливают демо на GitHub... Но не в данном случае!)

Работа с файлами в REST API Битрикс24 — та задача, где документация заканчивается ровно там, где начинаются проблемы. Официальные примеры показывают, как загрузить один файл в одно поле. А дальше выясняется, что у crm.item.update и crm.deal.update разные несовместимые форматы, что вложенный base64 через http_build_query уходит в никуда, а сервер при этом честно отвечает «result».

За год я делал файловую логику в шести проектах: перелив сделок между порталами, загрузка фотоописей с мобильного, парсинг PDF из карточек, сборка архивов, синхронизация аватаров. Везде подход получился разный.

Собрал всё в один разбор — шесть подходов с кодом и восемь граблей:

два формата файлового значения, которые нельзя смешивать, и почему при смешении затираются уже прикреплённые файлы;

тихий провал: HTTP 200, в ответе result, поле не обновилось;

useOriginalUfNames=Y, без которого UF_CRM_* молча игнорируются;

downloadUrl приходит с пустым auth= и без подстановки токена не скачивается, а при протухшем токене вместо файла отдаётся HTML-страница с кодом 200;

у одного изображения бывает несколько URL, и часть из них не работает — пришлось делать скоринг вариантов по эвристике.

В конце — таблица «что брать под какую задачу» и чеклист граблей. Двадцать блоков кода, всё из боевых проектов.

«Интеграция с телефонией» — фраза, за которой может стоять что угодно. От «раз в сутки подтягиваем список звонков» до «менеджер разговаривает с клиентом во вкладке браузера, а карточка клиента открылась сама, ещё до того как он сказал „алло“».

Мы делаем FARA CRM и прошли этот путь целиком: сначала перенесли рабочий модуль Asterisk, потом привели к одному контракту облачные АТС, потом сделали трубку прямо в браузере — а под конец обнаружили, что без собственного TURN-релея половина этой красоты «то соединяется, то нет». И добавили релей в поставку.

В статье — три вещи:

«Я собрал приложение за выходные». Почему вайбкодинг в проде опаснее, чем кажется.

Где заканчивается прототип и начинается инженерия, почему «работает у меня» не равно «готово для бизнеса» и за что на самом деле платят опытной команде.