CRM-системы *

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.

Кажется, ИИ в составе CRM считается привычным. Чат-боты, скоринг, предиктивная аналитика, прогнозирование полей - повсеместно заявленные возможности ИИ впечатляют, что увеличивает интерес компаний к рассмотрению соответствующих решений, но на практике большинство из них лишь прототипы.

Почему в бизнесе интеллектуальные системы редко используются в полную меру и как в этой плоскости развивается BPMSoft, расскажем в этой статье.

Перспективы

По нашим данным, объём рынка искусственного интеллекта в корпоративном ПО к концу 2025 года достигнет 1 трлн рублей, а главным драйвером роста всё же выступит спрос на интеллектуальные CRM.

Компаниям просто необходимо осваивать современные решения и внедрять инструменты для прогнозирования продаж, анализа клиентского поведения и автоматизации сервисных функций. Особенно востребованы чат-боты для первой линии поддержки: в ритейле ими пользуются 42% компаний, в медицинских организациях — 38%, в банковском секторе — 27%.

Прототипы vs Интеллектуальные CRM

Сегодня базовую модель машинного обучения может собрать даже небольшая команда: открытые фреймворки вроде TensorFlow и Scikit-learn, облачные ML-платформы и готовые библиотеки снижают порог входа. Поэтому рынок быстро наполнился CRM с «ИИ-ярлыками» — чат-ботами на базе LLM, классификаторами обращений, базовыми инструментами прогнозирования оттока.

Такие решения охотно поддерживаются малым бизнесом, который активно растёт, но в какой-то момент перестаёт чувствовать клиента. Это возможность задуматься о ИТ-решениях сейчас и на перспективу, сэкономить деньги и время, вернуть контроль над продажами и предотвратить хаос. При этом базовой функциональности вполне хватает для решения типовых задач.

Привет, Хабр! Сегодня расскажу, как по-разному используют CRM в финтехе на российском рынке и в Юго-Восточной Азии. В статье я разберу четыре основных различия двух рынков и как адаптировать CRM под азиатский рынок.

Интеграция простой формы с AmoCRM на «бумаге» выглядит просто. Кажется, что можно просто отправить контакт, создать лид, прикрепить товары к сделке — и готово». На практике всё наоборот.

Честно говоря, документация AmoCRM сначала меня запутала. Я полез гуглить по моей ситуации (связка формы с CRM) почти ничего. Посмотрел ролик на YouTube про библиотеку. Понял основы, но всё равно оставалось куча вопросов.

Дело в том, что AmoCRM в упор не видит дубликаты контактов и товаров. При очистке дублей из админки ничего не удаляется. Все из-за уникальных ID, которые назначаются при отправке данных.

После множества экспериментов, я все таки смог подружить небольшой бэкенд и API AmoCRM.

Продолжаю делиться кейсами организаций, которые развивают свои решения в открытом формате и/или осуществляют вклад в общемировые open source-проекты.

На этот раз опытом поделился Михаил Скворцов, основатель специализированной компании-интегратора по внедрению платформы Odoo в России и сопредседатель Rudoo, российского консорциума разработчиков ERP-решений при ИСП РАН.

Заявки — как топливо для бизнеса: чем качественнее их обработка, тем дальше компания движется вперед. Но в реальности менеджеры часто «теряют» входящие сообщения: кто-то отвечает с задержкой, кто-то дублирует коллегу, а часть лидов вовсе уходит конкурентам.

С этой проблемой столкнулся агрегатор, подключающий водителей к Яндекс.Такси. Их менеджеры принимали заявки через Telegram-бота, но без CRM-интеграции это превращалось в хаос: дубли, пропуски и отсутствие аналитики.