CRM-системы *

Каждый раз, когда покупатель стоит у полки, смотрит на товар и открывает телефон с камерой, я знаю, что сейчас произойдёт. Он отсканирует товар, найдёт его на Ozon или Wildberries и уйдёт. Просто уйдёт, иногда даже не сказав спасибо. Это происходит у нас регулярно, особенно в сезон. И тем не менее магазин работает седьмой год, оборот в прошлом году составил 17 миллионов рублей, а окупился он за 28 месяцев. Объясню, как все устроено.

Представьте себе: вы много лет работаете с рекламным агентством, заказываете у них рекламу своего приложения, например, для редактирования PDF. У вас личная дружба с менеджером Аллой, скидки, особые условия поставки, вам делают закупку медийки под акцию, даже если вы пришли утром и медийка нужна через час. Вы даёте агентству немаленькие деньги, они вам — лояльность. И вот вы выкатываете релиз с уникальной фичей и вам нужно покрыть рекламой все каналы максимально срочно, потому что не исключено, что конкуренты эту фичу тоже вскоре запилят (если ещё нет). Звоните, а вместо Аллы — Лариса, которой вы не можете донести ни одной мысли и понимаете, что она робот, счёт выставляется без скидки, сроки — строго по формальному договору, никаких исключений. Дозваниваетесь в конце концов на мобильный Аллы, а у неё зомби апокалипсис все полномочия заменил выгодный ИИ-агент и она ничем больше не может вам помочь. Для агента вы — кожаный мешок с деньгами, у которого деньги нужно забрать, выполнив работу строго и по алгоритму. Вы выкупаете рекламу, потому что она вам сейчас очень нужна, но вряд ли вы вернётесь к электро-Ларисе. Это хороший, отчасти собирательный, образ того, что делают с ИИ в малом и среднем бизнесе.

Всем привет, меня зовут Никита и я CEO VSL-BI. Мы с командой занимаемся внедрением BI-аналитики и автоматизацией сбора данных в компаниях разного масштаба.

В большинстве случаев к нам приходят с задачами внедрения аналитики в специализированных системах вроде Microsoft Power BI, Yandex DataLens или Apache Superset. Но за последний год заметно выросло количество запросов именно на BI-конструктор внутри Битрикс24.

Поэтому решил разобрать его отдельно, чтобы было понятно, где он действительно полезен, а где начинает ломаться.

Разберемся, какие есть CRM-системы на российском рынке сейчас, чем они полезны бизнесу и как выбрать оптимальное решение, а также сравним 10 лучших российских CRM на рынке.

Я начинал с 50 тысячами рублей — и на старте у меня не было ни оборудования, ни помещения, ни инвестора. Зато было девять лет внутри кофейной индустрии. Это оказалось дороже денег.

Всю сознательную рабочую жизнь я провел не за барной стойкой, а в крупной компании-импортере зеленого кофе. Начинал с бэк-офиса, потом работал с лабораторией, сопровождал фуры из Европы, летал в страны произрастания, дегустировал образцы. За девять лет дорос до руководителя отдела продаж.

К 2018-му захотелось большего. Зарегистрировал ИП, в 2020-м ушел окончательно. Честно говоря, было страшновато: девять лет в одном месте, понятная роль, понятный доход. Но и сидеть дальше уже не получалось. Стартовал с 50 тысячами рублей: купил первый мешок зеленого кофе и начал жарить на мощностях компании, пока еще там работал.

Первое время жарил на маленькой машине прямо в офисе — она стояла для обжарки образцов. Объемы были смехотворные: один большой заказ требовал десятков загрузок. Потом компания запустила шоу-рум с серьезным оборудованием и стала официально сдавать его в аренду — мы получили возможность жарить нормальные объемы без вложений в собственный ростер. Потом накопили деньги и купили собственный ростер. Один из клиентов, которых я консультировал, предложил поставить наше оборудование к себе на производство бесплатно. Полтора года стояли там, не платя аренду.

Можно назвать это везением. Но каждый раз люди шли навстречу по одной причине — знали, что я разбираюсь в продукте лучше большинства. Экспертиза открывала двери, которые деньгами не открыть.

Привет, Хабр!

Каждый, кто работал с бухгалтерией, CRM или просто заводил контрагента вручную, знает эту боль. Вам присылают карточку компании в PDF, договор в DOCX или просто текстовый файл с реквизитами. Задача: достать оттуда ИНН, КПП, расчётный счёт и БИК, чтобы не схлопотать штраф за неверные данные.

Можно нанимать стажёра, который будет перепечатывать это в Excel. А можно довериться машине.

Мы в нашей компании долгое время решали эту проблему для своих внутренних задач (интеграция с 1С и автоматизация документооборота), а в итоге обкатали решение и выпилили в отдельный публичный сервис. Сегодня расскажу, как наш API извлечения реквизитов работает под капотом, покажу примеры кода на 6 языках (включая 1С, куда без него) и честно расскажу о таймаутах и подводных камнях.

В 2018 году мы начали разрабатывать CRM-систему, заточенную под сеть СТО. Разработка была масштабна, а цели — амбициозны: мы стремились учесть потребности всех участников процесса. Над проектом работали аналитики, программисты, тестировщики, настройщики Битрикс, дизайнеры и др. специалисты. Кроме того, работа продолжалась и после сдачи проекта. Я сейчас не только о поддержке системы — мы продолжали непрерывно улучшать ее, добавляли новые фичи, оптимизировали процессы.

И всё же, начав «за здравие», через 5 лет, в 2022 году, мы с заказчиком подошли к финалу известной поговорки. Эта статья про то, почему так получилось и какие уроки мы извлекли из этой истории.

Меня зовут Алексей Постригайло. Моя компания специализируется на системной интеграции и имеет 20-летний опыт реализации крупных проектов. В своих статьях я рассказываю о «закулисах» наших проектов.

Статья написана на основе интервью с Юлией Устимовой, владелицей цветочной студии Лесроз в Нижнем Новгороде

Я закончила Строительный университет с красным дипломом в 2013, пять лет проработала по специальности, а потом ушла в цветы.

Любовь к цветам у меня была, наверно, с рождения. В детстве я играла в цветочный магазин — собирала букетики в саду, раскладывала, продавала воображаемым покупателям. Это было так давно, что я почти забыла. Но трепет к цветам не исчезал никогда и в какой-то момент поняла: если никогда не попробую работать с цветами, буду жалеть всю жизнь.

В Bitrix24 автоматизация часто превращается в отдельный проект: приложения, OAuth, лишняя инфраструктура. Хотя многие задачи — создание сделок, уведомления, реакции на события — можно закрыть намного проще. Вебхуки дают прямой доступ к API через один URL и позволяют быстро связать CRM с внешними сервисами. Разберёмся, как это работает, где реально помогает и где начинаются ограничения.

Статья написана на основе интервью с Артёмом Антосиком, сооснователем производства «Сибирский след», Тюмень.

Я сам из Тобольска — второй по численности город в Тюменской области. У меня там были свои обувные магазины, и я закупал обувь на тюменской фабрике «Восход», а потом продавал её у себя. Так в 2012 году я познакомился с Юрием Федотовым — он тогда работал заместителем директора.

В 2018 году Юрий уже ушёл с фабрики. А я приехал в очередной раз — и директор, Виталий Петрович Кузнецов, говорит мне прямо: собираюсь закрываться, помещение буду сдавать в аренду. Виталию Петровичу было 83 года, и он всё ещё сам руководил производством.

Я понял, что это конец. В начале девяностых в Тюмени работало пять крупных обувных производств. К 2018 году не осталось ни одного — «Восход» догорал последним.

Мы с Виталием Петровичем договорились: я выкупаю оборудование, беру площади в аренду и забираю часть сотрудников. Позвонил Юрию, предложил войти в дело. С 2018 года мы вдвоём шьём обувь в Тюмени под маркой «Сибирский след».

Я не разработчик и не из IT.
У меня автосервис и несколько офлайн-бизнесов. В 2022 году я спросил у AI, чем он может мне помочь. Через несколько часов у меня появилась первая CRM, написанная через промпты.
Через два года — несколько проектов, Telegram-бот, Android-приложение и система, которой пользуются десятки офлайн бизнесов.
Это история о том, как AI стал инструментом для предпринимателя без технического бэкграунда.

Рынок медицинских услуг в России продолжает расти как на дрожжах. По данным аналитиков, в 2025-2026 годах мы наблюдаем устойчивый рост частной медицины на 12-15% ежегодно. Вслед за этим бумом неизбежно следует лавинообразный рост предложений IT-услуг. Кажется, что для каждой, даже самой узкой задачи, существует отдельное SaaS-решение: агрегаторы записи, ORM-системы для сбора отзывов, CRM для колл-центра, ERP для склада, МИС для врачей... Список можно продолжать бесконечно.

Добавьте сюда ужесточение контроля со стороны государства (ЕГИСЗ, РЭМД, маркировка, ЭДО, новые приказы Минздрава), и вы получите идеальный шторм.

Я занимаюсь автоматизацией бизнесов и IT-консалтингом в медицине уже много лет. Недавно мне довелось сравнить, как выглядит IT-ландшафт стоматологии в 2018 году и многопрофильной клиники в 2026-м. И знаете что? Картина, за редким исключением, абсолютно идентична. Разве что зоопарк стал больше, а сотрудники в регистратуре матерятся громче.

В этой статье я хочу разобрать, почему попытка собрать инфраструктуру из «лучших» точечных решений превращается в ад для бизнеса, почему это дорого, неэффективно, и почему единственным спасением в 2026 году становится путь «цельного решения» — экосистемного подхода.

Еще пару лет назад казалось, что формула успеха проста: WhatsApp Business для рассылок, Telegram для срочных уведомлений и немного email для галочки. Но к 2026 году рынок медицинских коммуникаций в России вошел в фазу идеального шторма. Мессенджеры один за другим уходят в зону нестабильности или блокировок, регуляторы требуют не просто согласий, а их безупречного юридического оформления, а пациенты, уставшие от вала спама, научились мгновенно блокировать любые каналы, вызывающие малейший дискомфорт.

Мы проанализировали текущую ситуацию на стыке телеком-индустрии, законодательства и пользовательского опыта, чтобы ответить на главные вопросы: как теперь выстраивать контур доверительного общения с пациентом, как не потерять базу при очередной блокировке и как не попасть под многомиллионные штрафы за рекламную рассылку, замаскированную под напоминание.

После стажировки в КОРУСе я довольно быстро оказался на реальных проектах. И, как это часто бывает, проекты были далеко не учебные — крупные клиенты, сложные процессы и живая система, от которой зависит работа бизнеса.

Иногда со стороны кажется, что такие проекты — территория только для мидлов и сеньоров. Но на практике команды почти всегда состоят из специалистов разных грейдов. И это нормально.

За время работы я убедился: младший аналитик на проекте — это не ученик, который просто наблюдает. Это полноценный участник команды, который закрывает целый пласт прикладных задач. Особенно хорошо это видно на проектах внедрения и поддержки Битрикс24.

Меня зовут Семен Курганов, младший аналитик в департаменте CRM&BPM в «КОРУС Консалтинг», и в этой статье я поделюсь своим опытом работы младшим системным аналитиком на проектах Битрикс24.

Российский рынок CRM заметно «расслоился» на два мира. Первый — массовые «коробочные» решения для малого и среднего бизнеса с быстрым стартом и относительно жёсткими сценариями. Второй — корпоративные CRM‑платформы, которые выбирают крупные компании: с длительным циклом сделки, сложной организационной структурой, кросс‑функциональными процессами, требованиями по интеграциям, безопасности и высокой нагрузке.

В этом материале я решил сделать обзор корпоративных CRM-платформ, способных оказать комплексный эффект на весь бизнес — не только на воронку продаж. Разобраться в особенностях каждой из них бывает непросто, и я надеюсь вам в этом помочь!

Привет, Хабр!

Менеджеры продаж не всегда вовремя и полно заносят данные о сделках в CRM после звонка. Часть информации может забыться, а часть может быть записана сокращенно.

Прослушивать звонки вручную и восстанавливать детали слишком трудоёмко, а ресурсов на это часто не хватает. Поэтому в этом материале соберём MVP-сервис на Python, который получает событие о завершённом звонке из МТС Exolve, забирает текст разговора, выделяет из него ключевые поля через YandexGPT и записывает результат в Bitrix24. На выходе получится рабочий пайплайн: вебхук, транскрибация, извлечение полей квалификации и обновление существующей сделки в CRM.

За основу возьмём BANT — базовый фреймворк квалификации лида: Budget, Authority, Need, Timing, то есть бюджет, лицо, принимающее решение, потребность и сроки. И расширим его, добавив оценку интереса клиента, фиксацию конкурентов и возражений. Такого набора достаточно, чтобы квалифицировать лид, приоритизировать сделку и сохранить контекст следующего контакта, но не превращать карточку в анкету на десятки полей.

Стек: Python 3.10+, Flask, SQLite, Call Transcribation API МТС Exolve, YandexGPT API, Bitrix24 REST API.

Vibe coding — это одновременно и мем, и реальность 2025-2026 года. Кто-то называет это будущим разработки. Другие считают, что это способ генерировать технический долг со скоростью света.

Мы решили попробовать создать коммерческий проект с нуля полностью с помощью вайбкодинга. В результате: 46 000 строк кода, полтора месяца, два человека. Проект работает, клиент пользуется.

Вообще как бы нифига себе – написать рабочую CRM, которая автоматизирует обработку входящих запросов и может автоматически работать по сделкам: отвечать на письма, ставить задачи, проводить сделку по воронке.

Рынок CRM-систем в России плотно занят: Битрикс24, amoCRM, Мегаплан и другие. Но к сожалению, бесплатных и открытых мало или возможно нет вовсе.

Open-source дает полный контроль над кодом, self-hosted развёртывание и возможность кастомизировать каждый компонент. Сэкономленные деньги с лицензии ПО можно потратить на дополнительную кастомизацию под себя или другие цели кампании.

Я создал FARA CRM — open-source CRM, построенную на современном стеке, запускающуюся одной командой из Docker.

Стек: Python 3.12+ · React 18.2.0 · FastAPI · Docker · PostgreSQL

Небольшие заметки о разработке CRM‑системы по продаже объектов недвижимости.

По причине того что после 8-летнего хардкодинга рандомными людьми, код предыдущей CRM пришел в состояние квантовой запутанности, потребовалось срочно разработать новую CRM.

Собственно, по ходу составления технического задания, становилось понятно, почему все предприятия со сколько‑нибудь сложным продуктом или бизнес‑процессами, идут в свою разработку.

И первое (Продукт), и второе (Процессы) накладывает фундаментальные требования к модели данных, формируя каркас бизнес‑логики.

В прошлой статье мы сделали первое пробное фронтенд-приложение.

Сегодня покажем, как делать автоматизацию и добавим 4 роботов: исправление номеров телефонов, нормализация имён и сбор данных по задачам и суммам сделок. 

Для проекта используем специально подготовленный для работы с AI-агентами шаблон AI-стартера, где уже заложены подробные инструкции для работы с ИИ.

В статье — описание всех изменений, возможных проблем во время работы и их решения. И ссылка на репозиторий с проектом, конечно.