Праздники скоро закончатся и снова наступят рабочие будни. Признавайтесь, кто хоть раз думал о том, что вроде и отдыхать уже надоело, но и в работу возвращаться будет трудно? Потому что выход из праздников это почти всегда небольшой стресс.
Выработал с годами несколько железных правил, которые помогают влиться в работу плавно и легко, даже после длительного отдыха. Сегодня ими и поделюсь!
Коллеги, ситуация на рынке труда перешла в стадию открытого конфликта. Хейт в адрес HR, рекрутинга и платформ - это не шум, а точный диагноз системы, которая работает против всех. И абсолютно логичные последствия, хоть хейт я и не поддерживаю.
Я решила разобрать одну из главных поломок 2025 года. Для этого вступила в несколько комьюнити кандидатов и HR. И поняла, что все они говорят об HR Tech. Поэтому копать решила в эту сторону.
Часто дизайнеры и разработчики живут в разных вселенных. Одни думают о пикселях и user flows, другие — о latency & database queries. Но именно на стыке этих дисциплин рождаются самые эффективные и надёжные продукты. Давайте посмотрим, как ваши дизайн-решения могут стать первым и самым важным рубежом обороны для бэкенда.
Т2 запустила сервис для цифрового брендирования торговых точек – ТАР (trade and photobinding). Новый продукт позволяет внедрять фирменный стиль в партнерские магазины в формате AR-визуализации. Это уменьшает время согласований и увеличивает производительность команды на стороне Т2 в 3,5 раза. TAP ускорил запуск брендирования до 4 раз, усилил прозрачность аналитики и контроль процесса.
У Telegram-ботов есть критичное ограничение: они не могут писать первыми. Только реагировать на команды пользователя. А менеджеры по продажам хотят писать первыми. Очень сильно хотят.
И не зря: воронки, в которых менеджер связывается с клиентом в течение первого часа, показывают конверсию на 40% выше, чем те, где пользователя ведут в бота.
Проблема в том, что обеспечить быстрый контакт сейчас непросто:
Дозвониться до клиента сложно — многие не берут трубку от незнакомых номеров
Заставить пользователя подписаться на бота после заявки — конверсия режется в разы
А чем дольше тянется первый контакт, тем холоднее лид
В этой статье мы разберёмся, как сделать так, чтобы мы могли связаться с потенциальными покупателям, не дожидаясь когда они активируют бота.
Когда-то у нас на Хабре получались довольно интересные и точные прогнозы, которые сбывались. С 2020 года точность прогнозов снизилась, от года к году неопределённость вносит лютую искорку азарта, но рамочно мы по-прежнему угадываем тренды. Почему? Наверное, потому что разработчик ПО для бизнеса работает с разными сферами, видит, что там происходит и может как-то это проанализировать. Но, конечно, основная причина прогноза в декабре — это желание почувствовать устойчивость, стабильность, осознать, что ты ещё хоть что-то понимаешь и контролируешь.
Предлагаю вам посмотреть в ближайший год, попробовать продолжить основные тренды и поспорить о взглядах на 2026 год. И пусть несмотря ни на что у всех нас он будет неплохим.
Управление сбытом — одна из важных задач для предприятий и организаций, выпускающих продукцию или осуществляющих продажу товаров. Как правило, компании крупного и среднего бизнеса стараются автоматизировать процессы, связанные с продажами, маркетингом и обслуживанием клиентов. В статье расскажем, что дает цифровизация процесса управления сбытом, что такое автоматизация продаж с помощью CRM-системы и как ее правильно провести.
Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я старший менеджер проектов в ЮMoney, эксперт в области разработки инструментов для клиентского сервиса и compliance-отчётности. Моя команда занимается разработкой и сопровождением внутренних инструментов для поддержки операционной деятельности ЮMoney. В статье я расскажу, как мы создавали и внедряли собственный SIP-клиент в контакт-центре.
Сегодня не будет кейса про успешный успех. Этот кейс о том, как одна массовая операция может за день уничтожить данные, которые собирались годами.
Я Антон Карцев, генеральный директор и основатель Флайск. И сейчас расскажу историю из практики интегратора, с реальными последствиями, о которых, обычно, не говорят.
Рассказываю навыдуманную историю цифровизации процессов компании, которая оказалась оазисом свободы в мутных водах консерватизма отрасли и о прекрасной команде единомышленников.
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.
