Кейсы

Начали с разбора процессов. Документ описывал, как я понял работу компании, и заканчивался просьбой поправить, если что-то понято не так. В первой редакции нашлись три ошибки, их исправили до разработки. В списке автоматизации получилось девять пунктов с приоритетами и сроками, первым взяли обход объектов с телефона.

amoCRM настроили с нуля. Действующих клиентов загрузили скриптом: реквизиты сверены с ЕГРЮЛ, телефоны приведены к одному формату, повторная загрузка ничего не задваивает. Воронку собрали под продажи производствам, со своими причинами отказа.

Заявки с сайта сразу становятся сделками в amoCRM с задачей связаться в течение 15 минут. Данные сначала записываются на сервере в России. В рабочий чат команды приходит уведомление со ссылкой на сделку, без имени и телефона.

Телефония подключена к той же amoCRM. У отдела продаж один номер, входящий звонок идёт всем продавцам сразу, а звонок с нового номера становится сделкой. Раньше продавец вёл учёт звонков сам: записывал каждый по ходу дня или пересчитывал вечером. Теперь отчёт по звонкам и письмам за вчера каждое утро сам приходит в рабочий чат.

Новые заявки распределяются между менеджерами по очереди. Когда менеджер продал первый шаг, сделка сама уходит сотруднику, который согласует с клиентом дату выезда.

Записи созвонов в Zoom сами превращаются в краткое резюме и полный текст в рабочем чате.

Сейчас идёт пилот обхода объектов с телефона: отметки и фото на точке, а акт и общая таблица собираются сами. Результатов пока нет.

Август-октябрь 2026, по этапам, работа продолжается. По нынешним ценам amoCRM с приёмом заявок стоит 100 000-200 000 ₽.

Звонки, SMS и записи разговоров попадают в карточку клиента. Источник заявки выбирается из списка, а не пишется текстом, поэтому отчёт по рекламе и менеджерам сходится. Новая компания сети получает учётку с настройками автоматически.

Во входящие заявки сыпался спам. ИИ-фильтр, который я спроектировал, у 14 компаний сети за месяц отсеял около 120 спам-сообщений, в масштабе всей сети это больше 500 в месяц. Ложные срабатывания разобрали и поправили. Менеджеры видят в CRM только живые заявки, а спам не портит отчёт по источникам. Это около 6-10 часов в месяц, которые раньше уходили на разбор мусора.

Теперь подписанный контракт в CRM сам запускает цепочку: учётную запись клиента, задачи всем пяти отделам по шаблону, договор финансам, приветственные письма клиенту. Документы на субсидию клиент загружает через форму. Статус онбординга можно спросить у бота в рабочем чате, а задача без движения пять дней сама напоминает о себе ответственному. Экономия около 3 часов на каждом клиенте, около 25 часов в месяц, и эти часы раньше были размазаны по пяти отделам.

Осмотр техники перед выдачей шёл по бумажному чек-листу, потом его переписывали в таблицу. Компания уже работала в Microsoft 365, и отдельное приложение с паролем там бы не прижилось. Поэтому чек-лист встроили в то, чем люди пользуются каждый день: техник заполняет его с телефона, а у каждой единицы техники есть история осмотров.

Теперь система сама получает данные из кабинета, выгружает отправления за период, собирает пакеты документов по складам и рассылает их, без ручной выгрузки. Ручной цикл занимал около 7-8 часов в день, это около 150-170 часов в месяц, примерно одна штатная единица.

В России та же задача встречается с кабинетами маркетплейсов и служб доставки, где API отдаёт не всё.

Теперь каждый платёж сам попадает в карточку клиента. Платёж, который не удалось сопоставить с клиентом, уходит в таблицу на ручной разбор, а не теряется. По пятницам управляющие получают одно письмо: какие приёмы недели остались без заметок и анкет.

Пропусков после запуска отчёта стало меньше.

Теперь кампания заводится одной карточкой в общей базе и одной кнопкой уходит во все рекламные системы. Статистика каждый день сама собирается в той же базе, маркетинг видит её на следующий день, а не в конце недели. Экономия около 40-50 часов в месяц работы маркетинговой команды.

Теперь накладную фотографируют на телефон. ИИ читает позиции, код сверяет сумму строк с итогом, система сопоставляет позиции с каталогом из 13 тысяч карточек. Позиции, в которых система не уверена, приложение показывает на проверку, а решение о приходе остаётся за владельцем. Учётную программу не меняли.

По данным учётной программы за год это экономия около 7-20 часов в месяц на вводе накладных.

Разработка заняла две недели, июль 2026. По нынешним ценам такой проект стоит 100 000-200 000 ₽.

О сбоях я узнаю из мониторинга раньше клиентов. Если платёж прошёл, а выдача доступа сорвалась, клиент сразу получает сообщение об этом, а я повторяю выдачу одной командой.

Сделан за май-июнь 2026, работает с лета.

Ещё два проекта: маршрутизация больше 10 000 заявок в месяц для образовательной компании и очистка данных от дублей под постоянным потоком для логистической платформы.

И голосовой ассистент для телефонных звонков агентства недвижимости в США: распознавание речи, языковая модель и синтез голоса в одной цепочке.