Портфолио и кейсы фрилансеров по автоматизации на n8n

Интерактивный сценарий Telegram-бота для первичного брифа. Бот последовательно уточняет услугу, задачу, сроки и контакт, проверяет обязательные ответы и формирует понятную карточку для менеджера. В макете можно пройти диалог и увидеть, как меняется итоговая заявка. В рабочем проекте подключаются Telegram Bot API, n8n, CRM или таблица, уведомления команды и передача диалога человеку. Показан демонстрационный прототип без выдуманных клиентов и показателей.

Собрал рабочий контур обработки обращений для сервисного бизнеса. Заявка приходит с лендинга, контакты приводятся к единому формату, а повтор по телефону или email не создаёт вторую карточку — система обновляет существующую. После сохранения запускается таймер первого ответа и формируется уведомление менеджеру. В рабочем интерфейсе есть очередь заявок, поиск, статусы, карточка клиента, приоритет, контроль SLA, журнал событий и отдельный журнал ошибок. В живой версии можно отправить заявку, повторить её с тем же телефоном, смоделировать сбой Telegram и выполнить повторную отправку. Живая версия: https://linea-lead-operations.netlify.app Это самостоятельный демонстрационный стенд, а не выдуманный коммерческий кейс. Данные публичной версии сохраняются только в браузере посетителя. При внедрении подключаются amoCRM, Битрикс24 или БД заказчика, реальный Telegram-бот и нужные каналы заявок.

Описание Задача - быстрое получение структурированного ( с подсчётами и выводами ) финансового отчёта за определённый период из личного кабинета продавца на маркетплейсе Вайлдберриз . Решение ПРОЕКТ создан на платформе n8n ( сервис для создания автоматизаций ) и предназначен для экономии времени селлера на Вайлдберриз , а именно для быстрого получения на эл. почту структурированного ( с необходимыми данными и выводами ) финансового отчета продавца за определенный промежуток времени. Данные приходят в виде готового для скачивания excel файла . Результат Созданный проект автоматизации поддается любым изменениям - корректировкам , доработкам , усложнениям и совмещением с другими процессами . Упрощает жизнь селлеру на маркетплейсе Вайлдберриз , обремененному массой ( знаю из личного опыта ) забот по работе на платформе . Главный результат - экономия времени , а следовательно увеличение эффективности предприятия . Интеграция выполнена на базе self-hosted (локального) n8n . Данные не покидают контур .

Проблема Подготовка каждого видеоролика занимала много времени: отдельно писался текст, создавался сценарий для аватара, запускалась генерация и отправка. Рутинные действия тормозили выпуск контента и требовали постоянного контроля. Решение Собрали сценарий, который автоматически берет данные, генерирует текст и сценарий с помощью ИИ, создает видео в HeyGen и отправляет готовый ролик в Telegram. Пользователю достаточно заполнить одну запись — остальное происходит автоматически. Результат Выпуск видеоконтента стал быстрее и практически без ручной работы. Сократилось время на подготовку каждого ролика, исчезли ошибки при переносе данных между сервисами, а команда освободила несколько часов в неделю.

Проблема Менеджеры тратили много времени на ответы на однотипные вопросы: о товарах, услугах, ценах, расписании, условиях или бронировании. Клиентам приходилось ждать ответа, а сотрудники отвлекались от более важных задач. В часы пик часть обращений могла обрабатываться с задержкой. Решение Создан ИИ-консультант, который общается с клиентами в Telegram и отвечает на вопросы, используя базу знаний компании. Он учитывает контекст переписки, поддерживает диалог и предоставляет только релевантную информацию. При необходимости такого помощника можно дополнить передачей обращения менеджеру, оформлением заявки, записью на услугу или выполнением других действий. Результат До 80% типовых вопросов обрабатываются автоматически, а клиент получает ответ за 10–30 секунд в любое время суток. Снижается нагрузка на сотрудников, сокращается время ожидания, а менеджеры могут сосредоточиться на работе с действительно сложными запросами и продажами.

От новости до публикации без участия человека. Проблема Подготовка экспертного контента требовала много ручной работы: найти актуальную новость, изучить материал, написать статью, создать изображение и опубликовать запись в социальных сетях. На подготовку одной публикации уходило 2–4 часа, из-за чего инфоповоды быстро теряли актуальность, а регулярное ведение сообщества отнимало много времени. Решение Сценарий автоматически отслеживает новые публикации, анализирует их с помощью ИИ и создает несколько форматов контента: короткий пост, развернутую статью и тематическое изображение. После этого материал автоматически публикуется в сообществе ВКонтакте, в ТГ-канале, а лонгрид сохраняется в Google Docs для дальнейшего использования. Весь процесс — от появления новости до готовой публикации — выполняется без ручной обработки. Результат Полный цикл подготовки и публикации контента сократился с нескольких часов до нескольких минут. 100% публикаций формируются автоматически, без ручной загрузки изображений и копирования текста между сервисами. Площадок для публикации может быть сколько угодно, причем контент будет адаптирован под каждую из них. Команда экономит от 10 до 20 часов в неделю, быстрее реагирует на актуальные инфоповоды и может сосредоточиться на развитии контент-стратегии, а не на рутинных действиях.

В онлайн-школах много времени команды уходит на однотипные задачи: ответы на повторяющиеся вопросы; поиск нужных материалов для учеников; обработку отзывов; уведомление кураторов и технической поддержки. Решение Разработана модульная система ИИ-куратора, где каждый сценарий отвечает за свою задачу, а основной сценарий работает как диспетчер. Он анализирует запрос пользователя и самостоятельно принимает решение, какой модуль необходимо подключить. В зависимости от ситуации система может: • самостоятельно ответить на вопрос по базе знаний; • отправить ученику нужный гайд, инструкцию или учебный материал; • определить эмоциональное состояние пользователя и подключить модуль психологической поддержки; • вызвать живого куратора или техническую поддержку; • уведомить ответственного специалиста о критической ситуации ; • сохранить положительные отзывы отдельно для маркетинга. Систему легко расширять, сопровождать и дорабатывать без изменения всей архитектуры. Результат Получилась масштабируемая система сопровождения студентов, которая автоматически берет на себя значительную часть ежедневной работы команды. Она позволяет: ✔ автоматизировать до 70–90% типовых обращений; ✔ отвечать студентам практически мгновенно; ✔ не терять критически важные сообщения; ✔ автоматически подключать нужного специалиста только тогда, когда это действительно необходимо; ✔ собирать структурированную аналитику по обратной связи; ✔ значительно снизить нагрузку на кураторов и преподавателей.

Проблема Заявки приходилось вручную проверять, определять ответственного менеджера и пересылать ему информацию. Это увеличивало время обработки, приводило к неравномерной загрузке команды и повышало риск пропустить обращение или отправить его не тому сотруднику. Решение Сценарий автоматически принимает заявку, проверяет наличие обязательных данных и по заданным правилам распределяет ее между менеджерами. Информация сохраняется в базе, а ответственный сотрудник мгновенно получает уведомление в Telegram. Если данных недостаточно, заявка автоматически направляется в отдельный сценарий обработки. Результат Время распределения заявок сократилось до 1 минуты, а 100% обращений автоматически маршрутизируются без участия администратора. Исключены ошибки при назначении ответственного, заявки не теряются, а команда экономит до 7 часов в неделю на ручной обработке и распределении обращений.

Проблема После оформления заказа менеджеру приходилось вручную создавать ссылку на оплату, отправлять ее клиенту и контролировать процесс. Это занимало 5–10 минут на каждый заказ, увеличивало риск ошибок в сумме или реквизитах и замедляло получение оплаты. Решение Сценарий автоматически принимает данные о заказе, формирует защищенную ссылку на оплату через Robokassa и мгновенно отправляет ее клиенту в Telegram. Все действия выполняются без ручного ввода данных, что исключает ошибки при создании платежа. Результат Ссылка на оплату отправляется менее чем за 1 минуту, а 100% платежей формируются автоматически без участия менеджера. Исключены ошибки ручного ввода, ускорена оплата заказов, а команда экономит до 5 часов в неделю на рутинных операциях.

В бизнесе присутствует постоянный поток входящих заявок из разных каналов: сайт, социальные сети, формы обратной связи и мессенджеры. На стороне команды эти заявки обрабатывались вручную: фиксировались, просматривались и распределялись между менеджерами в зависимости от источника и типа запроса. С ростом количества обращений процесс начал терять управляемость и скорость реакции. Ключевая сложность заключалась в отсутствии единой логики распределения заявок. Заявки: — приходили из разных источников — обрабатывались вручную — распределялись с задержками — создавали нагрузку на менеджеров — терялись в процессе передачи между каналами В результате скорость обработки снижалась, а система работы становилась зависимой от ручного контроля. Была спроектирована логика маршрутизации входящих заявок на основе источника обращения и типа запроса. Система включает: — централизованный вход заявок — фиксацию источника (сайт, соцсети, формы, мессенджеры) — правила распределения по менеджерам — разделение потоков по заранее заданной логике Таким образом формируется предсказуемая структура движения заявок внутри команды без ручного участия в распределении. В результате это позволило: — убрать ручное распределение заявок — ускорить передачу обращений менеджерам — снизить нагрузку на операционные процессы — повысить прозрачность входящего потока — зафиксировать единые правила маршрутизации Обработка заявок стала управляемым процессом, а не ручной операцией.