Примеры работ и кейсы по направлению «Внедрение CRM»

Маршрутный лист — автоматическая маршрутизация заявок Разработали систему для автоматизации первичной обработки обращений технической поддержки. Задача: сократить ручную работу диспетчеров и исключить ошибки при распределении заявок между специалистами. Система получает заявку и автоматически определяет её ключевые параметры: тему обращения; приоритет; регион и место выполнения работ; тип задачи. На основании этих данных заявка сопоставляется с заданной матрицей маршрутизации и автоматически назначается ответственному специалисту. Что реализовано Карточка заявки — вся необходимая информация собрана в одном месте. Классификация обращения — система определяет параметры заявки по заданным правилам. Матрица маршрутизации — для разных сочетаний параметров задаётся соответствующий исполнитель. Автоматическое назначение — после обработки заявки система определяет, кому она должна быть передана. Контроль обработки — руководитель получает прозрачную картину распределения обращений и может отслеживать работу специалистов. Результат Вместо схемы: заявка → диспетчер читает → ищет нужного специалиста → вручную передаёт получаем: заявка → определение параметров → проверка матрицы → назначение исполнителя. Система построена как готовое ядро, которое можно адаптировать под конкретные процессы компании: службы поддержки, сервисные службы, выездных специалистов и другие процессы, где заявки необходимо автоматически классифицировать и распределять.

Настроена интеграция сервиса VinQu (ABCP) с Bitrix24 через собственный коннектор Открытых линий: сторонние операторы обрабатывают обращения клиентов в скрытом режиме и передают их менеджерам компании для финального общения. Использованы методы API imconnector.send.messages и imconnector.connector.data.set — сообщения от внешней системы поступают в Открытую линию Bitrix24, передача менеджеру идёт стандартным переводом диалога, без участия клиента в процессе. Результат: все обращения видны в едином интерфейсе, менеджеры не переключаются между системами.

Заказчик: ООО «РЭКС» Отрасль: строительство / госконтракты Задача. Компания работала с большим числом поставщиков по госконтрактам с казначейским сопровождением. У каждого поставщика — своя форма договора. Перед подписанием нужно было вручную проверять наличие ИГК, адрес объекта, сроки действия договора (не позже срока госконтракта) и лимиты оплат по контрагенту. Ошибка вела к отклонению платежа казначейством. Решение. Разработана система, которая: — автоматически извлекала данные из договоров в Word и подставляла реквизиты (ИГК, адрес объекта); — контролировала сроки договора относительно срока госконтракта; — вела накопительный учёт лимита по каждому поставщику (2,4 млн ₽ для обычных, без ограничения — для производителей и официальных дилеров), суммируя все договоры с контрагентом; — формировала спецификации для рамочных договоров; — работала с разными структурами документов без единого шаблона. Результат. Сокращено время проверки документов, снижен риск ошибок при казначейском сопровождении, реализован контроль лимита по контрагенту нарастающим итогом.

Заказчик: Центр дополнительного образования для детей г. Лобня МО Отрасль: Дополнительное образование Срок разработки: 1 неделя Задача В CRM Talanto накапливалась клиентская база, однако отсутствовал инструмент, который автоматически выявлял бы клиентов, давно прекративших посещение занятий. Менеджеры были вынуждены анализировать базу вручную, из-за чего часть потенциальных повторных обращений оставалась без внимания. Решение Разработана система с интеграцией по API Talanto, которая: автоматически анализирует клиентскую базу; выявляет клиентов, давно не посещавших занятия; сегментирует их по заданным критериям; автоматически отправляет уведомления о мероприятиях и специальных предложениях; формирует для менеджера список клиентов, требующих индивидуальной работы. Особенности проекта При работе с детскими образовательными центрами важно учитывать специфику бизнеса: часть клиентов прекращает посещение занятий по естественным причинам (например, ребенок вырос и программа перестала быть актуальной). Поэтому система не выполняет бездумные массовые рассылки, а помогает менеджеру своевременно выявить клиентов, которых действительно имеет смысл возвращать. Результат автоматизирован процесс поиска неактивных клиентов; исключен ручной анализ клиентской базы; менеджер получил инструмент для оперативной реактивации клиентов и контроля базы.

Цель: Создать веб-интерфейс для эксплуатационной команды телеком-оператора поверх NetBox, чтобы ускорить доступ к данным по кабельным соединениям. Боль клиента: «Мы тратим часы на поиск кабеля или интерфейса». «Стандартный NetBox не даёт нужных фильтров». «Нужно обеспечить доступ всей команде через корпоративную AD/LDAP». Что мы сделали: Разработали двухконтурное решение с локальным кэшированием данных из API NetBox. Это ускорило работу фильтров в десятки раз. Реализовали гибкую авторизацию (LDAP + локальные аккаунты) для непрерывного доступа. Добавили форму добавления новых кабелей прямо в портале. Технологии: (Ключевые теги) Python/Django, NetBox REST API, ldap3, SQLite/ORM. Моя роль: Программирование прикладной логики синхронизации, проектирование моделей кэша, реализация UX для эксплуатации. Результат: Эксплуатационная команда получила быстрый интерфейс для поиска кабелей за секунды вместо минут. Время поиска снизилось с 30 мин до 7 сек. Система продолжает работать даже при недоступности основного провайдера ИИ благодаря режиму деградации. Какие задачи можем решать: Интеграции с NetBox/IPAM/DCIM, разработка операционных порталов, внедрение LDAP/SSO в корпоративных системах. NDA переданы заказчику

Подготовлено расширение «АвтоДоговор» для 1С:Управление торговлей 11.5. Оно устраняет ручное создание стандартного договора при оформлении заказа нового клиента и не требует снятия типовой конфигурации с поддержки. Что реализовано в расширении: - проверка поля «Договор» при записи и проведении заказа клиента; - поиск действующего договора реализации по контрагенту и организации; - автоматическая подстановка найденного договора; - создание нового договора, если подходящий отсутствует; - защита от повторного создания дублей; - заполнение наименования и наименования для печати; - заполнение организации, партнёра и контрагента; - установка хозяйственной операции «Реализация» и статуса «Действует»; - заполнение даты и даты начала действия; - при наличии реквизитов — заполнение валюты взаиморасчётов, менеджера и подразделения; - обработка не только ручной записи, но также программной записи, копирования, загрузок и обменов. Расширение использует перехваты `ОбработкаПроверкиЗаполнения` и `ПередЗаписью`, поэтому основная конфигурация остаётся на поддержке. **Ожидаемый результат теста:** заказ проводится с заполненным договором; при повторном заказе используется существующий договор, новый дубль не создаётся.

Собственный продукт компании — сервис для бизнеса, где нужно следить за обязательными документами и сроками по сотрудникам (обучение, допуски, проверки). Раньше это отслеживали вручную по разным журналам и таблицам, легко было что-то упустить. Сделал так, чтобы система сама считала, кто из сотрудников в порядке, а кому пора обновить документы — без ручной сверки. Руководитель видит одну понятную картину по всем сотрудникам сразу, а не лезет в десяток разных файлов. Для тех, кому важны технические детали: rule-based логика на основе типа деятельности сотрудника, серверный расчёт статуса без ручных флагов, агрегация данных из существующих источников без дублирования.

Цель: Создать надёжную систему поиска ответов внутри корпоративных документов с гарантией точности. Боль клиента: Компания тратила часы на поиск информации по внутренним регламентам. Использование стандартных чат-ботов приводило к рискам из-за «галлюцинаций» нейросетей — ИИ выдавал недостоверные ответы вместо реальных инструкций компании. Наше решение: Мы разработали гибридную архитектуру Retrieval-Augmented Generation (RAG). Система сначала находит релевантные фрагменты текста среди загруженных клиентом документов (FAISS + BM25), а затем формирует ответ с помощью адаптированной модели LoRA. Если основной AI-сервис недоступен, система честно сообщает об отсутствии ответа или выдаёт ссылку на документ (режим деградации). Это обеспечивает 100% доступность сервиса. Технологии: Python, FastAPI, RAG, FAISS, BM25, MMR, Docker. (Ключевые теги для биржи) Результат: Клиент получил инструмент, который исключает риски принятия решений на основе ложной информации. Время сотрудников на поиск данных сократилось в десятки раз. Технология легла в основу зарегистрированного ПО (№2026616042). Сроки реализации: MVP за 3 недели, полная интеграция — ещё 2 недели.

HR Agency - Автоматизированное рабочее место работника кадрового агентства Веб-приложение для автоматизации работы кадрового агентства. Функционал: - Управление кандидатами и вакансиями - Система ролей (Рекрутер, Менеджер, Администратор) - Фильтрация и поиск кандидатов - Система откликов и рейтинга