Направление · Автоматизация

Автоматизация рутины в компании

Забираем у сотрудников повторяющиеся операции — приём и маршрутизацию заявок, сбор отчётов, оформление документов и доставок, контроль остатков и закупок, напоминания клиентам — и отдаём их скриптам, интеграциям и ИИ-агентам поверх ваших систем: 1С, Битрикс24, amoCRM, RetailCRM, МойСклад, Google-таблиц, Telegram. Для компаний 50–500 человек, где процессы уже есть, но держатся на ручном труде двух-трёх людей. Начинаем с аудита и расчёта окупаемости, первый рабочий результат — через 14–21 день.

Обсудить задачу Написать в Telegram

Для кого

Компании 50–500 человек с отделом продаж, складом или бэк-офисом, где несколько сотрудников заняты перекладыванием данных между системами и напоминаниями коллегам.

Что получаете

Процесс без ручных шагов: заявка сама попадает к нужному человеку, отчёт собирается ночью, документ и доставка оформляются по событию, а не по памяти.

Первый результат

Аудит с цифрами за 5–7 рабочих дней, пилот на одном процессе за 14–21 день. Расширяем только туда, где посчитали эффект.

Типовые задачи

Что обычно автоматизируем

Пять типовых задач, с которых чаще всего начинают. У вас может быть своя — обсудим.

Заявки и обращения

Заявка с сайта, из почты, WhatsApp или Telegram попадает в CRM и получает ответственного по правилу «тип задачи → человек». Нет ответа 10 минут — напоминание, 30 минут — эскалация руководителю, вечером — сводка.

Документы и счета

Счёт, договор, акт или коммерческое предложение формируются из данных CRM и 1С по событию, а не руками. Из Excel-базы объектов — готовая презентация одним файлом.

Отчёты и дашборды

Выгрузки из маркетплейсов, 1С, CRM и рекламных кабинетов собираются в одну витрину каждую ночь. Руководитель открывает страницу, а не ждёт таблицу к пятнице.

Склад, доставка и закупки

Остатки всех складов видны на сайте, доставка оформляется автоматически с трек-номером, заказ поставщику считается по потребности с учётом сезонности и плеча поставки.

Коммуникации с клиентами

Напоминания об оплате, статусы доставки, сбор отзывов из голосовых сообщений — по расписанию и по событию, без менеджера-«будильника».

Как это устроено

Как выглядит внедрение

Три этапа. Каждый заканчивается работающим результатом, а не презентацией, и после каждого можно остановиться.

5–7 рабочих дней · от 35 000 ₽

Аудит и расчёт ROI

Смотрим ваши системы по API, а не по презентации: что реально работает, что дублируется, где данные переносят руками.

Карта процессов и систем
Потери в штуках и рублях
3–5 задач с оценкой в часах
Расчёт окупаемости

14–21 день · от 70 000 ₽

Пилот на одном процессе

Берём одну задачу с самым понятным эффектом и доводим её до боя. Не работает — не масштабируем.

Процесс работает в ваших системах
Инструкции сотрудникам
Замер «до / после»
Правила на будущее: что считаем доработкой

от 25 000 ₽/мес

Сопровождение и расширение

Следим, чтобы триггеры не ломались при обновлениях, и по очереди забираем следующие процессы.

Мониторинг и правки
Следующие процессы по приоритету
Код, доступы и документация у вас
Можно передать своей команде

Цены — ориентиры «от», точная смета появляется после аудита. Работа считается по часам и продаётся этапами: до старта вы видите список задач с оценкой, выход за рамки согласовывается заранее, а не выставляется постфактум.

Кейсы

Кейсы автоматизации

Все кейсы

Клиентов не называем. Описываем нишу, размер, что было в контуре и что изменилось в цифрах.

Юридический центр · услуги для бизнеса

Контроль ответов клиентам без диспетчера

amoCRMWazzupTelegram Bot APIPython

Контекст: Клиенты писали в WhatsApp, вся команда сидела в одном аккаунте amoCRM, ответственного определяли через тип задачи. Если клиентский менеджер не отследил переписку — клиент оставался без ответа, а руководитель узнавал об этом от клиента.

Что сделали: Собрали связку Wazzup → amoCRM → Telegram-бот: входящее сообщение определяет ответственного по схеме «тип задачи → человек», бот пишет ему в личку со ссылкой на сделку, напоминает до факта ответа, проверяет ответ по исходящему сообщению, через 30 минут эскалирует руководителю, вечером присылает сводку. От встречи-дискавери до запуска — три недели.

10 мин

норматив ответа, который держит бот

~1 %

обращений без определённого ответственного

3 недели

от дискавери до запуска

Fashion-ритейл · 6 лет на рынке · ~4 000 клиентов

Аудит интеграций и автооформление доставки

RetailCRMInSalesМойСкладСДЭК APIApiShip

Контекст: Средний чек 40–50 тыс. ₽, RetailCRM, сайт на InSales, 12 складов в МойСклад. Доставку оформляли руками, часть заказов дублировалась, от прошлого подрядчика осталось десять выключенных вебхуков и сайт за 750 тыс. ₽, который «не взлетел».

Что сделали: За два дня прошли всю связку по API. На сайте продавалось 89 SKU из 521 своих в наличии — 17 %: склад фулфилмента не был подключён к витрине. Заказ писался в МойСклад двумя потоками с разницей в 15 секунд. 92 % офлайн-продаж уходили без данных клиента. Подключили склад к витрине, настроили автооформление доставки СДЭК с трек-номерами и триггеры статусов, почистили статусную модель и дубли. Ссылку на оплату из CRM, которую просили «построить», нашли уже работающей — 28 % платежей шло через неё, и задачу сняли.

×5,9

ассортимента на сайте: 521 SKU вместо 89

30,4 млн ₽

розничной стоимости товара, который не продавался

2 дня

аудит по API вместо недель интервью

Продавец кухонной техники на Wildberries · два кабинета

Ежедневные выгрузки WB и расчёт заказа на фабрику

Wildberries APIGoogle SheetsPostgreSQLVPS / cronLooker Studio

Контекст: Остатки по складам и рекламные отчёты собирали руками из двух кабинетов. Wildberries хранит остатки только «на сейчас» — истории для планирования не было, а заказ на фабрику считали на глаз.

Что сделали: Первый этап — ежедневная выгрузка по API в таблицы по двум кабинетам: остатки FBO по складам и кластерам, FBS, реклама и поисковые запросы с расчётом ДРР, плюс своя база для архива остатков и BI-демо. Второй этап — расчёт заказа на фабрику: потребность на 6 месяцев минус остатки минус плечо поставки 90 дней, с сезонностью по 12+ месяцам истории и подсортом по кластерам. Честно предупредили: частотность запросов без подписки WB «Джем» не тянется — вынесли в опцию.

11 часов

первый этап — от договора до рабочих выгрузок

2 кабинета

в одной витрине с архивом остатков

90 дней

плечо поставки в расчёте закупки

Агент по недвижимости

Подборка объектов из Excel одним файлом

PythonopenpyxlHTML

Контекст: Подборка квартир для клиента — вечер работы: фото, описания, ссылки, оформление. Хостинга и разработчика у агента нет и не будет.

Что сделали: Сделали генератор: читает Excel-базу объектов с фото и собирает одну HTML-страницу премиум-подборки с галереей и кнопкой «Хочу такую же квартиру», которая открывает WhatsApp с готовым сообщением про конкретный объект. Фото вшиты в файл, ничего не подгружается — страница отправляется в мессенджер как один файл.

Результат

Подборка собирается за минуту вместо вечера. Агенту не нужен ни сервер, ни разработчик, ни дизайнер.

Вопросы

Частые вопросы

С аудита: за 5–7 рабочих дней смотрим ваши системы по API (CRM, 1С, склад, сайт, доставка), находим, где данные переносят руками и где они теряются, и считаем потери в штуках и рублях. На выходе — список из 3–5 задач с оценкой в часах и расчётом окупаемости. Без аудита сроки не называем: слишком часто выясняется, что нужно не то, что просили.

Как правило, нет. Работаем поверх того, что уже стоит: Битрикс24, amoCRM, RetailCRM, 1С, МойСклад, InSales, Google-таблицы. Замена системы — отдельный проект с отдельным риском, и чаще проблема не в системе, а в том, что её не связали с соседними.

Работа считается по часам и продаётся этапами. Аудит — от 35 000 ₽, пилот на одном процессе — от 70 000 ₽ за 14–21 день, сопровождение — от 25 000 ₽ в месяц. До старта каждого этапа вы видите список задач с оценкой; выход за рамки согласовывается заранее, а не выставляется постфактум.

Всё: код, интеграции, настройки триггеров, документация и инструкции сотрудникам. Серверы и сервисы оформляются на вашу компанию. Дальше — либо сопровождение с нами, либо передача своей команде.

Там, где правило можно записать — «заявка с сайта → ответственный по типу», «остаток ниже минимума → заказ поставщику», — ставим обычный код: он дешевле и предсказуемее. ИИ подключаем, когда на входе неструктурированный текст или голос: письмо клиента, голосовое сообщение с отзывом, переписка в чате. За ИИ вы платите только там, где без него не обойтись.

Те, где потери видны в деньгах и есть данные: заявки без ответа, товар, который лежит на складе, но не продаётся на сайте, заказ поставщику «на глаз». Берём один такой процесс, замеряем до и после и только потом расширяем.

Кто делает

«Хороший ИИ видно в отчёте о прибыли. Всё остальное — просто красивые презентации».

Илья Потоцкий — основатель Floxio. Сам ведёт аудит и архитектуру каждого проекта, собирает решения на Claude Code. До этого — 10 лет в крупнейших банках страны и собственный e-commerce с выручкой 1 млрд ₽. Пишет о внедрениях без прикрас в Telegram-канале.

Об авторе

Обсудить задачу

Расскажите, какая рутина съедает время команды, — за неделю вернёмся с цифрами и планом пилота

Или напишите в Telegram — отвечает Илья, не бот