Продажи и eCom
Подтягиваем ассортимент, остатки, цены и промокоды. Бот оформляет заказ, создаёт сделку и отправляет клиенту чек.
Соединяем ваши CRM, ERP, helpdesk и маркетплейсы с ботами и операторами CrmAI. Данные сами подтягиваются в диалог, процессы запускаются автоматически.
Новый заказ №4821
Остаток списан в 1С«Где мой заказ?»
Статус из ERP: передан курьеруОплата по счёту не пришла за 24 часа
Задача менеджеру и напоминание клиентуКлиент спрашивает: «Когда будет мой заказ?» Оператор открывает 1С, ищет номер, переключается в транспортную систему, возвращается в чат… Минута потеряна, клиент раздражён.
С интеграциями CrmAI бот сам видит статус заказа, остатки на складе и баланс клиента — и отвечает сразу. Если подключается оператор, вся картина уже перед глазами: искать ничего не нужно.
Логи и мониторинг показывают все запросы и ответы, поэтому любой сбой разбирается быстро.
Подтягиваем ассортимент, остатки, цены и промокоды. Бот оформляет заказ, создаёт сделку и отправляет клиенту чек.
Сами создаём тикеты, уточняем данные по контракту и SLA, эскалируем по правилам и обновляем статусы в реальном времени.
Показываем баланс, бонусы и тарифы, принимаем оплату, меняем план, отправляем счета и закрывающие документы из ERP.
HR- и IT-запросы: доступы, отпуска, оборудование. Бот пишет в ServiceNow/Jira, проверяет статусы и напоминает исполнителям.
Готовые коннекторы к CRM, helpdesk и CDP
Bitrix24, amoCRM, Creatio, Salesforce, Odoo, 1С, SAP, ServiceNow, Jira Service Management, HelpDesk и маркетплейсы. Для редких систем делаем кастом-коннекторы — быстро.
Разбираем ваши CRM, ERP и helpdesk: где лежат данные, какие доступы и ограничения. Согласуем цели и KPI.
Настраиваем коннекторы, вебхуки и очереди. Добавляем справочники, нормализуем данные, включаем логирование.
Пишем промпты на реальных данных, ставим триггеры на события, подключаем оператора по правилам.
Метрики SLA, стабильность коннекторов, A/B-тесты сценариев, еженедельные улучшения и версии в Git.
Задача, решение и что происходит между системами — шаг за шагом.
Задача: клиент спрашивает в WhatsApp «Есть ли синие кроссовки Nike размер 42?». Раньше оператор лез в 1С и проверял остатки 5 минут.
Решение: бот через REST API запрашивает остатки из 1С:УТ в реальном времени. Ответ приходит за 0,8 секунды.
Результат: клиент получает цену и остаток из живой 1С в момент разговора, а не «уточню и перезвоню». Заказ уезжает в учётную систему без ручного ввода.
«Nike Air Max синие 42 размер»
GET /products
{available: true, stock: 3, price: 44950}
«Да, в наличии 3 пары, цена 44 950 ₸. Забронировать?»
Задача: заказы приходят с Ozon, Wildberries и своего сайта. Операторы не видят полную картину по клиенту.
Решение: вебхуки от маркетплейсов → CrmAI → сделки в Bitrix24 с тегами источника. История всех покупок клиента — в одной карточке.
Результат: менеджер видит, что клиент купил на Ozon 3 раза, на сайте — 1 раз, и предлагает персональную скидку → LTV вырос на 22%.
{order_id: 12345, customer_phone: "+77011234567"}
Находит клиента по телефону
Создаёт сделку с тегом [Ozon]
Добавляет товары и сумму, ставит ответственного менеджера
Задача: клиент звонит в техподдержку и описывает проблему. Оператор вручную создаёт тикет в ServiceNow — тратит 3 минуты.
Решение: интеграция телефонии (Asterisk) + расшифровка речи в текст + автосоздание тикета с приоритетом.
Результат: тикет создаётся за 5 секунд после звонка. Операторы тратят на рутину на 40% меньше времени и больше — на решение проблем.
Звонок → запись разговора
«Не работает принтер HP в офисе 205»
тип = Оборудование, приоритет = Средний
Создать тикет
Тикет №INC0012345 назначен техникам автоматически
Тикет созданЗадача: у корпоративных клиентов SLA «ответ за 4 часа». Менеджеры забывают, сроки срываются → штрафы.
Решение: интеграция CRM + SAP (данные контрактов и SLA) + автоалерты в Slack при приближении дедлайна.
Результат: обращение встаёт в очередь с отметкой времени, срок первого ответа и решения измеряется в рабочих секундах, а нарушение через заданную задержку эскалируется руководителю отдела.
Пишет → лид в CRM
Проверка контракта клиента
SLA = 4 часа
Таймер: через 3 часа → Slack-алерт менеджеру
Нет ответа за 4 часа → алерт руководителю + эскалация
Нужна такая связка под ваш стек?
Расскажите, какие у вас CRM, ERP и маркетплейсы, — предложим схему интеграций.
Двусторонний обмен: читаем клиентов, заказы и товары, пишем лиды, задачи и сделки. OAuth 2.0 для авторизации, повторы при ошибках, кэш справочников.
Внешние системы сами присылают уведомления об изменениях. Обработка в реальном времени без опросов, очереди сообщений для надёжности.
Бинарный протокол с низкой задержкой. Используем для внутренних микросервисов и высоконагруженных систем складского учёта.
Изменения в CRM обновляют ERP и наоборот. Конфликты разрешаются по приоритету источника или времени изменения.
Сценарии версионируются в Git
Промпты, маршруты и бизнес-правила хранятся в Git: ветки для экспериментов, автотесты на стейдже, безопасные релизы без простоя и неожиданных изменений.
Не нашли свой вопрос — задайте его в чате, ответит команда.
Для типовых CRM (Bitrix24, amoCRM, Salesforce) — 3–5 дней: подключение API, сопоставление полей, проверка синхронизации. Для кастомных систем или сложной логики — до 2 недель. Базовая интеграция (создание лидов и задач) работает уже в первый день.
Есть несколько вариантов: (1) выгрузка данных в CSV/Excel и автоматический импорт по расписанию; (2) прямое подключение к базе данных, если это разрешено политикой безопасности; (3) RPA-боты, которые повторяют действия пользователя в интерфейсе; (4) промежуточный API-слой на вашей стороне.
Токены и ключи API хранятся в зашифрованном хранилище (HashiCorp Vault), ключи OAuth 2.0 — там же. Все запросы идут через TLS 1.3. Доступы по ролям: разработчик видит только staging, админ — только свои интеграции; стейджинг и прод разделены. Персональные данные маскируются в логах, все вызовы логируются. IP-allowlist для критичных систем и регулярные аудиты безопасности.
Система сама повторяет запрос 3 раза с растущей задержкой (1s, 4s, 16s). Не помогло — сообщение попадает в очередь dead letter для ручного разбора, а вам и нашей техподдержке приходит алерт в Slack/Telegram. Критичные операции (создание заказа) логируются отдельно и восстанавливаются вручную после починки.
Да. Например: основная CRM для продаж (amoCRM), отдельная для техподдержки (Zendesk), ERP для складского учёта (1С). CrmAI работает центральным хабом: клиент пишет в WhatsApp → создаётся лид в amoCRM и задача в Zendesk, остатки проверяются в 1С. Всё синхронизируется автоматически.
В личном кабинете CrmAI есть раздел «Интеграции»: живой статус всех коннекторов (зелёный/красный), графики задержек, число запросов в час, процент ошибок. Алерты настраиваются: «если ошибок больше 5% за 10 минут — уведомить в Slack». Раз в неделю приходит отчёт: сколько данных синхронизировано и какие системы работали нестабильно.
Бот отвечает на данных из ваших систем: проверяет остатки в 1С, создаёт заявки в CRM, уточняет статусы в ERP.
Дашборды показывают стабильность коннекторов: задержки, процент ошибок, нагрузку. Алерты на сбои — в Slack.
Данные о покупках из ERP запускают персональные цепочки, статусы из CRM управляют сценариями.
Нарисуем схему, подключим коннекторы и покажем, как бот работает с вашими данными — от вопроса клиента до задачи или заказа в CRM/ERP.
Разборы и практические советы по задачам этой услуги.
Сбой Яндекса 11 октября оставил клиентов и заведения в Казахстане без такси и доставки. Как подготовить план Б: второй канал заказов в CRM, сверка оплат и карта зависимостей.
OpenAI отключает Whisper и gpt-4o-transcribe 26 февраля. Как найти, где в CRM работает расшифровка звонков и голосовых, что теряется при переходе и сколько стоит новая модель.
MCP-сервер 2ГИС даёт ИИ-агенту адреса, маршруты и зоны доступности. Разбираем, какие вопросы клиентов в мессенджере он закрывает, что писать в CRM и где нужен разработчик.