Как «Маленький проказник» автоматизировал работу в amoCRM

Агентство домашнего персонала «Маленький проказник» подбирает нянь, гувернанток и домработниц. Компания работает с 1998 года и ведёт клиентов не только до выбора кандидата: после выхода сотрудника агентство сопровождает семью и при необходимости организует замену.

До проекта информация была распределена между Telegram, MAX, таблицами, бумажными анкетами, 1С и знаниями сотрудников. Новые обращения могли затеряться среди сообщений, а руководителю приходилось вручную собирать данные по источникам, отказам, подборам и заменам.

Мы пересобрали процесс в amoCRM и разделили его на три самостоятельные воронки: привлечение клиента, подбор кандидата и замена сотрудника. Подключили Tilda, Marquiz, PuzzleBot, Telegram и MAX, настроили автоматические сообщения и задачи, перенесли действующую клиентскую базу и создали индивидуальные анкеты, которые отправляются после получения предоплаты.

Автоматизация: первое сообщение, повторные касания (когда клиент не отвечает), задачи сотрудникам, создание и отправка индивидуальной анкеты после предоплаты, передача сделки в подбор, запрос отзыва, фкисация количества и причин замен в Контактах.

Аналитика: настроенные дашборды по источникам, причинам отказов, статистика услуг,  активные клиенты и замены

До обращения в Прайм Бит клиент уже пробовал внедрить amoCRM. Предыдущий подрядчик прекратил выходить на связь, поэтому настройки не были доведены до рабочего запуска, а сотрудники не начали вести клиентов в системе.

Ко второй попытке агентство подошло подготовленнее: сформулировало своё видение, требования, описало этапы работы и передало техническое задание. Это дало хорошую основу, которую мы проработали исходя из нашего опыта и предложили клиенту улучшенную версию. 

На первой рабочей встрече команда клиента сформулировала главную проблему: всё, что не попало в основной чат или было случайно прочитано, рисковало выпасть из поля зрения. С появлением MAX сотрудникам стало ещё сложнее — приходилось одновременно следить уже за тремя мессенджерами.

Задача проекта поэтому звучала шире, чем «настроить этапы amoCRM»: нужно было собрать обращения в одном месте и сделать так, чтобы карточка сама подсказывала сотруднику следующий шаг.

В подборе домашнего персонала продажа услуги и исполнение заказа — разные виды работы. Сначала менеджер принимает обращение, консультирует семью, квалифицирует запрос и получает предоплату. Затем другой специалист уточняет требования, подбирает кандидатов, организует знакомство или первый выход и оформляет результат. Такое разделение труда помогает увеличить производительность и снять лишнюю нагрузку с каждого участника. 

Замена — ещё один самостоятельный процесс. Она начинается с обращения действующего клиента или сотрудника и требует отдельной истории: кого меняют, почему, кто выйдет вместо сотрудника и сколько замен уже было по этой услуге.

Поэтому вместо одной перегруженной воронки настроили три связанных процесса.

1. Привлечение клиента

В эту воронку попадают новые обращения. Здесь сотрудники:

• разбирают заявку;
• отправляют первое сообщение;
• возвращаются к клиенту, если он не ответил;
• определяют услугу и регион;
• проводят консультацию;
• фиксируют предоплату;
• отправляют индивидуальную анкету.

После получения анкеты работа отдела привлечения завершена. Система закрывает сделку и передаёт данные в новую сделку подбора.

2. Подбор кандидата

Вторая воронка начинается с уже квалифицированного запроса. Специалист видит требования семьи и работает только с выполнением заказа:

• начинает подбор;
• отправляет клиенту кандидатов;
• получает обратную связь;
• фиксирует первый выход или знакомство;
• согласует кандидата;
• контролирует договор и оплату;
• переводит подбор в успешный результат или закрывает с причиной.

Так продажи и подбор не конкурируют за внимание одного сотрудника в общей очереди. По каждой части процесса можно отдельно считать нагрузку, конверсию и сроки.

3. Замена сотрудника

Для действующего клиента создаётся отдельная сделка замены. В ней фиксируются:

• услуга: няня/гувернантка или домработница;
• кого нужно заменить;
• причина замены;
• новый кандидат;
• дата выхода;
• результат.

История остаётся связанной с единым Контактом клиента. В самой карточке хранятся текущая няня и домработница, количество замен, дата и причина последней замены по каждой услуге.

Шаг 1. Обращение попадает в amoCRM

Настроили передачу заявок из Tilda, Marquiz и PuzzleBot. В карточке сохраняются источник, услуга и доступные рекламные параметры. Импортировали действующую клиентскую базу и включили контроль дублей, чтобы повторное обращение связывалось с существующим Контактом, а не создавало ещё одну копию клиента.

Шаг 2. Система начинает коммуникацию

Telegram и MAX подключили через Wappi. Интеграция позволяет не только принимать входящие сообщения, но и инициировать диалог из amoCRM.

По новой заявке робот готовит первое сообщение и ставит задачу ответственному. Если клиент не отвечает, сделка переходит в сценарий повторных касаний: система напоминает менеджеру о заявке и отправляет согласованное сообщение, чтобы вернуть человека в диалог.

Шаг 3. Менеджер квалифицирует запрос

В карточке фиксируются услуга, регион, требования и результат консультации. Когда клиент готов продолжать, ему отправляется ссылка на предоплату. Подбор начинается только после подтверждения платежа — это важная граница между продажей и выполнением услуги.

Шаг 4. После предоплаты формируется индивидуальная анкета

amoCRM генерирует персональную ссылку на анкету и сохраняет её в карточке сделки. Salesbot отправляет ссылку клиенту в доступный мессенджер. Такой механизм поддерживается штатным триггером amoCRM «Генерация анкеты»: индивидуальная форма связана с конкретной карточкой, а ответы возвращаются в CRM.

Когда клиент заполнил анкету, система:

1. фиксирует получение данных;
2. создаёт новую сделку в воронке подбора;
3. переносит в неё сведения о клиенте, услуге и требованиях;
4. закрывает сделку привлечения;
5. сообщает клиенту, что анкета получена и подбор начат;
6. ставит задачи специалистам следующего этапа.

Вместо ручной передачи ссылки, проверки таблицы и копирования ответов сотрудник получает готовую карточку с понятным следующим действием.

Раньше после предоплаты клиенту отправляли Google Forms. В анкете собирались не только общие требования к няне или домработнице, но и персональные данные: ФИО, телефон, email, адрес и сведения, необходимые для подбора.

Агентство решило изменить этот порядок, чтобы снизить риски первичного сбора данных через зарубежный сервис и упростить соблюдение требований к локализации и трансграничной передаче персональных данных.

Сначала рассматривали Яндекс Формы, но стандартной интеграции с нужной логикой в amoCRM не было. Затем протестировали связку через API Monster. В выбранном сценарии она настраивалась сложно и работала нестабильно. В итоге выбрали более прямой вариант — индивидуальные анкеты amoCRM без промежуточной таблицы.

Это не означает, что любой иностранный сервис автоматически нарушает закон. Но оператору персональных данных нужно учитывать требования части 5 статьи 18 Федерального закона № 152-ФЗ к базам данных при сборе персональных данных российских граждан и отдельные требования статьи 12 к трансграничной передаче. По данным официальной базы знаний amoCRM, серверы платформы находятся на территории России.

Решение по анкетам стало частью управления рисками клиента. Оно не заменяет юридическую работу оператора: согласия, политику обработки персональных данных, сроки хранения и права доступа компания должна определить отдельно.

Стандартная работа amoCRM

Стандартный функционал amoCRM не позволяет гибко настраивать отображение полей в зависимости от воронки и стадии. Показывать все поля всем сотрудникам на всех этапах - значит выводить все 50+ полей в каждой карточке и снижать скорость и удобство работы.

Решением стало подключение дополнительной опции «Супер-поля». Этот платный модуль значительно расширяет стандартные возможности кастомизации и, что важно для нас, позволяет управлять видимостью полей в зависимости от этапа воронки.

Вот как это работает в нашем проекте:

1. Настройка видимости: Для каждого поля в карточке сделки мы настроили, на каких этапах и в каких воронках оно должно отображаться.
2. Упрощение интерфейса: В итоге сотрудник видит в карточке только те поля, которые нужны ему здесь и сейчас — для конкретной стадии процесса. Технические поля и данные из других воронок просто скрыты.
3. Повышение эффективности: Менеджеру не нужно листать длинную простыню из полей в поисках нужного. Всё необходимое находится на виду, что ускоряет работу и снижает вероятность ошибок.

Автоматический учёт замен

Для руководителя важно видеть отдельно замены нянь и домработниц. При успешном завершении сделки система должна обновить Контакт клиента: записать нового сотрудника, увеличить нужный счётчик ровно на единицу, сохранить дату и причину.

Штатными роботами этот сценарий нельзя было надёжно собрать в требуемом виде. Поэтому настроили отдельную логику через API: она проверяет воронку, предыдущий этап, услугу и обязательные поля, после чего изменяет соответствующий блок Контакта. Для защиты от двойного учёта сотрудникам дали правило не повторять успешный переход без проверки истории.

Отделили клиентов от кандидатов и сотрудников

На первом этапе amoCRM автоматизирует работу с клиентами, но сообщения от кандидатов тоже поступают в общие каналы. Если не разделить типы контактов, каждое новое сообщение сотрудника может снова создавать сделку в воронке привлечения.

Для этого добавили отдельный сценарий. Когда сделка закрывается без продажи с причиной «Сотрудник», связанному Контакту присваивается тип «Сотрудник». При следующих сообщениях система распознаёт его и не создаёт клиентскую сделку.

Автоматические задачи, сообщения и запрос отзыва

На ключевых этапах система ставит задачи: обработать новую заявку, вернуться к клиенту без ответа, проконтролировать анкету, получить обратную связь по кандидату, проверить первый выход и завершить оформление.

После получения анкеты клиенту отправляется подтверждение. После завершения подбора в сценарии предусмотрен запрос отзыва, чтобы сотрудники не вспоминали о нём случайно через несколько месяцев. Отдельные сообщения клиенту и сотруднику после первого выхода вынесены в самостоятельный сценарий и проверяются перед окончательным запуском.

На рабочем столе настроили виджеты и отчёты, которые отвечают на операционные вопросы:

• из каких источников приходят заявки;
• какие услуги запрашивают чаще;
• сколько обращений дошло до предоплаты и подбора;
• по каким причинам клиенты отказываются;
• сколько активных клиентов находится в базе;
• сколько было замен нянь и домработниц;
• почему происходят замены;
• где есть просроченные задачи;
• сколько времени сделки проводят на этапах.

Руководителю больше не нужно собирать эту картину из Telegram, MAX, таблиц и 1С. При этом финансовый учёт не переносили в CRM без необходимости: amoCRM отвечает за активные клиентские процессы, а 1С сохраняет свою учётную роль.

Главный результат — путь клиента стал управляемым от первой заявки до выхода сотрудника и возможной замены.

Сотруднику не нужно держать в памяти, кому написать, где найти анкету и кому передать клиента после оплаты. amoCRM ставит задачи, сохраняет переписку, генерирует анкету, создаёт следующий процесс и переносит данные между воронками.

Руководитель видит не только сделки, но и структуру работы: источники, услуги, причины отказов, активных клиентов, замены и просрочки. История остаётся в едином Контакте, даже если у семьи было несколько подборов и замен.

При подключении нескольких мессенджеров в amoCRM быстро растёт объём файлов. Особенно много места занимают автоматически загружаемые видео из переписок.

На проекте договорились регулярно удалять ненужные файлы и не хранить в CRM видео без операционной ценности. Если объём коммуникаций сохранится, следующим шагом станет покупка дополнительного файлового пространства. Это важная часть сопровождения: интеграция должна учитывать не только сообщения, но и стоимость хранения вложений.

Первый этап сознательно сосредоточили на клиентах. При этом в amoCRM уже создаётся база Контактов сотрудников: фиксируются тип, специализация, квалификация, опыт и рабочие каналы связи.

Следующий этап — спроектировать отдельные сценарии для кандидатов, нянь и домработниц: первичный отбор, собеседование, проверку документов, обучение, статус доступности, выход к клиенту и дальнейшую работу. Важно сделать это отдельным процессом, чтобы не усложнить уже запущенную клиентскую часть.

Разделять продажу и выполнение заказа

Если после оплаты начинается отдельная работа рекрутера, это две воронки. Так проще распределить ответственность и увидеть, где теряется клиент: до оплаты или уже во время подбора.

Выносить замены в отдельный процесс

Замена не должна выглядеть как новая рекламная заявка. Она начинается от действующего клиента и требует собственной аналитики по причинам, срокам и качеству подобранных сотрудников.

Хранить клиента в Контакте, а работу — в сделках

Контакт остаётся единой карточкой семьи или заказчика. Сделка создаётся только для активного процесса: продажи, подбора или замены. Это сохраняет историю и не требует держать сотни бессрочно открытых сделок.

Генерировать анкету после подтверждённого условия

Для платного подбора таким условием стала предоплата. Пока она не получена, система не создаёт лишнюю анкету и не передаёт заявку специалисту по подбору.

Отделять кандидатов от заказчиков

Если клиенты и соискатели пишут в одни и те же мессенджеры, одного источника недостаточно. В CRM нужен тип Контакта и правила, которые не позволят сообщению кандидата создать сделку продажи.

Проектировать отчёты одновременно с полями

Счётчик замен, причина отказа и услуга полезны только тогда, когда заполняются по единым правилам. Сначала определяют управленческий вопрос, затем поле, автоматизацию и отчёт.

Если заявки, анкеты, кандидаты и переписка распределены между мессенджерами и таблицами, мы разберём процесс и предложим архитектуру amoCRM под реальные роли сотрудников — без лишних воронок и ручного копирования данных.

Напишите в Telegram: @Bit74bot или на email: prime-bit@mail.ru