Кейсы

Как Workflow меняет работу команды: было → стало

Типовые сценарии внедрения: исходная ситуация, что именно настроили в Workflow и какой результат это даёт. Цифры в блоке «Стало» — пример расчёта на типовых данных отрасли, а не гарантия результата.

Отрасль
Модуль
Салоны

Сеть салонов красоты, 3 филиала, 14 мастеров

Запись велась в мессенджерах и тетради администратора

Онлайн-записьАвтоматизацияМессенджеры

Было

  • Записи принимали только в рабочее время, ночные сообщения терялись
  • Неявки — около 15% визитов
  • Отзывы почти не собирались

Что настроили

  • Страница записи в теме «Розовое золото» с филиалами, мастерами и графиками
  • Напоминание за 24 ч + подтверждение, лист ожидания
  • Запрос отзыва после визита; оценка ≤3 → срочная задача управляющему
trigger: «Запись создана»
→ уведомление клиенту + администратору
→ за 24 ч: напоминание с кнопкой переноса
→ после визита: запрос отзыва
→ если оценка ≤ 3: срочная задача

Стало

−40%неявок: с 15% до 9% визитов
+25%записей в нерабочее время
×3больше отзывов за месяц

пример расчёта

Скриншот: Сеть салонов красоты, 3 филиала, 14 мастеров

Схема собрана из стандартных модулей Workflow — её можно повторить в своём пространстве.

Клиники

Стоматологическая клиника, 6 врачей

Администраторы не успевали отвечать на звонки в часы пик

Онлайн-записьТелефонияДокументы

Было

  • До 20 пропущенных звонков в день
  • Пациенты забывали о приёме
  • Согласия на лечение подписывались на бумаге

Что настроили

  • Телефония с записью разговоров и разрешёнными часами звонков
  • Пропущенный звонок → задача с SLA 30 минут
  • Напоминания за 48 и 2 часа, документы с подписью по коду
trigger: «Пропущенный звонок»
→ задача администратору, SLA 30 мин
→ если не выполнено: эскалация старшему
trigger: «Запись создана» → напоминания 48 ч и 2 ч

Стало

90%пропущенных звонков перезвонены в течение 30 минут
−30%неявок на приём
0бумажных согласий в архиве

пример расчёта

Скриншот: Стоматологическая клиника, 6 врачей

Схема собрана из стандартных модулей Workflow — её можно повторить в своём пространстве.

B2B

Дистрибьютор упаковки, отдел продаж из 5 человек

Менеджеры сами искали контакты и вели клиентов в таблицах

CRMАвтоматизацияПочтаИИ

Было

  • 2–3 часа в день на поиск контактов вручную
  • Заявки разбирал тот, кто успел первым
  • Руководитель не видел, на каком этапе сделки

Что настроили

  • «Машина лидов»: поиск по теме → контакты → скоринг 0–100 → CRM → цепочка касаний
  • Распределение по территории, SLA 30 минут с эскалацией
  • Рассылка по шаблонам (одно письмо на лида) и AI-прогноз сделок
schedule: каждую ночь
→ поиск компаний по теме (учёт robots.txt)
→ сбор контактов, дубли по домену/почте — убрать
→ скоринг 0–100 → лид в CRM
→ если ≥ 70: менеджер региона + первое письмо

Стало

~1 990лидов собрано автоматически в 2 воронки
−80%времени на поиск контактов
30 минмаксимум до первого ответа

пример расчёта

Скриншот: Дистрибьютор упаковки, отдел продаж из 5 человек

Схема собрана из стандартных модулей Workflow — её можно повторить в своём пространстве.

Агентства

Digital-агентство, 12 сотрудников

Заявки, договоры и задачи жили в почте, чатах и облачных папках

CRMПроектыДокументыПочта

Было

  • Заявки с сайта терялись среди писем
  • Договор готовили по 1–2 дня
  • Непонятно, какие проекты на ревью

Что настроили

  • Заявка с сайта (с UTM) → лид → задача менеджеру + уведомление
  • Договоры из шаблона, согласование и подпись по ссылке
  • Проекты со статусами и ревью, досье на клиента из открытых источников
trigger: «Заявка с сайта»
→ лид с UTM-метками
→ задача менеджеру + уведомление
→ досье на компанию (ИИ)
trigger: «Сделка → Клиент» → договор из шаблона

Стало

1 часвместо 1–2 дней на подготовку договора
100%заявок с сайта с ответственным
−5 чв неделю на статус-встречи

пример расчёта

Скриншот: Digital-агентство, 12 сотрудников

Схема собрана из стандартных модулей Workflow — её можно повторить в своём пространстве.

E-commerce

Интернет-магазин товаров для дома

Обращения приходили в 5 каналов, ответы писались вручную

МессенджерыПочтаИИCRM

Было

  • Telegram, WhatsApp, ВКонтакте, Авито и почта — в разных окнах
  • Однотипные вопросы о доставке и возврате
  • Оптовые запросы терялись среди розничных

Что настроили

  • Омниканальный inbox: мессенджеры, Авито, виджет и почта в одной ленте
  • Входящее письмо → AI-классификация → черновик ответа → подтверждение
  • Оптовые запросы автоматически становятся лидами в B2B-воронке
trigger: «Входящее письмо»
→ AI-классификация: доставка / возврат / опт
→ ветки по теме
→ AI-ответ → подтверждение сотрудником
→ «опт» → лид в B2B-воронку

Стало

−50%времени на ответ по типовым вопросам
1 окновместо 5 приложений
+18%оптовых заявок доведено до сделки

пример расчёта

Скриншот: Интернет-магазин товаров для дома

Схема собрана из стандартных модулей Workflow — её можно повторить в своём пространстве.

Хотите такой же результат?

Покажем, как повторить подходящий сценарий в вашей компании, и посчитаем эффект на ваших цифрах.