Кейс: аналитическая панель руководителя агентства недвижимости поверх копии CRM, каждая цифра проверена SQL | Владимир Зотов

Кейс автоматизации

Панель руководителя над копией CRM: от звонков до маржи, за шесть дней

Клиент: Второй проект для того же агентства недвижимости: около 30 сотрудников на телефоне, около 1 200 звонков в день, копия CRM уже лежала в своей базе.

Задача / Боль

Данные CRM уже лежали в отдельной базе, но сводной картины «звонки → заявки → объекты → деньги» не было: директор смотрел таблицы по отдельности. Денег в отчётах не было совсем: ни выручки, ни маржи.

Нужна была панель, которой можно верить: одна неверная цифра обнуляет доверие ко всем остальным.

Решение

Панель работает поверх копии CRM и только читает данные: записывать ей запрещено правами доступа, в саму CRM она ничего не пишет. Семь разделов: обзор, звонки, заявки и спрос, объекты, риелторы и задачи, реклама, деньги — выручка и маржа по месяцам, каналам и риелторам.

Каждую цифру я проверил на реальных данных до того, как вывести её на экран. Проверяли AI-агенты: каждый сначала пытался опровергнуть свой же вывод, потом результаты сверялись между разделами. Проверка нашла ошибки в 12 пунктах моего же задания ещё до начала разработки.

Три рабочих списка выгружаются в Excel для обзвона: кому не перезвонили, кто смотрит объявления, но не берёт телефон, какие объекты долго не уходят с рынка. На каждой странице видно, насколько свежие данные в каждом из восьми источников; предупреждение появляется, только когда данные действительно устарели.

В самой панели AI нет: цифры считает SQL. AI-агенты работали на проверке: искали ошибки в метриках до вёрстки.

Что было сложно. Черновик панели выглядел готовым, но часть цифр была неверной: список «кому перезвонить» показывал 276 клиентов, из них 241 уже перезвонили; «Отвечено 67%» склеивало исходящие и входящие; счётчик успешных заявок брал дату копирования записи вместо даты успеха и был завышен в 17 раз. Всё это нашла проверка до того, как панелью начали пользоваться. Дальше — ловушки данных: в таблице сделок три разных бизнеса, деньги в разных полях; звонки в одном часовом поясе, остальная CRM в другом; площадка сменила способ подсчёта статистики; поле «тип звонка» на деле повторяло название отдела, и когда отдел разделили, фильтр потерял целую команду.

Где остановились. Изменила ли панель скорость перезвонов, не видно: доля перезвонов в первые сутки была 78–82% и до, и после запуска. Панель работает восемь недель без перезапусков на сервере клиента.

Технологии

  • PostgreSQL (копия CRM)
  • Next.js
  • TypeScript
  • SQL
  • Docker
  • Claude Code (разработка и проверка)

Результат

  • Точность: Список «ждут перезвона»: 35 клиентов вместо 276, когда убрали тех, кому уже перезвонили. Дозвон показан раздельно: приём входящих 49% и дозвон исходящих 75%.

  • Деньги: Впервые видны выручка и маржа по месяцам, каналам и риелторам.

  • Скорость: Раздел объектов открывается за 0,1–0,2 секунды и не нагружает рабочую CRM: панель читает копию данных.

  • Срок: Шесть дней от начала разработки до запуска, включая проверку и переделку.

Похожая задача в вашем бизнесе?

Опишите процесс — отвечу письменно в течение 24 часов, есть ли что автоматизировать.

Обсудить задачу