Бюджет: 27000 UAH Термін: 18 днів
Вітаю! Я — проєктний менеджер Business Atlas. Ми спеціалізуємося на створенні екосистем, де CRM є не просто базою контактів, а центром управління транзакціями.
Мій досвід включає роботу з HubSpot, Pipedrive, Kommo (amoCRM) та Zoho. Наші архітектурні рішення в n8n ми використовуємо для складних API-інтеграцій, подібних до вашого запиту з MakaPay.
Мої відповіді на ваші запитання:
1. Яку CRM я б запропонував?
Для роботи з мерчантами та транзакціями я рекомендую Pipedrive або HubSpot:
• Pipedrive: Найкраща для чітких воронкових продажів та кастомних полів. Вона має дуже гнучке API, що ідеально для прив'язки історії транзакцій до картки мерчанта.
• HubSpot: Якщо потрібна потужна безкоштовна база на старті та глибинна аналітика маркетингу.
• Чому не Bitrix? Для роботи з API та легких автоматизацій Pipedrive/HubSpot значно швидші в розгортанні та зручніші для менеджерів.
2. Досвід API-інтеграцій:
Так, це наш основний профіль. Ми будуємо кастомні сценарії на n8n або Make.
Для MakaPay ми налаштуємо щоденний запит до /payment-history, обробку JSON-відповіді та автоматичний розподіл даних по картах мерчантів у CRM з логуванням помилок у Google Sheets або Telegram-бот для адміна.
3. Схожі проєкти:
Реалізували понад 50 систем, включаючи автоматизацію фінтех-платежів, де дані з банківських виписок або платіжних шлюзів щогодини синхронізувалися з угодами в CRM для розрахунку комісій та ROI.
4. Оцінка термінів та вартості:
• Вартість: $1,200 – $1,800 (підбір, налаштування CRM + розробка API-конектора для MakaPay + форми).
• Терміни: 14–18 робочих днів.
5. Що входить у роботу:
• Аналіз ваших бізнес-процесів та фінальний вибір CRM.
• Налаштування карток кастомних полів та автоматичних воронки.
• Розробка інтеграції з MakaPay: щоденний імпорт, валідація даних, обробка дублів.
• Створення форм заходу лідів із захистом від спаму та автосповіщеннями.
• Фінальне навчання та інструкція для команди.
Напишіть мені в особисті — обговоримо деталі, які критично важливо бачити в CRM, і я підготую для вас детальну схему руху даних.