Переезд с amoCRM на Twenty: как почистить хаос, пересобрать воронки и наконец увидеть аналитику

Иногда CRM «умирает» не потому, что она плохая. А потому что она живёт слишком долго без правил.

У нашего клиента — компании, которая продаёт оборудование, — была amoCRM, которая досталась «в наследство» от предыдущей команды и прожила больше пяти лет. За это время в ней накопилось всё, что обычно копится само: 10+ тысяч записей, больше 15 воронок, разные подходы к заполнению полей, отчёты на плагинах и Power BI, которые собираются руками и регулярно расходятся с реальностью.

И в какой-то момент становится понятно: чинить это бесконечно можно, но удобнее и честнее сделать переезд.

Ниже — разбор, как мы мигрировали с amoCRM на Twenty CRM с помощью AI-агента, и что нужно сделать, чтобы переезд был не «переносом бардака», а перезапуском системы.

Что такое Twenty CRM

Twenty — это современная open-source CRM-система, которую часто называют открытой альтернативой Salesforce. В отличие от закрытых решений, Twenty можно развернуть на своём сервере, полностью контролировать данные и гибко настраивать модель под свои процессы. Система поддерживает REST API, GraphQL и MCP, что делает её удобной не только для людей, но и для ИИ-агентов — они могут напрямую работать с данными и структурой CRM.

На скриншотах синтетические данные, не раскрывающие реальную информацию.
На скриншотах синтетические данные, не раскрывающие реальную информацию.

С чего начинается нормальный переезд

Если коротко: не с экспорта данных.

Переезд начинается с аудита.

Что мы сделали на первом шаге:

  • разобрали процессы и структуру работы команды
  • посмотрели, какие сущности реально используются
  • оценили качество данных
  • зафиксировали, какая аналитика нужна руководителю

На входе всплыло несколько типичных симптомов:

  • в системе было больше 15 воронок, но реально «живых» осталось две
  • данные заполнены неравномерно
  • часть важных вещей «зашита» в название сделки (продукт, компания, клиент, ответственный)
  • отчётность строится через плагины и полу-ручные выгрузки

Почему просто «перенести всё» — плохая идея

В базе было порядка 10,5 тысяч записей.

При этом активных сделок — меньше десятой части.

Если переносить всё подряд, вы:

  • переносите мусор и дубли
  • закрепляете старые правила (а чаще их отсутствие)
  • тратите время на то, что не влияет на бизнес

Поэтому мы начали с тестовой итерации: перенесли только 50 активных сделок, чтобы быстро увидеть, как оно будет жить в новой модели.

На скриншотах синтетические данные, не раскрывающие реальную информацию.
На скриншотах синтетические данные, не раскрывающие реальную информацию.

Агент Рафик: как AI перенёс данные между CRM

И вот здесь начинается самое интересное.

Выгрузку и перенос данных из amoCRM в Twenty выполнял не человек, а OpenClaw-агент по имени Рафик.

Рафик — это ИИ-агент, которого мы предварительно настроили, протестировали и подключили к песочнице CRM-системы. Там он прошёл полный цикл обучения: научился взаимодействовать с Twenty как администратор.

Что умеет Рафик:

  • работает через REST API — обращается к объектам в базе данных обеих CRM
  • подключён по MCP — может вызывать инструменты CRM напрямую
  • имеет доступ через GraphQL — а это ключевой момент: агент может напрямую читать и изменять модель данных CRM-системы

Задачи, которые Рафик решил при переносе:

  • выгрузил 50 активных сделок из amoCRM
  • учёл наличие нескольких воронок и реализовал их слияние в единую структуру
  • подготовил Twenty к приёму новых данных
  • перенёс сделки в новую CRM с учётом перестроенной модели

Важно: всё это происходило не в продакшене. Сначала Рафик работал в песочнице, где мы убедились, что он корректно понимает структуру, правильно маппит поля и не теряет данные. И только после этого запустили на реальных сделках.

Нормализация: главный шаг, который многие пропускают

Самый болезненный вывод из старой системы: низкое качество данных.

Внутри amoCRM по сути оставались только «клиент, компания и сделка». Этого мало, если вы хотите нормальную аналитику.

После переезда Рафик провёл нормализацию данных:

  • выделил продукт как отдельный объект
  • отделил клиента от компании там, где это нужно
  • привёл лиды к понятному неймингу
  • восстановил воронки и этапы, которые были не проставлены

Отдельная техника, которая хорошо сработала: Рафик разобрал названия сделок на составляющие. Исторически названия в amoCRM содержали «всё сразу» — продукт, компанию, клиента, ответственного. Агент извлёк эти сущности из названий и разложил по отдельным объектам в Twenty.

На тестовой выборке качество данных было около 60–65%. После нормализации Рафиком показатель вырос до 80–85%.

На скриншотах синтетические данные, не раскрывающие реальную информацию.
На скриншотах синтетические данные, не раскрывающие реальную информацию.

Дашборд: что важно показывать в первую очередь

Когда модель стала более-менее нормальной, мы собрали оперативный дашборд для сквозной аналитики по текущим сделкам.

Он отвечал на простые вопросы, которые в живой компании важнее любых «красивых отчётов»:

  • сколько сделок в работе и на какие суммы
  • распределение по этапам
  • распределение суммы по продуктам
  • где застревают сделки у менеджеров

Один из ярких инсайтов: почти 70% суммы сделок зависало на этапе подготовки и отправки коммерческого предложения и технических характеристик.

Когда это видно на дашборде, управлять уже проще. Это не «ощущение руководителя», а факт.

Дашборд разделён на несколько вкладок:

  • Общая — суммы сделок, прибыль, рентабельность, отмены, распределение по этапам и продуктам
  • По менеджерам — на каком этапе зависли сделки у каждого, в реальном времени
  • Апробации — отдельный блок, о нём ниже
  • Качество данных — наполнение и корректность данных, которые вносят менеджеры

Отдельная сущность: апробации

Ещё одна важная донастройка — отделить апробации от сделки.

В реальности апробация часто идёт параллельно и не всегда синхронна с движением сделки по этапам. Когда вы смешиваете это в одну сущность, аналитика становится мутной.

Мы вынесли апробации отдельным блоком, и это сразу дало прозрачность:

  • кто проводит апробации
  • по каким продуктам они идут
  • где узкие места

Что дальше: подключение команды и финконтур

Следующие шаги после пилотной итерации:

  • подключить менеджеров к работе в новой CRM
  • довести модель под процесс апробаций
  • наладить контроль качества данных (чтобы бардак не вернулся через месяц)

Отдельный «взрослый» контур — синхронизация с 1С и планами, чтобы видеть не только «что в CRM», но и реальные финансовые показатели, и соответствие план/факт.

Ссылки

По теме

У многих «CRM-боли» начинаются одинаково: наследная система, разные привычки у менеджеров, отчётность на скотче.

Если хотите, могу помочь разобрать вашу модель данных и наметить план переезда так, чтобы вы быстро увидели управленческую картинку.

Связь со мной: t.me/pimenov Мой телеграм канал t.me/pimenov_ru

© 2026 ИП Пименов Сергей Викторович
ИНН 616271176890
ОГРН 316619600255641