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.

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.

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%.

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
- Twenty (официальный сайт): https://twenty.com/
- Twenty на GitHub: https://github.com/twentyhq/twenty
По теме
- Статья: 25 продвинутых сценариев для OpenClaw: от почты до трекинга здоровья
- Блог: Насколько ваш бизнес ИИ-нативный? Модель, которая помогает это понять
- База знаний: Action-Based Workflow Engine: архитектурный паттерн
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