Назад до кейсів

Як автоматизація збору даних з анкет у CRM підвищила ефективність кредитної компанії на 60%

15.05.2021

Як автоматизація збору анкетних даних у CRM допомогла кредитній компанії підвищити ефективність обробки заявок на 60%. Дізнайтесь більше кейсів та рішень для фінансового бізнесу.

Як автоматизація збору даних з анкет у CRM підвищила ефективність кредитної компанії на 60%

1. Вступ: “Заповніть форму” — а далі що?

Google Форми — зручний спосіб зібрати запити, фідбек чи замовлення. Але коли справа доходить до обробки, все зупиняється:

  • менеджер перевіряє пошту,
  • відкриває Excel із відповідями,
  • копіює дані в CRM або просто дзвонить, запитуючи те, що вже заповнили.

Ми вирішили зробити так, щоб відповіді з форми одразу лягали в угоду, без копіпасту.

2. Проблема: Форми — це окреме життя

До автоматизації компанії стикались із типовими труднощами:

  • Анкети, брифи, форми зворотного зв'язку жили поза CRM
  • Дані збирались у Google Sheets, але ніколи не повертались у процес
  • Менеджери вручну копіювали інформацію з форми в картку угоди
  • Не можна було аналізувати відповіді автоматично
  • Розподіл по менеджерах робився “на око”

Наприклад, у кредитній компанії клієнт заповнює:

  • Бажану суму кредиту
  • Суму застави
  • Свою кредитну історію

І менеджер вручну збирав Excel, щоб вирішити, кому віддати заявку.

Інфографіка: До автоматизації — Google Форма → Google Таблиця → Менеджер вручну копіює в CRM

3. Рішення: Форма → CRM → сценарій

Ми створили процес, який дозволяє:

  1. Клієнт заповнює анкету / бриф / форму замовлення — наприклад:
  2. Відповіді з форми автоматично розкладаються по полях у CRM
  3. Далі запускаються автоматизовані сценарії:
  4. Уся інформація фіксується в угоді та доступна для подальшої аналітики

Схема: Google Форма → CRM (поля) → сценарій → задача менеджеру / відхилення / розрахунок

4. Результат: Дані стали частиною процесу

Після запуску:

  • 100% форм обробляються автоматично
  • Менеджери бачать відповіді прямо в угоді, не в Google Sheets
  • Зникла ручна обробка — мінус 30–40 хвилин на кожну заявку
  • Заявки розподіляються автоматично між командами

🔁 Як саме відбувається розподіл:

Завдяки тому, що відповіді анкети автоматично розкладаються по полях, з’явилась можливість реалізувати гнучкий сценарій обробки:

У кожному випадку CRM:

  • Заповнює потрібні поля
  • Присвоює теги (тип кредиту, тип клієнта, ризик)
  • Виставляє менеджера за напрямком
  • Запускає автоматичну чергу обробки

Інфографіка: логіка маршрутизації кредитних заявок за типами → сегменти → сценарії дій

5. Що можна покращити

На базі цієї логіки можна ще глибше автоматизувати процес:

  • Впровадити складну матрицю прийняття рішення (як у банках)
  • Додати інтеграцію з OpenAI / GPT, щоб формувати коротке резюме по клієнту
  • Створити дашборд відмов і успішних заявок по типах
  • Генерувати PDF-кредитну пропозицію автоматично з даних форми

Це не просто Google Форма. Це — автоматизований вхід у бізнес-процес, який працює без людини.

Потрібна така інтеграція? Напишіть — зробимо під вашу логіку.

Популярні кейси

Як інтегрувати маркетплейс Каста зі своєю CRM системою
Як інтегрувати маркетплейс Каста зі своєю CRM системою

Узнайте, как интегрировать маркетплейс Каста со своей CRM-системой для автоматизации работы и повышения эффективности бизнеса.

Лист відвантаження для контролю роботи складу
Лист відвантаження для контролю роботи складу

Дізнайтесь, як скласти лист відвантаження для бізнесу в Україні. Вимоги, зразки, поради щодо оформлення транспортних документів для юридичної сили.

Зворотний зв’язок у CRM: як ми збираємо відповіді клієнтів прямо в угодах
Зворотний зв’язок у CRM: як ми збираємо відповіді клієнтів прямо в угодах

Дізнайтеся, як автоматизований збір і опрацювання відгуків підвищують довіру клієнтів та ефективність компанії. Впроваджуйте сучасні сервіси вже сьогодні!