«Мы обучили ИИ собирать отчеты для клиентов на основе данных из Kaiten»: опыт Darvin Digital
Блог Kaiten ·
Рассказываем, как карточки в Kaiten стали основой для ИИ-отчетов и финансовой аналитики для клиентов
В агентском бизнесе есть риск, который редко замечают сразу: обслуживание клиента со временем может подорожать для компании незаметно для нее самой. Сумма в договоре не меняется, а трудозатраты — растут. С распространением ИИ-инструментов этот риск только обострился: у клиентов закономерно появляется вопрос, за что именно они платят агентству, если текст и изображения теперь можно сгенерировать за секунды. Обычный ежемесячный отчет показывает, что команда сделала, но не объясняет, как это соотносится с бюджетом.
Именно с этой задачей столкнулось агентство цифрового маркетинга Darvin Digital , которое работает с 2008 года и занимается комплексным маркетингом и разработкой. О том, как команда выстроила работу в Kaiten, связала данные из таск-трекера с экономикой проектов и создала собственное приложение для расчетов и ИИ-отчетов, рассказал Илья Федулов, CEO и директор по развитию Darvin Digital.
До Kaiten у Darvin Digital было несколько офисов — в Коврове, Владимире, Москве, Санкт-Петербурге, а один из собственников позже переехал в Дубай. Управление задачами в разные годы строилось на Мегаплане, а затем на коробочной версии Битрикс24.
Когда в разгар пандемии команда перешла на удаленку, прежняя система перестала справляться. Решение перейти на Kaiten предложил проджект-менеджер, который на тот момент уже неплохо разбирался в канбан-методе . Сыграло роль и то, что отдел разработки в компании в тот период активно рос: Битрикс24, по опыту команды, хорошо закрывал задачи продаж и CRM, но не был рассчитан на процессы разработки и диджитал-направления.
Сам технический переезд прошел без остановки работы: старые проекты закрывали в Битрикс24, а новые сразу заводили в Kaiten — команда какое-то время существовала в обеих системах параллельно. При этом от Битрикса в компании не отказались полностью — сейчас отдел продаж по-прежнему ведет там CRM.
В Kaiten у Darvin Digital заведено отдельное пространство под каждое направление — разработку, маркетинг и SEO-оптимизацию, а также пространство отдела продаж. Когда аккаунт-менеджер закрывает сделку, он ставит задачу по шаблону : описывает домен, суть запроса и прикладывает вводные от клиента. Дальше карточка уходит в бэклог нужного направления — например, на разработку или в маркетинг, — где ее забирает свободный специалист.
Для комплексных проектов, где одновременно нужны и маркетинг, и SEO, менеджер ставит задачи сразу в несколько пространств. Каждую такую карточку обязательно привязывают к отдельной родительской карточке — портфелю конкретного клиента. Так в компании видят полную историю работы с клиентом даже тогда, когда его задачи распределены между разными отделами и досками.
Движение внутри каждой доски построено по классической канбан-логике: входящие задачи → в очереди → в работе → блокировки → готово . Для срочных запросов, которые нужно сделать вне очереди, в компании завели отдельную дорожку — экспедит. Если специалист не работает над задачей прямо сейчас, в карточке обязательно должна стоять блокировка с указанием причины — это правило в компании соблюдают строго, чтобы на доске сразу было видно, какие задачи реально простаивают и кого ждут.
Для типовых процессов в Darvin Digital настроили шаблоны карточек с автоматическими чек-листами — например, старт SEO-продвижения сразу включает список шагов для аккаунт-менеджера и аналитика. Это избавляет команду от необходимости каждый раз вспоминать порядок действий заново.
Задолго до идеи финансового сервиса в Darvin Digital уже была практика фиксировать время прямо в карточках Kaiten . Поводом стало то, что одна команда одновременно обслуживала сразу три направления — зарубежных клиентов, российский бизнес и отдельные проекты одного из собственников, — и нужно было понять, сколько ресурсов реально уходит на каждое из них.
«Учет времени не нужен нам для того, чтобы кого-то контролировать и говорить: ты сегодня отработал не 8 часов, а 7:50. Цель была именно понять реальную нагрузку и распределение в процентах».
Специалисты отмечали время в задачах, а карточки размечали метками по направлениям. В конце месяца данные выгружали в Excel и вручную считали, сколько часов и расходов приходится на каждое из них.
Такая схема держалась несколько лет, но оставалась ручной, а ее точность зависела от того, насколько аккуратно удавалось свести метки между собой. Когда структура бизнеса изменилась и направлений стало больше, вести такой учет вручную стало практически невозможно — это и подтолкнуло команду автоматизировать процесс.
«Идею сервиса для финансовой аналитики в компании обсуждали еще четыре года назад, но вплотную к ней вернулись, когда вопрос «за что платит клиент» стал звучать от заказчиков все чаще».
Решение подключили через API : Darvin Economy забирает из Kaiten карточки, метки, время по задачам и комментарии, обновляя данные в реальном времени при каждом изменении.
Чтобы сервис мог точно определять, к какому клиенту относится работа, в Kaiten заранее выстроили портфель проектов с метками для каждого клиента — по этой метке Darvin Economy находит нужные задачи на любых досках, даже если они не связаны напрямую с карточкой клиента.
«При этом считать по средней ставке специалиста оказалось недостаточно точно: час разработчика, дизайнера и маркетолога стоит по-разному , а на одну и ту же задачу разные специалисты тратят разное время. Поэтому сервис считает экономику на основе реального времени и стоимости работы конкретных сотрудников — эти данные уже были зафиксированы в карточках Kaiten, оставалось перевести их в деньги».
На экране каждого проекта в Darvin Economy есть цветная шкала:
Если маркер оплаты смещается к красной зоне, это сигнал разобраться — возможно, команда перерабатывает и маржинальность проекта падает. Если между оплатой и стоимостью сделанного остается запас, можно без риска брать в проект дополнительные задачи.
Например, за выбранный период клиент заплатил 770 500 ₽, тогда как расчетная стоимость выполненных работ составила 1 582 993 ₽ на условиях Premium и 2 234 812 ₽ по стандартной ставке. Эти цифры показывают клиенту выгоду текущих условий сотрудничества, а агентству — реальный объем вложенных ресурсов.
Если расчетная стоимость начинает превышать оплату, в Darvin Economy можно детализировать расход по конкретным задачам и вкладу специалистов — и уже на основе этого разбора принимать решение: скорректировать приоритеты, перенести часть работы на следующий период или пересмотреть договоренности с клиентом.
Darvin Economy учитывает только то, что команда зафиксировала в Kaiten: если специалист забыл затрекать время или не связал задачу с проектом клиента, ошибка попадет и в итоговый расчет. Поэтому в компании закрепили несколько правил работы с карточками:
Эта дисциплина сложилась у команды задолго до появления сервиса и стала его фундаментом — без нее у Darvin Economy просто не было бы данных для точных расчетов.
Недавно в Darvin Economy появился еще один модуль — ИИ-отчеты. Он тоже работает с данными из Kaiten через API и автоматизирует подготовку отчетов для клиентов.
Раньше эта работа занимала много времени: аналитик открывал учет за нужный период, ставил фильтры по меткам, собирал выполненные задачи и вручную превращал их в связный документ. Чем длиннее был период, тем больше времени уходило на подготовку.
Теперь первичную сборку берет на себя модуль ИИ-отчетов. Менеджер выбирает проект и период, а Darvin Economy через API получает из Kaiten карточки, с которыми команда работала за это время: описания, комментарии, вложения и скриншоты.
Локальная нейросеть, развернутая на собственном сервере компании, обрабатывает эти данные и формирует черновик отчета: краткое резюме по работе, список выполненных задач с их статусами, хронологию работ, вклад специалистов по времени и выводы о том, как сделанное могло повлиять на показатели проекта.
Поскольку обработка данных происходит на сервере компании, информация о проектах не передается внешним сервисам — Kaiten в этой схеме остается источником данных.
Готовый черновик можно доработать в редакторе: поправить текст, добавить метрики и скриншоты, изменить порядок блоков. Если клиенту нужен более детальный разбор, подключается аналитик — он уже работает с готовой основой, а не собирает карточки с нуля.
В среднем генерация одного отчета занимает около 5 минут и обходится компании в 35,47 ₽. Нейросеть не заменяет аналитика, но забирает на себя самую трудоемкую часть — сбор и первичную систематизацию данных, которые до этого были разбросаны по кускам.
Кейс Darvin Digital показывает, что для прозрачной экономики проекта не обязательно сразу строить сложную систему аналитики. Команда начала с простого — стала последовательно собирать данные о задачах и времени, а затем связала их с клиентами, стоимостью работы и бюджетами.
Постепенно из обычного учета выросла система, которая помогает видеть не только ход работы, но и финансовую сторону проекта: сколько времени потрачено, сколько это стоило и не вышел ли проект за рамки бюджета. Автоматизация появилась уже следующим шагом — когда стало понятно, какие данные действительно нужны.
«Плюшки для повседневного использования в Kaiten появляются постоянно. Визуализация тоже отличная — заходишь в пространство и по индикаторам и блокировкам за пару секунд понимаешь, куда обратить внимание. В этом, мне кажется, и есть основная цель такого инструмента — не просто задачник, а возможность сразу увидеть, что происходит».
Такой подход подойдет любой компании, где результат складывается из множества задач и работы разных специалистов — разработке, дизайну, консалтингу, поддержке и другим сервисным бизнесам. Если операционные данные собираются последовательно и методично, на их основе можно строить не только управление задачами, но и экономику проекта, отчетность и более прозрачные отношения с клиентами.