CRM для 112 сотрудников за 0 ₽ по лицензиям: как мы сэкономили клиенту до 3,7 млн ₽ в год?

Клиенту требовалась единая CRM, но готовые SaaS-решения либо не подходили под процессы агентства, либо требовали ежемесячной оплаты за каждого сотрудника.

Цель проекта: развернуть Twenty на собственном сервере, сохранить полный контроль над данными, настроить RLS (фича не входит в бесплатный тариф), а также настроить единый контур работы с AI-агентами.

• Развернули open-source CRM Twenty в self-hosted-контуре через Docker Compose.

• Подключили отдельные PostgreSQL и Redis: PostgreSQL используется для основных данных CRM, Redis — для кеширования и фоновых задач.

• Настроили собственный домен, HTTPS и переменные окружения для production-среды. Пересобрали стандартную структуру Twenty под процессы клиента.

• Настроили RBAC: сотрудники видят только доступные им разделы и могут выполнять только разрешённые действия.

• Добавили PostgreSQL RLS-политики для ограничения доступа к данным на уровне строк: пользователь получает только записи своего отдела, проекта или назначенной зоны ответственности.

• Разделили права на чтение, создание, редактирование и удаление записей. Критичные финансовые и юридические данные доступны только соответствующим ролям.

• Настроили сервисные учётные записи для интеграций, чтобы внешние сценарии не работали с правами администратора.

• Подключили API и webhooks Twenty к Telegram Mini App, Google Drive и внутреннему слою автоматизаций.

• Подготовили GraphQL API для чтения и обновления CRM-объектов внешними сервисами и AI-агентами.

• лицензионные платежи за CRM составили 0 ₽;

• экономия только на лицензиях — от 350 000 ₽ до 3,7 млн ₽ ежегодно;

• все 112 сотрудников получили доступ без увеличения стоимости системы;

• данные компании остались на собственном сервере;

• для отделов и отдельных ролей настроили разные уровни доступа;

• RLS-политики ограничили доступ не только к разделам, но и к конкретным строкам данных;

• CRM подготовили к интеграции с внутренними сервисами, автоматизациями и AI-агентами;

• добавление новых сотрудников больше не увеличивает ежемесячные расходы.