12 автоматизацій Make.com для ваших акаунтів Telegram на базі Entergram

Застосунок Entergram для Make.com, що входить у тариф Pro, дає змогу сценарію Make діяти в тих самих особистих акаунтах Telegram, якими вже користується ваша команда, а не через окремого бота. Нижче 12 ідей сценаріїв, від найпростіших до найскладніших. Наприклад, оплата в Stripe запускає подяку з власного акаунта менеджера, а зміна рядка в Airtable оновлює власне поле чату. Для кожного сценарію вказано тригер з іншого сервісу й дію Entergram, яку він запускає.

Роками автоматизація в Telegram зводилася до одного: "зробіть бота". Боти вміють багато, але не можуть працювати з вашими справжніми чатами, не бачать повідомлень, які бачить ваш особистий акаунт, і не можуть відповідати від вашого імені. Для будь-якого серйозного клієнтського процесу це жорстка стеля. Щойно автоматизація має торкнутися розмов, які ваші люди справді ведуть із клієнтами, підхід із ботом перестає працювати.

Застосунок Entergram для Make.com прибирає цю стелю. Сценарії в Make.com можуть діяти в тих самих акаунтах Telegram, якими користується ваша команда, і кожен із них працює через власний унікальний проксі. Отже, оплата в Stripe може запустити подяку з вашого справжнього акаунта. Заявка з Typeform може додати тег до відповідного чату Telegram. Зміна рядка в Airtable може оновити власне поле. Скринька стає частиною того самого графа процесів, у якому вже живуть інші ваші інструменти.

Тригер кожного сценарію використовує власний модуль Make іншого сервісу (Stripe, Typeform, Calendly тощо). Крок Entergram надсилає повідомлення, записує власне поле, додає коментар або відкриває тікет. Перш ніж будувати процес навколо якоїсь дії, перевірте в застосунку Entergram всередині Make, які саме дії він надає. Про підключення Make до MCP-сервера Entergram читайте на сторінці Make.com Telegram MCP.

Тригер: завершена оплата в Stripe. Дія: крок Entergram надсилає повідомлення в чат клієнта в Telegram. Чат визначається за username або ID Telegram, які ви зберегли в метаданих клієнта в Stripe. Суть у тому, що клієнт отримує повідомлення від того самого живого акаунта, з яким спілкувався до покупки, а не від безликого @StoreBot. Довідкою щодо самої події слугує документація Stripe про вебхуки. Модуль Stripe у Make позбавляє вас роботи із сирим payload.

Цей підхід масштабується. Будь-яка подія оплати (старт підписки, завершення пробного періоду, повернення коштів, оплачений рахунок) може надіслати адресне повідомлення з акаунта потрібного менеджера. Кожен підключений акаунт працює через власний унікальний проксі, але темп надсилання все одно важливий: якщо білінг створює багато повідомлень одночасно, розподіліть їх у часі, а не надсилайте одним пакетом з одного акаунта.

Для команд, що працюють із вхідними лідами, цей сценарій вирішальний. Тригер Typeform спрацьовує, коли надходить кваліфікаційна форма. Make передає в Entergram username або номер телефону, який указав потенційний клієнт (Entergram знаходить контакт за будь-яким із них), а потім записує значення "qualified" і ставить етап ліда "Demo-scheduled". Менеджер бачить у скриньці вже класифікований чат і не витрачає час на введення даних. Повний огляд воронки є на сторінці продукту для керування лідами.

Calendly надсилає подію, коли зустріч заброньовано. Make записує час зустрічі, а запланований сценарій через Entergram надсилає нагадування з акаунта менеджера за день до дзвінка. Нагадування приходить від людини, з якою клієнт збирався зустрітися, а не від робота. Саме тому його й варто надсилати з особистого акаунта.

Команди, які тримають джерело правди в Airtable, швидко потрапляють у пекло синхронізації. З Make зміну рядка (сума угоди, етап контракту, дата продовження) можна записати у власне поле відповідного чату Telegram. Таблиця чатів тоді відображає стан Airtable без ручного оновлення. Документація Airtable про автоматизації добре пояснює бік тригера. На боці отримувача достатньо одного кроку Entergram, який записує поле.

Щоранку запускається сценарій, який читає ваші чати через Entergram і знаходить усі, де останнє повідомлення надіслав клієнт понад 24 години тому. Потім Make надсилає список відповідальному за кожен чат або записує значення "needs-reply" у власне поле, щоб ці чати з'явилися у відфільтрованому поданні. Нікому не треба пам'ятати про перевірку.

Коли колега з підтримки згадує ім'я клієнта в Slack і ставить певну емодзі-реакцію, Make отримує подію Slack, знаходить відповідний чат Telegram і створює в Entergram тікет із пріоритетом High. Передача справи, яка раніше виглядала як "хто цим займається?" у Slack, стає тікетом з SLA у черзі підтримки. Поля тікета описано на сторінці продукту для тікетів. Якщо вам потрібен лише запис розмов Telegram у Slack, вбудована інтеграція зі Slack вже пересилає кожен чат, до якого має доступ місце, в один канал, в один бік і без Make.

Запланований сценарій Make забирає з Entergram учорашні нові чати Telegram разом з їхніми етапами й тегами та публікує короткий дайджест у внутрішньому каналі Slack. Ранкова нарада починається з одного списку, а не з прокручування чотирьох скриньок. Якщо вам потрібен запис у Notion, а не дайджест, обійдіться без Make: вбудована інтеграція Entergram з Notion автоматично записує нові чати Telegram у вашу базу даних Notion.

Коли Shopify повідомляє про покинутий кошик, Make відбирає клієнтів, які раніше погодилися на зв'язок у Telegram, і надсилає розмовне повідомлення з акаунта консьєржа магазину: "Привіт, бачу, кошик прострочився. Можу щось підказати?" Повідомлення приходить у той самий канал, де клієнт спілкувався до покупки, і від акаунта, який він уже знає.

Якщо вхідна форма відома тим, що притягує спам, пропускайте заявки через фільтр на основі LLM (у Make є модулі OpenAI та Anthropic) і класифікуйте кожну як спам або справжню. Спам-заявки отримують значення "spam-filtered" у відповідному чаті, тож він зникає з ваших робочих подань. Справжні заявки йдуть звичайним шляхом кваліфікованого ліда зі сценарію 2.

Запланований сценарій читає відкриті тікети з Entergram і перевіряє їхній стан SLA. Для кожного тікета, де SLA вже порушено, Make надсилає повідомлення в Telegram керівнику підтримки і згадку в Slack у #support-urgent. Прострочені тікети більше не лежать непоміченими, доки хтось не відкриє чергу. Як працює стан SLA, описано в документації про поля тікетів і SLA.

Коли запис у Zoom готовий, Make пропускає транскрипт через LLM, отримує підсумок із п'яти пунктів і додає його до відповідного чату Telegram як внутрішній коментар для колег. Наступна людина, яка працюватиме з клієнтом, бачить контекст і не мусить переглядати запис.

Щопонеділка вранці запланований сценарій забирає з Entergram події повідомлень і дані тікетів за минулий тиждень. Модуль LLM рахує обсяг повідомлень, час відповіді й кількість закритих тікетів, оформлює цифри в короткий блок і публікує його в канал Telegram лише для керівництва. Фіксованого ендпоінта для звітів немає: аналіз даних Entergram виконує ШІ, так само як і через MCP. Що показує вбудована панель, дивіться на сторінці аналітики Telegram.

Граф сценаріїв Make (умовні гілки, ітератори, маршрутизатори, обробка помилок) добре підходить для процесів у Telegram, бо справжні шляхи клієнтів розгалужені. Більшість сценаріїв вище мають щонайменше одну гілку на кшталт "якщо тег уже є, пропустити" або "якщо чат неактивний, направити інакше", і Make обробляє це візуально.

Коротко: якщо ваша команда працює насамперед у Telegram, Make.com варто спробувати першим як шар автоматизації, а Entergram дає цьому шару змогу діяти в справжніх акаунтах вашої скриньки. Оберіть три сценарії зі списку, побудуйте їх і залиште ті, що себе виправдали.