Przejdź do treści

Przypadek · Sprzedaż B2B

Mniej szukania, więcej sprzedawania.

Automatyczne uzupełnianie danych finansowych i informacji o firmach bezpośrednio w ewidencji klientów (CRM) przed pierwszą rozmową.

Przypadek modelowy: przyjmujemy, że firma wygląda tak, i pokazujemy, ile by to dało.

  • Przypadek modelowy
  • Raynet
  • ARES
  • OpenAI

Stan wyjściowy

Ręczne szukanie informacji o potencjalnych klientach

Handlowcy spędzają czas na Justice.cz i LinkedIn zamiast dzwonić. Dane w CRM są niekompletne.

  1. Przed

    Ręczne szukanie

    PROCES RĘCZNY

  2. Po

    CRM uzupełnia się sam

    UZUPEŁNIANIE

Co byśmy zbudowali

Jak to działa

Założenie potencjalnego klienta, analiza jego strony, wyciągnięcie danych i aktualizacja w Raynecie.

  1. 01

    Wyzwalacz

    Nowy potencjalny klient (Raynet)

  2. 02

    Analiza

    Make + OpenAI

  3. 03

    Wyszukiwanie

    Google / Justice

  4. 04

    Aktualizacja

    Uzupełnienie CRM

Narzędzia
  • Raynet · Ewidencja klientów (CRM)
  • Make · Łączenie kroków
  • OpenAI · Analiza strony
  • Apify · Pobieranie danych ze stron

Kroki wdrożenia

Jak przebiegałoby wdrożenie.

  1. 01

    DZIEŃ 01: MAPOWANIE

    Łączenie systemów

    Połączenie rejestru ARES i Raynetu przez ich interfejs (API).

  2. 02

    DZIEŃ 02: ZADANIE DLA AI

    Analiza stron

    Ustawienie zadania dla AI, aby streszczała strony i wyciągała ważne informacje.

    openai.chat.completions.create(...)

  3. 03

    DZIEŃ 03: WDROŻENIE

    Ruch na żywo

    Uruchomienie dla zespołu handlowego, powiadomienia na Slacku.

Założenia modelu

Skąd bierze się wynik.

Bierzemy typową firmę z branży i sytuację ze zlecenia, dodajemy oznaczone założenia i wyliczamy wynik. Gdy zmienią się dane wejściowe, zmieni się też wynik, więc mogą go Państwo przeliczyć na swoją firmę.

Firma modelowa

Modelowa firma B2B, w której handlowcy przed pierwszą rozmową ręcznie szukają danych o potencjalnym kliencie w Justice.cz i na LinkedInie.

Dane wejściowe

Ręczne wyszukiwanie danych o potencjalnym kliencie (założenie)
20 min
Nowi potencjalni klienci tygodniowo (założenie)
40
Stawka za pracę (założenie)
24 € / h

Wyliczenie krok po kroku

  1. 01

    Czas na wyszukiwanie w tygodniu

    40 × 20 min= 800 min

  2. 02

    Koszt czasu w tygodniu

    800 min ÷ 60 × 24 €= 320 €

  3. 03

    Koszt czasu w skali roku

    320 € × 52= 16 640 €

Jest to przybliżona oszczędność czasu i pieniędzy. Koszt wdrożenia i działania uwzględniamy tylko tam, gdzie jest widoczny w wyliczeniu.

  1. Wyniki modelu

    Co by się zmieniło po wdrożeniu.

  2. Przypadek modelowy

    −13,3 h/tydzień

    40 potencjalnych klientów × 20 min ręcznego szukania

    Czas

  3. Przypadek modelowy

    320 €/tydzień

    800 min ÷ 60 × 24 €

    Koszt czasu

W modelu liczą się Państwa liczby, nie nasze. Kalkulator pokaże, od czego zacząć, a rzeczywiste wartości wyliczymy na Państwa danych.

Proszę zacząć tutaj

Wstępne 15 minut wystarczy, żeby wiedzieć, czy to ma sens.

Państwo mówią, co Państwa boli. My mówimy, czy damy radę, ile to mniej więcej kosztuje i od czego ja bym zaczął na Państwa miejscu. Bez prezentacji.

Adres
Legerova 1820/39, Praga 2

Kalendarz udostępnia Cal.com (strona trzecia), ładuje się dopiero po kliknięciu.