Proaction uz Codex povećava prodaju 60% i štedi 75+ sati

Proaction⁠(otvara se u novom prozoru) razvija softver za kompanije koje upravljaju voznim parkovima, od automobila i kamiona do građevinskih mašina. Budući da svaki vozni park funkcioniše drugačije, ključni dio prodaje je pokazati potencijalnim klijentima kako se platforma Proaction uklapa u njihovo poslovanje.

Međutim, za prilagođene demonstracije bilo je potrebno vrijeme inženjera koje tim nije mogao izdvojiti. Osnivači su se morali oslanjati na razgovore i prezentacije kako bi objasnili šta je sve moguće. Codex je to potpuno promijenio.

„Budući da nemam tehničko znanje, ranije sam morao uključiti inženjere kad god mi je trebala demonstracija“, kaže Colin Knudsen, suosnivač i operativni direktor kompanije Proaction. „Sada je sam napravim u alatu Codex.“ Colin mjesečno izrađuje četiri do šest prilagođenih, interaktivnih demonstracija, a za svaku mu je potrebno 30 do 45 minuta. Procjenjuje da time inženjerima uštedi 40 do 60 sati rada.

Nakon prodajnog poziva Colin upućuje Codex na snimak iz alata Granola, prepisku e-poštom s potencijalnim klijentom i sve proračunske tabele koje je taj klijent podijelio. Codex koristi taj kontekst da prilagodi demonstracijsko okruženje u HTML-u koje odražava proizvod kompanije Proaction i vlastiti vozni park klijenta.

Kada Colin podijeli ekran, potencijalni klijenti vide svoje automobile, kamione ili opremu, organizovane prema svom načinu rada. Mogu ukazati na ono što treba prilagoditi i učestvovati u izradi rješenja. „Zajedno radite na konačnom rješenju, a da uopće ne morate uključiti inženjere“, kaže Colin.

Demonstracija s vlastitim podacima daje potencijalnim klijentima konkretan razlog da naprave sljedeći korak. Colin procjenjuje da je zahvaljujući prilagođenim demonstracijama udio prodajnih prilika koje od početnog kontakta napreduju do razvoja rješenja, umjesto da ostanu u fazi održavanja odnosa, porastao za 50% do 60%.

Prema Colinovim riječima, inženjerima kompanije Proaction trebalo bi oko 10 sati za izradu svake slične demonstracije. Budući da Proaction mjesečno pripremi oko četiri do šest demonstracija, time se svakog mjeseca uštedi 40 do 60 sati rada inženjera.

Demonstracija štedi vrijeme i u kasnijim fazama. Kada potencijalni klijent postane klijent, Colin inženjerima daje prilagođenu demonstraciju kao vizuelni predložak. Time se smanjuje broj pitanja i potreba za dodatnim usaglašavanjem o tome šta treba izraditi.

Uz Codex, Proaction je izradio i centar rješenja za klijente u koji se potencijalni klijenti mogu prijaviti, istražiti radne procese prilagođene svom poslovanju i pregledati prodajne materijale. To klijentima olakšava da objasne šta im treba, a članovima tima koji nisu inženjeri omogućava da te razgovore pretoče u jasnije zahtjeve. Kada se inženjeri uključe, već imaju konkretniju sliku o tome šta treba izraditi.

Colinov svakodnevni rad obuhvata prodaju, korisničku podršku i upravljanje proizvodom. Pomoću dodataka za alate kao što su Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub i HubSpot, Colin u alatu Codex objedinjuje informacije o klijentima i na osnovu njih poduzima radnje.

Preuzima transkripte poziva i historiju e-pošte kako bi pripremio nastavak komunikacije, kreira zadatke u alatu Linear i ažurira prodajne prilike u alatu HubSpot. Postavio je i automatizovani postupak koji se pokreće prema rasporedu, pregleda nedavne pozive i priprema novosti o prodaji za tim.

Ranije je zbog velikog obima posla stalno prelazio s kartice na karticu i kopirao informacije iz jednog alata u drugi. Sada Colin može opisati šta mu treba i prepustiti alatu Codex da prikupi relevantne informacije i izvrši sljedeći korak. „Sve što radim vezano je za rad u alatu Codex. Rijetko izlazim iz njega“, kaže Colin. Colin procjenjuje da dnevno ima 15 do 20 različitih zadataka i smatra da mu Codex mjesečno štedi 25–33 sata.

Proaction koristi modele kompanije OpenAI i u raznim dijelovima svoje platforme. Kada klijenti uz prijave problema s vozilima pošalju fotografije, ChatGPT‑5.6 Sol pomaže u prepoznavanju oštećenja. Uz GPT‑Live‑1, Proaction razvija agente koji preuzimaju veći dio svakodnevnih poslova upravljanja voznim parkom. Kompanija to naziva svojim slojem upravljanog izvršavanja.

Klijenti mogu zatražiti od specijalizovanih agenata da rješavaju pitanja poput cestarina ili servisiranja, ili postaviti radne procese koji automatski angažuju odgovarajućeg agenta. Agenti koriste modele kompanije OpenAI, uključujući GPT‑Live‑1 i GPT‑6 Astra, za obavljanje glasovnih poziva, pregled dokumenata i slika, analizu teksta i odgovaranje u chatu.

Jedan od agenata, Marty, osmišljen je za koordinaciju održavanja vozila. Marty razgovara s vozačem o problemu, zove servisne radionice, dogovara servis i pomaže da se predračun odobri i plati. Tim kompanije Proaction uključuje se kada je potrebna ljudska provjera ili intervencija.

GPT‑6 Astra također omogućava kompaniji Proaction da brže razvija ove mogućnosti za klijente. Danny O’Halloran, rukovodilac razvoja proizvoda, kaže: „Astra obavlja zadatke na računaru u manje koraka. Uz GPT‑5.6 Sol, izvršavanje istog posla trajalo je znatno duže.“

Codex i GPT‑6 Astra ostavljaju kompaniji Proaction više vremena za prodaju, podršku klijentima i unapređenje poslovanja. A uz agente zasnovane na modelu GPT‑Live‑1, Proaction štedi vrijeme i upraviteljima voznih parkova.