Codex v Proaction: o 60 % vyšší prodej, přes 75 hodin úspor

Proaction⁠(otevře se v novém okně) vyvíjí software pro firmy spravující vozové parky, od osobních a nákladních aut po stavební stroje. Každý vozový park funguje jinak, a proto je při prodeji zásadní ukázat zájemcům, jak platforma Proaction zapadne do jejich podnikání.

Dema na míru ale vyžadovala čas vývojářů, který tým neměl nazbyt. Zakladatelé tak museli možnosti platformy vysvětlovat jen při rozhovorech a pomocí prezentací. Codex to zásadně změnil.

„Nemám technické vzdělání, takže když jsem dřív chtěl demo, musel jsem zapojit vývojáře,“ říká Colin Knudsen, spoluzakladatel a provozní ředitel společnosti Proaction. „Teď si ho v nástroji Codex vytvořím sám.“ Colin každý měsíc připraví čtyři až šest interaktivních dem na míru, přičemž každé mu zabere 30 až 45 minut. Odhaduje, že tím ušetří 40 až 60 hodin vývojářské práce.

Po obchodním hovoru Colin nasměruje Codex na nahrávku v nástroji Granola, e-mailovou komunikaci se zájemcem a tabulky, které zájemce sdílel. Codex podle těchto podkladů upraví demo prostředí v HTML, které odpovídá produktu Proaction i vozovému parku zákazníka.

Když Colin sdílí obrazovku, zájemci vidí vlastní auta, nákladní vozy či techniku uspořádané podle toho, jak pracují. Mohou upozornit na to, co je potřeba upravit, a podílet se na tvorbě řešení. „Společně vytváříte výsledné řešení, aniž byste vůbec museli zapojit vývojáře,“ říká Colin.

Demo s vlastními daty dává zájemcům konkrétní důvod udělat další krok. Colin odhaduje, že díky demům na míru vzrostl o 50 až 60 % podíl obchodních příležitostí, které od prvního kontaktu postoupí k vývoji řešení, místo aby zůstaly ve fázi udržování vztahu se zájemcem.

Kdyby srovnatelná dema vytvářeli vývojáři společnosti Proaction, podle Colina by jim každé zabralo asi 10 hodin. Proaction připravuje zhruba čtyři až šest dem měsíčně, což představuje úsporu 40 až 60 hodin vývojářské práce za měsíc.

Demo šetří čas i v dalších fázích. Když se ze zájemce stane zákazník, Colin předá vývojářům demo na míru jako názorný podklad. Ubývá tak dotazů a opakovaného vyjasňování toho, co mají vytvořit.

S pomocí nástroje Codex vytvořil Proaction také centrum zákaznických řešení, kam se zájemci mohou přihlásit, prozkoumat pracovní postupy přizpůsobené svému podnikání a projít si obchodní materiály. Zákazníci tak mohou lépe vysvětlit své potřeby a kolegové mimo vývojářský tým mohou tyto rozhovory převést do jasnějších požadavků. Když se pak zapojí vývojáři, mají konkrétnější představu o tom, co mají vytvořit.

Colin se každý den věnuje prodeji, zákaznické podpoře i produktovému řízení. Pomocí pluginů pro nástroje jako Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub a HubSpot shromažďuje Colin v nástroji Codex informace o zákaznících a rovnou s nimi pracuje.

Načítá přepisy hovorů a historii e-mailů, aby připravil navazující komunikaci, vytváří úkoly v nástroji Linear a aktualizuje obchodní příležitosti v HubSpotu. Nastavil také automatizaci, která v pravidelných intervalech prochází nedávné hovory a připravuje pro tým přehled novinek v prodeji.

Dříve při své velké pracovní zátěži musel přeskakovat mezi kartami a kopírovat informace z jednoho nástroje do druhého. Teď Colinovi stačí popsat, co potřebuje, a nechat Codex shromáždit podklady a provést další krok. „Všechno, co dělám, se točí kolem práce v nástroji Codex. Moc z něj neodcházím,“ říká Colin. Colin odhaduje, že denně řeší 15 až 20 různých úkolů a že mu Codex ušetří 25–33 hodin měsíčně.

Proaction využívá modely OpenAI také napříč svou platformou. Když zákazníci k hlášení problému s vozidlem přiloží fotografie, ChatGPT‑5.6 Sol pomáhá rozpoznat poškození. S modelem GPT‑Live‑1 navíc Proaction vytváří agenty, kteří přebírají větší část každodenní práce spojené s provozem vozového parku. Společnost tuto část platformy nazývá vrstvou řízeného provádění úkolů.

Zákazníci mohou specializované agenty požádat o vyřízení záležitostí, jako je mýtné nebo servis, případně nastavit pracovní postupy, které vhodného agenta zapojí automaticky. Agenti využívají modely OpenAI, včetně GPT‑Live‑1 a GPT‑6 Astra, k telefonování, procházení dokumentů a obrázků, analýze textu a odpovídání v chatu.

Jeden z agentů, Marty, je určen ke koordinaci údržby vozidel. Marty probere problém s řidičem, obvolá autoservisy, domluví opravu a pomůže zajistit schválení cenové nabídky i úhradu. Pokud je potřeba kontrola nebo zásah člověka, zapojí se tým Proaction.

GPT‑6 Astra také umožňuje společnosti Proaction vyvíjet tyto funkce pro zákazníky rychleji. Danny O’Halloran, vedoucí produktového týmu, říká: „Astra při ovládání počítače zvládne úkol v méně krocích. S modelem GPT‑5.6 Sol mi provedení stejné práce zabralo mnohem delší běh.“

Codex a GPT‑6 Astra dávají společnosti Proaction více času na prodej, podporu zákazníků a rozvoj podnikání. A díky agentům postaveným na modelu GPT‑Live‑1 šetří Proaction čas i správcům vozových parků.