Proaction: Codexiga 60% rohkem müüki ja 75+ tundi ajavõitu
Codexi, GPT‑Live‑1 ja GPT‑6 Astra abil arendab, käitab ja müüb Proaction nüüdisaegseid sõidukipargi halduslahendusi kiiremini.
Tulemused
40–60
Arendajate säästetud töötunnid kuus
Tulemused
33
Asutaja säästetud töötunnid kuus
Tulemused
60%
Müügi kasv
Proaction(avaneb uues aknas) loob tarkvara ettevõtetele, mis haldavad sõidukiparke alates sõidu- ja veoautodest kuni ehitusmasinateni. Kuna iga sõidukipargi töökorraldus on erinev, on müügis oluline näidata potentsiaalsetele klientidele, kuidas Proactioni platvorm nende ettevõttele sobib.
Kuid kohandatud demode loomine nõudis arendusaega, mida meeskonnal polnud võtta. Asutajad pidid võimaluste tutvustamisel piirduma vestluste ja slaidiesitlustega. Codex muutis olukorda täielikult.
„Kuna mul pole tehnilist tausta, pidin varem demo saamiseks arendajad kaasama,“ ütleb Proactioni kaasasutaja ja tegevjuht Colin Knudsen. „Nüüd teen selle ise Codexis.“ Colin loob kuus neli kuni kuus kohandatud interaktiivset demo ning igaühe valmimiseks kulub 30–45 minutit. Tema hinnangul säästab see arendajate tööaega 40–60 tundi.
„Meie arendajatel polnud aega, et luua igale huvilisele eraldi demo. Codexiga saan kliendivestluse põhjal hõlpsasti luua kohandatud demo, mis lähtub kliendi sõidukitest ja töövoogudest.“
Pärast müügikõnet suunab Colin Codexi Granola salvestise, potentsiaalse kliendiga peetud meilivahetuste ja tema jagatud arvutustabelite juurde. Codex kasutab seda taustainfot HTML-demokeskkonna kohandamiseks nii, et see kajastaks Proactioni toodet ja kliendi enda sõidukiparki.
Kui Colin jagab oma ekraani, näevad potentsiaalsed kliendid oma sõiduautosid, veoautosid või seadmeid, mis on korrastatud nende töökorralduse järgi. Nad saavad osutada sellele, mis vajab kohandamist, ja aidata lahendust luua. „Loote lõpliku lahenduse üheskoos, ilma et peaks üldse arendajaid kaasama,“ ütleb Colin.
Potentsiaalse kliendi enda andmetel põhinev demo annab talle konkreetse põhjuse edasi liikuda. Colini hinnangul on kohandatud demod suurendanud 50–60% võrra nende tehingute osakaalu, mille puhul liigutakse esmasest kontaktist lahenduse arendamiseni, mitte ei jääda kliendisuhet arendama.
Colini sõnul kuluks Proactioni arendajatel samaväärse demo loomiseks umbes 10 tundi. Kuna Proaction teeb kuus umbes neli kuni kuus demo, säästab see iga kuu 40–60 tundi arendustööd.
Demo säästab aega ka hilisemates etappides. Kui huvilisest saab klient, annab Colin kohandatud demo arendajatele visuaalseks eeskujuks. Nii tekib vähem küsimusi ja vajadust täpsustada, mida tuleks luua.
Codexi abil lõi Proaction ka kliendilahenduste keskuse, kuhu potentsiaalsed kliendid saavad sisse logida, et tutvuda oma ettevõttele kohandatud töövoogude ja müügimaterjalidega. See aitab klientidel oma vajadusi selgitada ning võimaldab ka arendustaustata meeskonnaliikmetel need vestlused selgemateks nõueteks vormida. Kui arendajad kaasatakse, on neil juba konkreetsem pilt sellest, mida luua.
Colini igapäevatöö hõlmab müüki, kliendituge ja tootejuhtimist. Tööriistade Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub ja HubSpot jaoks loodud Codexi pistikprogrammidega koondab Colin klientide taustainfo ning tegutseb selle põhjal otse Codexis.
Ta hangib kõnede transkriptsioone ja varasemaid meile, et valmistuda jätkutegevusteks, loob Linearis ülesandeid ning uuendab HubSpotis müügivõimalusi. Ta seadistas ka ajastatud automaatika, mis vaatab üle hiljutised kõned ja koostab meeskonnale müügiülevaateid.
Varem tähendas suur töökoormus pidevat vahelehtede vahel liikumist ja info kopeerimist ühest tööriistast teise. Nüüd saab Colin kirjeldada, mida ta vajab, ning lasta Codexil koguda taustainfo ja teha järgmise sammu. „Kogu mu töö käib Codexi kaudu. Ma ei välju sealt kuigi tihti,“ ütleb Colin. Colini hinnangul on tal päevas 15–20 eri ülesannet ning Codex säästab talle kuus 25–33 tundi.
„Ma ei kujuta eriti ette, kuidas olla idufirma asutaja ilma Codexita.“
Proaction kasutab OpenAI mudeleid ka kogu oma platvormil. Kui kliendid lisavad sõidukiprobleemide teadetele fotosid, aitab ChatGPT‑5.6 Sol kahjustusi tuvastada. GPT‑Live‑1 abil loob Proaction agente, mis võtavad enda kanda suurema osa sõidukipargi igapäevasest haldustööst. Ettevõte nimetab seda hallatud täitmiskihiks.
„Arendame Proactionit nii, et see saaks klientide eest tööd ära teha, mitte ainult aidata neil seda hallata ja jälgida. Suuresti võimaldavad seda OpenAI kõnetehnoloogia edusammud.“
Kliendid saavad paluda spetsialiseeritud agentidel tegeleda näiteks teemaksude või hooldusega või seadistada töövood, mis panevad sobiva agendi automaatselt tööle. Agendid kasutavad OpenAI mudeleid, sealhulgas GPT‑Live‑1 ja GPT‑6 Astrat, et teha häälkõnesid, vaadata üle dokumente ja pilte, analüüsida teksti ning vastata vestluses.
Üks agent, Marty, on loodud sõidukite hooldust koordineerima. Marty räägib juhiga probleemist, helistab remonditöökodadesse, korraldab hoolduse ning aitab saada hinnapakkumisele heakskiidu ja tagada tasumise. Proactioni meeskond sekkub siis, kui töö vajab inimese ülevaatust või sekkumist.
GPT‑6 Astra võimaldab Proactionil neid lahendusi klientidele ka kiiremini luua. Tootejuht Danny O’Halloran ütleb: „Astra täidab arvutikasutusülesandeid lühemate toimingujadadega. GPT‑5.6 Soliga kulus mul sama töö tegemiseks palju pikem toimingujada.“
Codex ja GPT‑6 Astra jätavad Proactionile rohkem aega müügiks, klientide toetamiseks ja ettevõtte arendamiseks. GPT‑Live‑1‑l põhinevate agentidega säästab Proaction ka sõidukipargi haldajate aega.
