Proaction: Codex-ით გაყიდვები +60%, დაზოგილი დრო — 75+ სთ

Proaction⁠(იხსნება ახალ ფანჯარაში) ქმნის პროგრამულ უზრუნველყოფას სატრანსპორტო პარკების მმართველი კომპანიებისთვის — მსუბუქი და სატვირთო ავტომობილებიდან სამშენებლო ტექნიკამდე. ყველა სატრანსპორტო პარკი განსხვავებულად მუშაობს, ამიტომ გაყიდვისას აუცილებელია, პოტენციურ კლიენტებს აჩვენო, როგორ ერგება Proaction-ის პლატფორმა მათ ბიზნესს.

თუმცა ინდივიდუალური დემოვერსიების შექმნას ინჟინრების დრო სჭირდებოდა, გუნდი კი ამისთვის ვერ იცლიდა. დამფუძნებლებს შესაძლებლობების ახსნა მხოლოდ საუბრებითა და სლაიდებით უწევდათ. Codex-მა ვითარება შეცვალა.

„ტექნიკური ცოდნა არ მაქვს, ამიტომ ადრე, თუ დემოვერსია მჭირდებოდა, ინჟინრები უნდა ჩამერთო“, — ამბობს კოლინ კნუდსენი, Proaction-ის თანადამფუძნებელი და საოპერაციო დირექტორი. „ახლა ამას Codex-ში თავად ვაკეთებ.“ კოლინი თვეში ოთხიდან ექვსამდე ინდივიდუალურ, ინტერაქტიულ დემოვერსიას ქმნის და თითოეულს 30–45 წუთს ანდომებს. მისი შეფასებით, ეს ინჟინრების სამუშაო დროს 40–60 საათით ამცირებს.

გაყიდვებთან დაკავშირებული ზარის შემდეგ კოლინი Codex-ს აწვდის Granola-ს ჩანაწერს, პოტენციურ კლიენტთან ელმიმოწერასა და მის მიერ გაზიარებულ ელექტრონულ ცხრილებს. ამ კონტექსტით Codex ქმნის მორგებულ HTML სადემონსტრაციო გარემოს, რომელიც Proaction-ის პროდუქტსა და კლიენტის სატრანსპორტო პარკს ასახავს.

როდესაც კოლინი ეკრანს აზიარებს, პოტენციური კლიენტები საკუთარ მსუბუქ თუ სატვირთო ავტომობილებსა და ტექნიკას თავიანთი სამუშაო წესის შესაბამისად ორგანიზებულს ხედავენ. მათ შეუძლიათ მიუთითონ, რა არის შესაცვლელი, და გადაწყვეტის შექმნაში მიიღონ მონაწილეობა. „საბოლოო გადაწყვეტას ერთად ქმნით, ინჟინრების ჩართვის გარეშე“, — ამბობს კოლინი.

საკუთარ მონაცემებზე აგებული დემოვერსია პოტენციურ კლიენტს შემდეგი ნაბიჯის გადადგმის კონკრეტულ მიზეზს აძლევს. კოლინის შეფასებით, ინდივიდუალური დემოვერსიების წყალობით 50–60%-ით გაიზარდა იმ გარიგებების წილი, რომლებიც პირველადი კონტაქტის შემდეგ ურთიერთობის შენარჩუნების ეტაპზე დარჩენის ნაცვლად გადაწყვეტის შემუშავების ეტაპზე გადადის.

კოლინის თქმით, მსგავსი დემოვერსიები Proaction-ის ინჟინრებს რომ შეექმნათ, თითოეულს დაახლოებით 10 საათი დასჭირდებოდა. Proaction თვეში დაახლოებით ოთხიდან ექვსამდე დემოვერსიას ქმნის, რაც ინჟინრებისთვის ყოველთვიურად 40–60 საათის დაზოგვას ნიშნავს.

დემოვერსია დროს შემდგომ ეტაპებზეც ზოგავს. როდესაც პოტენციური კლიენტი რეალური კლიენტი ხდება, კოლინი ინჟინრებს მორგებულ დემოვერსიას ვიზუალურ ნიმუშად გადასცემს. ეს ამცირებს კითხვებსა და დამატებით განხილვებს იმის შესახებ, თუ რა უნდა შეიქმნას.

Codex-ით Proaction-მა კლიენტებისთვის გადაწყვეტების ცენტრიც შექმნა, სადაც პოტენციურ კლიენტებს შეუძლიათ შესვლა, საკუთარ ბიზნესზე მორგებული სამუშაო პროცესების შესწავლა და გაყიდვის მასალების გაცნობა. ეს კლიენტებს საჭიროებების ახსნას უადვილებს, გუნდის არატექნიკურ წევრებს კი საშუალებას აძლევს, ამ საუბრების საფუძველზე მოთხოვნები უფრო მკაფიოდ ჩამოაყალიბონ. ამგვარად, საქმეში ჩართვისას ინჟინრებმა უკვე უფრო ზუსტად იციან, რა უნდა შექმნან.

კოლინის ყოველდღიური საქმიანობა გაყიდვებს, კლიენტთა მხარდაჭერასა და პროდუქტის მართვას მოიცავს. Codex-ის პლაგინებით, რომლებიც ისეთ ხელსაწყოებთან მუშაობს, როგორიცაა Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub და HubSpot, კოლინი კლიენტის შესახებ ინფორმაციას აერთიანებს და მის საფუძველზე მოქმედებს — პირდაპირ Codex-ში.

შემდგომი კომუნიკაციის მოსამზადებლად ის ზარების ტრანსკრიპტებსა და ელმიმოწერის ისტორიას აგროვებს, Linear-ში ამოცანებს ქმნის და HubSpot-ში გაყიდვის შესაძლებლობებს აახლებს. მან ასევე დააყენა დაგეგმილი ავტომატური პროცესი, რომელიც ბოლო ზარებს მიმოიხილავს და გუნდისთვის გაყიდვების შესახებ განახლებულ ინფორმაციას ამზადებს.

ადრე, დიდი დატვირთვის გამო, მას ჩანართებს შორის მუდმივი გადართვა და ინფორმაციის ერთი ხელსაწყოდან მეორეში გადატანა უწევდა. ახლა კოლინს შეუძლია აღწეროს, რა სჭირდება, ხოლო კონტექსტის შეგროვება და შემდეგი ნაბიჯის შესრულება Codex-ს მიანდოს. „ყველა ჩემი საქმე Codex-ში მუშაობას უკავშირდება. იქიდან იშვიათად გამოვდივარ“, — ამბობს კოლინი. კოლინის შეფასებით, მას დღეში 15–20 სხვადასხვა დავალება აქვს და მიაჩნია, რომ Codex თვეში 25–33 საათს უზოგავს.

Proaction OpenAI-ის მოდელებს თავისი პლატფორმის სხვადასხვა ნაწილშიც იყენებს. როდესაც კლიენტები სატრანსპორტო საშუალების პრობლემის აღწერასთან ერთად ფოტოებს აგზავნიან, ChatGPT‑5.6 Sol დაზიანების ამოცნობაში ეხმარება. GPT‑Live‑1‑ით კი Proaction ქმნის აგენტებს, რომლებიც სატრანსპორტო პარკის მართვის მეტ ყოველდღიურ საქმეს ასრულებენ. კომპანია ამას „მართვადი შესრულების შრეს“ უწოდებს.

კლიენტებს შეუძლიათ სპეციალიზებულ აგენტებს მიანდონ ისეთი საკითხები, როგორიცაა გზის გადასახადები ან ტექნიკური მომსახურება, ან დააყენონ სამუშაო პროცესები, რომლებიც შესაბამის აგენტს ავტომატურად რთავს საქმეში. ხმოვანი ზარებისთვის, დოკუმენტებისა და სურათების შესასწავლად, ტექსტის გასაანალიზებლად და ჩატში პასუხის გასაცემად აგენტები OpenAI-ის მოდელებს, მათ შორის GPT‑Live‑1‑სა და GPT‑6 Astra-ს, იყენებენ.

ერთ-ერთი აგენტი, Marty, სატრანსპორტო საშუალებების ტექნიკური მომსახურების კოორდინაციისთვისაა შექმნილი. Marty მძღოლს პრობლემაზე ესაუბრება, ავტოსახელოსნოებში რეკავს, მომსახურებას ათანხმებს და ხარჯთაღრიცხვის დამტკიცებასა და თანხის გადახდაში ეხმარება. Proaction-ის გუნდი მაშინ ერთვება, როცა საქმე ადამიანის გადახედვას ან ჩარევას მოითხოვს.

GPT‑6 Astra ასევე ეხმარება Proaction-ს, ეს შესაძლებლობები კლიენტებისთვის უფრო სწრაფად შექმნას. პროდუქტის მიმართულების ხელმძღვანელი დენი ო’ჰალორანი ამბობს: „Astra კომპიუტერის გამოყენებით დავალებებს უფრო მოკლე სესიებში ასრულებს. GPT‑5.6 Sol-ით იმავე საქმის შესრულებას ბევრად ხანგრძლივი სესია სჭირდებოდა.“

Codex და GPT‑6 Astra Proaction-ს მეტ დროს უტოვებს გაყიდვებისთვის, კლიენტთა მხარდაჭერისა და ბიზნესის განვითარებისთვის. GPT‑Live‑1‑ზე შექმნილი აგენტებით კი Proaction სატრანსპორტო პარკის მენეჯერებსაც მეტ დროს უთავისუფლებს.