Proaction z Codex: sprzedaż +60%, oszczędność ponad 75 godzin

Proaction⁠(otwiera nowe okno) tworzy oprogramowanie dla firm zarządzających flotami pojazdów — od samochodów osobowych i ciężarówek po maszyny budowlane. Każda flota działa inaczej, dlatego kluczowym elementem sprzedaży platformy Proaction jest pokazanie potencjalnym klientom, jak odpowiada ona na potrzeby ich firmy.

Indywidualne wersje demonstracyjne wymagały jednak czasu, którego zespół inżynierski nie miał. Założyciele musieli więc polegać na rozmowach i prezentacjach slajdów, by wyjaśniać możliwości platformy. Codex to zmienił.

„Nie jestem osobą techniczną, więc wcześniej musiałem angażować inżynierów, gdy potrzebowałem dema” — mówi Colin Knudsen, współzałożyciel i dyrektor operacyjny Proaction. „Teraz robię je sam w Codex”. Colin tworzy od czterech do sześciu spersonalizowanych, interaktywnych wersji demonstracyjnych miesięcznie. Przygotowanie każdej zajmuje od 30 do 45 minut. Szacuje, że pozwala to zaoszczędzić od 40 do 60 godzin pracy inżynierów.

Po rozmowie sprzedażowej Colin wskazuje Codex nagranie z Granola, korespondencję mailową z potencjalnym klientem i udostępnione przez niego arkusze kalkulacyjne. Codex wykorzystuje ten kontekst, by dostosować środowisko demonstracyjne w HTML, odzwierciedlające produkt Proaction i flotę klienta.

Gdy Colin udostępnia ekran, potencjalni klienci widzą własne samochody, ciężarówki lub sprzęt, uporządkowane zgodnie z ich sposobem pracy. Mogą wskazać, co wymaga zmiany, i uczestniczyć w tworzeniu rozwiązania. „Wspólnie tworzycie docelowe rozwiązanie, w ogóle nie angażując zespołu inżynierskiego” — mówi Colin.

Demo z własnymi danymi daje potencjalnym klientom konkretny powód, by przejść do kolejnego etapu. Colin szacuje, że dzięki indywidualnym wersjom demonstracyjnym odsetek rozmów, które po pierwszym kontakcie przechodzą do opracowywania rozwiązania, zamiast do etapu podtrzymywania relacji, wzrósł o 50–60%.

Według Colina przygotowanie porównywalnego dema przez inżynierów Proaction zajęłoby około 10 godzin. Ponieważ Proaction przygotowuje od czterech do sześciu wersji demonstracyjnych miesięcznie, oznacza to oszczędność od 40 do 60 godzin pracy inżynierów każdego miesiąca.

Demo oszczędza też czas na dalszych etapach. Gdy potencjalny klient decyduje się na zakup, Colin przekazuje inżynierom spersonalizowane demo jako wizualny punkt odniesienia. Dzięki temu jest mniej pytań i uzgodnień dotyczących tego, co należy zbudować.

Za pomocą Codex Proaction stworzyło też centrum rozwiązań dla klientów, w którym potencjalni nabywcy mogą się logować, poznawać procesy dopasowane do swojej firmy i przeglądać materiały sprzedażowe. Ułatwia to klientom wyjaśnienie swoich potrzeb, a osobom spoza zespołu inżynierskiego — przełożenie tych rozmów na bardziej precyzyjne wymagania. Kiedy inżynierowie włączają się do pracy, mają już konkretniejszy obraz tego, co należy zbudować.

Codzienna praca Colina obejmuje sprzedaż, obsługę klienta i zarządzanie produktem. Dzięki wtyczkom Codex do takich narzędzi jak Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub i HubSpot Colin zbiera informacje o klientach i działa na ich podstawie bezpośrednio w Codex.

Pobiera transkrypcje rozmów i historię korespondencji, by przygotować dalszy kontakt z klientami, tworzy zgłoszenia w Linear i aktualizuje szanse sprzedaży w HubSpot. Skonfigurował też automatyzację, która zgodnie z harmonogramem analizuje ostatnie rozmowy i przygotowuje dla zespołu aktualne informacje o sprzedaży.

Wcześniej przy tak dużej liczbie obowiązków musiał przeskakiwać między kartami i kopiować informacje z jednego narzędzia do drugiego. Teraz Colin może opisać, czego potrzebuje, a Codex zbierze niezbędne informacje i wykona kolejny krok. „Wszystko, co robię, skupia się wokół pracy w Codex. Rzadko z niego wychodzę” — mówi Colin. Colin szacuje, że wykonuje od 15 do 20 różnych zadań dziennie, a Codex oszczędza mu 25–33 godziny miesięcznie.

Proaction korzysta też z modeli OpenAI w różnych częściach swojej platformy. Gdy klienci przesyłają zdjęcia wraz ze zgłoszeniami problemów z pojazdami, ChatGPT‑5.6 Sol pomaga rozpoznać uszkodzenia. Z kolei dzięki GPT‑Live‑1 Proaction tworzy agentów, którzy przejmują więcej codziennych zadań związanych z zarządzaniem flotą. Firma nazywa to swoją zarządzaną warstwą wykonawczą.

Klienci mogą zlecać wyspecjalizowanym agentom zadania takie jak obsługa opłat drogowych czy serwisu albo tworzyć procesy, które automatycznie uruchamiają odpowiedniego agenta. Agenci korzystają z modeli OpenAI, w tym GPT‑Live‑1 i GPT‑6 Astra, by prowadzić rozmowy głosowe, przeglądać dokumenty i obrazy, analizować tekst oraz odpowiadać na czacie.

Jeden z agentów, Marty, został zaprojektowany do koordynowania obsługi serwisowej pojazdów. Marty rozmawia z kierowcą o problemie, dzwoni do warsztatów, umawia serwis oraz pomaga uzyskać akceptację kosztorysu i dokonać płatności. Zespół Proaction włącza się wtedy, gdy potrzebna jest weryfikacja lub interwencja człowieka.

GPT‑6 Astra pozwala też Proaction szybciej tworzyć te rozwiązania dla klientów. Danny O’Halloran, szef działu produktu, mówi: „Astra wykonuje zadania związane z obsługą komputera w mniejszej liczbie kroków. W GPT‑5.6 Sol wykonanie tej samej pracy wymagało znacznie dłuższej sekwencji działań”.

Codex i GPT‑6 Astra dają Proaction więcej czasu na sprzedaż, obsługę klientów i rozwój firmy. A dzięki agentom opartym na GPT‑Live‑1 Proaction oszczędza czas również menedżerom flot.