Proaction vende 60% mais e economiza mais de 75 horas com Codex

A Proaction⁠(abre em uma nova janela) desenvolve software para empresas que gerenciam frotas de veículos, de carros e caminhões a máquinas de construção. Como cada frota opera de um jeito, mostrar aos potenciais clientes como a plataforma da Proaction se adapta aos seus negócios é uma parte essencial da venda.

Mas as demonstrações personalizadas exigiam um tempo que a equipe de engenharia não tinha disponível. Os fundadores precisavam recorrer a conversas e apresentações de slides para explicar o que era possível fazer. O Codex mudou esse cenário.

"Como não tenho formação técnica, antes eu precisava envolver os engenheiros quando queria uma demonstração", conta Colin Knudsen, cofundador e COO da Proaction. "Agora eu mesmo faço isso no Codex." Colin cria de quatro a seis demonstrações interativas e personalizadas por mês, levando de 30 a 45 minutos para criar cada uma. Ele estima que isso poupe de 40 a 60 horas de trabalho de engenharia.

Após uma chamada de vendas, Colin indica ao Codex a gravação no Granola, as trocas de e-mails com o potencial cliente e todas as planilhas que ele compartilhou. O Codex usa esse contexto para personalizar um ambiente de demonstração em HTML que reproduz o produto da Proaction e a frota do próprio cliente.

Quando Colin compartilha a tela, os potenciais clientes veem seus próprios carros, caminhões ou equipamentos, organizados de acordo com sua forma de trabalhar. Eles podem apontar o que precisa de ajustes e ajudar a construir a solução. "Vocês trabalham juntos para criar a solução final sem precisar envolver a engenharia em nenhum momento", diz Colin.

Oferecer aos potenciais clientes uma demonstração com seus próprios dados dá a eles um motivo concreto para seguir em frente. Colin estima que, com as demonstrações personalizadas, o percentual de negociações que avançam do contato inicial para o desenvolvimento de soluções, em vez de permanecerem na etapa de nutrição, tenha aumentado de 50% a 60%.

Segundo Colin, se os engenheiros da Proaction produzissem demonstrações equivalentes, levariam cerca de 10 horas em cada uma. Como a Proaction faz de quatro a seis demonstrações por mês, isso representa uma economia mensal de 40 a 60 horas de trabalho de engenharia.

A demonstração também economiza tempo nas etapas seguintes. Quando um potencial cliente fecha negócio, Colin entrega aos engenheiros a demonstração personalizada como referência visual. Isso reduz as dúvidas e as trocas de mensagens sobre o que desenvolver.

Usando o Codex, a Proaction também criou um centro de soluções para clientes, onde potenciais clientes podem fazer login, explorar fluxos de trabalho adaptados aos seus negócios e consultar materiais de vendas. Isso dá aos clientes mais autonomia para explicar suas necessidades e permite que colegas de outras áreas transformem essas conversas em requisitos mais claros. Quando os engenheiros entram no processo, já têm uma visão mais concreta do que desenvolver.

O trabalho diário de Colin abrange vendas, suporte ao cliente e gestão de produtos. Por meio de plugins do Codex para ferramentas como Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub e HubSpot, Colin reúne o contexto dos clientes e age com base nele dentro do próprio Codex.

Ele consulta transcrições de chamadas e históricos de e-mails para preparar os próximos contatos, cria tarefas no Linear e atualiza oportunidades no HubSpot. Ele também configurou uma automação agendada que analisa chamadas recentes e prepara atualizações de vendas para a equipe.

Antes, sua alta carga de trabalho exigia alternar entre abas e copiar informações de uma ferramenta para outra. Agora, Colin pode descrever o que precisa e usar o Codex para reunir o contexto e executar a próxima etapa. "Tudo o que faço está concentrado no Codex. Quase não saio dele", diz Colin. Colin estima que tenha de 15 a 20 tarefas distintas por dia e acredita que o Codex lhe poupe de 25 a 33 horas por mês.

A Proaction também usa modelos da OpenAI em toda a sua plataforma. Quando os clientes enviam fotos junto com relatos de problemas nos veículos, o ChatGPT‑5.6 Sol ajuda a identificar os danos. E, com o GPT‑Live‑1, a Proaction está criando agentes que assumem mais tarefas do dia a dia da gestão de frotas. A empresa chama esse recurso de Camada de Execução Gerenciada.

Os clientes podem pedir a agentes especializados que cuidem de questões como pedágios ou manutenção, ou configurar fluxos de trabalho que acionem automaticamente o agente certo. Os agentes usam modelos da OpenAI, incluindo o GPT‑Live‑1 e o GPT‑6 Astra, para fazer chamadas de voz, revisar documentos e imagens, analisar textos e responder no chat.

Um dos agentes, Marty, foi projetado para coordenar a manutenção dos veículos. Marty conversa com o motorista sobre um problema, liga para oficinas, agenda o serviço e ajuda a obter a aprovação do orçamento e a efetuar o pagamento. A equipe da Proaction entra em ação quando o trabalho precisa de revisão ou intervenção humana.

O GPT‑6 Astra também permite que a Proaction crie essas experiências para os clientes com mais rapidez. Danny O’Halloran, líder de produto, afirma: "As execuções de tarefas do Astra usando o computador são mais enxutas. Com o GPT‑5.6 Sol, a execução era muito mais longa para realizar o mesmo trabalho."

O Codex e o GPT‑6 Astra dão à Proaction mais tempo para vender, atender clientes e impulsionar o negócio. E, com agentes criados com o GPT‑Live‑1, a Proaction também dá mais tempo aos gestores de frotas.