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

A Proaction⁠(abre numa nova janela) desenvolve software para empresas que gerem frotas de veículos, desde automóveis e camiões a máquinas de construção. Como cada frota funciona de forma diferente, mostrar aos potenciais clientes como a plataforma da Proaction se adapta ao seu negócio é essencial para a vender.

Mas as demonstrações personalizadas exigiam tempo de engenharia que a equipa não podia dispensar. Os fundadores tinham de recorrer a conversas e apresentações de diapositivos para explicar o que era possível fazer. O Codex mudou tudo.

«Como não tenho formação técnica, antes tinha de envolver os engenheiros se quisesse uma demonstração», diz Colin Knudsen, cofundador e diretor de operações da Proaction. «Agora faço-a sozinho no Codex.» Colin cria quatro a seis demonstrações interativas e personalizadas por mês, cada uma em 30 a 45 minutos. Estima que isso poupe 40 a 60 horas de trabalho de engenharia.

Após uma chamada de vendas, Colin indica ao Codex onde encontrar a gravação do Granola, as trocas de e-mails com o potencial cliente e as folhas de cálculo que este tenha partilhado. O Codex usa esse contexto para personalizar um ambiente de demonstração em HTML que reproduz o produto da Proaction e a frota do cliente.

Quando Colin partilha o ecrã, os potenciais clientes veem os seus próprios automóveis, camiões ou equipamentos, organizados de acordo com a sua forma de trabalhar. Podem indicar o que precisa de ser ajustado e ajudar a construir a solução. «Trabalhamos em conjunto para criar a solução final sem envolver a equipa de engenharia», diz Colin.

Oferecer aos potenciais clientes uma demonstração com os seus próprios dados dá-lhes uma razão concreta para avançarem. Colin estima que, com as demonstrações personalizadas, a percentagem de negócios que passam do contacto inicial ao desenvolvimento de soluções, em vez de ficarem em acompanhamento comercial, tenha aumentado entre 50% e 60%.

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

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

Com o Codex, a Proaction também criou um centro de soluções para clientes onde os potenciais clientes podem iniciar sessão, explorar fluxos de trabalho adaptados ao seu negócio e consultar materiais de vendas. Isto permite aos clientes explicar o que precisam e dá aos colegas de outras áreas uma forma de transformar essas conversas em requisitos mais claros. Quando os engenheiros entram no processo, já têm uma ideia mais concreta do que desenvolver.

O trabalho diário de Colin abrange vendas, apoio ao cliente e gestão de produto. Através de plugins do Codex para ferramentas como o Granola, o Gmail, o Slack, o Linear, o GitHub e o HubSpot, Colin reúne informação sobre os clientes e age com base nela dentro do Codex.

Obtém transcrições de chamadas e históricos de e-mails para preparar contactos de seguimento, cria tarefas no Linear e atualiza oportunidades no HubSpot. Também configurou uma automação agendada que analisa chamadas recentes e prepara atualizações sobre as vendas para a equipa.

Antes, o seu grande volume de trabalho obrigava-o a alternar entre separadores e a copiar informação de uma ferramenta para outra. Agora, Colin pode descrever o que precisa e usar o Codex para reunir o contexto e executar o passo seguinte. «Tudo o que faço gira em torno do trabalho no Codex. Raramente saio de lá», diz Colin. Colin estima que realiza 15 a 20 tarefas distintas por dia e acredita que o Codex lhe poupa 25 a 33 horas por mês.

A Proaction também usa modelos da OpenAI em toda a sua plataforma. Quando os clientes enviam fotografias com relatos de problemas nos veículos, o ChatGPT‑5.6 Sol ajuda a identificar danos. E, com o GPT‑Live‑1, a Proaction está a desenvolver agentes que assumem mais tarefas do dia a dia da gestão de uma frota. A empresa chama-lhe a sua Camada de Execução Gerida.

Os clientes podem pedir a agentes especializados que tratem de assuntos como portagens ou manutenção, ou configurar fluxos de trabalho que ponham automaticamente o agente certo a trabalhar. Os agentes usam modelos da OpenAI, incluindo o GPT‑Live‑1 e o GPT‑6 Astra, para fazer chamadas de voz, examinar documentos e imagens, analisar texto e responder no chat.

Um dos agentes, o Marty, foi concebido para coordenar a manutenção dos veículos. O Marty fala com o condutor sobre um problema, liga para oficinas, agenda a intervenção e ajuda a obter a aprovação do orçamento e a efetuar o pagamento. A equipa da Proaction intervém quando o trabalho exige revisão ou intervenção humana.

O GPT‑6 Astra também permite à Proaction criar estas experiências para os clientes mais rapidamente. Danny O’Halloran, responsável de produto, diz: «As execuções do Astra com utilização do computador são mais concisas. 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, apoiar os clientes e fazer o negócio avançar. E, com agentes criados com base no GPT‑Live‑1, a Proaction também dá mais tempo aos gestores de frotas.