Proaction z orodjem Codex: 60 % več prodaje in 75+ ur prihranka

Proaction⁠(odpre se v novem oknu) razvija programsko opremo za podjetja, ki upravljajo vozne parke, od osebnih in tovornih vozil do gradbenih strojev. Ker vsak vozni park deluje drugače, je pri prodaji ključno potencialnim strankam pokazati, kako se platforma Proaction prilagaja njihovemu poslovanju.

Toda prilagojene predstavitvene različice so zahtevale čas razvijalcev, ki ga ekipa ni imela na voljo. Ustanovitelji so morali možnosti pojasnjevati s pogovori in predstavitvenimi diapozitivi. Codex je to povsem spremenil.

»Ker nimam tehničnega znanja, sem moral prej za pripravo predstavitvene različice vključiti razvijalce,« pravi Colin Knudsen, soustanovitelj in operativni direktor podjetja Proaction. »Zdaj jo izdelam sam v orodju Codex.« Colin vsak mesec ustvari od štiri do šest prilagojenih interaktivnih predstavitvenih različic, za vsako pa potrebuje od 30 do 45 minut. Ocenjuje, da s tem prihrani od 40 do 60 ur razvojnega dela.

Po prodajnem klicu Colin orodju Codex pokaže posnetek v orodju Granola, e-poštno korespondenco s potencialno stranko in preglednice, ki jih je ta posredovala. Codex na podlagi tega konteksta prilagodi predstavitveno okolje HTML, ki odraža izdelek Proaction in strankin vozni park.

Ko Colin deli svoj zaslon, potencialne stranke vidijo svoje avtomobile, tovornjake ali opremo, razporejene glede na njihov način dela. Opozorijo lahko na potrebne prilagoditve in sodelujejo pri oblikovanju rešitve. »Skupaj oblikujete končno rešitev, ne da bi sploh vključili razvojno ekipo,« pravi Colin.

Predstavitev z lastnimi podatki daje potencialnim strankam konkreten razlog za naslednji korak. Colin ocenjuje, da se je s prilagojenimi predstavitvami delež poslov, ki od prvega stika napredujejo v razvoj rešitve, namesto da bi ostali pri ohranjanju stikov, povečal za 50 do 60 %.

Če bi primerljive predstavitvene različice izdelovali razvijalci podjetja Proaction, bi po Colinovih besedah za vsako potrebovali približno 10 ur. Ker Proaction vsak mesec pripravi približno štiri do šest predstavitev, to pomeni od 40 do 60 prihranjenih ur razvojnega dela na mesec.

Predstavitvena različica prihrani čas tudi pri poznejšem delu. Ko potencialna stranka postane kupec, Colin razvijalcem preda prilagojeno predstavitveno različico kot vizualno referenco. Tako je manj vprašanj in usklajevanja o tem, kaj je treba razviti.

Proaction je z orodjem Codex zgradil tudi portal z rešitvami za stranke, kjer se lahko potencialne stranke prijavijo, raziščejo delovne procese, prilagojene njihovemu poslovanju, in pregledajo prodajna gradiva. Stranke tako lažje pojasnijo svoje potrebe, sodelavci zunaj razvojne ekipe pa lahko te pogovore pretvorijo v jasnejše zahteve. Ko se vključijo razvijalci, imajo že konkretnejšo predstavo o tem, kaj morajo razviti.

Colinovo vsakodnevno delo zajema prodajo, podporo strankam in upravljanje izdelkov. Z vtičniki za orodja, kot so Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub in HubSpot, Colin v orodju Codex združuje informacije o strankah in na njihovi podlagi ukrepa.

Pridobi prepise klicev in zgodovino e-pošte za pripravo nadaljnjih stikov, ustvarja naloge v orodju Linear in posodablja prodajne priložnosti v orodju HubSpot. Nastavil je tudi avtomatizacijo, ki po urniku pregleduje nedavne klice in ekipi pripravlja pregled novosti v prodaji.

Prej je moral zaradi obsežnega dela nenehno preklapljati med zavihki in kopirati informacije iz enega orodja v drugo. Zdaj Colin preprosto opiše, kaj potrebuje, Codex pa mu pomaga zbrati ustrezne informacije in izvesti naslednji korak. »Vse moje delo se vrti okoli orodja Codex. Redko ga zapustim,« pravi Colin. Colin ocenjuje, da ima vsak dan od 15 do 20 različnih nalog in da mu Codex prihrani od 25 do 33 ur na mesec.

Proaction modele OpenAI uporablja tudi v različnih delih svoje platforme. Ko stranke ob prijavi težav z vozili priložijo fotografije, ChatGPT‑5.6 Sol pomaga prepoznati poškodbe. Z modelom GPT‑Live‑1 pa Proaction razvija agente, ki prevzemajo več vsakodnevnih opravil pri upravljanju voznega parka. Podjetje to imenuje plast upravljanega izvajanja.

Stranke lahko specializirane agente prosijo, naj uredijo zadeve, kot so cestnine ali servis, ali pa nastavijo delovne procese, ki samodejno aktivirajo ustreznega agenta. Agenti uporabljajo modele OpenAI, vključno z GPT‑Live‑1 in GPT‑6 Astra, za glasovne klice, pregledovanje dokumentov in slik, analizo besedila ter odgovarjanje v klepetu.

Eden od agentov, Marty, je zasnovan za usklajevanje vzdrževanja vozil. Marty se z voznikom pogovori o težavi, pokliče servisne delavnice, dogovori servis ter pomaga urediti odobritev in plačilo predračuna. Ekipa podjetja Proaction se vključi, ko delo zahteva človeški pregled ali poseg.

GPT‑6 Astra podjetju Proaction omogoča tudi hitrejši razvoj teh rešitev za stranke. Danny O’Halloran, vodja razvoja izdelkov, pravi: »Astra pri uporabi računalnika naloge izvede v manj korakih. Pri modelu GPT‑5.6 Sol je izvedba istega dela trajala precej dlje.«

Codex in GPT‑6 Astra podjetju Proaction omogočata več časa za prodajo, podporo strankam in razvoj poslovanja. Z agenti, zgrajenimi na modelu GPT‑Live‑1, pa Proaction prihrani čas tudi upravljavcem voznih parkov.