Case study

Kwalifikacja leadów z AI w Detailly: 5 razy szybciej, dane same w Pipedrive

Każdy nowy lead Detailly jest sprawdzony i opisany, zanim zajmie się nim handlowiec. Dane trafiają do Pipedrive same, a kwalifikacja leadów jest 5 razy szybsza.

Obraz dekoracyjny

Rezultaty projektu

89%

Oszczędność czasu na ręcznym wprowadzaniu danych do CRM

5x

Szybsza kwalifikacja leadów (dzięki AI)

99%

Automatyzacja transferu leadów do Pipedrive

0%

Błędów w danych trafiających do CRM (dzięki normalizacji AI)

Kim był nasz klient

Był to startup z sektora SaaS (Software as a Service), który właśnie przygotowywał się do wprowadzenia swojej nowej aplikacji na rynek (Go-To-Market). Firma była w ważnym momencie: miała już gotowy produkt, ale stała przed wyzwaniem skalowania procesów sprzedaży od podstaw.

Zespół sprzedaży liczył zaledwie 4 osoby. W tym kontekście, automatyzacja procesów pozyskiwania i kwalifikacji leadów była konieczna. Klient potrzebował natychmiastowego rozwiązania, które mogłoby zapewnić wysoką efektywność bez konieczności szybkiego zwiększania zatrudnienia, pozwalając tym 4 handlowcom skupić się wyłącznie na rozmowach z najbardziej obiecującymi, zweryfikowanymi leadami.

Chcesz podobnego efektu u siebie?

Opowiedz, jak dziś wygląda ten proces w Twojej firmie. Po 30 minutach wiesz, co da się zautomatyzować i od czego zacząć.

Wdrożenie systemu do pozyskiwania leadów i automatycznego dodawania ich do CRM przerosło moje oczekiwania... Efekty przerosły nasze oczekiwania, a ja w końcu czuję się pewnie w świecie automatyzacji.

PM
Patrycja Muszyńska
Head of Sales, Detailly

Potrzeby i cele biznesowe

Wzrost efektywności działu sprzedaży

Celem było uwolnienie handlowców od czasochłonnej, rutynowej pracy, jaką było ręczne przenoszenie danych i wstępna weryfikacja leadów. Potrzeba skupienia zespołu na kontakcie z klientem i domykaniu transakcji.

Automatyczna kwalifikacja i personalizacja leadów

Klient potrzebował obiektywnego i szybkiego systemu do oceny jakości leadów, zanim trafią do CRM. Cel: wykorzystanie sztucznej inteligencji (OpenAI) do automatycznej kwalifikacji i priorytetyzacji kontaktów.

Integracja procesu end-to-end i poprawa jakości danych

Potrzeba stworzenia płynnego, zautomatyzowanego połączenia między narzędziami do pozyskiwania (Snov.io, Scraper) a systemem zarządzania relacjami (Pipedrive). Cel: eliminacja błędów w CRM i zapewnienie, że handlowcy pracują tylko na zweryfikowanych danych.

Zrozumienie i akceptacja automatyzacji przez zespół

Klientka potrzebowała pełnej transparentności działania systemu i wyczerpującego szkolenia, aby zespół w pełni zaufał nowemu, zautomatyzowanemu procesowi i go stosował.

Wyzwania

  1. 1

    Niestabilność danych źródłowych

    Konieczność stworzenia odpornego scrapera, który poradzi sobie ze zmianami w strukturze stron WWW potencjalnych klientów (źródła danych), aby utrzymać ciągłość procesu.

  2. 2

    Weryfikacja i kwalifikacja przez AI

    Zaprojektowanie precyzyjnego modelu OpenAI, który skutecznie i obiektywnie kwalifikuje leady B2B na podstawie nieustrukturyzowanych danych tekstowych (opisów firm)

  3. 3

    Integracja wielokanałowa

    Zapewnienie płynnej i bezbłędnej integracji siedmiu różnych narzędzi (Snov.io, Scraper, n8n, OpenAI, Pipedrive, Slack) w jeden spójny i szybki proces automatyzacji.

  4. 4

    Nietypowe obawy klienta

    Przełamanie oporów i obaw Head of Sales (osoby nietechnicznej) przed automatyzacją poprzez zapewnienie pełnej transparentności i prostej obsługi końcowego rozwiązania.

  5. 5

    Skalowalność dla startupu

    Stworzenie architektury, która będzie mogła efektywnie przetwarzać rosnącą wolumen leadów bez generowania wysokich kosztów operacyjnych, wspierając fazę Go-To-Market nowego SaaS.

Masz podobny problem? Porozmawiajmy.

30 minut z osobą, która potem to buduje. Po rozmowie wiesz, co da się zautomatyzować i ile to odda.

Umów 30 minut rozmowy

Co zrobiliśmy

Zbudowaliśmy wieloetapowy proces automatyzacji zarządzany przez n8n, który stworzył w pełni zautomatyzowany lejek pozyskiwania i kwalifikacji leadów.

  1. Inicjacja i pozyskanie danych (Snov.io, Scraper): Proces rozpoczyna się od wydobycia bazowych danych kontaktowych i informacji o firmie przez Snov.io. Następnie Scraper pobiera aktualne dane biznesowe bezpośrednio ze stron internetowych potencjalnych klientów. W ten sposób zapewniamy n8n kompletny zestaw danych wejściowych.
  2. Kwalifikacja za pomocą sztucznej inteligencji (OpenAI): Zgromadzone dane są kierowane do OpenAI. Sztuczna inteligencja analizuje informacje (np. branżę, wielkość firmy, opis działalności) i na podstawie predefiniowanych kryteriów biznesowych dokonuje automatycznej kwalifikacji leada. Dzięki temu eliminujemy subiektywną i czasochłonną, ręczną ocenę.
  3. Transfer do CRM i automatyzacja sprzedaży (Pipedrive): Leady, które AI zaklasyfikowało jako kwalifikowane (tzw. gorące), są automatycznie tworzone w systemie Pipedrive jako nowe kontakty i szanse sprzedaży. Dzięki n8n transfer danych jest błyskawiczny i bezbłędny, co eliminuje 100% manualnego wprowadzania danych.
  4. Powiadomienia w czasie rzeczywistym (Slack): Równocześnie z utworzeniem szansy w Pipedrive, Slack wysyła natychmiastowe powiadomienie do odpowiedniego handlowca, informując o nowym, zweryfikowanym leadzie. Dzięki temu zespół sprzedaży może błyskawicznie przystąpić do kontaktu.

Cały system działa w pełni zautomatyzowany od momentu pozyskania kontaktu do momentu jego trafienia do lejka sprzedażowego, co odciążyło Head of Sales i cały zespół.

Narzędzia i technologie

N8NSlackOpenAISnov.io

Rezultat projektu

Przekształciliśmy czasochłonny i manualny proces pozyskiwania leadów w inteligentną maszynę sprzedażową. Automatyzacja wyeliminowała aż 90% ręcznej pracy związanej z wprowadzaniem danych do CRM. Wykorzystanie OpenAI do kwalifikacji przyspieszyło proces oceny leada 5-krotnie, co pozwoliło handlowcom Detailly skupić się wyłącznie na rozmowach z najbardziej obiecującymi klientami. Projekt skrócił cykl sprzedażowy i poprawy jakości danych w Pipedrive.

Masz podobny problem? Porozmawiajmy.

30 minut z osobą, która potem to buduje. Po rozmowie wiesz, co da się zautomatyzować i ile to odda.

Umów 30 minut rozmowy

Z perspektywy specjalisty

Największym wyzwaniem była konieczność stworzenia stabilnego procesu w oparciu o niestabilne dane źródłowe. Ponieważ wykorzystaliśmy niestandardowy scraper do pobierania danych ze stron potencjalnych klientów, musieliśmy zadbać o to, aby logika w n8n była bardzo odporna na zmiany w układzie tych stron.

Architektura została zaprojektowana w oparciu o n8n jako centralny zarządca procesów. Najważniejsze rozwiązania to:

  1. Stabilizacja danych: Wprowadziliśmy mechanizmy sprawdzania poprawności danych i automatyczne próby ponownego pobrania (retry), aby zapewnić, że scraper jest maksymalnie stabilny i prawidłowo radzi sobie z typowymi błędami na stronach.
  2. Inteligentna normalizacja: Użyliśmy OpenAI nie tylko do kwalifikacji, ale też do normalizacji danych. Sztuczna inteligencja analizuje zebrane informacje i ujednolica format, zanim trafią do Pipedrive.
  3. Przepływ zero manualnej pracy: Cały proces, od znalezienia kontaktu po utworzenie szansy w CRM, jest w pełni zautomatyzowany. Eliminuje to ręczne wprowadzanie danych i pozwala handlowcom skupić się wyłącznie na kontakcie z kwalifikowanymi leadami, co przyspieszyło cały lejek sprzedaży.

Patryk Wloch

Zobacz inne realizacje

Obraz dekoracyjny

Chatbot AI dla Ataszek.pl – wdrożenie inteligentnego asystenta 24/7

N8NOnyx (RAG)OpenRouterCustom Connector

Wdrożenie AI/Chatbot: Inteligentny asystent oparty na RAG (Onyx) dla Ataszek.pl. Natychmiastowe odpowiedzi dla klientów i wsparcie sprzedaży.

Zobacz case study
Obraz dekoracyjny

Jak automatyzacja HR w Slacku skróciła zarządzanie urlopami o 70%

Make.comSlackBudibaseAirtable

Wdrożyliśmy inteligentny system do automatyzacji wniosków urlopowych (składanie, zatwierdzanie, aktualizacja sald) przy użyciu Make.com, Slack i Budibase. Wynik: 70% szybsze procesy i 40% wzrost satysfakcji pracowników.

Zobacz case study