Příchozí leady a poptávky
Z webu, e-mailu nebo formuláře do CRM (Pipedrive, Hubspot, Raynet) se správnou klasifikací, prioritou, doporučenou odpovědí a rovnou přiřazeným obchodníkem. Reakční čas pod 5 minut.
Stavíme automatizace v n8n, Make, Zapieru a přes Anthropic API. Sběr leadů, příprava nabídek, sumarizace volání, kategorizace e-mailů, plnění CRM. Měříme reálné úspory času, ne počet kroků v diagramu. Vlastnictví všech účtů zůstává u vás.
Začínáme tam, kde je úspora času zřejmá a měřitelná. Ne tam, kde je technologie nejvíc trendy. Quick win v prvním měsíci, větší věci až poté.
Z webu, e-mailu nebo formuláře do CRM (Pipedrive, Hubspot, Raynet) se správnou klasifikací, prioritou, doporučenou odpovědí a rovnou přiřazeným obchodníkem. Reakční čas pod 5 minut.
Z parametrů ve formuláři nebo zápisu z hovoru AI sestaví draft nabídky podle vašich šablon. Obchodník to dotáhne za 5 minut místo hodiny. Verzování, podpis přes Signi nebo DocuSign.
Z Microsoft Teams, Zoom nebo Google Meet rovnou sumarizace, akční body, follow-up e-mail klientovi a uložení do CRM. Otterm AI a Anthropic API pro citlivé hovory přes vlastní infrastrukturu.
Příchozí pošta se kategorizuje, přiřadí prioritu, navrhne odpověď a u běžných dotazů odpoví automaticky (s lidským schválením, pokud chcete). Šetří 1 až 2 hodiny denně na podpoře.
CRM, ERP, sklad, účetnictví, e-shop. Tam, kde dnes někdo přenáší data ručně nebo přes Excel. Včetně iDoklad, Pohoda, Money S3, Shoptet, Shopify, Hubspot, Pipedrive.
Tam, kde n8n a Make nestačí. Vlastní backend napojený přímo na Claude API se streamováním, function calling a memory. Pro produktové integrace, kde záleží na latenci a UX.
Půldenní workshop s týmem. Zmapujeme, co dnes ručně dělají, jak často, kolik to trvá. Z toho sestavíme priority podle dopadu (úspora času) a náročnosti (technická složitost). Začínáme tam, kde je quick win.
Pro top 3 procesy navrhneme konkrétní workflow s diagramem, integracemi a měřenými výstupy. Probereme s lídrem oddělení, doladíme detaily, podepíšeme zadání. Žádné překvapení v půlce nasazení.
Postavíme workflow v n8n, Make nebo přes Anthropic API. Testujeme nad reálnými daty, ale s lidskou kontrolou před každou akcí navenek. Tým vidí, jak workflow funguje, doplňuje hraniční případy.
Workflow přechází do produkce s monitoringem. Měříme úspěšnost, error rate a reálnou úsporu času. Po měsíci probíhá review, kde rozhodujeme, zda workflow rozšířit, nebo postavit další.
Automatizace nestačí jen postavit. Musí běžet stabilně, musí se dát opravit, když narazí na hraniční případ, a musí být měřitelná. Postavíme workflow s monitoringem a předáme tým, který v něm pokračuje sám.
Median úspory času ročně po nasazení 3 produkčních workflow. Měřeno proti odhadu, který tým dával na ručních krocích před automatizací.
Vybíráme podle úkolu. n8n preferujeme tam, kde se vyplatí self-hosted (nižší provozní náklad, plná kontrola nad daty). Make pro klienty, kteří chtějí cloud bez DevOps. Zapier když je třeba rychlé spuštění a integrace dostupná out of the box. Anthropic API přímo, kde záleží na latenci a UX.
Krátký hovor, na kterém projdeme, co dnes tým dělá ručně. Doporučíme tři místa, kde má AI okamžitý dopad, a pošleme nezávazný odhad rozsahu prvního workflow.