kigo
Converts WhatsApp messages into structured data for emergency response, agricultural logistics, and retail dispatch in Kenya.
ещё не прочитано
Использование
- Для кого
- Kenyan emergency responders, agricultural organizations, and small merchants coordinating via WhatsApp
- Цена
- Цена не прочитана
- Активность
- Активность не прочитана
- Компания
- год основания не известен
- Формат
- Приложение для Slack
- Route relief supplies and dispatch aid to displaced communities
- Track crop losses and generate climate compensation claims
- Coordinate boda boda deliveries and retail sales orders
- #46
US Global Mail
Сканирует физическую почту, использует AI для сортировки и маршрутизации документов, интегрируется с бизнес-приложениями.
310kЖивойОт $49/мес1999 - #622
ManyPI
Finds and enriches sales leads, verifies email addresses, and sends multi-step cold email campaigns with workflow automation.
145ПоддерживаетсяОт $25/польз./мес - #708
AI CardVault
Scans business cards at events and syncs leads to CRM in real time.
55Живой— - #807
easybits Extractor
Extracts structured data from documents within n8n workflows without code.
56ЖивойОт €19/мес - #1098
Dagploy
Читает документы, письма и фотографии, чтобы автоматически вносить данные в бизнес-системы.
49 ссылающихся доменовне прочитаноОт $39/мес - #1776
LeadAce
Identifies prospect companies from your website, drafts personalized cold emails, sends from your Gmail, and tracks rejection reasons to improve targeting.
26 ссылающихся доменовЖивойОт $49/мес
Что такое kigo?
Converts WhatsApp messages into structured data for emergency response, agricultural logistics, and retail dispatch in Kenya.
Для кого kigo?
Kenyan emergency responders, agricultural organizations, and small merchants coordinating via WhatsApp
Пользуются ли kigo?
Набирает аудиторию.
Чем заменить kigo?
В категории «Инструменты разработки», по использованию: US Global Mail, ManyPI, AI CardVault, easybits Extractor, Dagploy, LeadAce.
Как мы читаем инструмент
Без голосов, без отзывов, без заявлений вендора. Каждую неделю краулер читает собственный сайт инструмента и несколько публичных реестров, а слова на карточке - полосы над тем, что он прочитал.
- Использование: визиты на сайт (оценка), установки из npm и PyPI, присутствие в отчёте Chrome об использовании.
- Активность: последний релиз на GitHub, npm или PyPI; самая свежая датированная страница сайта; открытые вакансии на публичной доске.
- Цена: собственная страница цен вендора, прочитанная с датой. Число печатается, только если оно есть на той странице.
- Строку и сценарии пишем мы сами по главной странице, по одной на строку, и отбраковываем, когда они повторяют маркетинг вендора.
Как AI-ассистенты читают каждый сайт - чтение, о котором нас спрашивают вендоры, - на отдельной странице видимости каждого инструмента.