Skip to content

Как стартап по управлению автопарками убрал инженеров из процесса подготовки демо

Короткий ответ

Стартап Proaction, разрабатывающий софт для управления автопарками, теперь готовит клиентские демо силами нетехнического сооснователя прямо в Codex, минуя инженеров. Это экономит 40-60 инженерных часов в месяц, увеличивает долю сделок, переходящих в проработку решения, на 50-60% и высвобождает ещё 25-33 часа основателя за счёт интеграций Codex с Gmail, Slack, HubSpot и Linear.

Что это значит для операций

В небольшой B2B-команде ограничением редко становится нехватка амбиций - чаще это инженерное время, которого не хватает на индивидуальное демо для каждого потенциального клиента. Кейс Proaction показывает, как нетехнический сотрудник берёт на себя весь этот процесс внутри одного инструмента: собирает записи звонков и переписку, генерирует готовую демо-среду и передаёт инженерам законченный образец вместо расплывчатого технического задания. Если руководитель продаж или операций в вашей компании сейчас ждёт разработчиков для чего угодно, связанного с демо, спецификациями или отчётностью, эта зависимость становится решаемым узким местом, а не постоянной статьёй расходов.

Компания Proaction, разрабатывающая софт для управления автопарками и оборудованием, перестроила процессы продаж и поддержки клиентов с помощью Codex, GPT-Live-1 и GPT-6 Astra от OpenAI - об этом говорится в кейсе, опубликованном OpenAI.

Платформа Proaction помогает бизнесам управлять автопарками и техникой, а поскольку у каждого клиента свои особенности эксплуатации, персонализированные демонстрации были ключевым фактором закрытия сделок - но раньше их подготовка требовала дефицитного инженерного времени. Сооснователь и операционный директор Колин Кнудсен теперь самостоятельно собирает четыре-шесть индивидуальных интерактивных демо в месяц прямо в Codex, каждое занимает 30-45 минут, используя контекст из записей звонков Granola, переписки с клиентами и общих таблиц. По его оценке, это экономит 40-60 инженерных часов в месяц, поскольку сопоставимое демо, собранное инженером, занимало около 10 часов.

По словам Кнудсена, доля сделок, переходящих из первого контакта в стадию проработки решения вместо застревания на этапе прогрева, выросла на 50-60% с момента внедрения индивидуальных демо. Когда потенциальный клиент становится заказчиком, инженеры получают демо как готовый визуальный референс, что сокращает количество уточняющих вопросов.

Помимо продаж, Кнудсен использует плагины Codex для Granola, Gmail, Slack, Linear, GitHub и HubSpot, чтобы собирать в одном интерфейсе последующие действия после звонков, создание задач и обновления по сделкам, а также запускать по расписанию автоматизацию, которая просматривает недавние звонки и составляет отчёты по продажам. По его оценке, это экономит ему 25-33 часа в месяц.

Со стороны продукта Proaction использует GPT-Live-1 для того, что компания называет Managed Execution Layer - голосовых агентов, которые не просто отслеживают задачи по автопарку, а действуют по ним. Один из агентов, Марти, разговаривает с водителями о неисправностях, звонит в ремонтные мастерские, договаривается о сервисе и помогает согласовать и оплатить сметы, при этом сотрудники Proaction вмешиваются, когда требуется проверка человеком. GPT-6 Astra используется для более быстрых задач с управлением компьютером; руководитель продукта Дэнни О'Халлоран отметил, что для тех же задач Astra выполняет действия более лаконично, чем предыдущие модели.

Источник: OpenAI

Следующий шаг

Бесплатная диагностика

Пятнадцать минут, почта не нужна. На выходе - карта того, куда уходит работа, и порядок, в котором её стоит автоматизировать.

Пройти бесплатную диагностику

Начинается сразу в браузере.

Стоимость
Бесплатно
Срок
15 минут

Список кандидатов по порядку остаётся у вас в любом случае.