AI w sprzedaży i workflow: Jak zredukowaliśmy ,,martwe” zapytania do zera.

Jako Dyrektor Sprzedaży patrzę na sztuczną inteligencję w biznesie przede wszystkim przez pryzmat tego, jak potrafi przekładać popyt na realny przychód. Poniżej pokazuję, w jaki sposób w Suncode połączyliśmy AI z workflow, aby dowozić mierzalne wyniki – na przykładzie wdrożenia w firmie WoodTrend oraz wzorców stosowanych w procesach fakturowych, kancelaryjnych i HR.

Diagnoza luki obsługowej i cel

W WoodTrend startowaliśmy z prostym, bolesnym faktem: ok. 40% zapytań ofertowych zostawało bez odpowiedzi – po prostu brakowało mocy przerobowych.

Postawiliśmy cel sprzedażowy, a nie technologiczny: obsłużyć 100% zapytań bez powiększania zespołu, skrócić ,,time to first response” i podnieść jakość odpowiedzi.

Zrobiliśmy to, wdrażając Plus Workflow i wpinając komponenty sztucznej inteligencji do interpretacji wiadomości oraz generowania draftów ofert. Kluczem nie była AI sama w sobie, tylko dyscyplina procesu.

Największe wyzwanie – i jak je rozwiązaliśmy

Największym wyzwaniem okazało się znalezienie równowagi między szybkością odpowiedzi a utrzymaniem najwyższej jakości komunikacji z klientem. Pełna automatyzacja mogła oznaczać ryzyko błędnych lub zbyt ogólnych odpowiedzi, dlatego wspólnie z klientem zdecydowaliśmy  się na rozwiązanie pośrednie. System generuje propozycję odpowiedzi, a handlowiec ma możliwość jej zatwierdzenia lub doprecyzowania.

Dzięki temu WoodTrend zyskał to co najważniejsze: krótszy czas reakcji, większą skuteczność obsługi oraz pewność, że każdy klient otrzymuje odpowiedź przygotowaną z należytą starannością.

Z czego składa się rozwiązanie?

🟧 Analiza maili przez LLM – system automatycznie odczytuje treść wiadomości i wyciąga kluczowe dane (kontakt, rodzaj zapytania, parametry, materiał itp.). Sprawdza też, czy zapytanie jest kompletne do wyceny.

🟧 Autoresponder i numer sprawy – klient od razu otrzymuje potwierdzenie. Jeśli brakuje danych, system prosi o uzupełnienie (przy zachowaniu SLA).

🟧 Automatyczna kalkulacja – na tej podstawie generowane są trzy warianty oferty z szablonu (np. różne materiały czy zakres cenowy).

🟧 Kontrola handlowca (human in the loop) – każdy draft trafia do weryfikacji sprzedawcy, aby uniknąć ryzyka utraty marży lub jakości relacji.

🟧 Prosty, czteroetapowy proces – od odbioru maila, przez analizę i przygotowanie oferty, aż po finalizację i nadanie statusu.

Najważniejsze, czyli wyniki

•  100% zapytań jest obsłużonych.
• Skuteczność obsługi leadów +~60%.
• Czas przygotowania oferty: z kilku godzin do kilkunastu minut.
• Mniej błędów, szybsza reakcja na niekompletne wiadomości i spójna historia kontaktu w jednym miejscu (lightweight CRM w Plus Workflow).

Wnioski sprzedażowe:

• AI świetnie sprawdza się w środowisku workflow. Tam, gdzie ryzyko jest niskie i wolumen wysoki, można śmiało postawić na pełną automatyzację,
• jednak przy niestandardowych ofertach, negocjacjach i komunikacji z kluczowymi klientami warto działać w modelu „human in the loop” z nadzorem eksperta.

To wdrożenie pokazuje, że najlepsze efekty daje automatyzacja, która nastawiona jest na wsparcie, oraz która wdrażana jest mądrze, biorąc pod uwagę indywidualny ekosystem organizacji.

Co działom sprzedaży konkretnie daje AI?

Podobny schemat – od klasyfikacji i ekstrakcji danych, przez decyzje i routing, aż po „human in the loop”, stosujemy także w back-office. Z perspektywy działu handlowego ma to kluczowe znaczenie, ponieważ sprawny back-office przekłada się na szybsze przygotowanie ofert i skrócenie czasu od momentu zapytania do uzyskania płatności. Poniżej przedstawiam wybrane przykłady zastosowania AI w naszych procesach:

1) Proces faktur

• Automatyczna klasyfikacja AI: faktury kosztowe, magazynowe, flotowe.
• Kategoryzacja AI: administracja, IT, środki trwałe, marketing…
• Dekretacja kosztowych na podstawie OCR AI + historii dekretów.
• Routing AI do właściwych działów/osób wg cech dokumentu.
• OCR AI na wejściu (w tym rozdzielanie załączników vs. faktur).

💡Co zyskuje sprzedaż: krótszy ,,time to hands” (handlowcy mają akcepty kosztów i ceny w ofercie), mniej blokad przy zatwierdzeniach.

 

2) Procesy kancelaryjne

• Klasyfikacja AI korespondencji: administracyjne, marketingowe, faktury, umowy…
• Dekretacja AI z „pamięcią” – sztuczna inteligencja uczy się na historii podobnych spraw.
• Odczyt metadanych AI i nadanie ważności/tajności wg reguł i kontekstu.

💡Co zyskuje sprzedaż: umowy i załączniki trafiają do sprzedaży szybciej, oraz powodują mniej zatorów w obiegu dokumentów ofertowych.

 

3) AI w Human resources

• Automatyczne teczki HR i przypisywanie dokumentów do części A–E.
• Ekstrakcja pól specyficznych (np. daty, uprawnienia, klauzule).
• Wstępna ocena dopasowania CV do profilu stanowiska (screening).

💡Co zyskuje sprzedaż: szybszą rekrutację na stanowiska frontowe i stabilną przepustowość zespołu, więc może obsłużyć więcej zapytań bez spadku jakości. Ustandaryzowana polityka dekretacji, krótszy cykl zamknięcia miesiąca, mniej „wyjątków”, które palą czas zespołu finansowego, brzmią kusząco prawda?

Jak zredukować „martwe” zapytania do zera, w Twojej firmie? 5 wskazówek od Dyrektora Sprzedaży:

1️⃣ Zdefiniuj cel sprzedażowy, nie technologiczny.
Nie „wdrożyć AI” – tylko ,,obsłużyć 100% zapytań bez zwiększania zespołu”. Tak ustawiony cel poprowadził wdrożenie Plus Workflow z modułami AI, co w WoodTrend dało pełne pokrycie zapytań – 0% nieobsłużonych.

2️⃣ Nie zaczynaj od „autopilota”.
Najpierw warto wprowadzić system rekomendacji. W tym modelu decyzje są sugerowane, a jednocześnie nadal wymagają akceptacji pracownika. Następnie, gdy zyskamy pewność co do jakości i skuteczności procesu, można stopniowo zwiększać poziom automatyzacji.

3️⃣ Proste i krótkie flow.
Lepsze są krótkie, przejrzyste ścieżki działania niż rozbudowane i trudne do ogarnięcia procesy – zwłaszcza na początek.

4️⃣ Dane to paliwo, a ono powinno być jakościowe
Bez rzetelnych i kompletnych danych proces dekretacji staje się działaniem „na czuja” – niestabilnym i podatnym na błędy. Odpowiednia jakość danych pozwala prawidłowo je klasyfikować i budować wiarygodne modele decyzyjne, które mogą być skalowane i optymalizowane w czasie.

5️⃣ Zdejmuj z ludzi nudę, nie odpowiedzialność.
AI ma odciążyć, a nie zastępować osąd tam, gdzie stawką jest reputacja i pieniądze.

Na koniec

Jeśli dotarłeś do tego momentu, widzisz, że to nie tekst o „magicznej” AI. To historia o procesie, który czyni z niej narzędzie dające realne rezultaty.

W WoodTrend przełożyło się to na:

• 100% obsłużonych zapytań,
• ~60% wzrost skuteczności leadów
• i oferty gotowe w kilkanaście minut, i to bez rozbudowy zespołu.

Jeśli chcesz sprawdzić, jak takie podejście mogłoby usprawnić działanie Twojej organizacji, zapraszam do kontaktu. Wspólnie dobierzemy obszar, od którego warto zacząć, i krok po kroku zweryfikujemy potencjał automatyzacji.