CASE STUDY

Automatyzacja spotkań i rozmów: Jak AI tworzy notatki i przyspiesza przygotowanie ofert w naszej firmie?

Nasz zespół tracił mnóstwo czasu na ręczne spisywanie notatek po rozmowach i spotkaniach z klientami. Stworzyliśmy wewnętrzny system AI, który automatycznie transkrybuje rozmowy, tworzy podsumowania i zapisuje ustalenia bezpośrednio w CRM. Efekt? Mniej pracy ręcznej, szybsze przygotowanie ofert i lepsze zrozumienie potrzeb klientów.

1

Wyzwanie

Głównym wyzwaniem w naszej codziennej pracy była duża liczba rozmów telefonicznych i spotkań online. Kluczowe informacje, ustalenia, potrzeby i obawy klientów były rozproszone – częściowo w pamięci, częściowo w mailach, a częściowo na dysku. Ręczne spisywanie notatek lub ponowne odsłuchiwanie nagrań było niezwykle czasochłonne. Brakowało nam centralnego systemu, który automatycznie zbierałby te dane, porządkował je i udostępniał bezpośrednio w naszym systemie CRM (Clickup), tam, gdzie realnie toczy się praca nad ofertą i projektem.

2

Kontekst

Rozwiązanie wymagało integracji wielu narzędzi: systemu VoIP, Kalendarza Google (do identyfikacji klienta i kontekstu), Dysku Google (dla nagrań), modułów AI (Gladia do transkrypcji, ChatGPT do analizy treści), Convertio (do konwersji plików) oraz systemu CRM (ClickUp) jako docelowego miejsca pracy.

Największymi wyzwaniami wdrożeniowymi były:

  • Obsługa różnych formatów powiadomień i danych z systemu VoIP (rozmowy przychodzące, wychodzące, SMS).
  • Radzenie sobie z opóźnieniami w pojawianiu się nagrań ze spotkań online (czasem nawet kilkugodzinnymi), przy jednoczesnym poprawnym powiązaniu plików z zadaniem.

3

Rozwiązanie

Zbudowaliśmy wewnętrzny system oparty na AI, który obsługuje dwa równoległe procesy:

  1. Automatyzacja rozmów telefonicznych: Po zakończonej rozmowie telefonicznej nagranie jest automatycznie przesyłane do systemu. Następnie generowana jest transkrypcja, identyfikowany jest temat i osoba prowadząca, a jeśli rozmowa ma charakter sprzedażowy – tworzona jest zwięzła notatka. Całość trafia do odpowiedniego zadania w CRM.
  2. Automatyzacja spotkań online: Po zakończonym spotkaniu (np. Google Meet) system automatycznie przetwarza nagranie. Na podstawie transkrypcji AI generuje:
  • Ogólne podsumowanie spotkania.
  • Listę konkretnych wymagań klienta.
  • Listę zidentyfikowanych problemów.
  • Listę obaw klienta.
  • Dodatkowo AI analizuje dynamikę rozmowy, wychwytując reakcje na proponowane rozwiązania (entuzjazm, wątpliwości).

System potrafi również automatycznie tworzyć nowe zadania w CRM na podstawie kontekstu rozmowy (np. gdy padnie fraza o umówieniu pierwszej konsultacji). Co więcej, transkrypcje mogą być ponownie przetworzone przez AI w celu przygotowania szkicu oferty, bazując na przeanalizowanych potrzebach i ustalonym schemacie.

4

Efekty

Automatyzacja procesu notowania i analizy rozmów znacząco skróciła czas potrzebny na przygotowanie ofert i podjęcie dalszych kroków.

  • Zespół oszczędza czas, ponieważ nie musi już ręcznie odsłuchiwać nagrań ani przeglądać wielogodzinnych zapisów.
  • Kluczowe informacje (podsumowania, wymagania, obawy) trafiają do CRM niemal natychmiast po rozmowie, co pozwala szybciej reagować na potrzeby klientów.
  • Jakość i spójność procesu sprzedażowego wzrosła, ponieważ mamy pewność, że żadne istotne ustalenie nie zostało pominięte.
  • Zyskaliśmy narzędzie do strategicznej analizy: system umożliwia globalne przeszukiwanie setek rozmów pod kątem najczęściej pojawiających się problemów czy obaw, co pomaga nam rozwijać usługi i lepiej rozumieć rynek.

5