01 / kontekstZespół, który już korzystał z AI — i wciąż tracił godziny
FizjoAcademy to platforma szkoleniowa dla fizjoterapeutów, którzy wiedzą jak wykonywać swój zawód, ale wciąż brakuje im wiedzy biznesowej. Twarzą projektu jest Marcin Cebula, który prowadzi główny program mentoringowy MasterWay.
Zespół handlowy to dwie osoby, Ania i Ola. Produkty FizjoAcademy są sprzedawane na wiele sposobów. Jednym z nich są rozmowy sprzedażowe. Każdy większy deal to kilka rozmów, dopasowana oferta, negocjacje, follow-up. Sprzedaż jest relacyjna i wymaga indywidualnego podejścia do każdego klienta.
W zespole już wcześniej funkcjonował zestaw narzędzi. Do rozmów telefonicznych używali systemu VoIP, który sam w sobie nagrywał każde połączenie. Do spotkań online używali Zooma. A do pisania ofert zespół od dawna korzystał z ChatGPT. Rozumieli wartość sztucznej inteligencji w sprzedaży. Problem polegał nie na braku narzędzi, tylko na tym, że każde z nich żyło osobno i łączenie ich w spójny proces było w całości ręczne.
02 / wyzwanieDziesięć kroków od rozmowy do wysłanej oferty
Proces od pierwszej rozmowy z klientem do wysłanej oferty wyglądał tak.
Rozmowa telefoniczna odbywała się przez Unitalk. Ten nagrywał i przechowywał nagranie. Jednak to nagranie i jego transkrypcja nie były nigdzie używane. Handlowcy ręcznie musieli zapisywać najważniejsze informacje z rozmów. Jeśli handlowiec chciał wrócić do rozmowy sprzed tygodnia, żeby przypomnieć sobie o czym rozmawiali, musiał polegać tylko na nich. Kontekst rozmowy był szczątkowy.
Spotkania online odbywały się przez Zoom. Zoom generował transkrypcję po każdym spotkaniu, ale też w swoim własnym panelu, osobno od wszystkiego. Handlowiec po spotkaniu musiał wejść do Zooma, pobrać transkrypcję, zapisać ją gdzieś. Jeśli chciał z niej skorzystać, musiał ją ręcznie przenieść.
- Brak integracji VoIP i CRM — nagrania rozmów telefonicznych nie były widoczne przy szansie sprzedaży, a notatki z rozmowy były wykonywane ręcznie
- Brak integracji Zoom i CRM — transkrypcje spotkań wideo nie trafiały do szans sprzedaży automatycznie
- ChatGPT wymagał ręcznego obsługiwania — handlowiec kopiował, wklejał, promptował, kopiował z powrotem, edytował, wysyłał
- Prompt do generowania oferty był w notatkach i każdy handlowiec miał swój — każdy mógł go używać trochę inaczej, nie było spójności między zespołem
- Pełen kontekst klienta nie był nigdzie składany w jedno miejsce — historia rozmów w Unitalku, transkrypcje w Zoomie, notatki w CRM, dane firmy gdzie indziej
I tutaj pojawiał się najbardziej pracochłonny krok całego procesu. Żeby napisać ofertę dla konkretnego klienta, handlowiec wykonywał sekwencję:
- Wchodził do Zooma i pobierał transkrypcję spotkania
- Otwierał ChatGPT
- Wklejał transkrypcję
- Dorzucał prompt do generowania oferty, który musiał pamiętać albo mieć zapisany gdzieś w notatkach
- Czekał na wygenerowanie oferty
- Kopiował wygenerowany tekst
- Otwierał Gmaila
- Wklejał ofertę
- Edytował, żeby zgadzało się z jego stylem i żeby klient dostał coś, co wygląda jak pisane własnoręcznie
- Wysyłał
Godzina pracy po każdej rozmowie. Przy kilku rozmowach dziennie to kilka godzin schodzących na pracę, którą teoretycznie już wspierała sztuczna inteligencja, ale która wymagała ludzkiego operatora między każdym narzędziem.
A na to wszystko nałożyło się dodatkowe wyzwanie. Zespół FizjoAcademy w międzyczasie wdrożył Google Workspace, gdzie w ramach pakietu posiadał licencje na Google Meet i zdecydował się zmigrować z Zooma. Sama migracja miała sens, ale Google Meet nie oferuje natywnych transkrypcji w takiej formie, w jakiej robił to Zoom. Bez dodatkowego narzędzia handlowcy straciliby nawet ten rzeczywisty, ręczny proces, który już mieli.
03 / rozwiązanieJedno przesunięcie deala — spersonalizowana oferta generuje się sama
Zaczęliśmy od pytania, co w tym procesie jest wartościowe, a co jest ręczną pracą, którą powinien robić komputer.
Cennych było kilka rzeczy. Handlowiec rozmawia z klientem i ustala szczegóły. Sprzedawca rozumie, co klient potrzebuje. Decyduje, czy wygenerowana oferta jest gotowa do wysłania, czy trzeba coś poprawić. No i wysyła maila świadomie, podpisując go swoim nazwiskiem.
Wszystko inne to była ręczna robota, która nie wymagała człowieka. Pobieranie transkrypcji z Zooma. Kopiowanie do ChatGPT. Wpisywanie promptu za każdym razem. Przenoszenie wygenerowanej treści do Gmaila. Szukanie w Unitalku nagrań rozmów z przeszłości. Pamiętanie, co klient mówił trzy spotkania temu.
Zbudowaliśmy system, w którym wszystkie te ręczne kroki dzieją się automatycznie, a handlowiec zostaje tylko do trzech rzeczy, które naprawdę wymagają człowieka: prowadzenia rozmowy, oceny gotowej oferty i wysłania jej po zweryfikowaniu zgodności.
Co zbudowaliśmy
Zintegrowany flow od pierwszej rozmowy z klientem do wysłanej oferty. Każdy element dokłada się do pełnego kontekstu w CRM, a na końcu wszystko to staje się paliwem dla automatycznego generowania oferty.
Integracja Unitalk z CRM
Rozmowy telefoniczne, które już były nagrywane przez Unitalka, zaczęły automatycznie trafiać do konkretnej szansy sprzedaży w CRM. Handlowiec otwiera kartę klienta i widzi wszystkie wcześniejsze rozmowy telefoniczne razem z transkrypcją i podsumowaniem. Nie musi już wchodzić do osobnego systemu, żeby sprawdzić, co ustalili na poprzednim połączeniu.
Migracja Zoom do Google Meet z dodaniem Fireflies
Gdy zespół zdecydował się zmienić narzędzie do spotkań wideo, postanowiliśmy przy okazji rozwiązać problem transkrypcji na dobre. Dodaliśmy Fireflies, który nagrywa i transkrybuje każde spotkanie na Google Meet. Transkrypcje trafiają automatycznie do odpowiedniej szansy sprzedaży w CRM, w tej samej formie co rozmowy telefoniczne z Unitalka.
Zewnętrzna baza pełnych transkrypcji
Oprócz CRM, transkrypcje trafiają też do osobnej bazy, którą prowadzimy jako centralne archiwum. Gdyby trzeba było wrócić do pełnego zapisu rozmowy sprzed miesięcy, pełen tekst jest bezpieczny w drugim miejscu.
Automatyczne wyzwolenie generowania oferty
Handlowiec po zakończonych rozmowach z klientem przesuwa deal w CRM do etapu tworzenia oferty. To jest czynność, którą i tak wykonuje. W momencie tej zmiany system automatycznie uruchamia całą sekwencję, którą wcześniej handlowiec robił ręcznie przez ChatGPT.
Zbieranie całego kontekstu z szansy sprzedaży
System czyta wszystko, co jest w karcie klienta. Dane osobowe, dane firmy, notatki, transkrypcje rozmów telefonicznych, transkrypcje spotkań wideo, historię wcześniejszych interakcji. Nic nie jest pomijane, bo wszystko już trafiło do jednego miejsca dzięki wcześniej stworzonym integracjom.
Generowanie oferty przez AI na podstawie pełnego kontekstu
Zamiast trzymać prompt w głowie handlowca albo w notatkach, zapisaliśmy go jako stały element workflow. Dzięki temu każda oferta generuje się według tego samego przemyślanego schematu. Model językowy analizuje historię klienta, wybiera produkty z cennika, dobiera argumenty pod konkretne obiekcje, jakie padły na rozmowach. Oferta jest dopasowana do tego jednego klienta, nie do ogólnej persony.
Szablon wiadomości e-mail w skrzynce konkretnego handlowca
Wygenerowana oferta nie ląduje w wyniku czatu jak w ChatGPT. Trafia od razu jako szkic wiadomości w Gmailu konkretnego handlowca. Ania dostaje swój szkic w swoim stylu, Ola w swoim. Każda z nich otwiera Gmaila, czyta, poprawia co trzeba, wysyła.
04 / rezultatTrzy minuty zamiast godziny
Dzisiejszy proces sprzedaży w FizjoAcademy wygląda tak, że handlowiec prowadzi rozmowy z klientem, przesuwa deal w CRM do kolejnego etapu i otwiera Gmaila, żeby sprawdzić gotowy szkic oferty.
Skończyło się przełączanie między narzędziami. Rozmowa kończy się i wszystko, co było z niej cenne, już jest w CRM. Oferta generuje się sama, gdy deal przechodzi na kolejny etap. Czas, który wcześniej szedł na ręczne obsługiwanie ChatGPT, wraca do nich na rozmowy z kolejnymi klientami. Praca handlowca przestała być mieszanką sprzedaży, administratora i operatora AI. Stała się znowu pracą sprzedawcy, w której główną kompetencją jest słuchanie klienta, budowanie relacji, zamykanie transakcji. Jest to po prostu przyjemniejsza praca, a to widać w zaangażowaniu i wynikach.
Pełen obraz sprzedaży w jednym miejscu. Wchodzi w CRM i widzi wszystko, co dzieje się z każdym klientem. Rozmowy telefoniczne, spotkania wideo, wygenerowane oferty, historia kontaktów. Nie musi zawracać głowy zespołowi, nie musi logować się do pięciu systemów, żeby się zorientować, na jakim etapie jest konkretny deal. Handlowcy, którzy nie są wypaleni mechaniczną papierkową robotą, osiągają lepsze wyniki i zostają w firmie dłużej. Niższa rotacja, wyższa konwersja, szybszy cykl sprzedaży.
Dostają ofertę szybciej i lepiej dopasowaną. Handlowiec nie zapomniał o niczym, co klient mówił na rozmowach, bo system pamięta wszystko za niego. Oferty wyglądają na spersonalizowane, bo są spersonalizowane. Klient rozmawia z handlowcem, który ma czas na słuchanie, bo nie jest pochłonięty ręczną papierkową robotą między rozmowami. Ta uwaga i pełne skupienie budują relację, zanim jeszcze padnie oferta. Klient czuje, że firma po drugiej stronie traktuje go serio.
Powstało jedno źródło prawdy. Baza wiedzy o klientach, obiekcjach, argumentach, które działają. Każda kolejna rozmowa handlowca dokłada do tego fundamentu, niezależnie od tego, kto prowadzi rozmowę i kto będzie potem kontynuował kontakt z tym klientem. Na tej bazie firma rośnie szybciej: więcej zamkniętych transakcji, większa baza klientów, lepsza retencja, sprawniejszy proces sprzedaży. Wszystko to składa się na jedno: firma działa szybciej i rośnie.
O to dokładnie chodzi w dobrze wdrożonej sztucznej inteligencji. Nie zastępuje handlowca w tym, w czym jest on niezastąpiony. Zdejmuje z niego mechaniczne, powtarzalne zajęcia — kopiowanie transkrypcji, wpisywanie promptów, przenoszenie tekstu między oknami — i zostawia mu to, czego żaden system AI nie zrobi lepiej: rozmowę z klientem, empatię, osąd, relację. Zespół jest wspierany przez AI, nie zastępowany. A dzięki temu handlowcy mogą być lepszymi handlowcami, klienci dostają lepszą obsługę, a firma po prostu rośnie.
Propozycja po naszej rozmowie
Cześć,
Dzięki za wczorajszą rozmowę — na podstawie tego, o czym mówiliśmy, przygotowałam propozycję dopasowaną pod Twój moment...
[Tutaj AI generuje kilka akapitów oferty dopasowanej do konkretnego klienta — odwołania do tego, co padło na rozmowie, propozycje dopasowane pod potrzeby, konkretne ceny i terminy, wszystko w stylu konkretnego handlowca.]
Handlowiec
05 / oszczędnościJedenaście godzin miesięcznie na pisaniu ofert — do odzyskania
Tabela poniżej pokazuje, jak wygląda koszt obsługi pisania ofert przy trzech różnych stanach: pełna ręczna robota, ręczne korzystanie z ChatGPT i pełna automatyzacja w workflow. Tak wygląda oszczędność dla rzeczywistej skali FizjoAcademy.
| Scenariusz | Czas / ofertę | Ofert / mies. | Czas / mies. | Koszt / mies. |
|---|---|---|---|---|
| Bez AI (wszystko ręcznie) | ~30 min | 25 | ~12,5 h | ~1 000 PLN |
| Ręcznie z ChatGPT | ~20 min | 25 | ~8,3 h | ~670 PLN |
| Pełna automatyzacja | ~3 min | 25 | ~1,3 h | ~100 PLN |
30 minut ręcznej pracy po rozmowie zamieniło się w zero — oferta generuje się sama, handlowiec tylko przegląda szkic.
06 / wnioskiRęczna praca z AI to tylko chwilowy etap
Najpierw zintegruj to, co już masz, potem dokładaj nowe narzędzia
W FizjoAcademy zespół już używał Unitalka, Zooma i ChatGPT zanim zaczęliśmy projekt. Nie wymieniliśmy tych narzędzi na nowe. Zintegrowaliśmy je ze sobą i z CRM, a ChatGPT zamieniliśmy na workflow z wbudowanym promptem. Dodanie Fireflies było konieczne tylko przy migracji Google Meet, gdzie nie było lepszej opcji. Zasada jest prosta: najpierw zidentyfikuj ręczną robotę między narzędziami, potem ją wyeliminuj, a na końcu ewentualnie zmieniaj same narzędzia.
Ręczna praca z AI to tylko chwilowy etap dojrzałości
Kopiowanie transkrypcji do ChatGPT, wpisywanie promptu za każdym razem, przenoszenie wygenerowanej treści do maila — to wszystko jest lepsze niż pisanie oferty od zera, ale dalekie od tego, co daje zintegrowany system. Firmy, które używają ChatGPT ręcznie, zyskują kilkadziesiąt procent przewagi nad tymi, które nie używają nic. Firmy, które mają AI wplecione w workflow, zyskują przewagę kolejnego rzędu wielkości.
Migracja narzędzi to okazja do przebudowy procesu
Gdy FizjoAcademy migrowało z Zooma na Google Meet, można było potraktować to jako prostą zmianę narzędzia. Zamiast tego potraktowaliśmy to jako moment do rozwiązania problemu transkrypcji na dobre. Dodaliśmy Fireflies i przy okazji zintegrowaliśmy transkrypcje z CRM, czego wcześniej nie było. Migracja nie zaszkodziła procesowi, ale go znacząco poprawiła.
CRM jako jedno źródło prawdy o kliencie to fundament dla AI
Jakość generowanej oferty jest wprost proporcjonalna do jakości danych, jakie AI dostanie jako kontekst. Jeśli CRM zawiera pełną historię rozmów, transkrypcje spotkań, notatki i dane firmy, AI może wygenerować ofertę dopasowaną do tego jednego klienta. Jeśli CRM jest pusty, bo wszystkie ważne dane są rozsypane po innych systemach i głowach handlowców, nawet najlepszy model językowy wygeneruje generyczny tekst.
Styl konkretnego handlowca można zakodować w systemie
Model językowy potrafi pisać jak Ania albo jak Ola, jeśli dostanie wystarczający kontekst stylistyczny. Historia wcześniejszych maili, typowe sformułowania, ton komunikacji każdej z nich. Klient po drugiej stronie nie odróżnia maila generowanego od pisanego ręcznie, bo różnicy nie ma. Szablon AI nigdy nie zastąpi spersonalizowanego maila, ale AI piszące w stylu konkretnej osoby to już coś innego.
Prompt w workflow daje kontrolę, której nie daje nawet centralna biblioteka promptów
Firmy, które wdrażają AI w sposób ręczny, często próbują rozwiązać problem spójności przez zbudowanie centralnej biblioteki promptów. To wygląda na dobre rozwiązanie, dopóki nie spojrzy się na to, co dzieje się w praktyce. Każdy handlowiec, który kopiuje prompt do swojego ChatGPT, zaczyna go niepostrzeżenie dostosowywać pod siebie. Po kilku tygodniach każdy ma swoją wersję. Prompt wbudowany w workflow nie pozwala na taką ewolucję. Żyje w jednym miejscu i generuje wszystkie oferty według tego samego schematu. Każda iteracja jest kontrolowana, każda zmiana skaluje się automatycznie na cały dział sprzedaży.
Chcesz takiego procesu w swojej firmie?
Twój zespół sprzedaży już używa AI do pisania ofert, ale robi to ręcznie? Rozmowy telefoniczne są nagrywane, ale nigdzie nie są zbierane w jednym miejscu przy konkretnym kliencie? Pełen kontekst klienta rozsypuje się po pięciu systemach? To jest idealny moment, żeby zintegrować to wszystko w jeden proces.
Umów konsultację →