Case Studies - Co Zbudowałem
Problem:
Firma produkcyjna (rolety, żaluzje) zarządzała zamówieniami w Google Sheets i na kartkach. Handlowcy tracili czas na ręczne tworzenie wycen, często popełniali błędy w kalkulacjach, a właściciel nie miał wglądu w pipeline sprzedaży.
Hipoteza:
"Dedykowany CRM z konfiguratorem produktów i automatyczną wyceną skróci czas obsługi zamówienia o 70% i wyeliminuje błędy kalkulacyjne."
System:
Zbudowałem od zera CRM w React + Node.js z modułami: konfigurator produktów (rolety, żaluzje, moskitiery), automatyczna wycena z cennika, generowanie PDF ofert, zarządzanie klientami i zamówieniami, panel montażysty, dashboard BI z analizą sprzedaży. System działa na własnym serwerze klienta.
Wynik (30 dni):
Czas tworzenia wyceny: z 30 min do 3 min. Zero błędów kalkulacyjnych. Właściciel ma pełny wgląd w sprzedaż w czasie rzeczywistym. ROI w 45 dni.
Co dalej:
Integracja z systemem magazynowym, moduł planowania montaży z kalendarzem i powiadomieniami SMS dla klientów.
Problem:
Właściciele sklepów i usługodawcy tracili dziesiątki godzin na pisanie odpowiedzi na reklamacje. Często nie znali swoich praw, a każda reklamacja wymagała researchu i konsultacji z prawnikiem.
Hipoteza:
"Narzędzie AI, które analizuje treść reklamacji i generuje profesjonalną odpowiedź zgodną z prawem, skróci czas obsługi o 90% i podniesie jakość odpowiedzi."
System:
Stworzyłem aplikację webową z AI (GPT-4 + RAG na bazie przepisów konsumenckich). Użytkownik wkleja treść reklamacji, system analizuje podstawę prawną, ocenia zasadność roszczenia i generuje gotową odpowiedź z cytatami z ustaw. Dodatkowo: historia spraw, szablony, eksport do PDF.
Wynik (30 dni):
Czas odpowiedzi na reklamację: z 2h do 5 min. 95% użytkowników ocenia odpowiedzi jako "profesjonalne". Brak konieczności konsultacji prawnych w standardowych sprawach.
Co dalej:
Rozszerzenie o moduł mediacji, integracja z platformami e-commerce (Allegro, BaseLinker) i automatyczne pobieranie danych zamówienia.
Problem:
Agencja marketingowa traciła ok. 8 godzin tygodniowo na ręcznym przygotowywaniu raportów dla klientów. Dane były rozproszone w Google Ads, Facebook Ads i Google Analytics.
Hipoteza:
"Zautomatyzowanie procesu agregacji danych i generowania raportów skróci czas pracy o 90% i wyeliminuje błędy."
System:
Stworzyłem workflow w n8n, który codziennie pobiera dane z API platform reklamowych, agreguje je, a następnie wysyła do szablonu w Looker Studio. Klienci otrzymują link do zawsze aktualnego dashboardu, a managerowie podsumowanie na Slacku.
Wynik (30 dni):
Oszczędność 30 godzin miesięcznie. Raporty dostępne w czasie rzeczywistym. 100% zadowolenia klientów z nowej formy raportowania.
Co dalej:
Dodanie modułu AI, który analizuje dane i dodaje automatyczne wnioski i rekomendacje do raportów.
Problem:
Firma SaaS miała problem z niską konwersją z darmowych triali. Zespół sprzedaży nie wiedział, na których użytkownikach skupić swoją uwagę.
Hipoteza:
"Wprowadzenie automatycznego scoringu leadów na podstawie ich aktywności w aplikacji pozwoli zidentyfikować najbardziej zaangażowanych użytkowników i zwiększyć konwersję."
System:
Zintegrowałem dane z aplikacji (eventy z Mixpanel) z CRM (Pipedrive) za pomocą n8n. Workflow przypisuje punkty za kluczowe akcje (np. utworzenie projektu, zaproszenie członka zespołu). Użytkownicy, którzy przekroczą próg punktowy, są oznaczani jako "Hot Lead" i trafiają na początek listy zadań handlowca.
Wynik (30 dni):
Wzrost konwersji z triala na płatne konto o 22% w pierwszym miesiącu. Zespół sprzedaży skupia się na leadach z największym potencjałem.
Co dalej:
Rozbudowa systemu o personalizowane e-maile aktywizacyjne, wysyłane automatycznie w zależności od akcji wykonanych (lub niewykonanych) przez użytkownika.
Problem:
Konsultant B2B chciał budować personal brand na LinkedIn, ale pisanie i publikowanie postów zajmowało mu 5-6h tygodniowo. Brakowało regularności, a posty nie były optymalizowane pod algorytm.
Hipoteza:
"System AI, który generuje posty na podstawie notatek i automatycznie je publikuje, pozwoli utrzymać regularność przy minimalnym nakładzie pracy."
System:
Zbudowałem workflow w n8n integrujący: Notion (baza pomysłów i notatek), AI (GPT-4 do generowania treści w stylu autora), Buffer/LinkedIn API do schedulowania postów. System codziennie rano analizuje kalendarz contentu, generuje post na podstawie notatki, dodaje odpowiednie hashtagi i publikuje o optymalnej porze.
Wynik (30 dni):
Czas na content: z 6h do 30 min tygodniowo. Regularność publikacji: 100% (5 postów/tydzień). Wzrost zasięgów o 340% w 3 miesiące dzięki konsekwencji.
Co dalej:
Rozszerzenie o auto-repurposing (jeden temat → post LinkedIn + thread X + newsletter), A/B testy nagłówków i analitykę engagement.