Case studies
Przykładowe case studies — scenariusze wdrożeń.
Nie opisujemy tu konkretnych klientów. Pokazujemy, jak może wyglądać uporządkowane wdrożenie: problem → rozwiązanie → dowiezione elementy → pomiar efektu.
Jak czytać
Case study w naszym stylu to nie slajd — to plan pracy.
Każdy scenariusz rozbijamy na problem, sposób rozwiązania, elementy do dowiezienia i wskaźniki, które pokazują, czy zmiana działa.
Co dostajesz
- Konkretną strukturę rozmowy o procesie (bez wodolejstwa).
- Jasny punkt startu: co porządkujemy najpierw.
- Pomysły na KPI, które da się mierzyć w praktyce.
- Propozycję następnego kroku, jeśli temat jest u Ciebie podobny.
Automatyzacje
Automatyzacja procesu windykacyjnego.
Przypomnienia, statusy, eskalacje i raporty — bez ręcznego pilnowania terminów i bez rozjeżdżających się danych.
Automatyzacje
Automatyzacja przyjmowania zamówień hurtowych.
Jedno wejście, walidacja, import do systemu i automatyczne potwierdzenie — bez przepisywania i poprawek.
Automatyzacje
Automatyzacja odpowiadania na e-maile.
Triage, przypisanie i szablony odpowiedzi — żeby nic nie ginęło w skrzynce i żeby zespół pracował równo.
Sztuczna inteligencja
Agent AI wspierający obsługę klienta.
Agent rozumie zgłoszenie, zbiera kontekst, proponuje odpowiedź i aktualizuje systemy — zawsze w modelu z kontrolą człowieka.
Oprogramowanie
Panel operacyjny dla procesów i danych.
Jedno miejsce do śledzenia statusów, wyjątków i priorytetów — gdy proces nie mieści się w gotowych narzędziach.
Automatyzacje
Automatyzacja procesu windykacyjnego.
Przypomnienia, statusy, eskalacje i raporty — bez ręcznego pilnowania terminów i bez rozjeżdżających się danych.
Kontekst
Firma ma faktury rozliczane w systemie finansowym, kontakt z klientem odbywa się przez e-mail, a działania windykacyjne są dziś rozproszone między arkusze, skrzynki i pamięć zespołu.
Problem
- Brak jednego widoku: które faktury są po terminie i co już zostało zrobione.
- Ręczne wysyłanie przypomnień → pomyłki, nierówny ton komunikacji, opóźnienia.
- Niejasne reguły eskalacji (kiedy dzwonimy, kiedy przekazujemy do opiekuna, kiedy wstrzymujemy dostawy).
- Trudno mierzyć efekt i kontrolować ryzyko (np. ile spraw „utknęło” i dlaczego).
Rozwiązanie
- Ustalamy źródło prawdy (system finansowy) oraz słownik statusów (np. 0–7 / 8–14 / 15+ dni po terminie, spór, ugoda, windykacja zewnętrzna).
- System automatyzacji codziennie wykrywa faktury po terminie i uruchamia odpowiedni scenariusz (przypomnienie / eskalacja / wstrzymanie).
- Każdy kontakt jest rejestrowany w jednym miejscu (historia, status, kolejny krok), a zespół ma możliwość wstrzymania automatyzacji dla wybranych kontrahentów.
- Powiadomienia i zadania trafiają do właściwych osób (opiekun, księgowość, sprzedaż) z jasnym priorytetem i terminem.
Co dowozimy
- Mapa procesu i reguły eskalacji (czytelne dla całego zespołu).
- Scenariusze w systemie automatyzacji (przypomnienia, eskalacje, blokady, wyjątki).
- Integracje: system finansowy/ERP, e-mail, CRM lub system zgłoszeń (jeśli używany).
- Widok operacyjny: lista spraw + raport miesięczny (co zrobione, co utknęło, rekomendacje).
Co mierzymy
- Czas od terminu płatności do pierwszego kontaktu.
- Odsetek faktur po terminie (trend miesiąc do miesiąca).
- Liczba spraw obsłużonych na osobę i liczba wyjątków wymagających ręcznej interwencji.
- Spójność statusów (czy da się wprost odpowiedzieć: „na jakim etapie to jest?”).
W każdym wdrożeniu dobieramy KPI do procesu i punktu startu — tu pokazujemy typowy zestaw pomiarów.
Automatyzacje
Automatyzacja przyjmowania zamówień hurtowych.
Jedno wejście, walidacja, import do systemu i automatyczne potwierdzenie — bez przepisywania i poprawek.
Kontekst
Zamówienia hurtowe spływają różnymi kanałami (e-mail, arkusz, PDF). Zespół przepisuje pozycje do systemu, sprawdza dostępność i dopiero wtedy potwierdza klientowi termin.
Problem
- Różne formaty zamówień i ręczne mapowanie SKU → błędy w pozycjach i ilościach.
- Brak walidacji przed przyjęciem (stany, ceny, rabaty, minimum logistyczne).
- Powolne potwierdzanie zamówień i dużo korespondencji „w tę i z powrotem”.
Rozwiązanie
- Ustalamy standard wejścia (np. jeden szablon arkusza / CSV + obsługa najczęstszych wariantów).
- System automatyzacji pobiera zamówienie, parsuje pozycje, waliduje dane i tworzy „podgląd przyjęcia” dla zespołu.
- Gdy walidacja przechodzi — zamówienie trafia do ERP/magazynu, a klient dostaje potwierdzenie z terminem realizacji.
- Gdy są braki — klient dostaje czytelną listę poprawek lub propozycję zamienników (zgodnie z regułami).
Co dowozimy
- Parser + walidator zamówień oraz reguły mapowania SKU.
- Integracja z ERP/magazynem i automatyczne potwierdzenia e-mail.
- Raport dzienny: błędy wejścia, braki danych, wyjątki do obsługi ręcznej.
Co mierzymy
- Czas od otrzymania zamówienia do potwierdzenia.
- Odsetek zamówień przyjętych bez korekty.
- Liczba błędów w pozycjach (trend) i liczba wyjątków tygodniowo.
W każdym wdrożeniu dobieramy KPI do procesu i punktu startu — tu pokazujemy typowy zestaw pomiarów.
Automatyzacje
Automatyzacja odpowiadania na e-maile.
Triage, przypisanie i szablony odpowiedzi — żeby nic nie ginęło w skrzynce i żeby zespół pracował równo.
Kontekst
Wspólna skrzynka e-mail jest głównym kanałem kontaktu. Wpada dużo podobnych pytań, a część spraw wymaga przekazania do właściwej osoby.
Problem
- Chaos w skrzynce: brak właścicieli spraw i brak priorytetów.
- Powtarzalne pytania zabierają czas, a odpowiedzi różnią się między osobami.
- Ryzyko, że ważna wiadomość zostanie pominięta.
Rozwiązanie
- System automatyzacji taguje wiadomości po regułach (temat, nadawca, słowa kluczowe) i przypisuje je do odpowiedniej kolejki/osoby.
- Dla typowych tematów proponuje odpowiedź na bazie szablonów (bez „magii” — pełna kontrola treści).
- Dla spraw nietypowych tworzy zadanie z kontekstem i przypomnieniami o terminie odpowiedzi.
Co dowozimy
- Reguły klasyfikacji + szablony odpowiedzi.
- Integracja ze skrzynką, CRM lub systemem zgłoszeń (jeśli używany).
- Raport operacyjny: backlog i czasy odpowiedzi.
Co mierzymy
- Czas pierwszej odpowiedzi.
- Backlog spraw.
- Odsetek spraw zamykanych z użyciem szablonów.
- Liczba pominiętych wiadomości.
W każdym wdrożeniu dobieramy KPI do procesu i punktu startu — tu pokazujemy typowy zestaw pomiarów.
Sztuczna inteligencja
Agent AI wspierający obsługę klienta.
Agent rozumie zgłoszenie, zbiera kontekst, proponuje odpowiedź i aktualizuje systemy — zawsze w modelu z kontrolą człowieka.
Kontekst
Zespół obsługi klienta działa szybko, ale wiedza jest rozproszona, a część zgłoszeń jest podobna. Potrzebne jest wsparcie, które skróci czas odpowiedzi bez ryzyka halucynacji i bez utraty jakości.
Problem
- Trudno znaleźć właściwą informację (wiedza w dokumentach, wiadomościach, notatkach).
- Powtarzalne tematy zajmują czas, a priorytetyzacja zgłoszeń jest ręczna.
- Ryzyko niespójnych odpowiedzi i błędnych obietnic klientowi.
Rozwiązanie
- Porządkujemy źródła wiedzy (FAQ, polityki, procedury) i definiujemy, co agent może, a czego nie może robić.
- Agent AI: klasyfikuje zgłoszenie, pobiera kontekst z bazy wiedzy, przygotowuje szkic odpowiedzi i proponuje akcje (np. utworzenie zgłoszenia, nadanie statusu, przypisanie).
- Wszystko działa w trybie „human-in-the-loop”: człowiek akceptuje/edytuje odpowiedź i dopiero wtedy wychodzi ona do klienta.
- Monitorujemy jakość: tematy, które wracają, miejsca niepewne, i aktualizujemy bazę wiedzy.
Co dowozimy
- Architektura agenta + zasady bezpieczeństwa (guardrails).
- Integracja z kanałem kontaktu i systemem zgłoszeń/CRM.
- Panel akceptacji odpowiedzi + log audytowy działań.
- Wdrożenie i szkolenie zespołu (jak pracować z agentem).
Co mierzymy
- Czas odpowiedzi i czas rozwiązania sprawy (trend).
- Odsetek odpowiedzi zaakceptowanych bez edycji.
- Liczba eskalacji do specjalisty i powtarzalność tematów.
- Ocena jakości odpowiedzi (wewnętrzna lub z ankiet).
W każdym wdrożeniu dobieramy KPI do procesu i punktu startu — tu pokazujemy typowy zestaw pomiarów.
Oprogramowanie
Panel operacyjny dla procesów i danych.
Jedno miejsce do śledzenia statusów, wyjątków i priorytetów — gdy proces nie mieści się w gotowych narzędziach.
Kontekst
Firma ma kilka narzędzi, które „prawie” pokrywają proces, ale brakuje jednego widoku: co jest zrobione, co czeka, co się wysypało i dlaczego. Monitoring jest ręczny, a raporty powstają w arkuszach.
Problem
- Brak spójnego widoku statusów i wyjątków dla całego procesu.
- Za dużo ręcznej kontroli i zgadywania, gdzie utknęła sprawa.
- Trudno prześledzić historię i odpowiedzieć: „co się stało i kiedy?”.
Rozwiązanie
- Projektujemy model danych (statusy, zdarzenia, źródła) i API do zbierania informacji z narzędzi oraz z systemu automatyzacji.
- Tworzymy panel WWW z listami, filtrami, alertami i audytem zmian, dopasowany do realnej pracy zespołu.
- Wdrażamy uprawnienia i logikę wyjątków tak, aby wrażliwe dane były bezpieczne, a obsługa szybka.
Co dowozimy
- Aplikacja WWW z autoryzacją i rolami.
- API + konektory do Twoich narzędzi oraz systemu automatyzacji.
- Dashboard operacyjny + alerty i log zdarzeń.
- Dokumentacja i plan rozwoju (kolejne iteracje).
Co mierzymy
- Czas wykrycia problemu (MTTD).
- Czas reakcji na wyjątek (MTTR).
- Liczba wyjątków na proces.
- Jakość danych (np. liczba korekt).
W każdym wdrożeniu dobieramy KPI do procesu i punktu startu — tu pokazujemy typowy zestaw pomiarów.