Punkt wyjścia: hurtownia Auto-ID i Excel
Pointech sprzedaje sprzęt Auto-ID w modelu B2B — skanery 2D, drukarki etykiet, terminale magazynowe, bramki RFID, komputery przemysłowe. Klienci to firmy logistyczne, produkcyjne i dystrybucyjne z Polski, Niemiec i Czech.
Przed wdrożeniem cały inbound szedł ręcznie:
- Emaile z zapytaniami (cenowymi, serwisowymi, na wypożyczenia) trafiały do skrzynki sprzedaż@. Pracownik czytał każdy, kopiował dane do arkusza Excel, tworzył ofertę w Wordzie z pricelistu PDF.
- Telefony — notatki w zeszycie, czasem wpis na kanał Slack „nowy kontakt”.
- Naprawy i wypożyczenia — osobny system, brak 360° widoku na klienta. Ten sam klient mógł mieć trzy historie w trzech miejscach.
- Średnio 30–40 zapytań dziennie. Około 4 godziny pracy jednej osoby tylko na rejestrację, zanim ktokolwiek zacznie faktycznie sprzedawać.
Część leadów ginęła — rozmowy nie skojarzone z firmą, emaile z załączonymi PDF-ami źle parsowane, telefoniczne ustalenia zapomniane przed wysłaniem oferty.
Wdrożenie: CRM od zera, 8 tygodni
Zbudowaliśmy własny system zamiast adoptować Pipedrive czy HubSpot. Powód: chcieliśmy AI layer działający on-premise (wasze dane klientów nie wychodzą do dostawców LLM), z pełnym dostępem do logiki ofertowania i twardą integracją z naszym ERP-em.
Stack:
- Backend: TypeScript / Node.js + PostgreSQL
- Frontend: Next.js + React, design system zbudowany dla naszej marki
- AI layer: Llama 3.3 hostowana lokalnie — parsing, klasyfikacja, generowanie odpowiedzi
- Telefonia: integracja z centralką 3CX, transkrypcje przez lokalny Whisper
- Email: IMAP parser inbound + Postmark dla outbound
Co konkretnie zautomatyzowaliśmy
1. Auto-tworzenie leadów. Przychodzący email lub telefon → nowa karta lead w pipeline z pre-fillowanymi danymi. AI klasyfikuje zapytanie do jednego z czterech tracków: wycena · serwis · wypożyczenie · informacja. Z treści wyciąga firmę, kontakt, modele sprzętu, deadline.
2. Auto-korespondencja. System sam wysyła potwierdzenie odbioru zapytania w ciągu 2 minut z numerem sprawy. Sales rep dostaje gotowy szkic odpowiedzi merytorycznej do akceptacji — nie zaczyna od pustego e-maila o 8:30 rano.
3. Tracking rozmów. Każde połączenie z centralki 3CX automatycznie loguje się w karcie klienta. Transkrypcja przez lokalny Whisper, podsumowanie przez AI (najważniejsze ustalenia, deadline’y, kolejne kroki). Bez „o czym rozmawialiśmy w środę?” w piątek.
4. Generator ofert. Z templates + pricing engine — wybierasz produkty z katalogu, system aplikuje tier discount dla klienta, dorzuca dostępność, wystawia PDF gotowy do wysłania. ~60 sekund od kliknięcia do oferty w skrzynce klienta. Wcześniej: 25–30 minut w Wordzie.
5. Zarządzanie cenami. Centralny pricing dla 200+ SKU (z marżą za kategorię, tier discounts per klient B2B, promocje czasowe). Koniec ze „sprawdź u Marka, jaka cena dla NORD-AGD”.
6. Zadania i przypomnienia. System sam tworzy follow-upy: „klient nie odpisał 3 dni po ofercie”, „kończy się okres serwisowy w przyszłym miesiącu”, „wypożyczone urządzenie wraca za tydzień”. Sales rep widzi prioritized list na start dnia, nie kopie po kalendarzu.
Wyniki po 6 miesiącach
- Czas obsługi inbound zapytania: 4h → 12 min dziennie (−95%)
- Lead capture rate: ~70% → 100% (zero missed — każdy email i każdy telefon ląduje w pipeline’ie)
- Czas tworzenia oferty: 25–30 min → 4 min (−84%)
- Conversion rate inbound → sale: +34%
- Wykorzystanie czasu zespołu sales: 70% na rozmowy z klientami (wcześniej 30%, reszta na rejestrację)
Mierzymy to comiesięcznie w samym CRM-ie. Liczby pochodzą z porównania Q3 2024 (przed) do Q1 2026 (po pełnym wdrożeniu).
Co z tego dalej
Używamy tego CRM w produkcji jako fundamentu naszego inbound. System jest dostępny dla klientów jako gotowa baza wdrożeniowa — „Pipedrive, HubSpot albo od zera” jak na karcie głównej, ale tutaj „od zera” oznacza dokładnie ten stack, który sami running. Bez zaufania w ślepo do dostawcy — wasze dane, wasza infrastruktura, wasze tempo.
Jeśli macie podobny problem — sprzęt B2B, inbound z maili i telefonów, oferty tworzone w Wordzie — porozmawiajmy.