Case studies

Biblioteka 215+ scenariuszy automatyzacji AI w polskich firmach.

Każdy scenariusz to konkretne liczby, dział, branża, narzędzia i osoba decyzyjna. Filtruj po dziale, branży lub tagu. Część zrealizowaliśmy u własnych klientów, część bazuje na publicznie dostępnych historiach z rynku polskiego. Pełne referencje z kontaktem do decydenta udostępniamy po podpisaniu NDA.

Inne 1 400 klientów

Customer Success: AI wskazuje 50 kont z ryzykiem rezygnacji 60 dni naprzód

SaaS B2B

SaaS B2B 1 400 klientów. AI wskazuje 50 kont z ryzykiem rezygnacji 60 dni naprzód. Save rate 41%, churn roczny -39%, MRR retained +2,1 mln zł. Pełna mechanika modelu, dane wejściowe, ekonomika.

−39% churn rocznie
#customer-success #churn #saas #retention
Zobacz pełny case →
Marketing 95 osób

ABM: 50 docelowych firm, każda dostaje swoją mini-kampanię — pipeline +280%

B2B SaaS retail

B2B SaaS dla retail (95 os.) — ABM strategiczny, 50 firm targets. AI buduje per firmę: dedykowaną landing, sekwencję mail, LinkedIn ads, content. Pipeline +280%.

+280% Pipeline z ABM
#abm #account-based-marketing #enterprise #b2b
Zobacz pełny case →
Marketing 180 osób

Targi B2B: AI zbiera 3 200 wizytówek, kwalifikuje, follow-up w 24 h

Producent maszyn przemysłowych

Producent maszyn przemysłowych (180 os.) — targi 5x/rok, 600 wizytówek każdy. Follow-up zajmował 6 tygodni, 70% leadów się traciło. AI rozmawia, kwalifikuje, follow-up w 24 h.

6 tyg. → 24 h Follow-up time
#targi #event-marketing #leadgen #b2b
Zobacz pełny case →
Marketing 95 osób

Multi-touch attribution: dowiedzieliśmy się, że LinkedIn napędza 38% sprzedaży B2B

B2B SaaS

Firma B2B SaaS (95 os.) — 850 tys. zł/mies. budżetu marketingowego, ostatnie kliknięcie wskazywało Google Ads jako lider. Multi-touch wskazał LinkedIn — przesunęliśmy budżet, ROI +47%.

+47% ROI marketingu
#attribution #multi-touch #analityka #roi
Zobacz pełny case →
Marketing 62 osoby

SaaS B2B: 84 artykuły blogowe miesięcznie zamiast 6 — i ruch organiczny x4.7

SaaS dla deweloperów

SaaS dla deweloperów (62 os.) — content marketingiem zajmował się 1 copywriter, 6 artykułów/mies. AI ogarnia research + drafty, ekspert dodaje wiedzę. 84 artykuły miesięcznie.

x4.7 Ruch organiczny w 12 mies.
#content-marketing #seo #blog #b2b
Zobacz pełny case →
Obsługa klienta 180 osób

Triage 1400 maili dziennie u producenta farb — z 16h zaległości do zera w 4 godziny

Producent farb i lakierów

Wcześniej każdy mail z office@ czytała koordynatorka 3 godziny dziennie. Zaległość 16h. AI klasyfikuje (techniczne, handlowe, reklamacje, zwroty, prasa, śmieci), 38% odpowiada sam, resztę kieruje. Czas do pierwszej odpowiedzi: 6 minut.

16h → 6 min czas pierwszej odpowiedzi na mail
#triage #email #klasyfikacja #b2b
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 180 osób

RFP responder dla przetargów oświetlenia LED — odpowiedź 0,5 dnia zamiast 6 dni

Producent oświetlenia LED

Dział pre-sales (5 osób) tonął w pisaniu odpowiedzi na publiczne przetargi. AI mapuje pytania, dobiera odpowiedzi z biblioteki, podstawia parametry techniczne. Czas przygotowania odpowiedzi: z 6 dni do połowy dnia. Win rate +12 pp.

6 dni → 0,5 dnia czas przygotowania oferty przetargowej
#rfp #przetarg #siwz #led
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 120 osób (11 handlowców)

Offer builder dla producenta mebli biurowych — z 4 godzin do 12 minut na ofertę

Producent mebli biurowych

Po wizycie u klienta handlowiec spędzał 3–5 godzin na składaniu oferty: dobór produktów z katalogu, ceny, rabaty, render salonu. Teraz mówi do dyktafonu 5 minut, AI buduje resztę. Liczba ofert wzrosła z 47 do 168 miesięcznie.

4h → 12 min czas przygotowania oferty handlowej
#oferta #katalog #glos #whisper
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 40–80 osób

Lead scoring AI w polskim SaaS B2B — 67% mniej czasu zespołu SDR na nieświadome konta

SaaS B2B (retail-tech)

Zespół 4 SDR-ów dzwonił do każdego, kto pobrał demo. AI przejrzało 2 lata historii CRM, wskazało 18 sygnałów predykcyjnych i co rano układa kolejkę połączeń. Konwersja MQL→SQL urosła z 11% do 31%.

67% mniej czasu SDR na konta bez potencjału
#lead-scoring #crm #hubspot #b2b
Zobacz pełny case →
Operacje 140 osób

Zamówienia od klientów w 18 formatach: AI ekstraktuje, do ERP w 30 sek.

Producent opakowań kartonowych

Producent opakowań (140 os.) — 280 zamówień/dzień w 18 różnych formatach od klientów. 3 osoby przepisywały do ERP, 4% błędów. AI ekstraktuje automatycznie, błędy 0.2%.

6 min → 28 sek. Czas wprowadzenia
#document-extraction #erp #zamowienia #ocr
Zobacz pełny case →
Marketing 140 osób

15 scenariuszy drip dla różnych person — 64% leadów przechodzi w MQL

Software B2B retail

Software B2B (140 os.) — generyczny drip 5-emailowy dla wszystkich leadów. AI buduje 15 ścieżek nurture per persona. 64% leadów dochodzi do MQL (vs 18%).

18% → 64% Lead → MQL
#marketing-automation #drip #nurture #personalizacja
Zobacz pełny case →
Marketing 75 osób

Webinar z 12-krotnym attendance: AI personalizuje zaproszenia per kontakt

Software house enterprise

Software house enterprise (75 os.) — webinary z 4 200 zaproszonych, attendance 3.2%. AI personalizuje zaproszenia, attendance 28%, MQL x6.4.

3.2% → 28% Attendance rate
#webinar #event-marketing #personalizacja #b2b
Zobacz pełny case →
Marketing 110 osób

Podcast B2B: AI sugeruje tematy, gości, generuje briefingi, klipuje shorts — produkcja x3

Firma consulting B2B

Firma consulting (110 os.) — podcast B2B, 2 epizody/mies., promocja ciężko. AI pomaga z tematyką, gośćmi, briefingami, cutuje shorts. 6 epizodów/mies., 4x większy zasięg.

230 → 1 840 Odsłuchań/epizod (8x)
#podcast #b2b #content-marketing #shorts
Zobacz pełny case →
Księgowość 90 osób

Limity kredytowe klientów B2B — automatyczne, oparte na real-time risk score

Dystrybucja materiałów budowlanych

Limity kredytowe ustalał ręcznie dyrektor handlowy — średnio raz na 3 lata. Niektórzy klienci mieli za wysokie (ryzyko), inni za niskie (utracona sprzedaż). AI: aktualizuje co tydzień, analizuje BIK, KRD, historię płatności, sygnały branżowe.

–84% straty na upadłych klientach
#risk #kredyt #limit #bik
Zobacz pełny case →
Księgowość 180 osób

Inwentaryzacja roczna w 3 dni zamiast 2 tygodni — magazyn central. hurtowni AGD

Hurtownia AGD

Inwentaryzacja roczna: 14 dni × 28 osób, zwykle z magazynem zamkniętym (utrata sprzedaży). AI: tablet z aplikacją, każdy pracownik prowadzony krok po kroku, AI wykrywa "tu coś nie pasuje" natychmiast. Inwentaryzacja w 3 dni.

14 → 3 dni czas inwentaryzacji
#inwentaryzacja #magazyn #agd #vision
Zobacz pełny case →
Księgowość 25 osób

Multisport i karty benefitów — automatyzacja kalkulacji składek za 1400 pracowników w 7 firmach

Firma HR-tech / benefity

Multisport, Medicover, kafeteria, lunch — każdy pracownik miał inną konfigurację, częściowo opłacaną przez firmę, częściowo przez niego (potrącenia z pensji). 4 osoby kalkulowały to ręcznie 5 dni miesięcznie. AI: 35 minut.

160h → 50 min kalkulacja kart miesięcznie
#multisport #benefity #kafeteria #hr
Zobacz pełny case →
Księgowość 320 osób

Rozliczenia podróży służbowych — sieć handlowa zamknęła 1100 delegacji/mies. w jeden dzień

Sieć handlowa terenowa

Każdy handlowiec rozliczał miesięcznie 8 delegacji. Księgowość weryfikowała ręcznie — średnio 25 minut/delegacja. AI: OCR paragonów, kategoryzacja, zgodność z limitami, kilometrówka z GPS aplikacji służbowej. Czas: 25 min → 90 sek.

25 min → 90 sek czas księgowości/delegacja
#delegacje #podroze #ocr #paragony
Zobacz pełny case →
Księgowość 180 osób

Cash flow rolling 13 tygodni — producent komponentów elektronicznych przewiduje zatory z dokładnością 94%

Producent komponentów elektronicznych

CFO ręcznie prognozował cash flow w Excelu — dokładność 71%, alerty pojawiały się za późno. AI agreguje: planowane wpływy z CRM, opóźnienia klientów historyczne, zaplanowane wydatki. Dokładność 94%, alerty 21 dni naprzód.

94% dokładność forecastu cash flow
#cash-flow #forecast #b2b #eksport
Zobacz pełny case →
Księgowość 220 osób

JPK-VAT bez bólu — automatyczna walidacja przed wysyłką do US, zero korekt

Hurtownia elektrotechniczna

Każdy miesiąc 3–8 korekt JPK-VAT po wezwaniu z US (literówki w NIP-ach, brakujące pola). Każda korekta to dzień pracy + ryzyko sankcji. AI sprawdza JPK przed wysyłką, sygnalizuje 27 typów błędów. Korekt od 14 miesięcy: 0.

3–8 → 0 korekt JPK-VAT miesięcznie
#jpk-vat #vat #us #optima
Zobacz pełny case →
Księgowość 120 osób

Windykacja przedsądowa — wezwania do zapłaty z lepszym tonem, 38% więcej odzyskanych należności

Hurtownia spożywcza

Windykacja przed sądem: generyczne pisma, sztywny ton, 22% skuteczność. AI: zna historię klienta (10 lat relacji?), pisze stosowny ton, proponuje sensowne raty. Odzyskane należności +38%, klienci nie odchodzą.

+38% odzyskane należności
#windykacja #wezwania #cash-flow #b2b
Zobacz pełny case →
Księgowość 32 osoby

Faktury sprzedaży automatyczne w startupie IT — 0 minut księgowej, 100% poprawności

Startup IT B2B (SaaS)

Co miesiąc 380 faktur, każda 15 minut roboty. Księgowa tonęła, błędy się mnożyły. Pełna automatyzacja: AI zna każdą umowę, wystawia, wysyła, monituje. Czas pracy: 5 godzin → 0.

5h → 0h czas księgowej na fakturowanie
#faktury #ifirma #sass #b2b
Zobacz pełny case →
Obsługa klienta 40 osób

Onboarding klientów SaaS edukacyjnego — czas do pierwszego "Wow!" skrócony z 28 dni do 7

SaaS dla szkół językowych

Customer Success obsługiwał onboarding ręcznie — średnio 28 dni do "pierwszego rachunku". AI zna 380 historii wdrożeń, prowadzi nowego klienta szybciej, mailem + tutorialami w aplikacji + voice AI w razie pytań. 7 dni do produktywności.

28 → 7 dni onboarding nowego klienta
#onboarding #customer-success #saas #edukacja
Zobacz pełny case →
Obsługa klienta 60 osób

Refundy automatyczne w serwisie B2B — 1500 zł średnia oszczędność na case, koniec ręcznego klikania w przelewy

Serwis sprzętu biurowego B2B

Naruszenie SLA = obowiązek refundacji. Wcześniej koordynator ręcznie liczył minuty, decydował, wystawiał notę. 35% przypadków pomijał. AI codziennie sprawdza, automatycznie wystawia notę kredytową w Comarchu, klient dostaje powiadomienie. Zero zaniedbań.

65% → 100% wykrycie naruszeń SLA
#refundy #sla #b2b #serwis
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 420 osób

Forecast AI dla chemii budowlanej — z dokładności 71% do 92%, koniec błędów planistycznych w produkcji

Producent chemii budowlanej

Ręczne forecastery (dyrektor sprzedaży + 4 KAM-ów) dawali 71% dokładności. Konsekwencje: nadwyżki w jednych SKU, brak innych. AI agreguje sygnały (pogoda, kalendarze inwestycji publicznych, historie klientów, sezonowość). Planowanie produkcji wreszcie zgrane z popytem.

71% → 92% dokładność forecastu sprzedaży
#forecast #planowanie #chemia-budowlana #b2b
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 130 osób

Personalizacja demo ERP — software house pokazuje system "z danymi klienta" już na pierwszym callu

Producent oprogramowania ERP

Generyczne demo ERP było niczyim. Klient pytał "a jak to wyglądałoby u nas". Sales engineer mówił "tak ogólnie...". AI w 4h przed demo zaciąga PKD klienta, średnie z branży, typowe procesy — i buduje pełny sandbox z 2 tys. transakcji.

89 → 41 dni czas od demo do decyzji
#demo #personalizacja #erp #sandbox
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 260 osób

Quotation engine dla drukarni offsetowej — wycena druku w 90 sekund zamiast 90 minut

Drukarnia offsetowa B2B

Każdy zapyt wymagał szacowania: papier, format, kolory, lakier, embossing, sztanca, tłoczenie, gilosz. Operator robił to ręcznie 60–90 minut. AI parsuje PDF, identyfikuje wszystko, liczy. 90 sek. ofert wysłanych w 2 dni: 4× więcej niż wcześniej.

90 min → 90 sek czas wyceny produktu
#wycena #quotation #druk #offset
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 90 osób

Generator battle cards przeciwko konkurencji — integrator IT na każde RFP wchodzi z aktualną wiedzą

Integrator IT (B2B)

Sprzedaż pre-sales tracił pół dnia przed każdą propozycją na researching "co aktualnie ma konkurencja". AI codziennie monitoruje 14 firm, robi diff, na życzenie generuje 1-stronicową battle card pod konkretne RFP. Win rate +19 pp.

38% → 57% win rate na konkurencyjnych RFP
#battle-cards #konkurencja #rfp #b2b
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 70 osób

Up-sell na podstawie historii zamówień — hurtownia BHP dorzuca 320 zł do średniego zamówienia

Hurtownia BHP / odzież robocza

Klienci kupują rękawice, a zapomnieli o myjkach. AI patrzy: "Twoja firma podobna do XYZ z poprzedniego roku też brała myjki". Średnia wartość zamówienia wzrosła o 28% bez nachalnej sprzedaży.

+320 zł średnia wartość zamówienia
#up-sell #cross-sell #b2b #bhp
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 55 osób

Predykcja churn klienta B2B — SaaS księgowy ratuje 31% kont zagrożonych odejściem

SaaS dla biur rachunkowych

Klienci znikali bez ostrzeżenia. AI analizuje 47 sygnałów (logowania, ticketów, opóźnień płatności, używanych modułów). Tygodniowy raport "do uratowania" — Customer Success obdzwania, oferuje pomoc. Z 100 zagrożonych klientów zatrzymują 31.

18% → 12,1% roczny churn
#churn #predykcja #customer-success #saas
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 230 osób (14 handlowców)

Playbook negocjacyjny dla handlowców maszyn CNC — średnia marża z transakcji wzrosła z 9,4% do 14,1%

Producent maszyn CNC

Klienci negocjowali bezlitośnie, młodsi handlowcy ustępowali za szybko. AI w słuchawce wykrywa zarzut po keyword + kontekście, pokazuje w aplikacji "rekomendowana odpowiedź" — z historią, jak skuteczna była. Marża podskoczyła o 4,7 pp.

+4,7 pp marża handlowa na transakcji
#negocjacje #playbook #real-time #cnc
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 130 osób

Outbound LinkedIn z personalizacją 1:1 dla software house — 4× wyższy response rate od poprzedniego narzędzia

Software house B2B (export)

Wcześniej narzędzie outbound generowało 2000 zimnych wiadomości miesięcznie z 1,1% response rate. RedAI pisze 1100 wiadomości miesięcznie z 4,3% response rate — bo każda odnosi się do konkretnej publikacji odbiorcy.

1,1% → 4,3% response rate outbound LinkedIn
#outbound #linkedin #personalizacja #b2b
Zobacz pełny case →
Sprzedaż 25–50 osób

Brief przed spotkaniem z LinkedIn + GUS — konsultanci wchodzą na rozmowę przygotowani jak na obronę

Doradztwo biznesowe

Wcześniej konsultant tracił 45 min na researching przed każdym callem. AI ciągnie LinkedIn, KRS, GUS, ostatnie publikacje i robi brief: kim są, co robią, czym żyją w danym tygodniu. Czas przygotowania spadł do 4 minut, NPS po spotkaniu z 7,2 do 9,1.

45 min → 4 min czas przygotowania do spotkania
#brief #linkedin #gus #krs
Zobacz pełny case →

Twoja branża nie jest na liście? To znaczy, że jeszcze nie zrobiliśmy jej publicznie.

Mamy wdrożenia w branżach, których nie publikujemy na życzenie klientów. Umów 30-min rozmowę — pokażemy 2–3 najbliższe Twojej sytuacji pod NDA.

Umów rozmowę