Jak AI podłączyć do Berg System albo Synergius CRM i co potem robi ze szansami sprzedaży?

AI podłączamy do Berg System i Synergius CRM przez ich API, wyciągając dane, które już tam są: kartę klienta, historię aktywności, otwarte szanse sprzedaży, wysłane oferty i zaległe zadania. Na tej podstawie AI robi cztery konkretne rzeczy: streszcza klienta przed rozmową telefoniczną, proponuje projekt follow-upa po każdym kontakcie, flaguje szanse sprzedaży bez ruchu i wskazuje, które deale wyglądają na gotowe do domknięcia. Handlowiec zatwierdza gotowe materiały, nie pisze od zera.

Co wyciągamy z Berg System i Synergius CRM i jak te dane wyglądają

Oba systemy mają otwarte API. W Berg System kluczowe zasoby to karta klienta (nazwa firmy, branża, dane kontaktowe, przypisany opiekun), szanse sprzedaży z etapem lejka, datą ostatniej zmiany etapu i wartością, aktywności (rejestrowane telefony, spotkania i maile z datą oraz notatką), oferty z pozycjami i statusem, a także zadania przypisane do klienta lub konkretnej szansy. W Synergius CRM struktura jest zbliżona: mamy kontrahenta, szansę handlową z etapem pipeline'u, ofertę handlową z listą produktów lub usług i aktywności handlowe z historią kontaktu.

AI nie czyta tych danych na oślep. Określamy z góry, które pola są dla niego widoczne. Typowo wygląda to tak, że do modelu trafiają: ostatnie 5-10 aktywności przy danym kliencie, aktualny etap szansy, wartość i termin ważności oferty oraz notatki z rozmów. Dane osobowe możemy anonimizować przed wysłaniem do modelu zewnętrznego albo korzystamy z modelu działającego na własnym serwerze firmy. To decyzja, którą podejmujemy na starcie, nie po fakcie.

Streszczenie klienta przed rozmową: jak to wygląda od środka

Handlowiec rano otwiera listę rozmów na dziś. Przy każdym kliencie, zamiast samodzielnie klikać przez historię aktywności, dostaje gotowy akapit: ostatni kontakt był 12 dni temu, rozmowa dotyczyła oferty na moduł serwisowy, klient prosił o doprecyzowanie warunków gwarancji, oferta wysłana nie doczekała się odpowiedzi.

To nie jest magia. AI bierze pola z karty klienta w Berg System: datę ostatniej aktywności, typ aktywności, treść notatki wpisanej przez handlowca, etap szansy i aktualny status oferty. Skleja to w zdania. Całość zajmuje sekundy i jest gotowa, zanim handlowiec wejdzie na połączenie.

U jednego z naszych klientów, firmy dystrybuującej sprzęt branżowy, handlowcy mieli po 60-80 aktywnych klientów w Synergius CRM. Każdy poranek zaczynał się od przeglądania historii i prób odtworzenia, gdzie co stoi. Po uruchomieniu streszczenia AI czas tego przygotowania skrócił się radykalnie. Więcej czasu na rozmowy, mniej na przeklikiwanie widoków.

Follow-upy: AI pisze projekt, handlowiec go zatwierdza

Po każdej aktywności oznaczonej jako "wymaga follow-upa" AI proponuje gotowy szkic wiadomości e-mail lub SMS. Bierze przy tym:

• temat i notatkę z aktywności w CRM
• nazwę klienta i kontekst branżowy z karty kontrahenta
• etap szansy i wartość oferty
• imię i nazwisko opiekuna do podpisu

Projekt ląduje w polu tekstowym obok szansy albo trafia jako gotowy szkic mailem do handlowca. On czyta, ewentualnie zmienia jeden szczegół, klika wyślij. Nie pisze od zera każdego razu.

W Berg System możemy to wpiąć w widok szansy sprzedaży: po zamknięciu aktywności pojawia się przycisk "Zaproponuj follow-up". Treść generuje AI na podstawie danych z CRM. W Synergius CRM działamy podobnie: hook uruchamiamy albo na zmianę etapu szansy handlowej, albo na upływ ustalonej liczby dni bez żadnej zarejestrowanej aktywności przy kliencie.

Szanse bez ruchu: jak AI to wykrywa i co potem

Każdy CRM ma szanse, które stoją. Handlowiec porozmawiał, coś wysłał, a potem temat utonął w innych sprawach. W Berg System mamy pole data ostatniej zmiany etapu i pole data ostatniej aktywności. AI codziennie sprawdza te wartości dla wszystkich otwartych szans.

Jeśli szansa jest na etapie "Oferta wysłana" od 14 dni bez żadnej zarejestrowanej aktywności: alert. Nie wyrzucamy ich wszystkich naraz. AI grupuje po priorytecie: wartość szansy, liczba poprzednich kontaktów, historia aktywności przy podobnych klientach. Najważniejsze trafiają na górę listy z konkretną propozycją działania: gotowy temat maila lub treść SMS do wysyłki.

W Synergius CRM to samo robimy przez analizę etapów pipeline'u. Szanse, które nie zmieniły etapu od ustalonej liczby dni, trafiają do kolejki AI. System może też reagować na bieżąco: po dodaniu nowej aktywności sprawdza, czy szansa nie powinna zmienić etapu i proponuje tę zmianę handlowcowi.

Które deale AI wskazuje jako gotowe do domknięcia

To jest część, którą szefowie sprzedaży lubią najbardziej. AI patrzy na zestaw sygnałów z danych w CRM:

• Liczba aktywności w ostatnich 30 dniach przy danej szansie, zwłaszcza jeśli jest ich więcej niż zwykle
• Zmiana etapu lejka w górę w ostatnim tygodniu
• Krótki czas między aktywnościami: klient oddzwonił szybko, dopytuje o szczegóły realizacji
• Bliski termin ważności oferty w polu "ważna do"
• Notatka z ostatniej aktywności wskazująca na wstępną akceptację warunków

Na tej podstawie AI typuje kilka szans tygodniowo jako "do domknięcia w tym tygodniu". Razem z tym dostajemy krótkie uzasadnienie: "Klient trzykrotnie kontaktował się w ostatnich 10 dniach, oferta traci ważność w piątek, ostatnia notatka wskazuje na akceptację warunków technicznych". Handlowiec albo menedżer widzi to w dedykowanym widoku albo dostaje podsumowanie każdego poniedziałku rano.

AI nie ma racji zawsze. Ale ma rację wystarczająco często, żeby warto było przejrzeć tę listę, zanim zacznie się tydzień.

Sugester i Aura Business: czy to samo działa

Tak, oba mają API i podłączenie jest możliwe. Sugester ma stosunkowo prosty model danych: kontakty, sprawy, notatki, zadania z terminami. AI sprawdza się tu dobrze przy streszczeniach historii sprawy przed odpowiedzią oraz przy projektach odpowiedzi na tickety klientów. Jeden z naszych klientów używa Sugestera w obsłudze posprzedażowej: AI streszcza każdą sprawę przed jej podjęciem, co bardzo pomaga, gdy kilku konsultantów obsługuje te same firmy na zmianę.

Aura Business jest bardziej rozbudowany i obejmuje też moduły ERP. Tu mamy więcej danych do pracy: historia zamówień, marże na kliencie, segmenty. AI może łączyć dane CRM z danymi handlowymi i wskazywać klientów z potencjałem na cross-sell. Konkretny zakres zależy jednak od tego, które moduły firma ma aktywne i jak regularnie trafiają do nich dane.

Od czego zaczyna się wdrożenie w praktyce

Pierwsze spotkanie to zawsze przegląd danych w systemie. Patrzymy, jak napełniony jest CRM: czy handlowcy wpisują notatki z aktywności, czy szanse mają uzupełnione pola etap i wartość, czy zadania mają terminy. AI jest tak dobry, jak dane, na których pracuje. Pusty CRM daje słabe streszczenia i fałszywe alerty.

Potem działamy etapami:

• Określamy zakres danych widocznych dla AI: które pola, które moduły, czy dane idą do zewnętrznego modelu czy do własnego serwera
• Wybieramy dwa lub trzy procesy do uruchomienia jako pierwsze: typowo streszczenie przed rozmową i monitoring szans bez ruchu
• Konfigurujemy integrację przez API Berg System lub Synergius CRM
• Testujemy na małej grupie handlowców przez dwa tygodnie
• Zbieramy feedback, poprawiamy prompty, rozszerzamy na cały zespół

Całość od pierwszego spotkania do działającego systemu zajmuje zazwyczaj kilka tygodni. Zależy przede wszystkim od jakości danych w CRM i od tego, ile procesów chcemy objąć od razu. Nie robimy wszystkiego naraz, bo handlowcy potrzebują czasu, żeby narzędzie zaakceptować, nie tylko żeby z niego korzystać.

Jeśli chcesz sprawdzić, jak to wyglądałoby konkretnie w Waszym zespole, zapraszamy na bezpłatny audyt. Sprawdzamy CRM, dane i wskazujemy, który proces dać AI jako pierwszy. Możesz też zajrzeć na realne wdrożenia, żeby zobaczyć, jak to działało u innych firm z podobnym modelem sprzedaży.