Optymalizujesz sprzedaż czy tylko ją obsługujesz? Zamień dane w lojalność klientów (Flows Forge)

Sprzedaż rośnie, gdy dane pracują dla ludzi, a nie odwrotnie. Zaczynasz od jasnego ICP/person (kim jest klient), porządkujesz definicje leada i etapy lejka, następnie dokładasz automatyzację i AI do powtarzalnych decyzji. Flows Forge łączy marketing, sprzedaż i obsługę w jeden, mierzalny strumień – bez rewolucji systemowej.

Spis treści

• Kim naprawdę jest Twój klient?

• CRM to przeszłość? Post-CRM w praktyce

• Rozwój, automatyzacja, AI – trzech muszkieterów sukcesu

• Narzędzia i platformy: jak dobieramy technologię (Flows Forge)

• Playbook optymalizacji sprzedaży (10 kroków)

• Case study (example): +21% konwersji do SQL w 7 tygodni

• KPI i dashboard: co mierzyć codziennie

• Ryzyka i governance: jak nie „przeautomatyzować”

• Trendy na 12–24 miesiące

• FAQ (do JSON-LD)

• Zakończenie

Kim naprawdę jest Twój klient?

Zaczyna się od ICP (Ideal Customer Profile) i person decyzyjnych. Bez tego scoring i kampanie są loterią.

Jak zdefiniować ICP (w praktyce):

• Firmografia: branża, wielkość, region, technologia, cykle zakupowe.

• Trigger events: rekrutacje, nowe finansowanie, zmiana regulacji.

• Ekonomia wartości: gdzie Twoja przewaga dostarcza największy zwrot (np. skrócenie lead time’u o X%).

• Persony: sponsor, użytkownik, blokujący – ich cele i obawy.

Scoring i kwalifikacja (MQL/SQL)

• Opieraj się na zachowaniach (otwarcia, powroty, demo-requests, aktywność w produkcie), nie tylko firmografii.

• Wspólna definicja MQL/SQL między marketingiem i sprzedażą, z progiem i czasem reakcji (np. SLA 15 min na lead „gorący”).

Mała anegdota: policzyliśmy, że średni czas pierwszego kontaktu wynosił 1h 40 min. Po skróceniu do 12 min współczynnik rozmów kwalifikacyjnych skoczył o ~34% (example).

CRM to przeszłość? Post-CRM w praktyce

Klasyczny CRM = rejestr. Post-CRM = hub decyzji i orkiestracji, łączący dane z wielu systemów (strona, produkt, billing, helpdesk).Zamiast „wrzuć to do CRM” – reguły i workflow, które:

• wyzwalają następny najlepszy krok (call, mail, demo, POC),

• pilnują SLA i kolejki,

• synchronizują statusy z marketingiem i obsługą,

• karmią BI przewidywalnymi metrykami.

Efekt? Handlowiec spędza czas na rozmowach, nie na „pielęgnacji pól”.

Rozwój, automatyzacja, AI – trzech muszkieterów sukcesu

Rozwój (procesowy): wspólne definicje, krótkie check-listy dla etapów lejka, szablony follow-upów, clean data.Automatyzacja: przypomnienia, wznowienia spraw, enrichment danych (NIP/KRS/LinkedIn), kwalifikacja do sekwencji.AI: predykcja win propensity, sugestie next best action, automatyczne streszczenia rozmów i briefów, prognozy.

Przykładowe zastosowania (example):

• Routing leadów według terytorium/branży/priorytetu → <60 s od przyjścia.

• Podsumowanie calla i automatyczne uzupełnienie pól w rekordzie szansy.

• Rekomendacje cross-sell na podstawie użycia produktu.

• Forecast z uwzględnieniem historii handlowca i sezonowości.

Narzędzia i platformy: jak dobieramy technologię (Flows Forge)

W Flows Forge wierzymy, że to narzędzie powinno być dopasowane do wyzwania – a nie odwrotnie. Dlatego stosujemy elastyczne podejście oparte na potrzebach klienta. W przypadku projektów z mniejszym budżetem wykorzystujemy szybkość i przystępność platformy Make. Dla firm średniej wielkości budujemy skalowalne rozwiązania z użyciem Microsoft Power Automate. A w projektach korporacyjnych sięgamy po pełną moc UiPath. Niezależnie od skali i złożoności – dobieramy technologię tak, aby maksymalizować efekt i minimalizować koszty.

Plus integracje: CRM/MA (marketing automation), produkt, billing, helpdesk, ERP oraz warstwa BI do dashboardów i forecastów.

Playbook optymalizacji sprzedaży (10 kroków)

(Czasy i trudność to example dla zespołu 10–40 handlowców)

1. Ustal ICP i persony

   • Artefakt: tabela kryteriów ICP + 3–5 person decyzyjnych.

   • Czas: 3–5 dni | Trudność: Low.

2. Definiuj MQL/SQL i SLA reakcji

   • Efekt: jedna definicja + próg scoringu + SLA (np. 15 min).

   • Czas: 1–2 dni | Trudność: Low.

3. Mapuj lejek i pola „obowiązkowe”

   • Co: etapy, check-listy wejścia/wyjścia, minimalny zestaw pól.

   • Czas: 2–3 dni | Trudność: Low.

4. Wyczyść i wzbogacaj dane

   • Co: deduplikacja, standaryzacja nazw, enrichment (NIP, branża).

   • Czas: 3–7 dni | Trudność: Medium.

5. Automatyzuj intake i routing

   • Co: formularze + scoring + przydział; sekwencje follow-up.

   • Czas: 5–10 dni | Trudność: Medium.

6. Szablony komunikacji i sekwencje

   • Co: e-maile/voicemail/LinkedIn; kadencja per ICP.

   • Czas: 3–5 dni | Trudność: Low.

7. AI: notatki i next best action

   • Co: streszczenia rozmów, sugestie kroków, priorytetyzacja.

   • Czas: 3–7 dni | Trudność: Medium.

8. BI i forecast

   • Co: dashboard konwersji, cykle sprzedaży, pipeline health, forecast z odchyłkami.

   • Czas: 3–5 dni | Trudność: Low–Medium.

9. Retencja i expansion

   • Co: playbook QBR, sygnały churn risk, oferty up-/cross-sell.

   • Czas: 5–10 dni | Trudność: Medium.

10. Kaizen co 2 tygodnie

11. Co: A/B sekwencji, przegląd metryk, poprawki definicji.

12. Czas: ciągły | Trudność: Low.

Typowe efekty po 6–10 tyg. (example):

• +15–30% konwersji MQL→SQL,

• –25–45% czasu pierwszej reakcji,

• +8–15% dokładności forecastu,

• –20–35% „zimnych” follow-upów (lepszy routing i scoring).

Case study : +21% konwersji do SQL w 7 tygodni

Kontekst: B2B SaaS, 18 handlowców, 3 źródła leadów, długie czasy reakcji.

Problem

• Rozmyta definicja MQL/SQL, czas pierwszego kontaktu 1h+, ręczne notatki po rozmowach.

Rozwiązanie (Flows Forge)

• ICP i wspólne MQL/SQL + SLA 15 min.

• Intake + scoring + routing (Make/Power Automate/UiPath — zależnie od segmentu).

• AI: streszczenia calli → auto-uzupełnianie pól; sugestie kolejnych kroków.

• Dashboard: konwersja per segment, speed-to-lead, pipeline health.

Wyniki (7 tyg. pilotażu — example)

• +21% konwersji MQL→SQL,

• czas reakcji 9–14 min,

• forecast error –32%,

• średnio +11% win rate w segmentach zgodnych z ICP.

„Kiedy plansza jest czysta, ruchy są oczywiste.” — najpierw definicje, potem automaty.

KPI i dashboard: co mierzyć codziennie

• Speed-to-lead (czas do 1. kontaktu).

• Konwersja na etapach: MQL→SAL→SQL→Opportunity→Win.

• Cycle time (dni od SQL do wygranej).

• Health pipeline’u (wielkość × prawdopodobieństwo × wiek).

• Aktywność jakościowa (rozmowy, demo, POC – nie „same wysyłki”).

• Retention/Expansion (churn %, NRR, licencje/ARR per klient).

• Dokładność forecastu (błąd w % tydz.–mies.).

Ryzyka i governance: jak nie „przeautomatyzować”

• Jakość danych: walidacje, słowniki, obowiązkowe pola – inaczej AI zgaduje.

• Zgody i prywatność: RODO, preferencje komunikacji, retencja danych.

• Przesada w automatach: „bot” nie domyka deali – triage do ludzi w wrażliwych tematach.

• Shadow tooling: ograniczaj „własne arkusze” – jedna wersja prawdy w hubie.

• Bias modeli: monitoruj, czy scoring nie faworyzuje mylnych segmentów.

Trendy na 12–24 miesiące

1. Revenue orchestration zamiast „jednego CRM” — lekkie klocki spięte regułami.

2. AI-copilot dla handlowca — brief, obiekcje, propozycja maila po rozmowie.

3. Product-led sales — scoring na bazie użycia produktu, nie tylko kampanii.

4. Data clean rooms — bezpieczna współpraca danych z partnerami.

5. Real-time intent — sygnały kupna (przeglądy cenników, docs) z reakcją <5 min.

Zakończenie

Nie potrzebujesz „idealnego CRM”. Potrzebujesz czystych definicji, jednego strumienia danych i automatyzacji tam, gdzie tarcie jest największe. Reszta to konsekwencja i codzienny kaizen. Z Flows Forge dobierzemy technologię do Twojego wyzwania i w kilka tygodni zamienimy dane w lojalność.