לידים לא מקבלים מענה מהר
הבעיה היא לרוב זמן תגובה, חוסר סינון וחוסר context שמגיע לצוות אחרי שהליד כבר מתקרר.
AI ואוטומציה
אנחנו בונים שכבת AI מעשית באתר, בשירות ובתפעול: איסוף, סיווג, ניתוב, עדכון CRM, דוחות, לוגים ובקרה אנושית כשצריך.

הבעיה היא לרוב זמן תגובה, חוסר סינון וחוסר context שמגיע לצוות אחרי שהליד כבר מתקרר.
שאלות בסיסיות, עדכוני סטטוס ומשימות follow-up לא חייבות להישאר עבודה ידנית.
כשמידע מפוזר בין טפסים, מיילים ו-WhatsApp, קשה לנהל תהליך רציף.
01 / מערכות
לא מתחילים מטרנד. מתחילים מהמקום שבו עבודה חוזרת, מידע קיים ותגובה מהירה נפגשים.
שכבת AI באתר שמקבלת פניות, עונה על שאלות ראשוניות, מסווגת לידים ומעבירה אותם נכון ל-CRM או לצוות.
שכבת שירות שמורידה עומס מהצוות: שאלות נפוצות, פתיחת פניות, סטטוסים וסיכומים.
Approvals, דיווחים, dashboards ו-workflows שחוצים מחלקות ומערכות.
02 / שכבות
המערכת צריכה מקורות מידע, אוטומציה, בקרה, הרשאות ומדידה. אחרת היא נשארת prompt יפה שלא מחזיק שגרה.
מה נכנס, מי מאשר, מה יוצא, ואיפה נמדדת הצלחה.
CRM, מסמכים, סטטוסים, APIs ועסקאות עבר.
Flows, triggers, orchestration, retries, alerts ו-hand-off.
סיכום, ניסוח, classification, retrieval ונקודות החלטה מוגדרות.
Human approval, logs, dashboards, QA ומדידה עסקית.
03 / תהליך
העבודה בנויה כדי לא להכניס כאוס: scope מדוד, בדיקות קצה לקצה, בקרה, מדידה ושיפור.
יותר לידים, פחות עומס שירות או flow תפעולי מהיר ומדויק יותר.
תשתית, rules, checkpoints, data sources ו-human approvals לפי רמת הסיכון.
בודקים קצה לקצה, משפרים prompts ו-rules ולא מריצים הכול בבת אחת.
עוקבים אחרי שימוש, איכות, חריגות ו-delivery לפני הרחבה.
התחלה
ספרו לנו אילו מערכות קיימות, איפה הצוות מאבד זמן ומה צריך לקרות אוטומטית. נחזור עם כיוון ברור לשלב הראשון.