fluxlab

Case study

Jak wyglądają moje wdrożenia w praktyce

Poniżej dwa przykłady typowych procesów, które wdrażam u klientów. To syntezy realnych projektów — detale techniczne i metodologia są autentyczne, ale nazwy firm i konkretne dane zostały zanonimizowane do czasu, aż klienci dadzą zgodę na publikację z imienia. Pełne case studies pojawią się tutaj w ramach programu case study — 3 firmy, 50% ceny w zamian za publikację efektu.

Synteza projektówFirma usługowa B2B · 50–100 leadów / mies

Lead z formularza do CRM w mniej niż 60 sekund

Problem

Leady z formularza i reklam Meta Ads wpadały na wspólną skrzynkę. Recepcja przepisywała dane do Pipedrive, przypisywała handlowca i zakładała zadanie kontaktu. Średni czas reakcji wynosił 1–2 godziny, część leadów ginęła w wątkach mailowych.

Proces przed

Formularz → e-mail → recepcja przepisuje dane → ręczne założenie deala → e-mail do handlowca → handlowiec sam pamięta o follow-upie.

Proces po

Formularz/Meta Ads → walidacja → utworzenie kontaktu, firmy i deala w Pipedrive → routing wg regionu → zadanie z deadline → eskalacja przy braku reakcji w 30 min → dane do raportu.

z 12 min do 0

ręcznej pracy na lead

< 5 min

średni czas reakcji

+18%

konwersji lead → spotkanie

Ograniczenia danych

Synteza kilku podobnych wdrożeń, nie pojedynczy projekt. Liczby zaokrąglone w górę do najbliższej znaczącej wartości — realny zakres mieścił się w 10–15 min ręcznej pracy i 12–22% wzrostu konwersji w zależności od źródła leadów.

Synteza projektówSoftware house · zespół 6 handlowców

Tygodniowy raport sprzedaży bez Excela

Problem

Co poniedziałek jedna osoba poświęcała pół dnia na sklejenie danych z Pipedrive, Google Ads, arkusza prowizji i mailowych zamówień w jeden dashboard. Liczby często rozjeżdżały się między raportami, bo każde źródło miało inny format.

Proces przed

Eksport CSV z Pipedrive → ręczne kopiowanie kolumn → arkusz prowizji → ręczna walidacja → wklejenie do prezentacji → mail do zarządu.

Proces po

Skrypt zbiera dane z Pipedrive API, Google Ads API i arkusza prowizji raz na dobę, normalizuje do jednego schematu, generuje raport jako PDF + post w Slacku w poniedziałek 8:00. Anomalia (np. brak danych w API) → alert na e-mail.

z 4h do 0

tygodniowo na raport

1

źródło prawdy zamiast 4

stała pora

publikacji raportu

Ograniczenia danych

Synteza dwóch wdrożeń. Dane wejściowe i strukturę raportu zanonimizowano. Czas oszczędności (4h/tydz.) odnosi się do osoby kompletującej raport — nie do ogólnego ROI dla firmy.

Pełne case studies z nazwą klienta publikuję tylko po pisemnej akceptacji klienta. Pierwsze pojawią się tutaj w ramach programu case study.