Audyt procesów, analiza danych, wdrożenie automatyzacji i AI — nie po to, by mieć "dashboard", ale po to, by podejmować lepsze decyzje i zwiększać przychody.
Naszym celem nie jest wytworzenie raportu, który wyląduje w szufladzie. Każdy audyt kończy się listą konkretnych działań z priorytetami i szacowanym ROI.
Mapujemy przepływ pracy: od zamówienia po dostawę, od leada po umowę. Szukamy duplikacji, wąskich gardeł i czynności, które można zautomatyzować.
Sprawdzamy, czy zbierasz właściwe dane i czy umiesz je interpretować. Konfigurujemy lub naprawiamy GA4, Meta Pixel, dashboardy sprzedaży.
Analizujemy obecny stack technologiczny — czy systemy rozmawiają ze sobą, gdzie dane są przepisywane ręcznie, gdzie można podłączyć API.
Dla sklepów internetowych: analiza ścieżki zakupowej, lejka konwersji, porzuconych koszyków, cen i struktury oferty.
30-minutowe spotkanie online — poznajemy Twój biznes, cele i największe wyzwania. Bez zobowiązań.
Dostęp do systemów, ankiety z zespołem, obserwacja procesów — zbieramy fakty, nie opinie.
Diagnoza AS-IS, lista rekomendacji z priorytetami i szacowanym ROI, projekt stanu docelowego TO-BE.
Prezentujemy wyniki i wspólnie ustalamy harmonogram wdrożeń — co najpierw, co przyniesie największy efekt.
Możemy wdrożyć rekomendacje — jako ten sam zespół, który zna kontekst. Oszczędzasz czas na przekazywaniu wiedzy.
Po wdrożeniu mierzymy efekty i korygujemy kurs — tak działa podejście data-driven.
GA4, heatmapy, lejki konwersji, testy A/B — wdrażamy pełen stack analityczny i zamieniamy liczby w konkretne działania, które przekładają się na wynik.
Zamów audyt analityczny →Nie sprzedajemy AI jako magicznego rozwiązania. Wdrażamy konkretne zastosowania, które przynoszą policzalne oszczędności lub wzrost przychodów.
Eliminujemy ręczne przepisywanie danych między systemami. Przykład: automatyczny transfer zamówień z e-commerce do ERP, generowanie faktur, powiadomienia do klientów.
Chatboty i asystenci, którzy odpowiadają na pytania 24/7 — na podstawie Twojej bazy wiedzy, polityki cenowej i katalogu produktów. Zmniejszają obciążenie supportu.
Systemy rekomendacji produktów dla sklepów internetowych — "klienci kupili też" oparte na rzeczywistych danych, nie losowości. Podnoszą AOV i czas spędzony w sklepie.
Modele ML, które prognozują sprzedaż i pomagają optymalizować zamówienia do dostawców. Mniej przeterminowanych zapasów, mniej braków na stanie.