Каталог AI-рішень для бізнесу: 50+ кейсів

Автоматична обробка рахунків (інвойсів)

AI-агент відстежує листи з рахунками, аналізує дані з PDF і автоматично веде реєстр у Google Sheets.

B2B

SMB

Finance

Sales

Проблема

Кожен вхідний рахунок — це ланцюжок ручних дій: знайти лист, завантажити PDF, перенести дані в таблицю, повідомити відповідальних. Коли таких рахунків десятки на місяць, бухгалтер або фінансист витрачає на них години робочого часу. В цій рутині виникають помилки та губляться документи.

Що робить рішення

Система автоматично відстежує вхідні листи з рахунками, зберігає файли в Google Drive і витягує ключові дані: номер, дату, суму, контрагента, призначення. Усе одразу потрапляє у зведений реєстр. Відповідальний отримує миттєве сповіщення в Telegram про кожен новий рахунок.

Що отримаєте на виході

✓ Реєстр рахунків у Google Sheets з колонками: номер, дата, сума, контрагент, призначення, статус
✓ Структуроване сховище PDF у Google Drive (папки за місяцями та контрагентами)
✓ Telegram-сповіщення в канал бухгалтерії в форматі: «Новий рахунок від [Контрагент] на [Сума] ₴»
✓ Лог обробки кожного листа з timestamp для аудиту

Бізнес-результат

• Час обробки одного рахунку зменшується з 10–15 хвилин до 1–2 хвилин
• Виключені помилки ручного введення даних
• Актуальний реєстр у реальному часі без участі людини

Підходить вам, якщо

Кожен вхідний рахунок — це ланцюжок ручних дій: знайти лист, завантажити PDF, перенести дані в таблицю, повідомити відповідальних. Коли таких рахунків десятки на місяць, бухгалтер або фінансист витрачає на них години робочого часу. В цій рутині виникають помилки та губляться документи.

Для кого

Фінансові директори, бухгалтери, комерційні відділи компаній з потоком від 20+ рахунків на місяць.

ROI

ROI x1,6 за перший рік на потоці 50+ рахунків/місяць

Тип

AI Автоматизація

Aura — екосистема ШІ-аналітики клієнтських комунікацій

AI-система виявляє тактичні і стратегічні ризики через аналіз комунікацій з клієнтами в сервісному та аутсорсинговому бізнесі.

B2B

Operations

Customer Support

Проблема

Account-менеджери в сервісних компаніях ведуть десятки клієнтіві щодня отримують сотні повідомлень у пошті, Slack, Teams. Перші сигнали невдоволення часто губляться у потоці. Коли клієнт зрештою пише «давайте обговоримо співпрацю», рятувати ситуацію зазвичай уже запізно.

Що робить рішення

Система щодня агрегує комунікацію з клієнтами з усіх каналах, аналізує тональність, динаміку настроїв, частоту скарг і повторюваність тем. Виявляє клієнтів із зростаючим ризиком відтоку і надсилає сигнал account-менеджеру з контекстом: що сталось, які теми скарг накопичуються і як можна вплинути на ситуацію.

Що отримаєте на виході

✓ PowerBI-дашборд по портфелю клієнтів зі скорингом ризиків
✓ Картка кожного клієнта: тренд настроїв, теми скарг, ключові цитати
✓ Сповіщення account-менеджеру про різкі зміни тональності спілкування
✓ Квартальний звіт зі стратегічними висновками для керівництва

Бізнес-результат

• Виявлення ризикового клієнта за 2–4 тижні до відтоку
• Скорочення відтоку на 15–25%
• Account-менеджер бачить картину портфеля безпотреби перечитувати всі повідомлення

Підходить вам, якщо

Account-менеджери в сервісних компаніях ведуть десятки клієнтіві щодня отримують сотні повідомлень у пошті, Slack, Teams. Перші сигнали невдоволення часто губляться у потоці. Коли клієнт зрештою пише «давайте обговоримо співпрацю», рятувати ситуацію зазвичай уже запізно.

Для кого

Head of Customer Success / Account Management у консалтингових, аутсорсингових і сервісних компаніях з 30+ клієнтами в портфелі.

ROI

Окупність — один збережений клієнт середнього розміру

Тип

AI Автоматизація

ШІ агент по оцінці потенційних клієнтів

AI-агент автоматично оцінює вхідні ліди на основі CRM-даних і присвоює пріоритет.AI-агент автоматично оцінює вхідні ліди на основі CRM-даних і присвоює пріоритет.

E-commerce

Sales

Проблема

Sales-команда отримує вхідні ліди з різних джерел: форми, реклама, демо-запити, рекомендації. Якість цих заявок дуже різна, але часу на ручний скоринг немає — менеджер бере перші ліди в списку. Гарячі ж губляться у загальному потоці, конверсія в SQL стагнує, дорога реклама працює неефективно.

Що робить рішення

Щойно надходить новий лід, агент збирає весь контекст з CRM (історія взаємодій, попередні угоди, схожі акаунти, фірмографічні дані). Він оцінює лід від 0 до 100 за моделлю, що враховує поведінкові і демографічні сигнали. Високопріоритетні запити потрапляють до менеджерів першими, з підказкою щодо найкращої наступної дії.

Що отримаєте на виході

✓ Скоринг кожного ліда (0–100) з поясненням ключових факторів
✓ Пріоритезована черга в CRM — гарячі ліди зверху
✓ Сповіщення менеджеру про лід зі скорингом >80
✓ Дашборд по якості лідів за джерелами і конверсії в SQL

Бізнес-результат

• Час кваліфікації одного ліда — у 2–3 рази менше
• Конверсія в SQL +15–25%
• Менеджери фокусуються на лідах з найвищим потенціалом

Підходить вам, якщо

Sales-команда отримує вхідні ліди з різних джерел: форми, реклама, демо-запити, рекомендації. Якість цих заявок дуже різна, але часу на ручний скоринг немає — менеджер бере перші ліди в списку. Гарячі ж губляться у загальному потоці, конверсія в SQL стагнує, дорога реклама працює неефективно.

Для кого

Heads of Sales і CRM-керівники у B2B та e-commerce компаніях з потоком 200+ лідів на місяць.

ROI

Окупність 2–4 місяці на потоці 200+ лідів на місяць

Тип

AI Автоматизація

ШІ-аналіз сайтів для лінкбілдингу

AI-інструмент перевіряє сайти-донори для лінкбілдингу за внутрішнім чек-листом і видає вердикт за секунди.

SaaS

Agency

Marketing

Проблема

Лінкбілдинг-спеціаліст щодня відкриває десятки сайтів-донорів, перевіряє кожен за чек-листом: тематика, якість контенту, відповідність вимогам, ризики. На один сайт йде 10–20 хвилин, а в масштабах команди це сотні годин на місяць. При цьому рішення часто суб’єктивні.

Що робить рішення

Інструмент опрацьовує список URL-кандидатів: відкриває кожну сторінку, аналізує її за пунктами вашого внутрішнього чек-листа і видає структурований вердикт: підходить чи ні, з поясненням по кожному критерію. Спеціаліст бачить готову оцінку і витрачає час лише на фінальне рішення по граничних кейсах.

Що отримаєте на виході

✓ Google Sheets з результатами аналізу: URL, тематика, вердикт, оцінка по кожному критерію, коментарі
✓ Підсвічені проблемні пункти (фарм, дзеркала, нерелевантна тематика)
✓ Ранжування кандидатів за загальним скором
✓ Сповіщення про відхилення масових партій

Бізнес-результат

• Час на аналіз сайту скорочується з 15 хв до 5 секунд
• Аналітик встигає опрацювати 500+ сайтів замість 30–40 на день
• Уніфіковані критерії — менше суб’єктивних рішень

Підходить вам, якщо

Лінкбілдинг-спеціаліст щодня відкриває десятки сайтів-донорів, перевіряє кожен за чек-листом: тематика, якість контенту, відповідність вимогам, ризики. На один сайт йде 10–20 хвилин, а в масштабах команди це сотні годин на місяць. При цьому рішення часто суб’єктивні.

Для кого

Керівники SEO/Link Building відділів, агенції з активним аутрічем, in-house команди з потоком 100+ сайтів-донорів на тиждень.

ROI

x10 продуктивність лінкбілдинг-команди

Тип

AI Автоматизація

ШІ аналітик та асистент відділу Продажів

AI-асистент аналізує записи зустрічей із клієнтами, оцінює якість роботи менеджера і формує follow-up.

E-commerce

Sales

Проблема

Керівник відділу продажів не встигає прослуховувати десятки годин дзвінків на тиждень. Менеджери самостійно складають follow-up — інколи лише через 1–2 дні, інколи — без ключових домовленостей. Якість обробки лідів неконтрольована, а слабкі місця в переговорах помітні лише коли угода вже зірвалась.

Що робить рішення

Система автоматично підтягує запис або транскрипт кожної зустрічі, оцінює її за внутрішніми критеріями якості (структура, виявлення потреб, робота з запереченнями, домовленості), оцінює рівень зацікавленості клієнта і формує готовий follow-up для менеджера. Керівник бачить зведений дашборд з оцінками по кожному менеджеру і кейсу.

Що отримаєте на виході

✓ Звіт по кожній зустрічі: оцінка якості, скоринг ліда, ключові тези, ризики
✓ Готовий драфт follow-up листа з фіксацією домовленостей і наступними кроками
✓ Дашборд з рейтингом менеджерів за період (середня оцінка, win-rate, час реакції)
✓ Сповіщення керівнику про критичні дзвінки (низька оцінка / гарячий лід)

Бізнес-результат

• Час на підготовку follow-up скорочується з 30–45 хв до 3–5 хв на менеджера
• Керівник отримує об’єктивну оцінку 100% дзвінків замість вибіркового семплу
• Підвищення якості обробки лідів — менше зривів через слабкий follow-up

Підходить вам, якщо

Керівник відділу продажів не встигає прослуховувати десятки годин дзвінків на тиждень. Менеджери самостійно складають follow-up — інколи лише через 1–2 дні, інколи — без ключових домовленостей. Якість обробки лідів неконтрольована, а слабкі місця в переговорах помітні лише коли угода вже зірвалась.

Для кого

Керівники відділів продажів і Head of Sales у B2B-командах від 5 менеджерів з регулярними онлайн-зустрічами.

ROI

Окупність 1–2 місяці на команді 5+ менеджерів

Тип

AI Автоматизація

Фінансовий AI аналітик

AI-агент аналізує витрати компанії, шукає відхилення від плану, підозрілі транзакції і пропонує оптимізації.

B2B

Finance

Sales

Проблема

Фінансовий директор отримує сирі вивантаження з облікової системи і витрачає дні, щоб зрозуміти, де відбулося перевищення бюджету, які статті витрат виросли, чи є щось підозріле. Ручний аналіз пропускає аномалії на хвостах розподілу, через що реакція на проблему запізнюється на місяці.

Що робить рішення

Агент щомісячно (або на вимогу) забирає дані по витратах із облікової системи, порівнює їх з планом і періодом-попередником, виокремлює статті з найбільшими відхиленнями, шукає підозрілі транзакції (нетипові суми, нові контрагенти) і генерує звіт з рекомендаціями. CFO отримує готовий звіт замість сирих вигрузок.

Що отримаєте на виході

✓ Місячний звіт по витратах: план/факт, відхилення, ТОП-10 точок зростання і падіння
✓ Список аномальних транзакцій з поясненням, що саме насторожує
✓ Рекомендації по статтях, де можлива оптимізація (з оцінкою потенціалу економії)
✓ Дашборд із трендами по основних статтях за 6–12 місяців

Бізнес-результат

• Час на місячний аналіз скорочується з 2–3 днів до 2–4 годин
• Аномалії знаходяться в момент закриття місяця, а не через квартал
• Економія 5–15% бюджету через своєчасне виявлення відхилень

Підходить вам, якщо

Фінансовий директор отримує сирі вивантаження з облікової системи і витрачає дні, щоб зрозуміти, де відбулося перевищення бюджету, які статті витрат виросли, чи є щось підозріле. Ручний аналіз пропускає аномалії на хвостах розподілу, через що реакція на проблему запізнюється на місяці.

Для кого

CFO, фінансові директори і фін-контролери компаній зі складною структурою витрат і місячним бюджетом від 5 М грн.

ROI

x3–5 на компанії з місячними витратами 10М+ грн

Тип

AI Автоматизація

Бот для пошуку й аналізу Тендерів

Telegram-бот для пошуку релевантних тендерів, аналізу вимог і відстеження їхнього статусу.

B2B

Sales

Проблема

Sales-команда вручну заходить у Prozorro, UA-Tenders або SmartTender, шукає за ключовими словами, відкриває кожен релевантний тендер окремо, ознайомлюється з вимогами, та передає юристу на перевірку. Щодня на моніторинг йде 1–2 години, але половину релевантних тендерів все одно пропускають через невдалі ключові слова.

Що робить рішення

Бот щогодини сканує тендерні майданчики відповідно до вашого ICP та фільтрує релевантні. За допомогою AI читає документацію і витягує ключові дані: предмет, бюджет, дедлайни, обмеження для учасників. Ви отримуєте в Telegram дайджест із карткою кожного тендера та кнопкою «Слідкувати». Усі подальші зміни статусів бот відстежує автоматично.

Що отримаєте на виході

✓ Telegram-бот зі стрічкою релевантних тендерів
✓ Картка кожного тендера: предмет, замовник, бюджет, дедлайн, ризики
✓ Підписка на статус-апдейти конкретного тендера
✓ Дашборд активних тендерів і їхніх стадій

Бізнес-результат

• Моніторинг тендерів — 5 хв замість 1–2 годин на день
• Зростає кількість релевантних тендерів, які потрапляють у пайплайн
• Жодних пропущених дедлайнів

‍

Підходить вам, якщо

Sales-команда вручну заходить у Prozorro, UA-Tenders або SmartTender, шукає за ключовими словами, відкриває кожен релевантний тендер окремо, ознайомлюється з вимогами, та передає юристу на перевірку. Щодня на моніторинг йде 1–2 години, але половину релевантних тендерів все одно пропускають через невдалі ключові слова.

Для кого

Sales/B2D-команди в B2G/B2B-компаніях, що беруть участь у тендерах Prozorro та інших майданчиків.

ROI

Окупність 1–2 виграних додаткових тендера

‍

Тип

AI Автоматизація

Генератор комерційних пропозицій

AI-агент готує комерційну пропозицію за брифом клієнта і даними з CRM, витрачаючи на це кілька хвилин,а не годин.

SMB

B2B

Sales

Проблема

Менеджер з продажу витрачає пів дня на кожне комерційне: збирає дані з CRM, шукає аналогічні кейси, рахує цінник вручну, переписує під клієнта вступ і блок з перевагами. У результаті КП виходять різні за якістю, частина клієнтів отримує їх із запізненням, а ціна формується «на око».

Що робить рішення

Агент приймає бриф клієнта і автоматично підтягує контекст з CRM (історія, попередні КП, тип бізнесу). Підбирає релевантні шаблони з бібліотеки компанії, рахує ціноутворення за вашою матрицею, генерує персоналізований вступ і блок із прикладами схожих кейсів. На виході — готовий PPTX/DOCX-документ, який менеджеру залишається фінально вичитати.

Що отримаєте на виході

✓ Готовий PPTX/DOCX-файл КП у фірмовому стилі
✓ Розрахунок ціноутворення за внутрішньою матрицею
✓ Персоналізований вступ із прив’язкою до бізнесу клієнта
✓ Блок з релевантними кейсами зі стандартної бібліотеки

Бізнес-результат

• Час підготовки КП скорочується з 3–4 годин до 20–30 хвилин
• Стандартизована якість незалежно від менеджера
• Швидша реакція на ліда — до 1 робочого дня замість 2–3

Підходить вам, якщо

Менеджер з продажу витрачає пів дня на кожне комерційне: збирає дані з CRM, шукає аналогічні кейси, рахує цінник вручну, переписує під клієнта вступ і блок з перевагами. У результаті КП виходять різні за якістю, частина клієнтів отримує їх із запізненням, а ціна формується «на око».

Для кого

Sales-менеджери і Head of Sales компаній зі стандартизованим набором послуг і потоком 20+ комерційних пропозицій на місяць.

ROI

Окупність 2–4 місяці на команді з 30+ КП на місяць

Тип

AI Автоматизація

Агент скринінгу резюме

AI-агент скорить вхідні резюме за вакансією, пояснює оцінку і ранжує кандидатів за пріоритетом

B2B

Agency

HR

Проблема

Рекрутер витрачає 3–5 хвилин на кожне резюме лише для того, щоб зрозуміти, чи варто продовжувати спілкування з кандидатом. Коли на вакансію приходить 100–500 відгуків, первинний відбір забирає кілька днів. Додайте до цього втому і суб’єктивність — і в результаті сильні кандидати не за шаблоном часто залишаються непоміченими.

Що робить рішення

Агент аналізує опис вакансії і набір резюме. По кожному кандидату оцінює hard skills, soft skills, релевантний досвід і потенційні ризики. Видає оцінку за шкалою від 1 до 100 з поясненням і ранжує список кандидатів за пріоритетом. Рекрутер опрацьовує не 300 резюме, а лише ТОП-30, які агент уже відсортував.

Що отримаєте на виході

✓ Ранжований список кандидатів зі скорингом і коментарем по кожному
✓ Структуровані дані по кожному резюме: досвід, навички, ключові кейси
✓ Виокремлені red flags (нестабільні переходи, прогалини у роботі, невідповідність вимогам)
✓ Експорт у CRM/ATS для подальшої роботи

Бізнес-результат

• Час на скринінг скорочується з 3–5 хв до 10 секунд на резюме
• Якість short-list зростає на 25% (менше пропусків сильних кандидатів)
• Time-to-hire коротший на 30–50%

Підходить вам, якщо

Рекрутер витрачає 3–5 хвилин на кожне резюме лише для того, щоб зрозуміти, чи варто продовжувати спілкування з кандидатом. Коли на вакансію приходить 100–500 відгуків, первинний відбір забирає кілька днів. Додайте до цього втому і суб’єктивність — і в результаті сильні кандидати не за шаблоном часто залишаються непоміченими.

Для кого

Head of Recruiting та recruiters в компаніях з потоком 50+ резюме на вакансію і кількома активними вакансіями одночасно.

ROI

Окупність 2–3 місяці на команді з 10+ активних вакансій на місяць

Тип

AI Автоматизація

Генератор питань для інтерв'ю

AI-агент готує персоналізований гайд для співбесіди на основі CV кандидата і опису вакансії

B2B

HR

Проблема

Керівник команди за день до співбесіди відкриває резюме і починає поспіхом формулювати питання. Через брак часу в хід йдуть стандартні запитання, однакові для всіх кандидатів. Через це глибина оцінки страждає, упередженість зростає, а рішення часто приймаються на основі загального враження, а не фактів.

Що робить рішення

Агент аналізує CV кандидата і опис вакансії, визначаючи зони, які варто перевірити по кожному кандидату окремо. Він формує персональний гайд: поведінкові та технічні питання, кейси, критерії оцінювання відповідей. Спеціаліст з винайму починає інтерв’ю з готовим планом, а не з абстрактного переліку питань.

Що отримаєте на виході

✓ Персональний гайд для інтерв’ю в Notion, Doc або PDF
✓ Питання згруповані по компетенціях з критеріями оцінювання
✓ Сценарій кейсу під роль кандидата
✓ Шаблон оціночної форми для структурованого зворотного зв’язку

Бізнес-результат

• Час на підготовку інтерв’ю скорочується з 30–45 хв до 10 хв
• Підвищена якість оцінювання — більше структурованих даних щодо кожного кандидата
• Менша упередженість завдяки уніфікованим критеріям оцінки

Підходить вам, якщо

Керівник команди за день до співбесіди відкриває резюме і починає поспіхом формулювати питання. Через брак часу в хід йдуть стандартні запитання, однакові для всіх кандидатів. Через це глибина оцінки страждає, упередженість зростає, а рішення часто приймаються на основі загального враження, а не фактів.

Для кого

Керівники і рекрутери у командах з регулярним наймом (5+ інтерв’ю на тиждень).

ROI

Якісніший найм — економія ресурсу на найм і зменшення відмов на кінцевих етапах

Тип

AI Автоматизація

Агент автоматизації робочого процесу

AI-агент автоматизує робочий потік малого бізнесу через Telegram: оновлює статуси, веде Google Sheets-таблицю

SMB

Universal

Проблема

Малий бізнес часто веде операційну таблицю в Google Sheets. Оператори оновлюють її вручну: щоразу потрібно відкрити таблицю, знайти потрібний рядок, змінити статус, додати коментар. Це забирає багато часу, призводить до помилок, а через незручність процесу працівники часто ігнорують оновлення даних.

Що робить рішення

Оператор пише в Telegram текст: «Зміни замовлення №125 на „оплачено“ , постачальник Іваненко». Агент розуміє запит: знаходить потрібний рядок в таблиці, оновлює дані, додає коментар і надсилає підтвердження. Таблиця актуальна без участі менеджера.

Що отримаєте на виході

✓ Telegram-бот для робочих оновлень
✓ Автоматичне оновлення Google Sheets-таблиці
✓ Лог дій з ідентифікацією виконавця
✓ Підтвердження/відхилення спірних запитів

Бізнес-результат

• Час на оновлення статусів — у 3–5 разів швидше
• Зростає актуальність таблиці — менеджер бачить картину в реальному часі
• Менше помилок ручного введення

Підходить вам, якщо

Малий бізнес часто веде операційну таблицю в Google Sheets. Оператори оновлюють її вручну: щоразу потрібно відкрити таблицю, знайти потрібний рядок, змінити статус, додати коментар. Це забирає багато часу, призводить до помилок, а через незручність процесу працівники часто ігнорують оновлення даних.

Для кого

Власники малого бізнесу і керівники операційних команд, які ведуть процеси через Google Sheets.

ROI

Окупність 3–6 місяців на бізнесі з командою 5+ операторів

Тип

AI Автоматизація

Юридична база знань на основі RAG

AI-асистент юриста і бізнесу, який миттєво знаходить відповіді в бібліотеці контрактів, політик і кейсів

B2B

Legal

Проблема

Юрист щодня отримує однотипні питання від бізнесу: «Чи можна підписати договір із цим контрагентом?», «Який ліміт відповідальності в наших стандартних NDA?», «Чи був схожий кейс минулого року?». Відповіді є в бібліотеці контрактів і внутрішніх політик, але їх пошук забирає щонайменше півгодини.

Що робить рішення

Агент індексує всю вашу правову бібліотеку — контракти, шаблони, політики, корпоративні гайди, прецеденти. Користувач (юрист, фінансист, sales) ставить питання природною мовою, а система знаходить релевантний фрагмент і повертає відповідь з посиланням на оригінал.

Що отримаєте на виході

✓ Чат-інтерфейс у Slack, Teams або веб-версія
✓ Відповіді із цитатою з документа і посиланнями на першоджерела
✓ Журнал запитів для виявлення прогалин у базі знань
✓ Розмежування доступу за ролями

Бізнес-результат

• Швидкість отримання відповіді зростає у 10 разів
• Юрист звільнений від повторюваних питань
• Бізнес отримує самообслуговування по типових правових питаннях

Підходить вам, якщо

Юрист щодня отримує однотипні питання від бізнесу: «Чи можна підписати договір із цим контрагентом?», «Який ліміт відповідальності в наших стандартних NDA?», «Чи був схожий кейс минулого року?». Відповіді є в бібліотеці контрактів і внутрішніх політик, але їх пошук забирає щонайменше півгодини.

Для кого

Head of Legal, Compliance, юристи і CFO у компаніях зі сформованою правовою бібліотекою (50+ договорів і шаблонів).

ROI

x2–4 для відділу від 10 менеджерів

Тип

AI Автоматизація

AI помічник відділу Продажів для глибокого пошуку на основі RAG

AI-помічник продавця, який миттєво знаходить відповіді у внутрішніх документах: політики, ціни, кейси, умови

B2B

Sales

Проблема

Менеджер під час дзвінка отримує різні питання: «А яка знижка на 3-річний контракт?», «А чи працюєте ви з клієнтами в Казахстані?», «Коли востаннє оновлювали прайс?». Шукати відповіді в Confluence чи Notion — довго, запитувати в чаті керівника — ще довше. Клієнт чекає, а угода зависає.

Що робить рішення

Помічник підключається до ваших внутрішніх джерел: Confluence, Notion, Google Drive, бази кейсів, прайс-листи. Менеджер запитує природною мовою — система знаходить точну відповідь з посиланням на оригінальний документ. Усе це в Slack/Telegram/веб-інтерфейсі — за 5 секунд.

Що отримаєте на виході

✓ Чат-бот у Slack/Teams/Telegram або вебвіджет
✓ Відповіді з посиланнями на джерело (документ + розділ)
✓ Логи запитів, щоб бачити, які теми треба краще описати в базі знань
✓ Адмінка для оновлення джерел і виключення застарілих документів

Бізнес-результат

• Менеджери знаходять відповідь за 5 секунд замість 10–30 хвилин
• Кількість питань керівнику скорочується на 40–60%
• Менше зривів угод через невчасну відповідь клієнту

Підходить вам, якщо

Менеджер під час дзвінка отримує різні питання: «А яка знижка на 3-річний контракт?», «А чи працюєте ви з клієнтами в Казахстані?», «Коли востаннє оновлювали прайс?». Шукати відповіді в Confluence чи Notion — довго, запитувати в чаті керівника — ще довше. Клієнт чекає, а угода зависає.

Для кого

Sales-керівники у B2B-компаніях з великою базою документів (Confluence/Notion/Drive) і командою від 10 менеджерів.

ROI

x2–4 для відділу від 10 менеджерів

Тип

AI Автоматизація

Класифікатор документів та email

AI-агент класифікує вхідну пошту і документи (інвойси, договори, NDA, звіти) та маршрутизує їх у потрібні папки і команди

B2B

Operations

Проблема

У корпоративну пошту щодня надходять десятки листів: рахунки до бухгалтерії, NDA до юристів, тендерні запити до відділу продажів, звернення в support. Хтось має прочитати, зрозуміти й переслати кожен лист правильній команді. Помилки в маршрутизації призводять до загублених рахунків і пропущених угод.

Що робить рішення

Агент сканує кожен новий лист (заголовок + тіло + вкладення), визначає тип документа і команду-отримувача, перекладає у відповідну папку Google Drive / SharePoint і пересилає відповідальним командам у Slack/Teams. Листи, що потребується додаткової оцінки, відправляються на ручне розподілення разом із підказкою.

Що отримаєте на виході

✓ Автоматична класифікація листів і вкладень за типом документа
✓ Маршрутизація в правильні папки сховища (Drive/SharePoint)
✓ Сповіщення відповідальної команди в Slack/Teams з посиланням
✓ Дашборд із статистикою по типам документів і часом обробки

Бізнес-результат

• Економія 3–5 годин на тиждень офіс-менеджера або асистента
• Жодних втрачених рахунків і документів
• Час реакції на тендерні запити — у день надходження замість 2–3 днів

Підходить вам, якщо

У корпоративну пошту щодня надходять десятки листів: рахунки до бухгалтерії, NDA до юристів, тендерні запити до відділу продажів, звернення в support. Хтось має прочитати, зрозуміти й переслати кожен лист правильній команді. Помилки в маршрутизації призводять до загублених рахунків і пропущених угод.

Для кого

Operations-керівники і офіс-менеджери компаній з активною email-комунікацією і кількома командами-споживачами документів.

ROI

Окупність 3–6 місяців на компанії з потоком 200+ листів на тиждень

Тип

AI Автоматизація

Автоматизація контенту для соцмереж

AI-агент генерує пости, адаптує під формат платформи і планує публікації за контент-планом

SMB

Agency

Marketing

Генератор рекламних креативів

AI-агент автоматично генерує текстові варіанти оголошень для Facebook та Google Ads

E-commerce

Agency

Marketing

Проблема

Performance-маркетологу потрібні варіації креативів: 5–10 заголовків, 3–5 описів, різні CTA під кожен сегмент аудиторії. Копірайтер пише все вручну, кожен варіант займає 15–30 хвилин. Процес затягується через ітерації правок, що призводить може призвести до зриву термінів запуску кампаній.

Що робить рішення

Агент отримує бриф кампанії (продукт, аудиторія, оффер, тон) і генерує 10–20 варіантів заголовків й описів з урахуванням вимог кожної платформи. Кожен варіант теговано за гіпотезою (емоційний тригер, раціональна вигода або соціальний доказ ). Ви отримуєте готовий пакет матеріалів за 5 хвилин.

Що отримаєте на виході

✓ Пакет із 10–20 варіантів заголовків + описи + CTA
✓ Розмітка за гіпотезами для систематичного A/B-тестування
✓ Експорт під формат Facebook Ads Manager / Google Ads Editor
✓ Бібліотека збережених брифів і генерацій

Бізнес-результат

• Час на створення креативів зменшується з 1 дня до 30 хвилин
• Більше A/B-варіантів = більш швидкий пошук ефективних креативів
• CTR кампаній зростає на 15–30% завдяки ширшому тестуванню

Підходить вам, якщо

Performance-маркетологу потрібні варіації креативів: 5–10 заголовків, 3–5 описів, різні CTA під кожен сегмент аудиторії. Копірайтер пише все вручну, кожен варіант займає 15–30 хвилин. Процес затягується через ітерації правок, що призводить може призвести до зриву термінів запуску кампаній.

Для кого

Performance-маркетологи, paid-команди агенцій і in-house з активним веденням кампаній на Meta/Google.

ROI

Окупність 1–2 місяці на бюджеті від 200 ти грн / місяць

Тип

AI Автоматизація

Оцінка ризиків угод

AI-агент аналізує угоди в CRM, знаходить ризикові і пояснює, що саме викликає занепокоєння

B2B

SaaS

Sales

Проблема

Керівник відділу продажів аналізує pipeline і бачить лише суми та стадії. Проте за цими даними часто не зрозуміло, які угоди «гарячі», а які відкочуються в зону ризику. Менеджери зазвичай помічають проблеми занадто пізно: коли клієнт зникає на 2 тижні, стає зрозуміло — бюджет уже пішов до конкурентів.

Що робить рішення

Агент щодня аналізує всі поточні угоди: активність по угоді, участь стейкхолдерів, прогрес стадій, тональність email-комунікацій, час останнього контакту. Виявляє ризикові угоди і надсилає їх керівнику з поясненням і переліком рекомендованих дій.

Що отримаєте на виході

✓ Щоденний дашборд із топ-10 ризикових угод
✓ Картка кожної угоди: список ознак ризику + рекомендована дія
✓ Сповіщення в Slack менеджеру і керівнику про критичні зміни
✓ Щотижневий звіт щодо динаміки ризиків у pipeline

Бізнес-результат

• Виявлення ризику на 1–3 тижні раніше
• Win-rate +10–15% на угодах з втручанням керівника
• Менше непередбачуваності по прогнозам

Підходить вам, якщо

Керівник відділу продажів аналізує pipeline і бачить лише суми та стадії. Проте за цими даними часто не зрозуміло, які угоди «гарячі», а які відкочуються в зону ризику. Менеджери зазвичай помічають проблеми занадто пізно: коли клієнт зникає на 2 тижні, стає зрозуміло — бюджет уже пішов до конкурентів.

Для кого

Head of Sales і Revenue-директори у B2B-командах з pipeline 50+ активних угод.

ROI

Окупність 2–4 місяці на pipeline від 50 активних угод

Тип

AI Автоматизація

Асистент для SDR

AI-асистент SDR, який надає пріоритезований список дій по кожному ліду

B2B

Sales

Проблема

SDR щоранку відкриває CRM і не знає, з кого почати: одних треба дотиснути, інших — переконати, треті просто чекають інформацію. Без чіткої пріоритезації фокус зміщується на найбільш помітних лідів, тоді як перспективні, але менш активні, губляться. У результаті частина потенційних угод не доходить до контакту.

Що робить рішення

Агент щоранку аналізує всю базу лідів SDR: дату останнього контакту, стадію, активність, ICP-фіт. Видає пріоритезований список із конкретною дією: «зателефонувати», «написати follow-up», «надіслати кейс», «зачекати». До кожного надає короткий контекст і чернетку повідомлення.

Що отримаєте на виході

✓ Сповіщення в Slack/Telegram з ТОП-10 дій
✓ Деталізація по кожній дії: лід, контекст, повідомлення
✓ Інтеграція з CRM для автоматичного оновлення дій
✓ Дашборд по виконанню планів SDR з порівнянням ефективності між спеціалістами

Бізнес-результат

• Охоплення лідів +30–40% при тій же команді
• Win-rate +20–30% на регулярно опрацьованих лідах
• Час на планування дня — 2 хв замість 30 хв

Підходить вам, якщо

SDR щоранку відкриває CRM і не знає, з кого почати: одних треба дотиснути, інших — переконати, треті просто чекають інформацію. Без чіткої пріоритезації фокус зміщується на найбільш помітних лідів, тоді як перспективні, але менш активні, губляться. У результаті частина потенційних угод не доходить до контакту.

Для кого

Head of Sales / Inside Sales і команди SDR від 5 людей з регулярними комунікаціями по великій базі лідів.

ROI

Окупність 2–3 місяці на команді 5+ SDR

Тип

AI Автоматизація

Генератор персоналізованого аутрічу

AI-агент пише персоналізовані аутріч-листи, враховуючи роль, компанію і сигнали про потреби ліда

B2B

Sales

Проблема

SDR пише шаблонні листи: «Вітаю! Ми пропонуємо…», через що Reply rate не перевищує 1–2%. Персоналізація одного листа займає 15 хвилин, змушує команду обирати між шаблоном або надсилати не більше 10 листів на день. Холодний аутріч без персоналізації більше не працює, але масштабувати персоналізацію вручну неможливо.

Що робить рішення

Агент отримує дані ліда (ім'я, компанія, роль, LinkedIn-профіль) і автоматично проводить аналіз: вивчає останні новини компанії, активність в LinkedIn, вакансії, зміни в команді. На основі отриманих даних генерує персоналізований лист із релевантним гачком та СТА, адаптованим під контекст.

Що отримаєте на виході

✓ Автоматично згенеровані персоналізовані листи 1-до-1
✓ Варіанти стилю і CTA для A/B-тестування
✓ Звіт дослідження по кожному ліду
✓ Інтеграція з email-інструментами (Apollo, Outreach, Lemlist)

Бізнес-результат

• Reply rate +30–50%
• Час SDR на 1 лист — 1–2 хв замість 15
• Можливість масштабувати персоналізацію без розширення команди

Підходить вам, якщо

SDR пише шаблонні листи: «Вітаю! Ми пропонуємо…», через що Reply rate не перевищує 1–2%. Персоналізація одного листа займає 15 хвилин, змушує команду обирати між шаблоном або надсилати не більше 10 листів на день. Холодний аутріч без персоналізації більше не працює, але масштабувати персоналізацію вручну неможливо.

Для кого

Inside Sales / SDR-команди з холодним аутричем у B2B-сегменті.

ROI

Окупність 1–2 місяці на команді 5+ SDR з активним outbound

Тип

AI Автоматизація

Аналіз тікетів підтримки

AI-агент класифікує тікети, призначає команди і пропонує draft-відповідь оператору

SaaS

Telecom

B2B

Operations

Customer Support

Проблема

Підтримка отримує сотні тікетів на день: питання про доставку, оплату, технічні проблеми, повернення. Кожен оператор вручну опрацьовує, класифікує, шукає інформацію в базі знань, формулює відповідь. Тікети розподіляються неправильно, типові питання обробляються з нуля, час реакції росте.

Що робить рішення

Агент при надходженні тікета визначає категорію (тема, продукт, пріоритет), призначає правильну команду, підтягує релевантні дані з бази знань і формує чернетку відповіді. Оператору залишається перевірити і відправити повідомлення, або відредагувати його під специфіку клієнта.

Що отримаєте на виході

✓ Автоматична класифікація тікетів за темою і пріоритетом
✓ Передача в правильні групи в Zendesk/Intercom
✓ Відповідь з посиланнями на статті бази знань
✓ Дашборд по типах тікетів і часу реакції

Бізнес-результат

• Середній час вирішення тікета –30–50%
• Кількість тікетів на оператора +40–70%
• First Response Time скорочується в 2–3 рази

Підходить вам, якщо

Підтримка отримує сотні тікетів на день: питання про доставку, оплату, технічні проблеми, повернення. Кожен оператор вручну опрацьовує, класифікує, шукає інформацію в базі знань, формулює відповідь. Тікети розподіляються неправильно, типові питання обробляються з нуля, час реакції росте.

Для кого

Head of Support / Customer Service у компаніях з потоком 200+ тікетів на день.

ROI

Окупність 2–4 місяці на support-команді 5+ людей

Тип

AI Автоматизація

Обробка пунктів договорів

AI-агент витягує з контрактів ключові умови у структурований формат для CRM або бази даних

B2B

Legal

Проблема

Юрист опрацьовує десятки контрактів, шукаючи в кожному: строк дії, умови припинення, право інтелектуальної власності, відповідальність сторін, умови пролонгацію. Всю інформацію вручну переносить в реєстр контрактів. Це забирає десятки годин роботи та створює ризик помилки, особливо в документах із нестандартними формулюваннями.

Що робить рішення

Агент завантажує контракт (PDF/DOCX), витягує ключові умови за вашою схемою полів, нормалізує дані (дати, суми) і зберігає в реєстрі. До кожної умови надає посилання на конкретний пункт договору з цитатою. Юрист отримує готовий структурований запис, не витрачаючи на це години робочого часу.

Що отримаєте на виході

✓ Реєстр контрактів зі структурованими полями (10–20 ключових умов)
✓ По кожному полю — цитата + посилання на пункт договору
✓ Сповіщення про критичні дати (закінчення, продовження, перегляд цін)
✓ Експорт у CRM/ERP

Бізнес-результат

• Час на аналіз 1 контракту зменшується з 1 години до 5–10 хвилин
• Відсутні пропуски ключових умов
• Своєчасні нагадування про продовження/розірвання

Підходить вам, якщо

Юрист опрацьовує десятки контрактів, шукаючи в кожному: строк дії, умови припинення, право інтелектуальної власності, відповідальність сторін, умови пролонгацію. Всю інформацію вручну переносить в реєстр контрактів. Це забирає десятки годин роботи та створює ризик помилки, особливо в документах із нестандартними формулюваннями.

Для кого

Head of Legal, юристи і compliance-офіцери у компаніях з активним контрактним документообігом (50+ договорів).

ROI

Окупність 4–6 місяців у компанії з 50+ контрактами на рік

Тип

AI Автоматизація

Аналізатор ефективності рекламних креативів

AI-агент аналізує креативи за метриками і пояснює, які елементи дають високий і низький перформанс

E-commerce

Agency

Marketing

Агент аналітик

AI-інтерфейс для спілкування з аналітичними даними природною мовою: ставите питання — отримуєте відповідь

SaaS

Agency

Marketing

Прогнозування LTV

ML-модель прогнозує LTV користувача в момент реєстрації або першої покупки для оптимізації реклами

Subscription

Marketing

Finance

Проблема

Performance-команда оптимізує кампанії за конверсіями, де усі ліди вважаються рівнозначними. Але реальна цінність користувачів різна — один залишається з вами на рік, інший — лише на 2 тижні. Платити однакову ціну за залучення кожного означає переплачувати за клієнтів з низькою цінністю і втрачати цінніх.

Що робить рішення

Модель аналізує поведінку користувача протягом перших днів (джерело, активність, перші покупки) і прогнозує його LTV на 6–12 місяців. Прогноз інтегрується з рекламними кабінетами як conversion value, і Smart Bidding оптимізує кампанії за реальною цінністю.

Що отримаєте на виході

✓ ML-модель LTV з прогнозом по кожному новому користувачу
✓ BI-звіт: розподіл прогнозованих LTV за сегментами і джерелами
✓ Інтеграція прогнозу з Google Ads / Meta як conversion value
✓ Моніторинг точності прогнозу (фактичний LTV vs прогнозний)

Бізнес-результат

• ROAS +15–25% за рахунок оптимізації за LTV
• Покращення розподілу бюджету між каналами
• Прогноз майбутнього доходу когорт

Підходить вам, якщо

Performance-команда оптимізує кампанії за конверсіями, де усі ліди вважаються рівнозначними. Але реальна цінність користувачів різна — один залишається з вами на рік, інший — лише на 2 тижні. Платити однакову ціну за залучення кожного означає переплачувати за клієнтів з низькою цінністю і втрачати цінніх.

Для кого

Subscription-бізнеси, маркетплейси, e-commerce з повторними покупками і бюджетом на рекламу від 500 тис грн/місяць.

ROI

Окупність 2–4 місяці на бюджеті від 500 тис грн/місяць

Тип

ML моделювання

Marketing Mix Modeling (MMM)

ML-модель оцінює реальний інкрементальний внесок кожного маркетингового каналу у KPI бізнесу

Retail

B2B

SMB

Marketing

Проблема

Маркетинг-директор керує 10 каналами і бюджетами. ROAS за моделлю last-click показує один результат, а показники інкрементальності — інше. Ситуація ускладнюється в каналах, де digital-трекінг не працює: TБ, зовнішня реклама, радіо, ритейл. Без розуміння ефективності кожного каналу бюджет розподіляється інерційно.

Що робить рішення

MMM-модель аналізує історичні дані витрат на канали і KPI (доход, ліди), враховує сезонність, лаги, насичення. Видає baseline KPI (що було б без реклами) і інкрементальний внесок кожного каналу. Будує сценарії перерозподілу бюджету з прогнозом результату.

Що отримаєте на виході

✓ Звіт MMM: baseline + інкрементальний внесок кожного каналу
✓ Сценарії перерозподілу бюджету з прогнозом ROI
✓ Криві насичення для кожного каналу
✓ Регулярний апдейт моделі (квартально)

Бізнес-результат

• Зростання ROAS на 15–30% за рахунок перерозподілу бюджету
• Чітка відповідь по offline-каналам (TV, OOH, радіо)
• Обґрунтовані рішення про скорочення/зростання інвестицій у канали

Підходить вам, якщо

Маркетинг-директор керує 10 каналами і бюджетами. ROAS за моделлю last-click показує один результат, а показники інкрементальності — інше. Ситуація ускладнюється в каналах, де digital-трекінг не працює: TБ, зовнішня реклама, радіо, ритейл. Без розуміння ефективності кожного каналу бюджет розподіляється інерційно.

Для кого

CMO, Marketing Directors і Heads of Performance у бізнесах з мікс-міксом онлайн+офлайн і бюджетом від 5М грн/місяць.

ROI

Окупність 3–6 місяців на маркетинг-бюджеті від 5М грн/місяць

Тип

ML моделювання

Regression (Прогнозування доходу)

ML-модель прогнозу попиту, доходу або іншого KPI на основі історичних даних і факторів

B2B

SaaS

Retail

Finance

Marketing

Проблема

Бізнес-планування часто базується на спрощеній логіці «показники минулого року + 10%». Реальні драйвери (сезонність, маркетинг, макроекономіка, оновлення продукту) не враховуються системно. В результаті — похибка прогнозу сягає 20–40%, що суттєво впливає на інвестиційні рішення, найм, плани постачань.

Що робить рішення

Модель аналізує історичні дані по KPI разом з усіма факторами впливу (маркетинговий бюджет, сезонність, кількість продавців, ціна, макрометрики). Будує прогноз із довірчими інтервалами і атрибуцію — визначає, який саме фактор і наскільки вплине на результат. Це стає основою для річного бюджетування та квартального планування.

Що отримаєте на виході

✓ Модель прогнозу KPI з довірчими інтервалами
✓ Атрибуція факторів — чітке розуміння, що саме формує прогноз
✓ Сценарії «що якщо» (оцінка впливу змін бюджету, ціни тощо)
✓ Регулярне оновлення на основі фактичних даних

Бізнес-результат

• Зростання точності прогнозу на 30–50% порівняно з ручним плануванням
• Швидкі і обґрунтовані рішення щодо бюджету і найму
• Мінімізація неочікуваних відхилень у квартальних результатах

Підходить вам, якщо

Бізнес-планування часто базується на спрощеній логіці «показники минулого року + 10%». Реальні драйвери (сезонність, маркетинг, макроекономіка, оновлення продукту) не враховуються системно. В результаті — похибка прогнозу сягає 20–40%, що суттєво впливає на інвестиційні рішення, найм, плани постачань.

Для кого

CFO, Chief Strategy Officers, Heads of Planning у компаніях з річним бюджетом від 50М грн.

ROI

x3–5 на компанії з річним бюджетом від 50М грн

Тип

ML моделювання

Класифікація / Сегментація клієнтів

ML-модель класифікації або сегментації аудиторій для пошуку груп зі схожими характеристиками

Retail

E-commerce

Marketing

Проблема

Команда сегментує аудиторію за демографічними ознаками (вік, географія, стать). Проте реальні поведінкові патерни набагато складніші: клієнти однієї демографічної групи купують абсолютно по-різному залежно від кар’єри, ставлення до бренду, рівня лояльності. Шаблонна сегментація призводить до шаблонної комунікації.

Що робить рішення

Модель аналізує сотні ознак користувача (поведінкові, трансакційні, демографічні), знаходить групи з різною поведінкою. Кожна група отримує опис: характеристики, цінність, тригери. Маркетинг будує комунікацію під реальні сегменти, а не вигадані персони.

Що отримаєте на виході

✓ 5–10 поведінкових сегментів із описом кожного
✓ Профіль кожного сегмента: цінність, поведінка, тригери
✓ Експорт сегментів у CRM/ESP для таргетингу
✓ Дашборд з міграцією користувачів між сегментами

Бізнес-результат

• Ефективність комунікації +25–40% через релевантний таргетинг
• Виявлення high-value-сегментів для VIP-фокусу
• Виявлення сегментів з низькою цінністю

Підходить вам, якщо

Команда сегментує аудиторію за демографічними ознаками (вік, географія, стать). Проте реальні поведінкові патерни набагато складніші: клієнти однієї демографічної групи купують абсолютно по-різному залежно від кар’єри, ставлення до бренду, рівня лояльності. Шаблонна сегментація призводить до шаблонної комунікації.

Для кого

CMO, Marketing Directors і CRM-керівники у компаніях з базою клієнтів від 50 тисяч.

ROI

Окупність 3–6 місяців у бізнесах з базою клієнтів від 50 тисяч

Тип

ML моделювання

Автоматична кваліфікація лідів (ICP-фільтр)

AI-агент перевіряє вхідні ліди (форми, LinkedIn) на відповідність ICP і призначає наступний крок

B2B

Sales

AI тренер для відділу Продажів

AI-коуч аналізує дзвінки менеджера і генерує персональні рекомендації після кожної розмови

B2B

Sales

Upsell / Cross-sell порадник

ML-модель визначає клієнтів з найвищим потенціалом до розширення контракту або додаткових покупок

SaaS

Retail

Sales

Customer Support

Проблема

Customer Success-менеджер веде 30–50 клієнтів одночасно. Рішення про те, кому запропонувати upgrade, а кому — додаткову послугу, часто приймається інтуїтивно. Через це спроби запропонувати upsell або трапляються вкрай рідко, або спрямовані на всіх підряд без розбору. Клієнти, які готові платити, залишаються без уваги, а інші — отримують нерелевантні пропозиції.

Що робить рішення

Модель аналізує поведінку користувачів, використання продукту, історію розмов, дані о компанії і оцінює кожного клієнта за ймовірністю upgrade або cross-sell. CS-менеджер отримує щотижня список «топ-10 клієнтів, готових до розмови», що містить рекомендований продуктом та контекст пропозиції.

Що отримаєте на виході

✓ Щотижневий список ТОП-N клієнтів для upsell / cross-sell
✓ Для кожного — рекомендований продукт і контекст
✓ Дашборд з конверсіями в реальний upsell
✓ Інтеграція з CRM для трекінгу

Бізнес-результат

• NRR +5–15% за рахунок системного upsell-процесу
• Середній чек +10–25% у клієнтів, з якими проведено рекомендовані розмови
• CS-менеджер фокусується на клієнтах із найвищим потенціалом до покупки

Підходить вам, якщо

Customer Success-менеджер веде 30–50 клієнтів одночасно. Рішення про те, кому запропонувати upgrade, а кому — додаткову послугу, часто приймається інтуїтивно. Через це спроби запропонувати upsell або трапляються вкрай рідко, або спрямовані на всіх підряд без розбору. Клієнти, які готові платити, залишаються без уваги, а інші — отримують нерелевантні пропозиції.

Для кого

CS-керівники, Head of Account Management у SaaS і Subscription-бізнесах з 200+ активними клієнтами.

ROI

Окупність 3–6 місяців у SaaS/Subscription-моделей з ARPU від $200/місяць

Тип

ML Моделювання

ШІ-асистент для email-кампаній

AI-агент генерує теми, текст і CTA для email-кампаній під сегмент аудиторії, пропонуючи варіанти для A/B-тестування

E-commerce

B2B

Marketing

Аналізатор SEO контенту

AI-агент аналізує контентні прогалини у порівнянні з конкурентами і генерує план статей на квартал

Media

SaaS

Marketing

Проблема

SEO-аналітик щоквартально планує контент: збирає семантику, аналізує публікації конкурентів, шукає прогалини. Це забирає тижні роботи, а результат часто виходить очевиднішим. Реальні можливості (нішеві запити, недоопрацьовані теми у конкурентів) потрапляють в поле зору випадково.

Що робить рішення

Агент аналізує семантичне ядро вашого сайту і ТОП 3–5 конкурентів. Знаходить теми, де конкуренти присутні, а ви — ні (або де ваш контент слабший). Видає план статей на квартал із пріоритезацією за потенціалом трафіку і складністю просування.

Що отримаєте на виході

✓ Звіт по прогалинам а контенті у порівнянні з конкурентами
✓ Квартальний план статей із пріоритетами
✓ По кожній статті: цільовий запит, обсяг, структура, конкуренти
✓ Оцінка потенціалу трафіку

Бізнес-результат

• Зростання органіки на 20–50% за 6 місяців за умови регулярного виконання плану
• Час SEO-аналітика на квартальний план скорочується з 2 тижнів до 1–2 днів
• Менше очевидних, більше нішевих можливостей

Підходить вам, якщо

SEO-аналітик щоквартально планує контент: збирає семантику, аналізує публікації конкурентів, шукає прогалини. Це забирає тижні роботи, а результат часто виходить очевиднішим. Реальні можливості (нішеві запити, недоопрацьовані теми у конкурентів) потрапляють в поле зору випадково.

Для кого

Head of SEO і контент-стратеги у медіа, SaaS, e-commerce з активним SEO і трафіком від 50k/місяць.

ROI

Окупність 4–6 місяців на сайтах із трафіком від 50k/місяць

Тип

AI Автоматизація

Аналіз ефективності кампаній

AI-агент щотижня генерує зрозумілий звіт по рекламним кампаніям для маркетинг-директора

Agency

Marketing

Проблема

Performance-маркетолог щотижня готує звіт для CMO: зводить цифри з кабінетів та додає текстовий коментар «що сталось і чому». На це витрачається 3–4 години, при цьому аналітика часто залишається поверхневою . CMO читає лише висновки і метрики, тож час фахівця фактично йде на рутинне форматування.

Що робить рішення

Агент щотижня збирає дані по всіх кампаніях, порівнює з минулим тижнем і планом, виокремлює ключові зміни і пояснює їхні причини на основі даних (зміна бюджету, нові креативи, аукціон). Видає готовий короткий звіт у форматі «що сталось — чому — що робимо».

Що отримаєте на виході

✓ Щотижневий звіт на 1–2 сторінки
✓ Ключові метрики + порівняння з планом і попереднім тижнем
✓ Розділ «що зробили / що плануємо» з рекомендаціями
✓ Експорт у Slack, email, Notion

Бізнес-результат

• Економія 2–4 годин фахівця на тиждень
• CMO отримує чітку картину, на ознайомлення з якою треба 5 хвилин
• Більш швидкі рішення по перерозподілу бюджету

Підходить вам, якщо

Performance-маркетолог щотижня готує звіт для CMO: зводить цифри з кабінетів та додає текстовий коментар «що сталось і чому». На це витрачається 3–4 години, при цьому аналітика часто залишається поверхневою . CMO читає лише висновки і метрики, тож час фахівця фактично йде на рутинне форматування.

Для кого

CMO, Marketing Directors і Heads of Performance у командах від 3 фахівців з регулярною звітністю.

ROI

Окупність 3–4 місяці у командах від 3 performance-фахівців

Тип

AI Автоматизація

Згадки бренду у відповідях ШІ (GEO)

AI-інструмент перевіряє, як Chat GPT, Gemini й інші AI-системи бачать і описують ваш бренд

SaaS

Agency

Marketing

Аналізатор відхилень бюджету

AI-агент пояснює відхилення факту від плану по статтях витрат і генерує коментарі

B2B

Finance

Проблема

Після закриття місяця фінансовий контролер аналізує відхилення плану від факту за 30–50 статтями витрат. Для кожного показника з відхиленням >5% має надати пояснення для CFO. На цей процес витрачається 1–2 робочі дні, проте пояснення часто залишаються поверхневими («зросла ціна», «проведено тендер»), що не дає керівництву розуміння справжніх причин .

Що робить рішення

Агент після закриття місяця зіставляє таблицю план/факт і дані з облікової системи. Для кожного значного відхилення шукає причини у трансакційних даних (нові контрагенти, сплеск суми по конкретних транзакціях, нові категорії) і генерує обґрунтовані коментарі з посиланням на дані.

Що отримаєте на виході

✓ Місячний звіт план/факт з готовими коментарями по кожному відхиленню
✓ Розбивка кожної аномалії з посиланням на конкретні транзакції
✓ Рекомендації щодо усунення
✓ Шаблон управлінського звіту для CFO

Бізнес-результат

• Час на коментарі скорочується з 1–2 днів до 1–2 годин
• Глибина пояснень на рівні транзакцій
• Стабільна якість незалежно від людського фактора

Підходить вам, якщо

Після закриття місяця фінансовий контролер аналізує відхилення плану від факту за 30–50 статтями витрат. Для кожного показника з відхиленням >5% має надати пояснення для CFO. На цей процес витрачається 1–2 робочі дні, проте пояснення часто залишаються поверхневими («зросла ціна», «проведено тендер»), що не дає керівництву розуміння справжніх причин .

Для кого

CFO, фінансові контролери і Head of FP&A у компаніях з регулярним план/факт-аналізом.

ROI

Окупність 3–6 місяців у компанії з фін-командою 3+

Тип

AI Автоматизація

Reconciliation агент (GL vs bank)

AI-агент звіряє банківські виписки з записами у бухгалтерському обліку і пояснює розбіжності

B2B

Finance

Проблема

Бухгалтер щомісяця звіряє виписки з банку з записами в обліковій системі. На кожну 1000 транзакцій припадає близько 50 розбіжностей. Кожну таку невідповідність треба вивчити: перевіряти часові затримки, відхилення в сумах, дублікати або ідентифікувати невідомі платежі . Цей процес забирає чимало годин роботи на місяць.

Що робить рішення

Агент бере виписку з банку і вигрузку з обліку, автоматично зіставляє транзакції за різними правилами (точне співпадіння, в межах ±X%, по даті), для тих, що не співпали, шукає ймовірні пари, пояснює причину розбіжності. Бухгалтер бачить готовий звіт із 50 пунктів замість 1000.

Що отримаєте на виході

✓ Звіт зіставлення зі статусом по кожній транзакції
✓ Список розбіжностей з ймовірною причиною
✓ Рекомендації по кожному кейсу (виправити, дублікат, нова транзакція)
✓ Інтеграція з банком (API/CSV) і обліковою системою

Бізнес-результат

• Час на зіставлення скорочується з 1–2 днів до 2–3 годин
• Виключені помилки, спричинені людським фактором
• Швидке закриття місяця

Підходить вам, якщо

Бухгалтер щомісяця звіряє виписки з банку з записами в обліковій системі. На кожну 1000 транзакцій припадає близько 50 розбіжностей. Кожну таку невідповідність треба вивчити: перевіряти часові затримки, відхилення в сумах, дублікати або ідентифікувати невідомі платежі . Цей процес забирає чимало годин роботи на місяць.

Для кого

Бухгалтери, фін-контролери і CFO у компаніях з потоком 1000+ транзакцій на місяць і кількома банківськими рахунками

ROI

Окупність 4–6 місяців у компанії з 1000+ транзакцій на місяць

Тип

AI Автоматизація

Аналізатор угод (успішні/не успішні)

AI-агент аналізує закриті угоди (won/lost) і знаходить системні патерни втрат

B2B

Sales

Проблема

Керівник відділу продажу бачить у звітах загальний win-rate і бачить «35%». Чому програно решту 65% угод? Менеджери вказують в CRM формальні коментарі: «дорого», «не підійшли строки», «обрали іншого». Розбір ситуації і висновки відсутні, тому продукт і скрипти не покращуються.

Що робить рішення

Агент опрацьовує всі закриті угоди за період і аналізує: типи стейкхолдерів, тривалість, конкурентів, коментарі менеджерів, записи зустрічей. Формує кластери програшів за причиною і видає звіт: «20% програшів — через ціну на конкретному сегменті», «15% — через швидкість конкурента», тощо. Надає рекомендації, що змінити.

Що отримаєте на виході

✓ Квартальний звіт win/loss з кластерами причин
✓ Розбивка по сегментах, конкурентах, розмірах угод
✓ Конкретні рекомендації по продукту/скриптах
✓ Дашборд динаміки win-rate за факторами

Бізнес-результат

• Win-rate +5–15% після впровадження рекомендацій
• Систематизовані аргументи проти конкурентів
• Дані для продуктової команди, що потрібно змінити

Підходить вам, якщо

Керівник відділу продажу бачить у звітах загальний win-rate і бачить «35%». Чому програно решту 65% угод? Менеджери вказують в CRM формальні коментарі: «дорого», «не підійшли строки», «обрали іншого». Розбір ситуації і висновки відсутні, тому продукт і скрипти не покращуються.

Для кого

Head of Sales, CMO і Product-керівники у B2B-компаніях з 100+ угод на квартал.

ROI

Окупність 4–6 місяців у командах з 100+ закритих угод на квартал

Тип

AI Автоматизація

Генератор підказок по конкурентам

AI-агент моніторить новини конкурентів і автоматично оновлює підказки для sales-команди

B2B

Sales

Marketing

Проблема

Sales-команда використовує battle-cards в конкурентній боротьбі, але вони втрачають актуальність через 2–3 місяці. Конкуренти запускають нові продукти, міняють ціни, виходять у нові ніші, а менеджери дізнаються про це від клієнтів під час розмови. Відсутність актуальних контраргументів у реальному часі значно ускладнює закриття конкурентних угод.

Що робить рішення

Агент у режимі 24/7 моніторить сайти, прес-релізи, ціни і соцмережі конкурентів. Виявляє будь-які зміни і оновлює battle-cards: додає нові переваги, нові слабкості, формує готові сценарії відповідей . Sales-команда отримує сповіщення про значні зміни та завжди має під рукою актуальний документ.

Що отримаєте на виході

✓ Battle-card по кожному конкуренту в Notion/Confluence
✓ Сповіщення в Slack про зміни
✓ Розділ «як відповідати на типові заперечення про конкурента»
✓ Тижневий дайджест новин конкурентів

Бізнес-результат

• Актуальність документа 24/7
• Win-rate на конкурентних угодах +10–20%
• Скорочення часу аналітика на квартальне оновлення (з 2 тижнів до 0)

Підходить вам, якщо

Sales-команда використовує battle-cards в конкурентній боротьбі, але вони втрачають актуальність через 2–3 місяці. Конкуренти запускають нові продукти, міняють ціни, виходять у нові ніші, а менеджери дізнаються про це від клієнтів під час розмови. Відсутність актуальних контраргументів у реальному часі значно ускладнює закриття конкурентних угод.

Для кого

Head of Sales / Sales Enablement у B2B-командах від 10 менеджерів з конкурентним ринком.

ROI

Окупність 3–6 місяців на команді 10+ менеджерів

Тип

AI Автоматизація

Нотатки з зустрічей + план дій

AI-агент транскрибує мітинги, виокремлює рішення і action items, призначає відповідальних

B2B

Operations

Внутрішній чат-бот служби підтримки

AI-чатбот для IT/HR/Finance-запитів співробітників: «як оформити відрядження», «як скинути VPN-пароль»

B2B

Operations

IT

HR

Оцінка ефективності вендорів

AI-агент проводить скоринг постачальників за SLA, якістю, дотриманням дедлайнів і формує квартальну оцінку

B2B

Operations

Проблема

Керівник відділу закупівель супроводжує понад 50 постачальників. Хто дотримується SLA, у кого падає якість, хто зриває дедлайни — ця інформація стає відомою зі скарг. Без об’єктивної оцінки рішення про продовження співпраці або зміну постачальника приймаються на основі вражень або під тиском операційних команд.

Що робить рішення

Щокварталу агент аналізує дані по кожному постачальнику: тікети, інвойси, якість поставок, відгуки внутрішніх користувачів. Видає скоркард за 5–7 параметрами і формує рейтинг постачальників. Автоматично попереджає про постачальники, співпраця з якими стає ризикованою.

Що отримаєте на виході

✓ Квартальний скоркард по кожному постачальнику
✓ Ранжування у каталозі постачальників
✓ Сповіщення про погіршення SLA
✓ Рекомендації по продовженню чи зміні співпраці

Бізнес-результат

• Обґрунтовані рішення в закупівлі
• Економія 3–10% бюджету через тиск на слабких постачальників
• Менше форс-мажорів через своєчасну реакцію

Підходить вам, якщо

Керівник відділу закупівель супроводжує понад 50 постачальників. Хто дотримується SLA, у кого падає якість, хто зриває дедлайни — ця інформація стає відомою зі скарг. Без об’єктивної оцінки рішення про продовження співпраці або зміну постачальника приймаються на основі вражень або під тиском операційних команд.

Для кого

Head of Procurement / COO у компаніях з 30+ активними постачальниками.

ROI

Окупність 6–12 місяців у компанії з бюджетом на закупівлі від 20М грн/рік

Тип

AI Автоматизація

Чат-бот для онбордингу співробітників

AI-асистент для нового співробітника: відповіді на питання, нагадування про налаштування робочого простору, допомога з пошуком документів

B2B

HR

Проблема

Новий співробітник у перший місяць ставить багато типових питань: «де знайти політику відпусток», «як підключити VPN», «коли нараховується зарплата». Звертається до HR, але інколи може не отримати швидкої відповіді. Перші тижні і місяці — стрес для новачка і додаткове навантаження на команду HR.

Що робить рішення

Чатбот супроводжує нового співробітника протягом першого місяця: щоденні нагадування про кроки з налаштування робочого простору, дає відповіді на типові питання, допомагає знайти потрібні документи. Нетипові запити перенаправляє до HR-фахівця з поясненням контексту.

Що отримаєте на виході

✓ Telegram/Slack-бот для онбордингу
✓ Чек-лист перших 30 днів з нагадуваннями
✓ Q&A на базі корпоративної документації
✓ Звіт прогресу новачка для HR

Бізнес-результат

• Час HR-фахівця на онбординг скорочується у 2–3 рази
• Новий працівник входить швидше в курс справ
• Стандартизований формат онбордингу

Підходить вам, якщо

Новий співробітник у перший місяць ставить багато типових питань: «де знайти політику відпусток», «як підключити VPN», «коли нараховується зарплата». Звертається до HR, але інколи може не отримати швидкої відповіді. Перші тижні і місяці — стрес для новачка і додаткове навантаження на команду HR.

Для кого

Head of HR / People у компаніях з регулярним наймом (5+ новачків на місяць).

ROI

Окупність 6–9 місяців у компанії з 5+ нових співробітників на місяць

Тип

AI Автоматизація

Порівняння договорів за шаблоном

AI-агент порівнює контракт з корпоративним шаблоном, виділяє відхилення і оцінює ризик кожного

B2B

Legal

Проблема

Юрист отримує контракт від контрагента і має порівняти зі стандартом компанії. Процес вимагає детального вичитування понад 30 сторінок тексту, щоб виявити кожне відхилення від типового шаблону та оцінити пов’язані з ним ризики.. На аналіз одного такого контракту іде 1–2 години, при цьому якість і швидкість перевірки залежить від рівня уваги і досвіду фахівця.

Що робить рішення

Агент співставляє контракт від контрагента і ваш стандартний шаблон. Знаходить усі відхилення, класифікує за типом (формулювання / суттєва зміна / ризик), оцінює рівень ризику кожного відхилення, пропонує готові пропозиції по змінам формулювань. Замість години вичитування юрист отримує структурований звіт і фокусується лише на прийнятті рішень щодо ключових розбіжностей.

Що отримаєте на виході

✓ Звіт відмінностей
✓ Класифікація і оцінка ризику кожного відхилення
✓ Пропозиції змін
✓ Підсумкова рекомендація: підписувати / обговорити / відмовитись

Бізнес-результат

• Час на аналіз контракту зменшується з 1–2 годин до 15–30 хв
• Стабільна якість аналізу незалежно від людини
• Менше юридичних ризиків у підписаних контрактах

Підходить вам, якщо

Юрист отримує контракт від контрагента і має порівняти зі стандартом компанії. Процес вимагає детального вичитування понад 30 сторінок тексту, щоб виявити кожне відхилення від типового шаблону та оцінити пов’язані з ним ризики.. На аналіз одного такого контракту іде 1–2 години, при цьому якість і швидкість перевірки залежить від рівня уваги і досвіду фахівця.

Для кого

Head of Legal та юристи у компаніях з активним документообігом.

ROI

Окупність 6–9 місяців у компанії з 20+ контрактами на місяць

Тип

AI Автоматизація

Перевірка брендового стилю (Brand voice)

AI-агент перевіряє контент на відповідність brand voice і пропонує конкретні правки

B2B

Agency

Marketing

Система перетворення контенту

AI-агент перетворює один пост в блозі на 10 видів контенту: треди, електронний лист, сценарій до відео, інфографіку

Media

SaaS

Marketing

Проблема

Контент-команда пише блог-пост за 2 дні, потім має адаптувати його під LinkedIn-допис, зробити серію постів у X, email-розсилку чи сценарій для відео . На підготовку йде ще 1 день. Більшість ідей так і не доходить до публікації, а команда встигає випустити лише статтю в блозі та декілька постів.

Що робить рішення

Агент отримує один основний матеріал (блог, white paper, презентація) і автоматично генерує 10 варіантів контенту: пост в LinkedIn, серію Twitter-постів, email-розсилку, скрипт для короткого відео, інфографіку, FAQ. Команді потрібно лише вичитати і публікувати матеріали.

Що отримаєте на виході

✓ 10 видів контенту з одного матеріалу
✓ Готові тексти, адаптовані під формат кожної платформи
✓ Згенеровані візуали для соцмереж
✓ SEO-рекомендації для просування в пошуку

Бізнес-результат

• Обсяг публікацій x5–10 без розширення команди
• Час на перевикористання контенту скорочується з 1 дня до 1–2 годин
• Покриття всіх ключових каналів

Підходить вам, якщо

Контент-команда пише блог-пост за 2 дні, потім має адаптувати його під LinkedIn-допис, зробити серію постів у X, email-розсилку чи сценарій для відео . На підготовку йде ще 1 день. Більшість ідей так і не доходить до публікації, а команда встигає випустити лише статтю в блозі та декілька постів.

Для кого

Heads of Content і CMO у медіа, SaaS, B2B з активним блогом і соцмережами.

ROI

Окупність 3–6 місяців у командах з регулярним виробництвом текстового контенту

Тип

AI Автоматизація

Аналізатор відгуків про продукт

AI-агент збирає відгуки про продукт з усіх джерел і пропонує пріоритезований беклог

SaaS

Retail

Universal

Проблема

Product-команда отримує зворотний зв’язок з різних джерел: звернення у підтримку, NPS-опитування, відгуки в соцмережах і магазинах. Проте зведення цих даних зазвичай формальне. Важливі продуктові проблеми губляться в потоці, а рішення приймаються за принципом найгучнішого запиту, а не на основі реальної частоти та пріоритетності звернень.

Що робить рішення

Агент щотижня збирає фідбек з усіх каналів, класифікує за темами, оцінює тональність, частоту і вплив (наскільки це впливає на retention/conversion). Видає пріоритезований беклог з посиланнями на конкретні згадки.

Що отримаєте на виході

✓ Тижневий звіт по темах фідбеку
✓ Пріоритезований беклог з посиланнями на згадки
✓ Динаміка настроїв за період
✓ Сповіщення про різкі сплески по темах

Бізнес-результат

• Систематичні рішення по продукту замість реактивних
• Швидше виявлення нових проблем
• Дані для product-команди в реальному часі

Підходить вам, якщо

Product-команда отримує зворотний зв’язок з різних джерел: звернення у підтримку, NPS-опитування, відгуки в соцмережах і магазинах. Проте зведення цих даних зазвичай формальне. Важливі продуктові проблеми губляться в потоці, а рішення приймаються за принципом найгучнішого запиту, а не на основі реальної частоти та пріоритетності звернень.

Для кого

Heads of Product, CPO і product-менеджери у компаніях з 1000+ активних користувачів.

ROI

Окупність 4–8 місяців у компанії з 1000+ активних користувачів

Тип

AI Автоматизація

Автозаповнення шаблонів документів

AI-система автоматично заповнює шаблони документів (картка постачальника, тендерна заявка, онбординг-форма) на основі вхідних документів

B2B

Operations

Finance

HR

ШІ пошук лідів

AI-система знаходить цільових B2B-лідів за описом ICP природною мовою,аналізуючи Apollo, LinkedIn, реєстри і новини

B2B

Sales

Мультиагентні системи для управління бізнесом

AI-системи з оркестрацією: задача класифікується головним агентом і делегується спеціалізованим виконавцям

Universal

Агентний аналіз для B2B продажів

AI-система збирає дані з Snitcher (відвідувачі сайту) і готує дослідження для sales-менеджерів

B2B

Sales

Моніторинг конкурентів

AI-агент моніторить сайти, відгуки і новини конкурентів і щотижня надсилає дайджест у Slack

B2B

Marketing

Конвеєр створення контенту

Автоматизований AI-потік створення контенту від брифу до публікації: SEO-дослідження, чернетка, вичитка за допомогою LLM

Media

E-commerce

Marketing

Аналізатор відгуків клієнтів

AI-агент класифікує публічні відгуки за тематикою і тональністю і формує щотижневий звіт

Retail

SaaS

Product

Marketing

Проблема

У публічних каналах (Google Maps, App Store, Trustpilot, маркетплейси) щодня з’являються відгуки користувачів. Фахівець має їх читати, відповідати, передавати релевантну інформацію продуктовій команді і маркетингу. Але не завжди під цю задачу є виділений спеціаліст. Тому важливі коментарі можуть губитися в загальному потоці.

Що робить рішення

Агент щодня збирає нові відгуки з усіх публічних джерел, класифікує їх (тема, тональність, рівень критичності), формує тижневий звіт із ключовими інсайтами. За наявності критичних негативних відгуків надсилає сповіщення в реальному часі.

Що отримаєте на виході

✓ Тижневий звіт із класифікацією відгуків
✓ Ключові цитати по кожній темі
✓ Динаміка тональності
✓ Сповіщення про критичні відгуки

Бізнес-результат

• Більш швидка реакція на негатив (години замість днів)
• Систематичні сигнали для продуктової команди
• Менше пропущених відгуків

Підходить вам, якщо

У публічних каналах (Google Maps, App Store, Trustpilot, маркетплейси) щодня з’являються відгуки користувачів. Фахівець має їх читати, відповідати, передавати релевантну інформацію продуктовій команді і маркетингу. Але не завжди під цю задачу є виділений спеціаліст. Тому важливі коментарі можуть губитися в загальному потоці.

Для кого

Heads of Customer Experience, Product, Marketing у retail, SaaS, ресторанному бізнесі з активною публічною репутацією.

ROI

Окупність 4–6 місяців у компанії з 100+ відгуками на місяць

‍

Тип

AI Автоматизація

Прогнозування відтоку клієнтів

ML-модель прогнозує відтік клієнтів і генерує тригери для retention-команди

SaaS

Telecom

Subscription

Marketing

Customer Support

50+ AI-РІШЕНЬ для вашого бізнесу

Автоматична обробка рахунків (інвойсів)

Aura — екосистема ШІ-аналітики клієнтських комунікацій

ШІ агент по оцінці потенційних клієнтів

ШІ-аналіз сайтів для лінкбілдингу

ШІ аналітик та асистент відділу Продажів

Фінансовий AI аналітик

Бот для пошуку й аналізу Тендерів

Генератор комерційних пропозицій

Агент скринінгу резюме

Генератор питань для інтерв'ю

Агент автоматизації робочого процесу

Юридична база знань на основі RAG

AI помічник відділу Продажів для глибокого пошуку на основі RAG

Класифікатор документів та email

Автоматизація контенту для соцмереж

Генератор рекламних креативів

Оцінка ризиків угод

Асистент для SDR

Генератор персоналізованого аутрічу

Аналіз тікетів підтримки

Обробка пунктів договорів

Аналізатор ефективності рекламних креативів

Агент аналітик

Прогнозування LTV

Marketing Mix Modeling (MMM)

Regression (Прогнозування доходу)

Класифікація / Сегментація клієнтів

Автоматична кваліфікація лідів (ICP-фільтр)

AI тренер для відділу Продажів

Upsell / Cross-sell порадник

ШІ-асистент для email-кампаній

Аналізатор SEO контенту

Аналіз ефективності кампаній

Згадки бренду у відповідях ШІ (GEO)

Аналізатор відхилень бюджету

Reconciliation агент (GL vs bank)

Аналізатор угод (успішні/не успішні)

Генератор підказок по конкурентам

50+ AI-РІШЕНЬ
для вашого бізнесу