Tradycyjne systemy CRM powstały z myślą o menedżerach, zamieniając handlowców w analityków wprowadzających dane ręcznie. Polscy przedsiębiorcy Adam Chiliński oraz Miłosz Głódkowski ze startupu TWIM twierdzą, że znaleźli sposób na przełamanie tego schematu.
Grzech pierworodny rynku CRM: Narzędzie kontroli zamiast pomocy
Rynek oprogramowania B2B do zarządzania relacjami z klientami jest od dekad zdominowany przez takich gigantów jak Salesforce, HubSpot czy Pipedrive. Mimo to wciąż tysiące firm prowadzi sprzedaż w arkuszach Excela, skrzynkach e-mailowych lub wyłącznie w pamięci handlowców. Jak zauważają twórcy TWIM-a, nie wynika to z braku dostępnych aplikacji, lecz z ich fundamentalnej wady architektonicznej.
Tradycyjny CRM posiada wbudowany „grzech pierworodny” – wymaga od sprzedawcy pracy, która służy głównie jego przełożonym do generowania raportów i dashboardó. W efekcie handlowcy traktują te systemy jak zło konieczne, wpisując zdawkowe notatki w stylu „klient zainteresowany kropka” lub celowo wprowadzając błędne dane.
– Poprzednie CRMy, takie jak Hubspot, Salesforce czy PipeDrive, zostały zbudowane z myślą o tym, że to handlowiec ma wypełniać te CRMy, jakiś administrator ma poustawiać obiekty, a raporty ma stworzyć analityk danych – tłumaczy Miłosz Głódkowski, który w przeszłości pracował w Salesforce. – Bardzo trudno jest teraz tym firmom zrobić tak, żeby to wszystko płynnie działało z AI, bo ta architektura została stworzona z myślą o manualnych krokach. Mamy Einsteina w Salesforce, z którego praktycznie nikt nie korzysta.
Dodatkowo, obecny model sprzyja tzw. produktywnej prokrastynacji. Zamiast wykonywać trudne telefony do kluczowych klientów, handlowcy spędzają godziny na „porządkowaniu danych” w systemie, co daje złudzenie wykonywania pracy, nie przynosząc firmie realnego przychodu.
Co oznacza „AI-first”? CRM, który działa w czacie i automatyzuje rutynę
Odpowiedzią polskiego startupu na ten problem ma być podejście AI-first CRM. TWIM nie jest kolejną nakładką na klasyczną bazę danych, lecz aplikacją projektowaną od zera tak, aby każdy jej element był bezpośrednio dostępny dla modeli sztucznej inteligencji. Główne wyróżniki systemu obejmują:
- Pełną obsługę z poziomu komunikatorów: Wszystkie akcje administracyjne i sprzedażowe można wykonać z poziomu WhatsAppa, ChatGPT czy Claude’a.
- Automatyczną rejestrację aktywności: System samodzielnie loguje maile, połączenia telefoniczne oraz interakcje z portalu LinkedIn bez konieczności ręcznego wypełniania pól.
- Inteligentny dzienny harmonogram: Zamiast przekopywania bazy, handlowiec otrzymuje priorytetyzowaną listę zadań i rekomendacji na dany dzień.
Jedną z kluczowych obaw przy wdrażaniu AI w sprzedaży jest zjawisko garbage in, garbage out – tworzenie automatycznego chaosu na podstawie niepełnych danych. Twórcy TWIM-a rozwiązują to poprzez mechanizm human-in-the-loop. System nie nadpisuje danych samowolnie; generuje interaktywne sugestie na podstawie transkrypcji rozmów czy wiadomości i prosi człowieka o ich zatwierdzenie jednym kliknięciem.
Copilot, nie Autopilot: Relacja z człowiekiem pozostaje w centrum
Mimo wysokiego poziomu automatyzacji, założyciele TWIM-a stanowczo odrzucają wizję całkowitego zastąpienia handlowca przez boty AI. W ich ocenie sprzedaż w sektorze B2B wciąż opiera się na budowaniu bezpośrednich relacji międzyludzkich.
– Ciężko jest zastąpić człowieka. Sprzedaż dalej opiera się na relacji. Sam, prowadząc firmę, wolę rozmawiać z człowiekiem i handlowcem niż z botem AI – podkreśla Adam Chiliński. – Nie chcemy w 100% wyprzeć handlowców z tego równania. Staramy się zrobić tak, żeby sprzedawca skupił się tylko na relacji z klientem, a wszystkie pozostałe rzeczy były jak najbardziej zautomatyzowane.
W praktyce system działa jak proaktywny asystent. Sprzedawca jadący na spotkanie może nagrać krótką wiadomość głosową na WhatsAppie z pytaniem o status danego klienta, a w odpowiedzi otrzymać zwięzłe podsumowanie dotychczasowej historii kontaktów oraz najważniejsze punkty negocjacyjne.
Zwraca uwagę również czas wdrożenia. Podczas gdy migracja tradycyjnych systemów CRM potrafi trwać tygodniami, TWIM wykorzystuje własne adaptery AI, ustrukturyzowując nieuporządkowane dane z plików i archaicznych aplikacji w zaledwie 1 do 3 dni.
Strategia rynkowa i filozoficzny sprawdzian
Obecnym celem rynkowym startupu (tzw. Ideal Customer Profile) są startupy w fazie Go-To-Market, w szczególności z branży medycznej (MedTech), które zatrudniają pierwszych handlowców i układają procesy sprzedażowe. Taki wybór pozwala zespołowi na szybkie zbieranie opinii rynkowych i budowanie case studies przed ekspansją do większych przedsiębiorstw.
Firma jest obecnie finansowana w modelu bootstrappingu, choć założyciele nie wykluczają pozyskania rundy Seed (m.in. na rynku w San Francisco), aby przyspieszyć skalowanie. Ich pierwszym planowanym rekrutacyjnym krokiem jest zatrudnienie specjalisty od marketingu i social mediów, co pozwoli założycielom-programistom skupić się na rozwoju produktu i bezpośrednich rozmowach z klientami.
Na zakończenie rozmowy padło pytanie o ostateczny sprawdzian skuteczności oprogramowania: czy przeciętny handlowiec wyposażony w TWIM-a jest w stanie pokonać doskonałego handlowca korzystającego z tradycyjnego CRM-a?
– W perspektywie czasu ten przeciętny handlowiec dogoni go i się nauczy – odpowiada Adam Chiliński. – TWIM go podpowiada, uczy, jak zamykać rozmowy, i skraca krzywą uczenia się (learning curve). Dlatego w dłuższym horyzoncie czasowym zdecydowanie wygra.
Całą rozmowę obejrzysz na YouTube lub wysłuchasz jej w Spotify.
