Jaki problem to rozwiązuje
Leady leżą nierozroutowane dniami, bo przypisanie zależy od tego, czy ktoś zauważy. Przekazania marketing-do-sprzedaży gubią kontekst, więc handlowcy dzwonią na zimno w rozmowy, które marketing już ogrzał. Etapy cyklu życia są ustawiane ręcznie albo wcale, co po cichu psuje każdy raport lejka w dół strumienia. Ruch istnieje na slajdzie; w systemach to ręczna praca i dobre intencje.
Jak pracujemy
Mapujemy ruch tak, jak faktycznie działa, punkty wejścia, kwalifikacja, routing, przekazania, kadencja follow-upu, i oznaczamy każdy krok, gdzie człowiek obecnie przenosi dane albo lead czeka na uwagę. Ta mapa staje się backlogiem inżynieryjnym.
Potem budujemy: workflow HubSpot dla tego, co platforma obsługuje natywnie, routing, przejścia cyklu życia, timery SLA z eskalacją, tworzenie zadań z terminami; Make lub n8n tam, gdzie przepływy przechodzą do narzędzi, których HubSpot nie sięga; własny Node lub Python tam, gdzie wolumen albo logika przerasta oba. Speed-to-lead dostaje szczególną uwagę, bo czas reakcji to jedna zmienna, gdzie minuty mierzalnie się liczą, więc ścieżki nowego leada są zaprojektowane, żeby powiadomić, przypisać i ustawić terminy w sekundach.
Każda zautomatyzowana ścieżka dostarczana jest z zachowaniem awaryjnym: alerty gdy krok się zepsuje, kolejka dla rekordów, których automatyzacja nie umiała umieścić, i dokumentacja co gdzie działa. Maszyna GTM, której nie widzisz jak się psuje, jest gorsza niż proces ręczny.
Deliverables
- Mapa ruchu GTM z punktami opóźnień i awarii przekazań
- Automatyzacja routingu i przypisania ze ścieżkami speed-to-lead
- Automatyzacja etapów cyklu życia zastępująca ręczne aktualizacje
- Timery SLA, eskalacje i automatyzacja zadań follow-upu
- Przepływy między narzędziami przez Make, n8n lub własny kod tam, gdzie w zakresie
- Alerty awarii, kolejka wyjątków i dokumentacja systemu