Skip to main content

פעם צוות שלם עבר על כל מייל מהספקים. היום 88% מהעבודה נעשית מעצמה.

לקוח: חברת יבוא והפצה של מוצרים לתעשייה (השם שמור)

תחום: יבוא והפצה של מוצרים לתעשייה

שוק: ישראל

הפתרון: סוכני AI (בינה מלאכותית) + חיבור למערכות


במבט מהיר

מה בנינוההשפעה העסקית
מנוע שקורא כל מייל נכנס וממיין אותו לפי סוגכל פנייה מגיעה אוטומטית לסוכן הנכון
מערך סוכני AI, כל אחד מתמחה בסוג מסמך אחר88% מהמיילים מהספקים נסגרים מקצה לקצה, בלי מגע יד אדם
חיבור חי למערכת ה-ERP (ניהול משאבי הארגון) ולמלאיעדכוני מחיר, מלאי ומוצרים חדשים נכנסים ישר למערכות שהחברה עובדת איתן
מנגנון שמזהה מתי הסוכן לא בטוח ומרים דגלמה שלא ברור עובר להכרעת עובד — הסוכן לא מנחש

המצב

מדובר בחברה שמייבאת מוצרים לתעשייה ומפיצה אותם בכל הארץ. חלק גדול מהעבודה השוטפת שלה מגיע במייל — הספקים מציפים את התיבה בעדכוני מחירים, שינויי מלאי, מפרטים של מוצרים חדשים, חוזים והודעות מכל סוג. צוות שלם הוקדש לזה: לקרוא כל פנייה כזו ולטפל בה, אחת-אחת.


הבעיה

לפני שבכלל אפשר היה לעשות משהו עם מייל, מישהו היה צריך לקרוא אותו, להבין במה מדובר, ולהעביר אותו לגורם הנכון. עדכון מחיר או מלאי? צריך לאתר את הפריט במערכת ולעדכן אותו ידנית. מוצר חדש? להקים רשומה מאפס, שדה אחרי שדה.

אבל התקלות היקרות באמת היו דווקא השקטות. כשספק הפסיק לייצר או לספק פריט מסוים, אף אחד לא ידע על זה — עד שהזמנה של לקוח נפלה. כלומר, גילו שהפריט לא זמין רק כשזה כבר עלה במכירה. עכשיו תכפילו את כל זה במאות מיילים ביום ובצוות שלם, ותקבלו תמונה של כמה כוח אדם הושקע רק כדי לא לפגר אחרי הדואר הנכנס.


למה הפתרונות הרגילים לא עבדו כאן

במשך כמה שנים החברה ניסתה לפתור את זה עם אוטומציה מסורתית, בלי AI — וזה פשוט לא החזיק מעמד. הסיבה פשוטה: כל ספק שולח מסמכים במבנה משלו ובפורמט משלו. אחד שולח PDF, השני כותב בגוף המייל, השלישי מצרף אקסל, והרביעי סתם סורק דף. ברגע שספק שינה קצת את התבנית, או שנכנס ספק חדש לתמונה — כל החוקים קרסו. וחוקים, בסופו של דבר, לא יודעים להפעיל שיקול דעת: להבחין בין עדכון מחיר להודעה על הפסקת ייצור, או להבין איזה שדה מבין עשרות באמת משנה — זה דורש הבנה, לא התאמת תבניות.

וגם כלי AI מהמדף לא היו פותרים את זה. כלי כזה יודע לסכם מייל יפה, אבל הוא לא יודע לאתר את הפריט הנכון ב-ERP, לעדכן מחיר, להקים מוצר, או לבצע פעולה במערכות החיות של העסק — נכון, ובאופן עקבי, פעם אחר פעם. כי העבודה האמיתית אף פעם לא הייתה בקריאת המייל. היא הייתה בפעולה המדויקת שצריך לעשות בתוך המערכות שהעסק חי מהן, לכל סוג מסמך. שם, שתי הגישות נעצרו.


מה בנינו

בנינו מערך של סוכני AI שקוראים כל מייל שנכנס, ממיינים אותו לפי סוג, ומעבירים אותו לסוכן שמתמחה בדיוק בעבודה הזאת. סוכן אחד אחראי על עדכוני מחיר ומלאי. אחר מקים מוצרים חדשים לפי המפרט של הספק. שלישי עוקב אחרי פריטים שירדו מהייצור או אזלו, ומסמן אותם עוד לפני שהם הופכים להזמנה שנופלת. כל סוכן למד את העבודה מהאנשים שעשו אותה עד אז, והוא מחובר ישירות ל-ERP ולמקורות המידע — כך שהשינוי מתבצע במערכות עצמן, לא באיזה עותק צדדי. וכשסוכן לא בטוח? הוא לא מנחש. הוא מרים דגל, ועובד אנושי נכנס לתמונה. עם הזמן, הדגלים האלה נעשו נדירים יותר ויותר.


התוצאה

  • היום 88% מהמיילים שנכנסים מהספקים מטופלים מקצה לקצה על ידי הסוכנים, בלי עבודה ידנית בכלל.
  • פריטים שירדו מהייצור או אזלו נתפסים כבר כשהמייל של הספק נוחת — ולא אחרי שהזמנה של לקוח כבר נפלה.
  • עדכוני מחיר, מלאי ומוצרים חדשים נכנסים ישירות למערכות של החברה, באופן אחיד, במקום עריכה ידנית אחת בכל פעם.
  • הצוות שהיה שקוע כל היום בתיבת המייל התפנה לעבודה משמעותית הרבה יותר.

במקום לרדוף מהבוקר עד הערב אחרי המיילים, הצוות עוסק היום במה שבאמת מקדם את העסק.


רוצים לבנות משהו דומה?

אם גם אצלכם הצוות מבלה את היום בקריאת מיילים, עדכון רשומות וכיבוי שריפות של מה שנופל בין הכיסאות — הגישה הזאת יכולה לעבוד גם אצלכם. בואו נדבר על מה שצריך כדי להגיע לשם.