AI poslechla stovky hodin HR podcastů a našla skryté zákazníky.
Výzva
HR technologický startup měl dobrý produkt, ale na přeplněném trhu HR nástrojů se neuměl zviditelnit. Tradiční kampaně (masivní reklama, generické emaily) nepřinášely výsledky a byly příliš drahé. Malý marketingový rozpočet nemohl konkurovat velkým hráčům.
Hlavní výzvy
Přeplněný trh - 90+ nových HR tech startupů ročně jen v EMEA
Malý marketingový rozpočet - nemohli konkurovat velkým kampaním
Nízká důvěra firem v 'další HR řešení' - HR únava
Obchodní cyklus 6 měsíců - příliš dlouhý na udržení cash flow
Neumí identifikovat firmy s reálnými HR problémy, které řeší
Řešení
Analyzovali jsme 2,4 milionu slov z 50+ Slack/Discord HR komunit, Reddit fór, 35 podcastů a 700 blogů pomocí AI. GPT-4 identifikoval top 12 HR problémů a Neo4j knowledge graph propojil firmy s jejich problémy a našimi řešeními. Oslovili jsme 120 firem s hyperpersonalizovanými nabídkami.
Jak jsme to řešili
Shromáždili jsme 2,4 milionu slov textu z komunit Slack a Discord HR, Reddit HR fór, 35 HR podcastů a 700+ HR blogů. AI systematicky četla celý obsah a hledala bolestivé body, které firmy řeší.
Sémantická analýza přes LangChain + GPT-4 embeddings identifikovala top 12 HR problémů (např. 'pomalé náborové řízení', 'špatný kulturní fit', 'vysoká fluktuace'). Každý problém jsme propojili s konkrétními firmami, které ho zmiňují.
Vytvořili jsme Neo4j knowledge graph, který propojuje firmy, jejich problémy, náš produkt a přínosy. Systém automaticky navrhl, které firmy oslovit a s jakým messagingem na základě jejich konkrétních bolestí.
GPT-4 generoval hyperpersonalizované emaily a LinkedIn zprávy pro každou firmu. Zprávy nebyly generické obchodní nabídky - citovaly konkrétní problém z jejich podcastu nebo Slack konverzace.
Monitoring událostí spouštěče sledoval LinkedIn, Crunchbase a PR zprávy. Pokud firma získala investiční kolo nebo změnila HR manažera, AI je automaticky přidala do outreach seznamu a oslovila do 1 týdne.
Použité technologie: GPT-4 Embeddings, LangChain framework, Neo4j Knowledge Graph, Firestore Vector DB, HDBSCAN clustering
Výsledky
€1,4M hodnota pipeline: CLV za 24 pilotních smluv
Obchodní cyklus 3,4 měsíce: Zkrácen téměř na polovinu
Vysoká míra konverze: 24 ze 120 oslovených podepsalo pilot
Wow faktor
AI analyzovala 120 hodin audia z HR podcastů pomocí OpenAI Whisper transkripce a identifikovala 12 nejčastějších HR problémů. Knowledge graph v Neo4j propojil tyto problémy s 120 firmami a naším produktem. HR manažeři byli mile překvapeni, že email přesně zmínil jejich specifické problémy.
Předchozí příspěvek:
