120 годин на місяць на ручне формування кошторисів — менеджери вигорають, а клієнти чекають днями

Минулого тижня ми готували пропозицію для великого бізнес-центру на 5000 квадратних метрів. Я особисто сидів у Google Sheets понад шість годин, намагаючись звести докупи вартість хімії, амортизацію обладнання та погодинну оплату тридцяти клінерів. Ми паралельно використовували Notion для опису стандартів робіт, але дані доводилося переносити вручну. У результаті ми виставили рахунок на 450 000 гривень, але помилилися в розрахунках на 15 000 через людський фактор. Це постійний стрес, бо кожен об'єкт індивідуальний і має купу нюансів.

Найбільше дратує те, що ти працюєш як калькулятор, а не як продавець. Поки я рахую цифри в Excel, потенційний клієнт встигає отримати пропозицію від конкурентів, які відповідають швидше. Я відчуваю величезну втому, бо замість переговорів і виїздів на об'єкти я просто копіюю дані з одного вікна в інше. Це гальмує розвиток нашого відділу продажів, адже ми втрачаємо близько 20% лідів через довге очікування. Вся команда демотивована цією паперовою тяганиною.

Системна проблема в тому, що у нас немає єдиного алгоритму, який би автоматично підтягував актуальні ціни на матеріали та послуги. Наш процес застряг у 2015 році, де все тримається на знаннях досвідчених менеджерів у Excel. Коли приходить новий співробітник, він вчиться місяцями, щоб не помилятися в кошторисах. Нам не вистачає гнучкого інструменту, який міг би швидко комбінувати різні типи послуг — від миття вікон до ремонту підлоги — в один комерційний документ.

Ми намагалися частково автоматизувати це через ChatGPT, куди закидали вхідні дані для структурування тексту. Також ми найняли фрілансера-аналітика за 800 доларів, щоб він створив складні макроси в таблицях. Це трохи допомогло, але макроси постійно ламаються, коли ми додаємо нові позиції послуг. Витратили на ці спроби покращення близько 1200 доларів за два місяці, враховуючи час менеджерів та оплату зовнішніх послуг. Але це все одно нагадує латання дірок у старому човні.

Це рішення не є масштабованим, бо воно залежить від технічного стану однієї таблиці, яку страшно зачепити. ChatGPT круто пише тексти, але він не має доступу до наших реальних залишків на складі та актуальних зарплатних сіток без інтеграції. Фрілансер пішов, і тепер ніхто не знає, як виправляти помилки в його коді. Ми досі витрачаємо занадто багато часу на перевірку цифр за системою, замість того щоб довіряти процесу. Це дорого, ненадійно і не дає нам рости швидше за ринок.