Jokainen case sisältää ongelman kuvauksen, ratkaisun, käytetyt työkalut, teknisen toteutuksen ja konkreettiset tulokset euroissa ja tunneissa.
Suodata kategorian mukaan
Näytetään 8 / 23 casea
Myynti & CRM · B2B-ohjelmistoyhtiö · SaaS-yritys, 25 henkilöä
Myyntitiimi käytti 40 % ajastaan liidien manuaaliseen arviointiin. Verkkosivujen lomakkeista tuli päivittäin 50–80 liidiä, joista vain 15 % oli oikeasti ostohalukkaita. Myyjät soittivat satunnaisessa järjestyksessä, jolloin kuumat liidit jäivät usein liian pitkäksi aikaa ilman kontaktia.
Rakensimme N8N-työnkulun, joka pisteyttää jokaisen liidin automaattisesti. Järjestelmä analysoi verkkosivukäyttäytymistä (katselut, lataukset, aika sivustolla), yritystietoja Finder.fi:stä ja aiempaa vuorovaikutusta CRM:ssä. AI-malli (GPT-4) tekee lopullisen pisteytyksen 1–100 asteikolla.
N8N webhook vastaanottaa HubSpotin lomake-eventin → rikastaa yritystiedot Finder.fi-API:lla (liikevaihto, henkilöstö, toimiala) → hakee kontaktin aiemman HubSpot-historian → GPT-4 pisteyttää kokonaisuuden → päivittää HubSpot lead score -kentän → lähettää Slack-notifikaation myyjälle jos pistemäärä > 70.
Myynti & CRM · Konsultointiala · IT-konsulttiyritys, 15 henkilöä
Tarjousten laatiminen vei myyjiltä keskimäärin 2–4 tuntia per tarjous. Jokainen tarjous koottiin manuaalisesti Word-pohjaan, kopioitiin CRM:stä asiakastiedot ja räätälöitiin palvelukuvaukset. Viikossa tehtiin 8–12 tarjousta, mikä kuormitti erityisesti kahta seniori-myyjää.
Make.com-automaatio generoi tarjouksen automaattisesti Pipedrive-diilin perusteella. AI analysoi asiakkaan toimialan, tarpeet (CRM-muistiinpanoista) ja aiemmat tarjoukset, ja luo räätälöidyn tarjouksen PDF-muodossa asiakkaan brändiin sopivalla pohjalla.
Pipedrive-diili siirtyy 'Tarjous'-vaiheeseen → Make.com webhook laukeaa → hakee diilin tiedot, yhteyshenkilön, yrityksen ja muistiinpanot → GPT-4 generoi tarjoustekstin → Google Docs API luo dokumentin yrityksen pohjalle → PDF-konversio → DocuSign-allekirjoituspyyntö lähetetään automaattisesti.
Myynti & CRM · B2B-myynti · Teollisuuden komponenttimyyjä, 40 henkilöä
Salesforcen data rappeutui nopeasti: yhteystiedot vanhenivat, yritystiedot puuttuivat, duplikaatteja syntyi jatkuvasti. Myyntitiimi ei luottanut dataan, joten monet eivät päivittäneet CRM:ää ollenkaan. Tämä johti menetettyihin myyntimahdollisuuksiin ja päällekkäisiin yhteydenottoihin.
N8N-automaatio tarkistaa ja rikastaa CRM-datan viikoittain. Järjestelmä etsii puuttuvat tiedot julkisista rekistereistä (PRH, YTJ), tunnistaa ja yhdistää duplikaatit AI:n avulla, ja merkitsee vanhentuneet yhteystiedot tarkistettaviksi.
Viikoittainen N8N cron-ajo → käy läpi Salesforce-kontaktit ja -yritykset → etsii puuttuvat tiedot YTJ:stä (liikevaihto, osoite, toimiala) → GPT-4 tunnistaa todennäköiset duplikaatit nimien ja osoitteiden perusteella → automaattinen yhdistäminen tai merkintä manuaaliseen tarkistukseen → raportti Slackiin.
Taloushallinto · Rakennusala · Rakennusliike, 60 henkilöä
Kirjanpitäjä käsitteli päivittäin 30–50 ostolaskua manuaalisesti. Jokainen lasku piti avata, tarkistaa toimittaja, tiliöidä oikeille kustannuspaikoille ja lähettää hyväksyttäväksi. Virheitä syntyi erityisesti kustannuspaikkakohdistuksessa, ja laskut myöhästyivät usein hyväksyntäkierroksilla.
Zapier + AI -automaatio lukee ostolaskut Procountorista, AI tunnistaa toimittajan ja laskun tyypin, ehdottaa tiliöintiä historiaan perustuen ja reitittää hyväksyttäväksi oikealle henkilölle kustannuspaikan perusteella.
Procountorin API:sta haetaan uudet ostolaskut → Zapier lähettää laskun tiedot (toimittaja, summa, viite) GPT-4:lle → AI ehdottaa tiliöintiä aiempien vastaavien laskujen perusteella → automaattinen kustannuspaikkakohdistus → Slack-viesti hyväksyjälle approve/reject-napeilla → hyväksynnän jälkeen Procountor päivitetään.
Taloushallinto · Tilitoimisto · Tilitoimisto, 12 henkilöä, 80 asiakasyritystä
Kuukausittainen täsmäytys 80 asiakasyritykselle vei tilitoimistossa 3 työpäivää. Pankkitilien, myyntireskontran ja ostoreskontran täsmäytys tehtiin pääosin manuaalisesti Netvisorissa. Virheet huomattiin usein vasta kuukausia myöhemmin.
N8N-automaatio tekee päivittäisen täsmäytyksen automaattisesti jokaiselle asiakkaalle. Järjestelmä vertaa pankkitilitapahtumia kirjanpitoon, tunnistaa erot ja generoi raportin poikkeavuuksista.
N8N päivittäinen cron → Netvisor API: haetaan pankkitapahtumat, myyntireskontra, ostoreskontra → vertailu ja täsmäytys → GPT-4 analysoi poikkeavuudet ja ehdottaa korjauksia → Google Sheets -raportti → email-notifikaatio kirjanpitäjälle kun poikkeavuuksia löytyy.
Markkinointi · Vähittäiskauppa · Lifestyle-brändi, verkkokauppa + 3 myymälää
Markkinointitiimi (2 henkilöä) joutui tuottamaan sisältöä 4 kanavaan (Instagram, Facebook, LinkedIn, TikTok) päivittäin. Sisällön suunnittelu, tekstien kirjoittaminen, kuvien muokkaus ja ajastaminen veivät 3–4 tuntia päivässä. Silti julkaisut olivat usein myöhässä tai laadultaan epätasaisia.
Make.com-automaatio generoi viikottaisen sisältökalenterin AI:n avulla. Järjestelmä luo kanavaspesifiset tekstit, ehdottaa kuvia tuotevalikoimasta ja ajastaa julkaisut optimaalisiin ajankohtiin engagement-datan perusteella.
Viikoittain Make.com cron → hakee tulevat kampanjat ja tuotelanseeraukset Google Sheetsistä → GPT-4 generoi kanavaspesifiset tekstit (IG: lyhyt + hashtagit, LI: asiantunteva, FB: keskusteleva) → Canva API generoi kuvat tuotepohjista → Buffer API ajastaa julkaisut → viikkoraportti engagement-luvuista.
Markkinointi · Digitaalinen markkinointi · Markkinointitoimisto, 8 henkilöä, 25 asiakasta
Jokaiselle asiakkaalle koottiin kuukausittainen kampanjaraportti manuaalisesti. Data haettiin Google Adsista, Meta Ads Managerista, Google Analyticsista ja CRM:stä. Yhden raportin kokoaminen vei 2–3 tuntia. 25 asiakkaan raportointiin meni siis lähes koko viikko.
N8N kerää kaikkien asiakkaiden kampanjadatan automaattisesti, AI tekee analyysin ja suositukset, ja generoi visuaalisesti näyttävän PDF-raportin. Raportti lähetetään asiakkaalle automaattisesti kuukauden alussa.
N8N kuukauden 1. päivä → hakee jokaisen asiakkaan kampanjadatan (Google Ads, Meta Ads, GA4) → GPT-4 analysoi trendit, poikkeavuudet ja generoi suositukset → Google Slides API luo raportin asiakaskohtaiseen pohjaan → PDF-konversio → Gmail lähettää asiakkaalle.
HR · Teknologia · Kasvava ohjelmistoyritys, 80 henkilöä
HR-tiimi (2 henkilöä) käsitteli kuukausittain 200–300 hakemusta 5–8 avoimeen paikkaan. CV:iden lukeminen, alkukarsinnan tekeminen, haastattelukutsujen lähettäminen ja aikataulujen sovittaminen veivät valtavasti aikaa. Hyvät hakijat menivät kilpailijoille, koska prosessi oli hidas.
Make.com-automaatio käsittelee hakemukset automaattisesti. AI arvioi CV:n sopivuuden tehtävänkuvaukseen, pisteyttää hakijat ja lähettää jatkoon pääseville automaattisen haastattelukutsun kalenterilinkin kanssa.
Teamtailor-webhook uudesta hakemuksesta → Make.com hakee CV:n ja hakemustekstin → GPT-4 arvioi sopivuuden tehtävänkuvaukseen (0–100) → yli 65 pistettä: automaattinen haastattelukutsu Google Calendar -linkin kanssa → HR saa Slack-ilmoituksen → alle 40: automaattinen kohtelias hylkäysviesti.
30 minuutin puhelu, jossa käymme läpi prosessisi ja kerromme miten AI voi auttaa. Ei sitoumuksia, ei myyntipuhetta — vain konkretiaa.
tai soita suoraan: 050 373 7010
