סיכום אוטומטי של כל שיחת מכירה - בלי נציג שמקליד.

כן. הסיכומים נכתבים בעברית טבעית ומובנית - לא תרגום מאנגלית. הם משתמשים במונחים המקצועיים של תחום המכירות בישראל (סגירה, follow-up, BANT, qualification) ובמונחים העסקיים שרלוונטיים לתעשייה שלכם, אחרי שהמערכת לומדת אותם.

כן. כל סוג שיחה במוקד יכול לקבל מסווג ייעודי - גם סוגים שלא קיימים בתעשייה רגילה. הצוות שלנו עוזר להגדיר את המסווגים בהטמעה, ואתם יכולים לעדכן בכל עת.

שדות נפוצים: סכום עסקה, מקבלי החלטה, תאריך פולואו-אפ, התנגדויות מרכזיות, מתחרים שהוזכרו, סטטוס עסקה, מקור הלקוח. אפשר להגדיר שדות מותאמים נוספים שרלוונטיים לתהליך המכירה שלכם.

Nivision תומכת באינטגרציה עם CRMs נפוצים בישראל. הסנכרון מתבצע דרך API או webhook לכרטיס הלקוח הרלוונטי. פרטים מלאים על אינטגרציות בעמוד /integrations.

הסיכום האוטומטי הוא נקודת התחלה. נציגים יכולים לערוך את הסיכום ב-CRM אחרי השיחה, והמערכת לומדת מהעריכות כדי לשפר סיכומים עתידיים מאותו סוג.

כן. בוט הפגישות של Nivision מצטרף לפגישות ב-Zoom, Microsoft Teams ו-Google Meet, ומפיק עליהן סיכומי מכירה באותה צורה שהוא מפיק אותם לשיחות טלפון.

בדרך כלל שבוע-שבועיים מההתחלה ועד לסיכומים פעילים. הצוות שלנו עובר איתכם על סוגי השיחות הקיימים, מגדיר מסווג לכל אחד ומכייל את התבניות על דוגמאות אמיתיות מהמוקד שלכם.

Nivision פועלת לפי דרישות אבטחת המידע והרגולציה של תעשיות מפוקחות כמו ביטוח ופיננסים. כל הנתונים מוצפנים באחסון ובמעבר, ואפשר להגדיר מדיניות שמירת מידע לפי דרישות המוקד. פרטים בעמוד /security.

גם וגם. הסיכום הוא מה שהנציג רואה אחרי השיחה; ניתוח שיחות מכירה AI הוא מה שהמנהל רואה על פני כולן — ניקוד אוטומטי לפי הקריטריונים שלכם, זיהוי התנגדויות, זיהוי לידים חמים והשוואת ביצועי נציגים. הסיכום הוא תוצר לוואי, לא המטרה.

אפשר לראות את הדפוסים, לא את הסיבה. אילו התנגדויות חוזרות, לאילו מהן ניתן מענה אמיתי, איפה בשיחה נשבר המומנטום, ואילו התחייבויות נשארו בלי מעקב — הכל מנוקד באותה מידה על כל שיחה ולא על מה שמנהל הספיק לשמוע. מה עושים עם זה נשאר שיקול אנושי.

מגדירים מסווג להתנגדויות הרלוונטיות לכם — מחיר, תזמון, מתחרה, סמכות — וכל שיחה נבדקת מולו: איזו התנגדות עלתה, מתי, איך היא טופלה ומה הייתה התוצאה. מכאן אפשר גם לזהות עסקאות אבודות ולראות מה חוזר בהן.

לא קסם, אלא עקביות. הניתוח מראה מה עושים הנציגים שסוגרים, איפה האחרים נופלים, ואילו התחייבויות נשארות בלי מעקב. השיפור מגיע מהאימון והתהליך שאתם בונים על הנתונים האלה — לא מהמערכת עצמה.