230 lines
8.8 KiB
TypeScript
230 lines
8.8 KiB
TypeScript
import clientPromise from "@/lib/mongodb";
|
||
|
||
const samplePosts = [
|
||
{
|
||
title: "Jak AI może zautomatyzować obsługę klienta w e-commerce",
|
||
slug: "ai-obsluga-klienta-ecommerce",
|
||
excerpt:
|
||
"Dowiedz się jak agenty AI mogą odpowiadać na 80% zapytań klientów 24/7, skracając czas odpowiedzi z godzin do sekund.",
|
||
content: `
|
||
<h2>Wyzwanie: Zalewające zapytania klientów</h2>
|
||
<p>Sklepy e-commerce otrzymują setki zapytań dziennie: "Kiedy dostanę paczkę?", "Jak zwrócić produkt?", "Czy macie rozmiar XL?".</p>
|
||
|
||
<h2>Rozwiązanie: AI Agent obsługi klienta</h2>
|
||
<p>Agent AI może:</p>
|
||
<ul>
|
||
<li>Odpowiadać na FAQ w czasie rzeczywistym</li>
|
||
<li>Sprawdzać status zamówień w systemie</li>
|
||
<li>Inicjować zwroty i reklamacje</li>
|
||
<li>Przekazywać złożone sprawy do człowieka</li>
|
||
</ul>
|
||
|
||
<h2>Efekty</h2>
|
||
<p>Nasi klienci z e-commerce widzą:</p>
|
||
<ul>
|
||
<li><strong>80% automatyzacji</strong> - większość zapytań obsługiwana bez człowieka</li>
|
||
<li><strong>Czas odpowiedzi: <10 sekund</strong> - zamiast kilku godzin</li>
|
||
<li><strong>Zadowolenie klientów: +35%</strong> - szybsze odpowiedzi = szczęśliwsi klienci</li>
|
||
</ul>
|
||
|
||
<h2>Implementacja</h2>
|
||
<p>Wdrożenie zajmuje 2-3 tygodnie:</p>
|
||
<ol>
|
||
<li>Analiza najczęstszych zapytań</li>
|
||
<li>Integracja z systemem zamówień</li>
|
||
<li>Trening AI na historycznych rozmowach</li>
|
||
<li>Testowanie i deploy</li>
|
||
</ol>
|
||
|
||
<p><strong>Zainteresowany?</strong> <a href="/#kontakt">Skontaktuj się z nami</a> po bezpłatną konsultację.</p>
|
||
`,
|
||
author: "Adrian Miesikowski",
|
||
category: "case-study",
|
||
tags: ["e-commerce", "obsługa klienta", "automatyzacja", "chatbot"],
|
||
coverImage: "/blog/ecommerce-ai.jpg",
|
||
publishedAt: new Date("2026-01-15"),
|
||
updatedAt: new Date("2026-01-15"),
|
||
featured: true,
|
||
seo: {
|
||
title: "AI w obsłudze klienta e-commerce - Case Study | SZMYT AI Labs",
|
||
description:
|
||
"Zobacz jak AI agent zautomatyzował 80% obsługi klienta w sklepie e-commerce. Czas odpowiedzi spadł z godzin do 10 sekund.",
|
||
keywords: [
|
||
"AI e-commerce",
|
||
"chatbot obsługa klienta",
|
||
"automatyzacja e-commerce",
|
||
"AI customer service",
|
||
],
|
||
},
|
||
},
|
||
{
|
||
title: "5 procesów biznesowych idealnych do automatyzacji AI w 2026",
|
||
slug: "5-procesow-do-automatyzacji-ai",
|
||
excerpt:
|
||
"Nie każdy proces nadaje się do automatyzacji AI. Sprawdź 5 obszarów, gdzie AI przynosi największy ROI.",
|
||
content: `
|
||
<h2>Wprowadzenie</h2>
|
||
<p>AI to potężne narzędzie, ale nie do wszystkiego. Oto 5 procesów, gdzie automatyzacja AI ma największy sens biznesowy:</p>
|
||
|
||
<h2>1. Obsługa zapytań klientów (Customer Support)</h2>
|
||
<p><strong>Dlaczego:</strong> Powtarzalne pytania, 24/7 availability, skalowalność</p>
|
||
<p><strong>ROI:</strong> 60-80% redukcja kosztów obsługi</p>
|
||
|
||
<h2>2. Analiza dokumentów i faktur</h2>
|
||
<p><strong>Dlaczego:</strong> Czasochłonne, podatne na błędy ludzkie, strukturalne dane</p>
|
||
<p><strong>ROI:</strong> 90% redukcja czasu przetwarzania</p>
|
||
|
||
<h2>3. Kwalifikacja leadów (Lead Scoring)</h2>
|
||
<p><strong>Dlaczego:</strong> AI analizuje setki sygnałów szybciej niż człowiek</p>
|
||
<p><strong>ROI:</strong> +40% konwersja leadów na klientów</p>
|
||
|
||
<h2>4. Content generation dla e-commerce</h2>
|
||
<p><strong>Dlaczego:</strong> Opisy produktów, SEO content, email marketing</p>
|
||
<p><strong>ROI:</strong> 10x szybsza produkcja contentu</p>
|
||
|
||
<h2>5. Monitoring i alerty</h2>
|
||
<p><strong>Dlaczego:</strong> AI wykrywa anomalie i przewiduje problemy</p>
|
||
<p><strong>ROI:</strong> Zapobieganie przestojom = miliony oszczędności</p>
|
||
|
||
<h2>Jak zacząć?</h2>
|
||
<ol>
|
||
<li>Wybierz 1 proces z listy</li>
|
||
<li>Zmierz current state (czas, koszt, błędy)</li>
|
||
<li>Pilot z AI na małą skalę</li>
|
||
<li>Mierz rezultaty i skaluj</li>
|
||
</ol>
|
||
|
||
<p><a href="/#kontakt">Umów bezpłatną konsultację</a> - pomożemy wybrać najlepszy proces do automatyzacji w Twojej firmie.</p>
|
||
`,
|
||
author: "SZMYT AI Labs Team",
|
||
category: "blog",
|
||
tags: ["automatyzacja", "AI w biznesie", "ROI", "strategie AI"],
|
||
publishedAt: new Date("2026-01-20"),
|
||
updatedAt: new Date("2026-01-20"),
|
||
featured: true,
|
||
seo: {
|
||
title:
|
||
"5 procesów biznesowych do automatyzacji AI w 2026 | SZMYT AI Labs",
|
||
description:
|
||
"Dowiedz się które procesy biznesowe przynoszą największy ROI z automatyzacji AI. Praktyczny przewodnik z case studies.",
|
||
keywords: [
|
||
"automatyzacja AI",
|
||
"procesy biznesowe",
|
||
"AI ROI",
|
||
"AI w firmie",
|
||
],
|
||
},
|
||
},
|
||
{
|
||
title: "Jak zintegrowaliśmy AI z Salesforce dla firmy logistycznej",
|
||
slug: "integracja-ai-salesforce-logistyka",
|
||
excerpt:
|
||
"Case study: AI agent automatyzujący wprowadzanie leadów do Salesforce skrócił proces z 15 minut do 30 sekund.",
|
||
content: `
|
||
<h2>Klient: Firma logistyczna, 200+ pracowników</h2>
|
||
|
||
<h2>Problem</h2>
|
||
<p>Sales team otrzymywał zapytania ofertowe emailem i ręcznie przepisywał dane do Salesforce:</p>
|
||
<ul>
|
||
<li>15-20 minut na jedno zapytanie</li>
|
||
<li>50-70 zapytań dziennie</li>
|
||
<li>Błędy w przepisywaniu danych</li>
|
||
<li>Opóźnienia w odpowiedziach</li>
|
||
</ul>
|
||
|
||
<h2>Rozwiązanie: AI Agent + Salesforce Integration</h2>
|
||
<p>Stworzyliśmy agenta AI który:</p>
|
||
<ol>
|
||
<li>Monitoruje skrzynkę zapytań ofertowych</li>
|
||
<li>Ekstrahuje kluczowe informacje (trasa, waga, termin)</li>
|
||
<li>Automatycznie tworzy Lead w Salesforce</li>
|
||
<li>Kategoryzuje i scoruje lead</li>
|
||
<li>Notyfikuje odpowiedniego sales repa</li>
|
||
</ol>
|
||
|
||
<h2>Architektura</h2>
|
||
<pre><code>Email → AI Parser → Salesforce API → Slack Notification</code></pre>
|
||
|
||
<h2>Technologie</h2>
|
||
<ul>
|
||
<li>Claude 3.5 Sonnet (extraction)</li>
|
||
<li>Salesforce REST API</li>
|
||
<li>Gmail API</li>
|
||
<li>Slack Webhooks</li>
|
||
</ul>
|
||
|
||
<h2>Rezultaty po 3 miesiącach</h2>
|
||
<table>
|
||
<tr><th>Metryka</th><th>Przed</th><th>Po</th><th>Zmiana</th></tr>
|
||
<tr><td>Czas przetwarzania</td><td>15 min</td><td>30 sek</td><td>-96%</td></tr>
|
||
<tr><td>Błędy w danych</td><td>12%</td><td>0.5%</td><td>-96%</td></tr>
|
||
<tr><td>Leadów/dzień</td><td>50</td><td>120</td><td>+140%</td></tr>
|
||
<tr><td>Konwersja</td><td>22%</td><td>31%</td><td>+41%</td></tr>
|
||
</table>
|
||
|
||
<h2>ROI</h2>
|
||
<p><strong>Oszczędności:</strong> 12.5 godziny/dzień × 20 dni × 150 PLN/h = <strong>37,500 PLN/miesiąc</strong></p>
|
||
<p><strong>Koszt wdrożenia:</strong> 25,000 PLN (one-time) + 2,000 PLN/miesiąc (utrzymanie)</p>
|
||
<p><strong>Payback period:</strong> <1 miesiąc</p>
|
||
|
||
<h2>Lessons Learned</h2>
|
||
<ul>
|
||
<li>AI nie musi być perfekcyjne - 99.5% accuracy wystarczy</li>
|
||
<li>Integracja z istniejącymi narzędziami > nowe platformy</li>
|
||
<li>Human-in-the-loop dla edge cases jest OK</li>
|
||
</ul>
|
||
|
||
<p><strong>Podobne wyzwanie?</strong> <a href="/#kontakt">Napisz do nas</a> - pokażemy jak możemy pomóc.</p>
|
||
`,
|
||
author: "Adrian Miesikowski",
|
||
category: "case-study",
|
||
tags: ["Salesforce", "integracja", "logistyka", "email automation"],
|
||
coverImage: "/blog/salesforce-integration.jpg",
|
||
publishedAt: new Date("2026-01-10"),
|
||
updatedAt: new Date("2026-01-10"),
|
||
featured: false,
|
||
seo: {
|
||
title:
|
||
"Integracja AI z Salesforce - Case Study Logistyka | SZMYT AI Labs",
|
||
description:
|
||
"Jak AI agent skrócił proces wprowadzania leadów do Salesforce z 15 minut do 30 sekund. ROI w miesiąc.",
|
||
keywords: [
|
||
"Salesforce AI",
|
||
"automatyzacja CRM",
|
||
"AI logistyka",
|
||
"integracja Salesforce",
|
||
],
|
||
},
|
||
},
|
||
];
|
||
|
||
async function seed() {
|
||
try {
|
||
console.log("🌱 Łączenie z MongoDB...");
|
||
const client = await clientPromise;
|
||
const db = client.db("mo1124_ai_web");
|
||
const collection = db.collection("posts");
|
||
|
||
console.log("🗑️ Czyszczenie istniejących postów...");
|
||
await collection.deleteMany({});
|
||
|
||
console.log("📝 Dodawanie przykładowych postów...");
|
||
const result = await collection.insertMany(samplePosts);
|
||
|
||
console.log(`✅ Dodano ${result.insertedCount} postów do bazy!`);
|
||
console.log("\n📊 Posty:");
|
||
samplePosts.forEach((post, i) => {
|
||
console.log(`${i + 1}. [${post.category}] ${post.title}`);
|
||
console.log(` URL: /blog/${post.slug}`);
|
||
});
|
||
|
||
console.log("\n🎉 Seed completed!");
|
||
process.exit(0);
|
||
} catch (error) {
|
||
console.error("❌ Błąd podczas seed:", error);
|
||
process.exit(1);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
seed();
|