Z katalogu ofert w system, który prowadzi klienta od wyboru auta do rozmowy z doradcą

MotoliaProjekt własnyNext.jsAI extractionSEO techniczneThuliumAgenci AIStrategia marki

Nagranie ekranu motolia.pl: klient wybiera tryb na firmę, otwiera ofertę Forda Focusa, zmienia okres finansowania w kalkulatorze, a rata przelicza się na żywo. Następnie wypełnia formularz zapytania z danymi testowymi. Na końcu schemat zgłoszenia, które trafia do konsultanta razem z wybranym autem i finansowaniem.

Prawdziwe ekrany na danych testowych. Wartości i dane klientów pominięte.

Punkt wyjścia

Z czym przyszliśmy

Sytuacja

Motolia to portal finansowania samochodów: leasing, kredyt i wynajem długoterminowy. Rynek jest pełen porównywarek, które wyglądają podobnie i konkurują tym samym, czyli listą ofert. Kolejna lista ofert nie miała szans się wyróżnić.

Prawdziwy problem

Problemem nie był brak funkcji, tylko brak spójnego łańcucha. Marka, wyszukiwarka, oferta, formularz i rozmowa z konsultantem żyły osobno. Każde ogniwo działało, ale klient gubił się na styku dwóch z nich.

Decyzje

Jak myśleliśmy

01
Pozycjonowanie przed funkcjami.
Zamiast kolejnej porównywarki: ekspert po stronie klienta. Hasło „Motolia. Po Twojej stronie.” wyznacza produkt, a nie tylko reklamę: doradztwo, rozmowę i prowadzenie przez decyzję.
Odrzuciliśmymodel „jak najwięcej ofert”, w którym wygrywa ten, kto ma największy budżet.
02
Decyzja finansowa przy samej ofercie.
Klient od razu wybiera tryb, prywatnie albo na firmę, i widzi ratę, która przelicza się przy każdej zmianie okresu i wpłaty. Wybór przechodzi dalej do zapytania, więc nikt nie pyta go o to drugi raz.
Odrzuciliśmyosobny kalkulator i formularz, który zaczyna rozmowę od zera.
03
Diagnoza zamiast „więcej treści”.
Audyt pokazał, że wyszukiwarka kojarzyła portal głównie z marką i wynajmem, a leasing i kredyt były dla niej praktycznie niewidoczne. Dlatego przebudowujemy fundament: strony filarowe dla każdego produktu, klastry tematyczne, renderowanie po stronie serwera i dane strukturalne.
Odrzuciliśmypisanie kolejnych artykułów na fundamencie, którego wyszukiwarka nie rozumie.
04
Fale zamiast wielkiej przebudowy.
Zmiany wchodzą etapami, każdy z własnym kryterium sukcesu i możliwością korekty kursu.
Odrzuciliśmyjednorazowy relaunch, który łączy największe ryzyko z najpóźniejszą informacją zwrotną.
05
Wiedza konsultantów jako system, nie folklor.
Skrypty rozmów zbudowaliśmy jako bazę wiedzy dla agenta AI: drzewa decyzyjne, typowe obiekcje, profile klientów. Konsultant mówi spójnym językiem marki, a skrypt poprawia się jak kod.
Odrzuciliśmywiedzę w głowach kilku najlepszych osób, której nie da się przekazać nowemu konsultantowi.

Realizacja

Co zbudowaliśmy

01Portal w Next.js z automatycznym importem i wzbogacaniem danych o ofertach i pojazdach (ekstrakcja AI)
02Kalkulator finansowania przy każdej ofercie, z trybem prywatnie / na firmę i ratą liczoną na żywo
03Formularz zapytania, który przenosi wybrane auto i parametry finansowania do zespołu sprzedaży
04Architekturę SEO opartą na tematach: strony filarowe, klastry, SSR, dane strukturalne
05Integrację zapytań z systemem obsługi zgłoszeń (Thulium)
06Bibliotekę skryptów rozmów zarządzaną przez agenta AI

Efekt

Co się zmieniło

Z
Osobne działania marketingu, IT i call center
Na
Jeden zaprojektowany łańcuch: wybór auta, kalkulacja, zapytanie, rozmowa
Z
Kalkulator i formularz, które o sobie nie wiedzą
Na
Zapytanie, które niesie auto i wybrane finansowanie do konsultanta
Z
Widoczność oparta na nazwie marki
Na
Architektura, która pozwala rosnąć na frazach produktowych, tam gdzie klient dopiero szuka
Z
Wiedza w głowach najlepszych konsultantów
Na
Skrypty, którymi można wdrożyć nową osobę i które można testować