Mätningar, inte marknadspåståenden.
Vi läser signaler skarpare än vad en generisk AI gör. Inte för att vi har en bättre modell, utan för att vi har byggt en pipeline kring den. Här är siffrorna, och varför systemet plockar upp det som andra missar.
Precision
8 av 10 signaler är verkliga affärsmöjligheter, inte brus. Resten filtreras bort innan leverans.
Routing-accuracy
Nästan 9 av 10 signaler hamnar i rätt bolag direkt. Hardgate-arkitekturen ser till att intern konkurrens filtreras bort.
Hallucineringar
Inga signaler bygger på saker kunden inte sa. Varje träff är förankrad i ett direkt citat från transkriptet.
En pipeline, inte ett enskilt LLM-anrop.
Generisk AI läser ett transkript och skapar en sammanfattning. Det är inte samma sak som att hitta cross-sell-signaler. Det kräver att systemet förstår vad varje bolag i koncernen faktiskt säljer, vilka behov som passar var, och hur man skiljer en köpsignal från ett påstående i förbifarten.
Mätningarna kommer från blindeval på riktiga säljtranskript i skarp koncernmiljö. Resultaten validerades av personer som inte sett systemets träffar i förväg. Samma test kan ni köra på era egna transkript som en del av piloten.
Latenta behov, inte explicita
De flesta kunder säger inte "vi behöver ett nytt CRM". De säger "vi knackar in ordrar manuellt". Subtonal är tränad på att läsa under ytan: friktion i processer, manuella moment, förbehåll om verktyg. Det är där de varma leadsen finns.
Hardgates filtrerar bort brus
En signal måste passera flera lager regler innan den blir ett lead. Filtrering av intern konkurrens, krav på direktcitat, kontroll mot bolagets faktiska tjänster. Det är därför precision håller sig hög, inte bara recall.
Det här är verkliga signaler Subtonal hittat.
Anonymiserade exempel ur eval-uppsättningen. Varje rad är ett lead som föll utanför säljarens uppdrag, men som ett annat bolag i koncernen kunde lösa direkt.
"Då är det inte automatik i det. Så då sitter någon och manuellt knackar det här."
Ordrar från e-handeln matas manuellt in i SAP Business One. Ingen integration. Kunden är medveten om problemet och redo att lösa det.
"Jag hörde från en koncernkollega att era ordrar från e-handeln knackas in manuellt i SAP Business One. Vi har automatiserat exakt det flödet för flera B2B-distributörer."
"Vi behöver dra på tre roller till sälj nu, men vi har ingen som driver det internt."
Rekryteringsbehov utan resurs internt. Säljpositioner specifikt. Tidskritiskt.
"En koncernkollega nämnde att ni ska anställa tre säljare men saknar någon som driver rekryteringen. Vi specialiserar oss på just sälj och har snittet på 5 veckor från brief till signerat avtal."
"Vi får inte ut tillräckligt mycket leads från LinkedIn. Det blir liksom inget av det."
Underpresterande lead-gen i organisk LinkedIn. Befintlig satsning utan ROI. Öppen för ny lösning.
"Hörde från en koncernkollega att er LinkedIn-satsning inte ger leads. Vi har just det playbook som tar B2B-satsningar från 0 till bokade möten på två månader."
"Vi har börjat fundera på att byta plattform. Det vi har idag är jättegammalt."
Aktivt utvärderar plattformsbyte. I tidig fas. Inget beslut taget.
"En koncernkollega nämnde att ni utvärderar plattformsbyte. Vi har gjort exakt den övergången för flera SaaS-bolag de senaste två åren och kan dela vad vi sett funkar."
Siffrorna gäller. Repetitivt.
Eval-loopen körs kontinuerligt. När triggers uppdateras körs hela testbatchen om för att se till att inga signaler regredierar i kvalitet. Det är inte en engångsmätning.
Ni får tillgång till metodiken om ni vill verifiera den själva. Ni kan också köra en blindeval på era egna transkript som en del av piloten. Inga svarta lådor.
Verifiera siffrorna med era egna transkript.
Vi kör 75 transkript gratis och levererar 10 leads. Ni ser exakt vad systemet hittar i era kundsamtal.