Problem: matching na arkuszach Excel
Zanim wdrożono dedykowaną platformę, matchowanie wyglądało tak: klient dzwonił do centrali, koordynator sprawdzał w arkuszu Excel, który agent jest dostępny i pasuje. Czas reakcji: 2–4 godziny. Procent błędnych matchów: 30%. Klienci rezygnowali czekając.
Potrzeba: system, który w sekundy analizuje profil klienta i dostępność agentów, i zwraca najlepsze dopasowanie. Bez centralnej osoby jako wąskiego gardła.
Architektura platformy matching
Frontend: panel klienta (formularz potrzeb) + panel agenta (kalendarz, profil, statystyki) + panel admina (nadzór, raporty). Backend: Supabase z PostgreSQL do przechowywania profili i matching score. Algorytm matchowania: scoring wielokryterialny (region, specjalizacja, rating, dostępność, język).
Automatyzacje: n8n obsługuje powiadomienia (SMS/email do agenta przy nowym leadzie), raporty tygodniowe, synchronizację z kalendarzem.
Wyniki po 6 miesiącach
Czas od zgłoszenia do połączenia z agentem: z 4h do 8 minut. Procent błędnych matchów: z 30% do 4%. Konwersja lead → polisa: wzrost o 22%. Czas pracy koordynatorów na matching: redukcja o 80%.
Projekt zrealizowany w twojastrona.tech w modelu: MVP w 5 tygodni (podstawowy matching i panel), następnie 3 iteracje przez kolejne 3 miesiące.
Co możesz zrobić dalej
Budujesz platformę matching lub zarządzasz siecią agentów/partnerów? Porozmawiajmy o architekturze systemu.