Disclaimer. Jestem founderem SubiektMCP. Ten case study to KOMPILACJA z pierwszych pilotażowych klientów (anonimowo, syntetyczne dane). Nie jest jednym konkretnym klientem. jest typowy wzorzec.

Po 90 dniach używania SubiektMCP w typowej hurtowni 5-15 osób, kilka rzeczy się zmienia konkretnie. Ten artykuł rozkłada to po tygodniach.

Profil firmy “case study”

  • Hurtownia oświetleniowa
  • 8 pracowników (CEO, 2 sprzedawców, magazynier, księgowa, 3 logistyka/dostawcy)
  • Obrót 4 mln zł rocznie
  • 60 aktywnych klientów (głównie sklepy elektryczne)
  • 800 SKU w katalogu
  • Subiekt GT od 2018

Stan przed AI: miesięczny raport na koniec miesiąca (po 5-7 dniach), CEO klikał własne raporty raz w tygodniu, decyzje “z głowy”.

Tydzień 1-2. Setup + pierwsze pytania

Co się dzieje: - Instalacja SubiektMCP (15 min) - Pierwsza próba: “pokaż top 10 klientów po obrocie 2026” - Działa, ale wyniki są “obvious”, nic nowego

Co się nie zmienia: zespół wciąż robi rzeczy “po staremu”.

Co CEO mówi: “Fajne, ale nie wiem czy realnie pomoże.”

Tydzień 3-4. Pierwsze “wow”

Co się dzieje: - Pytanie: “klienci którzy w Q1 kupowali ponad 5 tys / mc, w kwietniu zero” - Lista 4 klientów. Jeden TOP-5 firmy. CEO myślał że dalej kupuje. - Telefon do tego klienta tego samego dnia. Klient mówi: “mieliśmy problem z dostawą w marcu, kupowaliśmy gdzie indziej”. Odzyskany.

Konkretna wartość: uratowany TOP-5 klient = ~15-20 tys zł / mc obrotu = ~20-30 tys zł zysku rocznego.

CEO mówi: “To było warto”

Tydzień 5-6. Rutyna tygodniowa

Co się dzieje: - CEO ustala rytm. Poniedziałek 8:30, 30 minut z Claude’em. - 5 pytań tygodniowych: utraceni, rotacja, lista do dokupienia, marża, anomalie. - Sprzedawcy zauważają. CEO ma wyniki w głowie. Pyta o konkrety na każdym spotkaniu.

Co się zmienia w zespole: - Sprzedawcy zaczynają sami sprawdzać “kto u mnie spada” - Magazynier ma listę do dokupienia w poniedziałek, składa zamówienia, nie czeka na pretensje od sprzedawców

Tydzień 7-8. Dane rzeczywiste, decyzje konkretne

Co się dzieje: - CEO odkrywa że grupa “Oświetlenie LED biały” spadła o 18% rok do roku - Drill-down: konkurent zaoferował 5% niższą cenę. 3 klientów odpadło. - Decyzja: dopasowanie cennika dla tej grupy. Nie wszędzie, tylko dla tej. - W ciągu 2 tygodni: 2 z 3 klientów wraca.

Konkretna wartość: odzyskane 2 klienci × ~3-5 tys / mc obrotu = ~6-10 tys zł / mc.

Tydzień 9-10. Analiza marży per klient

Co się dzieje: - Prompt: “top 20 klientów po obrocie, dla każdego policz marżę procentową” - Odkrycie: klient “Hurtownia Łazienki Bis”. 95 tys obrotu, ale marża 3.8 procent. Po odjęciu kosztów dostawy = tracimy na nim - Decyzja: spotkanie z klientem. Renegocjacja cennika ALBO rezygnacja. - Klient negocjuje. Akceptuje +6% cennik. Wraca do +9 procent marży = +5 tys zł / mc.

Tydzień 11-12. Raport miesięczny w 30 minut

Co się dzieje: - CEO testuje “wygeneruj raport miesięczny” w Claude’a - Pierwszy draft w 30 sekund. CEO polish 15 min. Wysyła do zarządu. - Zarząd: “ten raport jest lepszy i szybszy niż dotychczas”

Co się zmienia w workflow: - Raport miesięczny: z 5 godzin do 30 minut - Dostępność: pierwszy dzień nowego miesiąca zamiast 5-7 dnia

Po 90 dniach. Konkretne wyniki

Time savings: - CEO: ~10 godzin/mc zaoszczędzonych (od miesięcznego do tygodniowego raportu efficientnego) - Sprzedawcy: ~2 godziny/tydz każdy (samodzielne sprawdzanie własnych klientów) - Magazynier: ~1 godzina/tydz (lista zaopatrzenia)

Total: ~30 godzin/mc zwolnionego czasu × 80 zł = 2400 zł/mc oszczędności pracochłonności.

Pieniądze realne: - Uratowany TOP-5 klient (tydzień 4): 20-30 tys zł zysku rocznego - Odzyskani 2 klienci (tydzień 7): 6-10 tys / mc × 12 = 72-120 tys obrotu × 15% marża = 11-18 tys zł zysku rocznego - Renegocjacja “Łazienki Bis” (tydzień 9): 5 tys/mc × 12 = 60 tys obrotu × marża 9% = ~5 tys zł dodatkowego zysku rocznego

Razem benefity: ~36-53 tys zł zysku rocznego + 30 godzin/mc

Koszt: SubiektMCP Premium 249 zł × 12 = 2988 zł rocznie + Claude Pro 89 × 12 = 1068 zł = ~4000 zł rocznie.

ROI: 9-13x w pierwszym roku.

Co się NIE zmieniło

Bądźmy uczciwi.

  • Procesy magazynowe (fizyczne ułożenie towaru). bez zmian
  • Negocjacje z dostawcami (offline interakcje). bez zmian
  • Liczebność zespołu. bez zmian (nikogo nie zwolniono)
  • Marketing zewnętrzny. bez zmian (AI w środku, nie outreach)

AI to ANALITYKA WEWNĘTRZNA. Nie rewolucja całej firmy.

Najczęstsze “nieoczekiwane” obserwacje

1. Nie wszystkie pytania działają od razu

W tygodniu 1 50% pytań Claude rozumiał, 50% wymagało reformulacji. Po miesiącu 90% pytań działa pierwszy raz.

2. Zaufanie do AI zwiększa się powoli

W tygodniu 1-2 CEO weryfikował każdą liczbę z AI ręcznie. Po miesiącu ufał z większą swobodą. Po 3 miesiącach delegowal do sprzedawców (pierwszy linia zaufania).

3. Zespół chce więcej

Po pierwszym sukcesie zespół prosi o więcej. Magazynier chce “lista zaopatrzenia automatyczna”. Księgowa “raport KSeF nieprawidłowości”. CEO musi priorytyzować.

4. Niektóre pytania pozostają “zbyt trudne”

Pytania o przyszłość (“ile sprzedamy w grudniu”) AI traktuje ostrożnie, daje warunki. Pytania o decyzje strategiczne (“czy iść na inne miasto”) nie ma sensu pytać AI.

Co dalej dla tej hipotetycznej firmy

Po 90 dniach plan na kolejne 90:

Miesiące 4-5. - Dodaj automatyczny mailing do CEO o anomaly detection (cotygodniowy) - Sprzedawcy: indywidualne dashbordy - Magazynier: zautomatyzowane listy zaopatrzenia per dostawca

Miesiąc 6. - Review ROI 6-miesięczny - Decyzja czy skalować (więcej stanowisk Premium) czy zostać

Twoje 90 dni

Jeśli prowadzisz hurtownię / dystrybucję podobnej skali, ten case study to przewodnik. Nie gwarancja, ale realistyczny wzorzec.

Start: 14-dniowy trial SubiektMCP (z kartą Stripe, bez automatycznego pobrania jeśli zrezygnujesz). Albo 7-dniowy klucz testowy bez karty: nikodem@subiektgt.chat.

Po pierwszym pytaniu sprawdź czy “nie wiem” zaczyna się “to ciekawe”. Po 30 dniach masz odpowiedź.

Co dalej

.subiekt-subscribe-form input[type=”email”]::placeholder { color: #71717A; }