כל ערוצי הקמפיין.
פלטפורמות דיגיטליות, רכישת מדיה, קמפיינים מסורתיים ודוחות ממשרדי פרסום.
שכבת הראיות לבינה מלאכותית
נתונים מחוברים.
מספרים סותרים.
תשובה אחת
עם בסיס ברור.
דעו כמה ליד באמת עלה — ומתי הנתונים עדיין לא מאפשרים לענות. pamon.ai מחברת את הראיות ממערכות הפרסום, הלקוחות והפעילות העסקית שלכם.
הגדרות מוסכמות. פערים גלויים. תשובות שאפשר לשחזר.
שאלה אחת. שלוש תשובות.
פרסום ומדיהדוגמה: המרות מדווחות620
מערכות לקוחות וארגוןדוגמה: לידים שנרשמו510
מערכות BI ונתוניםדוגמה: לידים לאחר עיבוד487
pamon.aiהשכבה עם הכללים המוסכמים
כללים מוסכמים · רשומות מקושרות · ראיות
מספר שאפשר להסביר
213 ₪לליד שנרשם ב־CRM
עבור קמפיין A
עבור קמפיין A
100,000 ₪ הוצאה / 470 לידים שנרשמו
40 לידים ללא שיוך נשארים בנפרדChatGPTClaudeהסוכנים שלכםהדשבורדים שלכם
נתונים להמחשה · אוכלוסיות שונות נשארות נפרדות
כל סביבת המידע העסקית שלכם
מקורות רבים.
בסיס אחד, עם כללים מוסכמים.
מקמפיינים דיגיטליים ומדיה מסורתית ועד מסעות לקוח, פעילות ארגונית ובינה עסקית. החזון של pamon.ai מקיף את המערכות שבהן נמצא המידע העסקי שלכם.
כל המסע העסקי.
רשומות לידים, קשרי לקוחות, תפעול, חיוב וראיות למכירות או להכנסות.
מעבר לדשבורד בודד.
דוחות, אוכלוסיות נתונים לאחר עיבוד, מידע תפעולי וההגדרות שמאחוריהם.
״בבסיס הקיים״ מציין מקורות שהודגמה עבורם יכולת, ולא זמינות גורפת לכל לקוח. מקורות ״בתכנון״ הם חלק מההתרחבות המתוכננת ואינם מוצגים כחיבורים פעילים. כל חיבור מחייב גישה מאושרת וכללים עסקיים שנבדקו.
01 / הבעיה
קל לגשת לנתונים.
קשה להסכים על משמעותם.
שלוש מערכות יכולות להציג שלושה מספרים שונים.
ושלושתם יכולים להיות נכונים.
״ליד״ יכול להיות המרה בפרסום, רשומה ב־CRM או רשומה שעברה סינון במערכת BI. גם התאריכים, ההחרגות וזיהוי הקמפיינים יכולים להיות שונים. חיבור המערכות אינו הופך את המספרים שלהן לבני החלפה.
MCP מעניק לבינה המלאכותית גישה.pamon.ai מגדירה את הכללים לפירוש הראיות.
02 / עקבו אחר הראיות
לא רק לראות את התשובה.
להבין על מה היא מבוססת.
גלו קמפיין לדוגמה.
אותם מקורות. כללים מפורשים. ברור מה נכנס לחישוב.
שאלו שאלה עסקית
מסגרת הדוגמהקמפיין A
לידים מספטמבר · שקל ישראלי
נתונים להמחשה, לא תוצאות של לקוח.
עלות לליד שנרשם ב־CRMנתמך בראיות
213 ₪ / ליד
100,000 ₪ הוצאות קמפיין מחולקות ב־470 לידים שב־CRM נרשם עבורם קמפיין A. יתר 40 הלידים נשארים ללא שיוך.
הוצאה מהמקור המוסכם100,000 ₪
הלידים בחישוב של קמפיין A470 לידים ב־CRM
לידים ללא שיוך בקבוצת ה־CRM שנבדקה40 לידים · בנפרד
המרות בפלטפורמת הפרסום620 · לא משמשים לחישוב העלות לליד
הכלל שמאחורי התשובה
cost_per_crm_recorded_lead:v1 — משתמשים בהוצאות הקמפיין ובלידים שב־CRM נרשם עבורם אותו קמפיין. אין לשייך רשומות ללא שיוך באופן סמוי.
03 / מה pamon.ai מוסיפה
בסיס משותף.
לכל תשובה.
הכללים נשמרים בשכבת הראיות שלכם,
במקום שכל סוכן ימציא אותם מחדש.
קשרו בין הרשומות.
מיפוי קמפיינים לרשומות CRM, עם אפשרות לתקן ולבטל מיפויים. עמימות ורשומות ללא שיוך נשארות גלויות.
זיהוי בלי ניחושיםחשבו על האוכלוסייה הנכונה.
חיבור הוצאות ותוצאות לפי כללים מפורשים לתאריכים, לאוכלוסיית הנתונים ולבסיס החישוב.
חישוב שאפשר לשחזרצרפו את הראיות.
המקור המוסכם, גרסת המדד, הכיסוי, עדכניות הנתונים והפערים שלא נפתרו נשארים לצד התשובה.
ההקשר נשאר עם הנתוןדעו מתי לעצור.
כשאין מספיק ראיות למספר, מסבירים מה חסר. גם ניחוש בטוח בעצמו הוא עדיין ניחוש.
גם אי־מתן תשובה הוא יכולת04 / נקודת ההתחלה שלנו
מסעות לקוח מורכבים.
מכירות בעולם האמיתי.
ראיות ברורות יותר.
מתחילים ביבואני רכב מרובי מותגים: קמפיינים בדיגיטל ובמדיה מסורתית, מסעות לידים ב־CRM ומכירות בסיוע נציג או מחוץ לאינטרנט.
מגדירים מסגרת ענפית אחת בכל פעם. הגדרות משותפות הופכות את הכללים העסקיים של כל לקוח לבסיס שאפשר ליישם שוב.
מסע הלקוח בענף הרכב
01
קמפיין
הוצאות מדיה וזיהוי הקמפיין
02
ליד ב־CRM
מקור שנרשם וקבוצת לידים מוגדרת
03
מכירה בסיוע נציג
נדרש מקור מוסכם לתוצאת המכירה
מדדי הכנסה זמינים רק לאחר אישור הראיות למכירות ולהכנסות.
05 / בונים עם מטרה ברורה
בסיס עובד.
שלב הבא ממוקד.
ראיות לפי כללים, וחיבורים שהודגמו.
Google Ads, Meta Ads, Salesforce וחלופת CSV/API שנבדקה. התאמה בין קמפיינים ל־CRM, הגדרות מדדים מוסכמות והדגמה עובדת של עוזר בינה מלאכותית.
להוכיח את הערך עם שותף לפיילוט.
לאמת את הפיילוט הראשון עם לקוח, לקבוע ראיות מוסכמות למכירות ולהכנסות ולהוכיח שתהליך ההקמה ניתן לשחזור. להתרחב למקורות פרסום ומדיה, מערכות CRM, פלטפורמות ארגוניות ומערכות BI נוספות באמצעות כללים שנבדקו לכל מקור.
יותר חיבורים. שאלות טובות יותר.
תנו לבינה המלאכותית ראיות
שאפשר לעמוד מאחוריהן.
שכבת הראיות עם הכללים המוסכמים, בין מערכות העסק לבינה המלאכותית.