SaaS

Sürtünme Avcısı (FrictionHunter)

warningProblem

"What's something founders think will grow their buisness... But usually doesn't?"

psychologyPotansiyel Çözüm

İşletmelerin müşteri yolculuğundaki darboğazları analiz eden, yanıt sürelerini, takip kalitesini ve onboarding aşamasındaki kayıpları otomatik saptayan bir AI tabanlı süreç optimizasyon platformu.

groupHedef Kitle

Müşteri kaybından (churn) muzdarip olan, operasyonel verimliliğini artırmak isteyen SaaS kurucuları, satış ekipleri ve küçük ölçekli dijital hizmet ajansları.

paymentsGelir Modeli

Üç kademeli abonelik modeli: Başlangıç (Bireysel/Küçük ekipler için), Büyüme (Orta ölçekli) ve Kurumsal (Özelleştirilmiş entegrasyonlar ve API erişimi).

Aksiyon Planı

CRM entegrasyonu ile otomatik yanıt süresi ve takip analitiği

Onboarding süreçlerinde kullanıcıların en çok bırakma yaptığı aşamaları gösteren huni (funnel) görselleştirme

Müşteri etkileşim metinlerini analiz ederek 'anlaşılabilirlik' puanı veren AI motoru

Sürtünme noktalarını ve çözüm önerilerini listeleyen haftalık otomatik raporlama sistemi

Puanlama

touch_appDokunarak detayları gör

Kaynak: entrepreneuropen_in_new

AI Prompt

Build a full-stack SaaS application using Next.js 14 (App Router), Tailwind CSS, and Shadcn UI. The core functionality is a 'Friction Analysis Dashboard'. Implement a Drizzle ORM schema with PostgreSQL for 'Companies', 'Interactions' (emails/support tickets), and 'FunnelSteps'. Create API routes under /api/v1/ to handle CRUD operations for logging interaction data and tracking user onboarding progress. Build a central dashboard that calculates 'Average Response Time' and 'Drop-off Rate' per onboarding step using custom aggregate functions. Include a middleware-protected auth system using NextAuth.js. Ensure the UI includes a data-visualization component (using Recharts) to display funnel drop-offs. The app must have a modular directory structure: app/ (routes), components/ (reusable UI), lib/ (drizzle db config), and hooks/ (data fetching). Add a 'Friction Report' generator that queries the DB for outliers in response times and generates a text-based summary for the user.