Toplantıdan Teklife: Fireflies, n8n ve Gamma Yapay Zeka ile Satış Sunumunu Otomatik Oluşturun

2026 yılına geldik ve bence teklifleri hala elle yazmak büyük bir zaman kaybı, zamanı verimli kullanın ve yapay zeka ile satış sunumu oluşturun. Bu kılavuzda sizlere Fireflies.ai kayıtlarını 3 dakikadan kısa sürede Gamma slayt sunumlarına nasıl dönüştüreceğinizi göstereceğim. Süreci iki ayrı iş akışına (Toplantı Kaydedici ve Sunum Oluşturucu) bölerek yüksek ölçeklenebilirlik ve kalite kontrolü sağlayacağız.

Bir satış görüşmesi bittikten sonra genelde aynı senaryo gerçekleşir: Toplantı iyi geçmiştir, müşteri ilgili görünüyordur ama herkes toplantıdan çıkınca işin en yorucu kısmı başlar: Teklif hazırlamak. Notları toparla, konuşulanları hatırla, sunum hazırla ve sonra müşteriye gönder. Çoğu zaman bu süreç birkaç saat sürer. Üstelik her teklif için neredeyse sıfırdan başlamak gerekir. Oysa bu işin daha verimli bir yolu var.

Fireflies, n8n ve Gamma kullanarak toplantı kayıtlarını otomatik olarak teklif sunumuna dönüştüren bir sistem kurabilirsiniz. Üstelik bu sadece birkaç dakikanızı alacak!

Manuel Teklifler Neden Zaman Kaybına Yol Açar?

O hissi biliyorsunuz, değil mi? Harika bir satış görüşmesi yaptınız. Potansiyel müşteri heyecanlı. Ama sonra gerçekle yüzleşiyorsunuz: Onlara bir teklif göndermeniz gerekiyor! Boş bir PowerPoint dosyası açıyorsunuz, imlece bakıyorsunuz ve düşünüyorsunuz: “45 dakika boyunca tam olarak ne hakkında konuştuk?”

Sonraki 3 saati, iyi, harika değil, sadece iyi olan bir teklif oluşturmakla geçiriyorsunuz. Bundan daha iyi bir yol var: Sizin için n8n ve Gamma’nın API’sini kullanarak, toplantı kayıtlarını minimum manuel çalışma ile otomatik bir şekilde iş tekliflerine dönüştüren bir yapay zeka sistemi geliştirdim.

Peki Bu Sistem Nasıl Çalışıyor? Yapay zeka sistemi iki iş akışı kullanıyor. Biri toplantıları otomatik olarak kaydediyor. Diğeri ise onaylanmış toplantıları teklif sunumlarına dönüştürüyor.

Birlikte, ham görüşmeleri dakikalar içinde tamamlanmış tekliflere dönüştürüyorlar.

Sistemin Temel Mantığı

Kurulan yapı tek bir otomasyondan oluşmuyor. Aslında iki ayrı iş akışı var:

1. Toplantıyı kaydeden ve veriyi hazırlayan sistem
2. Bu veriyi alıp teklif sunumuna dönüştüren sistem

Bu ayrım küçük gibi görünebilir ama sistemin ölçeklenebilmesi açısından kritik. Tek parça büyük otomasyonlar zamanla kırılmaya başlar. Modüler yapılar ise daha esnek olur.

Bu sistemde ham toplantı transkriptleri önce analiz ediliyor. Yapay zekâ konuşmayı inceleyip müşteri problemlerini, ihtiyaçları ve potansiyel çözümü çıkarıyor. Ardından ortaya çıkan yapılandırılmış teklif Gamma API’ye gönderiliyor ve birkaç dakika içinde slayt sunumuna dönüşüyor.

Sistemin önemli parçalarından biri de Slack onayı. Her toplantı için otomatik sunum oluşturulmuyor. Önce gerçekten teklif hazırlamak isteyip istemediğinizi soruyor. Bu sayede gereksiz otomasyon çalıştırılmamış oluyor.

Pratikte bu sistem satış ekiplerine ciddi zaman kazandırabilir. Haftada birkaç teklif hazırlayan bir ekip için yıllık tasarruf 300 saate kadar çıkabilir.

1) Toplantı Kaydedici

Bir Fireflies görüşmesi sona erdiğinde, sistem otomatik olarak: Toplantı tutanağını alır. Katılımcıları ve önemli ayrıntıları çıkarır. Her şeyi bir Google Sheets dosyasına kaydeder. Durumu “beklemede” olarak ayarlar.

2) Gamma Sunum Oluşturucu

Yeni bir toplantı kaydedildiğinde: Size bir teklif isteyip istemediğinizi soran bir Slack bildirimi gönderir. Evet ise, toplantı tutanağını bir yapay zeka ajanına iletir. Yapay zeka ajanı yapılandırılmış bir iş teklifi oluşturur. Gamma API bunu güzel bir tasarım ile slayt sunumuna dönüştürür. Hazırlanmış sunumu size e-posta yoluyla gönderir.

Tüm süreç yaklaşık 2-3 dakika sürüyor. Sıfırdan başlamak yerine bitmiş ürünü inceliyorsunuz.

Kullandığım n8n iş akışı JSON şablonunu paylaştım. Sadece JSON’u kopyalayın, n8n’e yapıştırın ve burada bağlantısı verilen Google Sheets toplantı günlüğü şablonunu indirip Google Sheet’inize yükleyin ve n8n’i bu şablonun linkine bağlayın.

Neden Tek Bir Otomasyon Yerine İki İş Akışı?

Tek bir büyük otomasyon kolayca bozulur. İki küçük iş akışı ise sorunsuz bir şekilde ölçeklenir. Farklı toplantılar farklı sonuçlar gerektirir. Bu tasarım, her şeyi yeniden inşa etmeden seçenekleri açık tutar.

Modülerlik, karmaşıklığı her zaman önler. Yeni başlayanların yaptığı en büyük hata, her şeyi tek bir büyük otomasyona sıkıştırmaya çalışmaktır. Burada doğru yöntem sayesinde ölçeklenebilir bir sistem elde etmiş olursunuz. Bu yapay zeka sistemini, işletmeniz büyüdükçe ölçeklenebilmesini sağlamak için iki ayrı iş akışına böldüm.

Bir toplantı sona erdiğinde, şunlara bağlı olarak farklı sonuçlar isteyebilirsiniz:

Toplantının kiminle yapıldığı (müşteri, şirket içi veya tedarikçi).

Toplantının türü (keşif, takip veya proje başlangıcı).

İhtiyaç duyduğunuz teslimat (teklif, toplantı tutanakları veya proje planı).

Toplantı kaydını teklif oluşturmadan ayırarak, sistemi esnek tutarsınız. Mevcut işleyişi bozmadan yeni yollar ekleyebilirsiniz; dahili görüşmeler için toplantı tutanakları, potansiyel müşteriler için takip görüşmeleri ve yeni müşteriler için planlar.

Ayrıca, iki iş akışı bunu yönetmeyi ve genişletmeyi kolaylaştırır. Bunu, tek bir dev heykel yerine LEGO bloklarıyla inşa etmek gibi düşünün. Daha modüler, daha güçlü demektir.

İhtiyacınız Olan Araçlar

Adım 1: Toplantının Kaydedilmesi

İlk adımımızla birlikte sistemin temelini atacağız. Her teklif, temiz toplantı verileriyle başlar.

1. Fireflies Webhook’unu Kurun

İşlem, toplantılarınızı kaydeden ve yazıya döken araç olan Fireflies.ai ile başlar.

Fireflies’ı n8n’ye şu şekilde bağlayabilirsiniz:

n8n’de: Bir Webhook düğümü oluşturun ve Üretim URL’sini alın.

Fireflies’da: Ayarlar → Geliştirici Ayarları’na gidin.

Webhook URL’sini webhook alanına yapıştırın.

“Transcription Complete”  kutusunu işaretleyin.

Artık, Fireflies görüşmesi sona erdiğinde ve transkript hazır olduğunda, n8n iş akışınıza bir bildirim gönderiliyor.

2. Webhook Yanıtı Sorunu

Fireflies webhook gönderdiğinde, yalnızca şunları alırsınız:

• Toplantı Kimliği (Meeting ID)
• Olay türü (“transcription_complete”)

İşte bu kadar. Sadece iki alan, transkript, başlık veya başka herhangi bir veri yok. Yani gerçek içeriği almak için Fireflies’a ikinci bir istek göndermeniz gerekiyor.

Bu iş akışını test ederken size küçük bir ipucu: Sonucu aldıktan hemen sonra tetikleyiciyi sabitleyin.

3. Bekleme Düğümü

Webhook “transcription_complete” dese bile, yapay zeka tarafından oluşturulan özetler her zaman hazır olmayabilir. Fireflies, aşağıdaki işlemleri gerçekleştirmek için yapay zekayı kullanır:

Fireflies Düğüm ayarları

• Eylem maddeleri(Action items)
• Madde işaretleri(Bullet points)
• Genel bakışlar(Overviews)
• Özet bilgiler(Summary gists)

Bunların işlenmesi 30-60 saniye daha sürer.

Fireflies’a isteğinizi göndermeden önce bir Bekleme düğümü (30 saniye) ekleyin. Bu, yapay zeka özetlerinin işlenmesini tamamlaması için zaman tanır.

Bekleme Düğümü ayarları.

4. Yoklama Döngüsü

Yapay zeka özetleri 30 saniye sonra hala hazır değilse ne olacak? İşte burada yoklama devreye giriyor. İşte akış:

• 30 saniye bekleyin.
• Fireflies’tan toplantı bilgisi isteyin.
• Yapay zeka özetinin mevcut olup olmadığını kontrol edin (bir IF düğümü kullanarak).
• Eğer varsa: İş akışına devam edin.
• Eğer yoksa: Geri dönün, 30 saniye daha bekleyin, tekrar kontrol edin.

Eğer Düğüm ayarları(IF Node)

Bu, yapay zeka özetleri hazır olana kadar kontrol etmeye devam eden bir döngü oluşturur. Bu nedenle verilerin kaybolması veya kısmen işlenmesi konusunda endişelenmenize gerek kalmaz.

5. JSON Verilerini Temizleme

Tüm verilere sahip olduktan sonra, JSON verilerini temizlemek ve konuşmacı dizisini çıkarmak için bir Kod düğümü(Code node) kullanın.Zaman kazandıran işlem:

Fireflies düğümünden gelen JSON verilerini kopyalayın.

Bunu Claude’a şu komutla yapıştırın:

“I need you to help me write an n8n code node. Here’s the incoming JSON: [paste]. I need you to output an array of speakers every time”.

• Claude kodu yazıyor.
• Kodu kopyalayıp n8n’ye yapıştırın.
• Test edin.
• Çalışmazsa, Claude’a neyin yanlış gittiğini söyleyin ve işlemi tekrarlayın.

Kod düğümü(Code node) ayarları

Bu işlem 2-3 dakika sürer ve sizi bir saat boyunca kodlara bakmaktan kurtarır.

6. Her Şeyi Google Sheets’e Kaydedin

Son adım, tüm bu bilgileri bir Google Sheets’e kaydetmektir.
Yeni bir satır ekleyin:

• Date/Time: Tarih/Saat: Toplantının gerçekleştiği zaman.
• Title: Başlık: Fireflies’tan alınan toplantı adı.
• Attendees: Katılımcılar: Konuşmacıların listesi.
• Gist: Özet: Fireflies’tan yapay zeka tarafından oluşturulan özet.
• Status: Durum: “Yok” olarak ayarlayın (daha sonra güncellenecektir).
• Meeting ID: Toplantı Kimliği: İzleme için benzersiz tanımlayıcı.

Google Sheets Node (Düğümü)

Sonuçlar Google Sheets’te:

Artık her toplantının ana kaydına sahipsiniz ve bu kayıt işlenmeye hazır.

Adım 2: Gama Kart Destesinin Oluşturulması

Asıl işi burada yapacağız aslında. Bu adımda toplantı verilerini göze hoş gelen bir bir slayt sunumuna dönüştüreceğiz.

1. Yeni Google Sheets Satırı Eklendiğinde Tetikleme

Bu adım, Google Sheets toplantı günlüğünüze yeni bir satır eklendiğinde başlar.

Google Sheets Tetikleme Düğümü (Trigger Node)

Limit Node (Limit Düğümü)

Bir güvenlik önlemi olarak bir Limit düğümü (son 1 öğeyi tut) ekleyin. Nadir durumlarda iki toplantı tam olarak aynı anda sona ererse, aynı anda yalnızca birini işlemek istersiniz.

2. Fireflies’tan Toplantı Bilgilerini Çekme

Tüm toplantı verilerini (transkript, katılımcılar, yapay zeka özetleri, her şey) almak için Fireflies’a başka bir istek gönderin.

Çünkü ayarlar yukarıdaki Fireflies düğümüyle aynıdır. Bu nedenle yapmanız gereken tek şey yukarıdaki düğümü kopyalayıp bu iş akışına yapıştırmaktır. Değiştirmeniz gereken tek şey Transkript Kimliği (Transcript ID) alanıdır.

3. Transkripti Temizleyin

Fireflies’tan alınan ham transkript şu şekildedir:

Speaker 1: Hey there, thanks for…

Speaker 1: So what I wanted to…

Speaker 1: And then we’ll move…

Her cümlede konuşmacının adı görünüyor ve bu çok çirkin. Konuşmacı değiştiğinde yalnızca konuşmacı adını gösterecek şekilde düzenlemek için bir Kod düğümü(code node) kullanın.

Elde edebileceğiniz temizlenmiş sonuç:

Speaker 1: Hey there, thanks for joining. So what I wanted to cover today is… And then we’ll move into…

Speaker 2: That sounds great. Can you…

Ham metne kıyasla bunun ne kadar daha temiz olduğunu görebilirsiniz.

4. Slack Onayı

Teklif oluşturmadan önce, yapay zeka sistemi bir Slack bildirimi göndererek şu soruları sorar:

Your meeting [Meeting Title] has just concluded. Would you like to generate a proposal?

Slack Node settings (Slack Düğümü Ayarları)

İki düğme göreceksiniz: Evet veya Hayır.

• Evet ise: Teklif oluşturmaya devam edin.
• Hayır ise: Google Sheets durumunu “Teklif Oluşturma Reddedildi” olarak güncelleyin.

Bu, tekliflerin ne zaman oluşturulacağı konusunda size kontrol sağlar. Her toplantı için sunum slaytlarına ihtiyaç duyulmayabilir.

5. Teklif Oluşturma Aracısı

“Evet”i tıklarsanız, metin Teklif Oluşturma Yapay Zeka Aracısına iletilir. İşte asıl değer burada ortaya çıkıyor.

Önemli: “Your Company” kısmını ve yazıları kendi şirketinize göre düzenleyin.

Sistem İstemi Yapısı 

İşte çerçeve (yapay zeka sisteminize alıp yapıştırabilirsiniz):

# Role

You are an expert Senior AI Solutions Consultant and Sales Engineer for **x**. Your role is to analyze a raw transcript from a discovery or sales call and transform it into a polished, high-converting, client-ready business proposal.

# Objective

Using the provided call transcript, generate a comprehensive and persuasive automation or AI proposal. You must extract real pain points, desired outcomes, operational constraints and technical requirements directly from the conversation and frame them into a clear business narrative that motivates the client to move forward.

# Important Constraints

– This proposal is fully client facing.

– Do NOT include follow-up questions, internal notes or commentary.

– Do NOT mention automation, AI generation or that this was system produced.

– Make confident assumptions when needed and clearly state them as part of the proposal.

– If specific data is missing, use clear placeholders such as [Estimated Hours Saved] or [Annual Cost].

# Tone and Style

– Professional, clear and business focused.

– Persuasive but grounded in the client’s own language.

– Empathetic and specific, showing strong listening and understanding.

– Avoid unnecessary jargon unless the client explicitly used it.

# Required Proposal Structure

You must generate the proposal in the exact order below and clearly separate each section with headers.

—

## 1. Proposal Title Page

**Instruction:** Create a clean title section at the top of the proposal.

**Include:**

– Proposal title (example: Automation & AI Optimization Proposal)

– Client company name

– Prepared for

– Prepared by: Your Company

– Current date, which is {{ $now.format(‘yyyy-MM-dd’) }}

—

## 2. Executive Summary

**Instruction:** Summarize the proposal in 3 to 4 concise sentences.

**Must Include:**

– The core challenge the company is facing

– The solution Your company is proposing

– The expected outcome in terms of efficiency, savings or growth

—

## 3. Problem and Challenge

**Instruction:** Expand on the problem in more detail.

**Include:**

– Current state workflows and manual processes

– Key pain points using the client’s own language when possible

– Time, cost or operational impact of these challenges

– Emotional or organizational impact such as stress, bottlenecks or inefficiency

—

## 4. Your Company Proposed Solution

**Instruction:** Clearly describe how Your Company will solve the problem.

**Include:**

– A brief recap of the current workflow

– A detailed description of the future automated or AI-assisted workflow

– Step-by-step explanation of how the solution operates

– Mention any tools, platforms or systems discussed during the call

Focus on workflows and outcomes, not just technology.

—

## 5. Return on Investment

**Instruction:** Quantify the business value of the solution.

**Include:**

– Hours saved per day or per week

– Weekly or monthly operational savings

– Translation of time savings into annual cost savings

– Clear assumptions if exact numbers were not provided

—

## 6. Soft and Intangible Benefits

**Instruction:** Highlight non-financial benefits.

**Examples:**

– Reduction in human error

– Improved employee experience and morale

– Faster response times

– Increased accuracy and consistency

– Improved data security or compliance

—

## 7. Implementation Roadmap

**Instruction:** Provide a clear timeline broken down by weeks or phases.

**Include:**

– Estimated duration for each phase

– What is accomplished during each phase

– Typical phases may include discovery, build, testing, deployment and training

—

## 8. Success Metrics

**Instruction:** Define how success will be measured.

**Explicitly State:**

– What metrics will be tracked

– Examples include time saved, accuracy, compliance, response time or throughput

– How Your Company will demonstrate value to stakeholders

—

## 9. Why Choose Your Company

**Instruction:** Advocate for Your Company as the right partner.

You must include the following value proposition verbatim or lightly adapted for flow:

“Your Company has educated over 20 million people around the world, empowering small to medium-sized businesses with superhuman efficiency by building automations that incorporate AI. Our clients have seen ROI within the first two weeks because we do not just build what you think you need. We examine your business operations to understand the constraints you are facing and identify what will deliver the most leverage. Additionally, we utilize hundreds of reusable components from our proprietary library, significantly reducing development time and cost compared to traditional agencies”.

End this section with a confident close that positions Your CompanyI as a long-term strategic partner.

Yapay zekâ ajanı, yapılandırılmış, ayrıntılı ve slayt sunumuna dönüştürülmeye hazır, tamamen metin tabanlı bir teklif üretir.

6. Gamma API Çağrısı

Şimdi bu yapılandırılmış teklif metnini Gamma’nın API’sini kullanarak çarpıcı bir slayt sunumuna dönüştürün.

HTTP İsteğini Kurma

İşte süreç:

• Gamma’nın API dokümantasyonuna gidin.
• cURL isteği örneğini kopyalayın (birçok JSON parametresi içeriyor).

• Bunu n8n’nin HTTP İstek düğümüne yapıştırın.
• Satır satır ilerleyin ve her parametrenin ne işe yaradığını anlayın.

Başlıca Parametreler:

Gamma’da özel temalar oluşturabilir ve üç noktaya tıklayarak → “API için Tema Kimliğini Kopyala” “Copy Theme ID for API” seçeneğini kullanarak API kullanımı için Tema Kimliğini (Theme ID) alabilirsiniz.

Değiştirme Fonksiyonu

Yapay zeka ajanınız yeni satırlar veya tırnak işaretleri içeren metinler üretiyorsa, bu durum yapay zeka sisteminizin JSON gövdesini bozabilir.

Metni Gamma’ya göndermeden önce temizlemek için bir değiştirme fonksiyonu kullanın:

.replace(/\n/g, ‘ ‘).replace(/”/g, ‘\\”‘)

Bu, API çağrısının biçimlendirme sorunları nedeniyle asla başarısız olmamasını sağlar.

Sunumu Otomatik Paylaş: Auto-Share the Deck: API isteğinin en altında şunları ayarlayın:

Paylaşım erişimi: “Görüntüle veya yorum yap” “View or comment”

Auto-send email to: Otomatik e-posta gönderilecek adres: İş e-postanız.

Tamamlanmış sunum, paylaşmaya hazır bir bağlantıyla birlikte otomatik olarak gelen kutunuza düşer.

7. Bildirim ve Durum Güncellemesi

Gamma sunum dosyası oluşturulduktan sonra:

Slack bildirimi: “Gamma sunum dosyanız oluşturuluyor. Kısa süre içinde bir e-posta alacaksınız.” “Your Gamma deck is being generated. You should receive an email shortly”

Google Sheets güncellemesi: Durumu “Yok”tan “Oluşturuldu”ya değiştirin. (“N/A” to “Generated”)

Artık hangi toplantılarda teklif olduğunu ve hangilerinde olmadığını gösteren eksiksiz bir denetim kaydınız var.

Girişlerin Standardizasyonu

Bu kısım biraz teknik olsa da, bu yapay zeka sisteminin nasıl esnek kaldığını anlamak için çok önemlidir.

Sorun: İş Akışı #2 için iki olası giriş noktası vardır:

Yol A: Doğal tetikleyici (Natural trigger) (yeni Google Sheets satırı).

Yol B: Form gönderimi (Form submission) (isteğe bağlı).

Her iki yol da aynı düğümlere (yapay zeka ajanı, Gamma API, vb.) veri beslemelidir.

Yapay zekâ ajanı, toplantı tutanağına ve toplantı kimliğine ihtiyaç duyar. (the transcript + the meeting ID)

A yolu, doğal akışta “Temizlenmiş Kod Düğümü”nden verileri alır. B yolu ise isteğe bağlı akışta “Temizlenmiş Kod Düğümü”nden verileri alır.

Yapay zeka ajanının her iki yolu da dinamik olarak referans almasını nasıl sağlarsınız? → Girişleri standartlaştıralım

“Ara katman” olarak bir Set düğümü kullanıyoruz. Bu, sistemin otomatik olarak veya elle tetiklendiğinde çalışmasını sağlar.

İşte yaptığı şey:

• Input 1: A yolundan gelen transkript (çalıştıysa)
• Input 2: B yolundan gelen transkript (çalıştıysa)
• Output: JSON.transcript (standartlaştırılmış değişken)

Toplantı Kimliği için de aynısı:

• Input 1: A yolundan gelen Toplantı Kimliği
• Input 2: B yolundan gelen Toplantı Kimliği
• Output: JSON.meetingID (standartlaştırılmış değişken)

Artık yapay zeka ajanı ve tüm alt kademe düğümler şu şekilde referans verebilir:

• JSON.transcript
• JSON.meetingID

Transkript düğümü ayarlarını yapın.(Transcript Node)

Düğüm ayarlarını standartlaştırın.

Not: Hangi yol izlenirse izlensin, değişkenler her zaman aynı yerdedir.

Nasıl Görünüyor?

Otomasyon tamamlandığında, e-postanıza bir bağlantı düşer.
Oluşturulan sunum şunları içerir:

• Başlık Sayfası: Müşteri adıyla otomatik olarak doldurulur.
• Özet: Sorun + Çözüm + Yatırım Getirisi (ROI).
• ROI Slaydı: “Haftalık tasarruf: 15 saat. Yıllık tasarruf: 50.000 $”.
• Yol Haritası: 4 haftalık uygulama planı.

Ve en çok sevdiğim şey, sunumun özelleştirilmiş temaya dayanması. 

%90’ı tamamlandı. Neden %90? Çünkü

• Yapay zeka tam olarak doğru olmayan varsayımlarda bulunabilir.
• Bazı finansal rakamların düzeltilmesi gerekebilir.
• Belirli müşteriler için tonun ayarlanması gerekebilir.
• Grafikler ve tablolar manuel olarak düzenlenebilir.

Ancak %90 tamamlanmış bir teklifle başlamak, boş bir sayfayla başlamaktan sonsuz derecede daha iyidir. Tek yapmanız gereken tonu ayarlamak ve gönder düğmesine basmak.

İsteğe Bağlı Özellik

Slack’te teklif oluşturmayı reddettiniz ancak daha sonra bir teklif istediğinizi fark ettiniz mi? Sorun değil, sizin için bir çözümüm var. Form gönderimi kullanan isteğe bağlı bir tetikleyici mevcut.

Yöntem:

• Google Sheets’inize geri dönün.
• Toplantı Kimliğini (Meeting ID) kopyalayın. 
• Kopyaladığınız kimliği n8n form gönderim alanına yapıştırın.
• Gönder’e tıklayın.

İş akışı tam olarak aynı süreci izler:

• Toplantı bilgilerini alır.
• Tutanağı temizler.
• Teklif oluşturur.
• Gamma sunumunu oluşturur.
• Bildirim gönderir.

Rakipleriniz artık bunu elle yapmıyor. Yönetime daha az zaman harcıyorlar, teklifleri daha hızlı gönderiyorlar, anlaşmaları daha çabuk kapatıyorlar ve personel sayısını artırmadan ölçekleniyorlar. Eğer hala sıfırdan teklifler hazırlıyorsanız, zaten geridesiniz.

Bu otomasyon ile amacımız teklif başına 2-3 saat tasarruf sağlamanız. Hesaplayalım:

• Haftada 2 teklif = 6 saat tasarruf.
• Ayda 8 teklif = 24 saat tasarruf.
• Yılda 100 teklif = 300 saat tasarruf.

Bu da 7,5 tam çalışma haftası demek. Yılda fazladan 7 haftayla neler yapabilirsiniz varın siz düşünün. :)

Yapay zeka yaratıcılığınızın yerini almayacak, ancak yaratıcılığınızı engelleyen sıkıcı işleri ortadan kaldıracak.

Bu teklif otomasyon sistemi, zamanınızı stratejik olarak kullanmakla ilgilidir. Müşteri ilişkileri kurmaya, sunumunuzu geliştirmeye, gerçek sorunları çözmeye ve işi büyütmeye odaklanabilirsiniz.

Yazının burasına kadar geldiyseniz, “oh sonunda!” demiş olma ihtimaliniz çok yüksek. :) Bu sistemi hazırlarken benim bile ne kadar vaktimi aldığını göz önünde bulundurunca sizin için ilk seferde ne kadar vakit alıcı bir iş olduğunu tahmin edebiliyorum. Ancak takdir edersiniz ki her iş için ilk aşama zorludur. Amacımız ise bu zorlu süreci bir kere yaşamanız ve belli başlı ufak revizeler dışında bir daha uzun süre yaşamamanız. Bu ve buna benzer diğer yazılarımızda sizlere işinizi kolaylaştıracak otomasyonları nasıl kurabileceğinizi göstermeye çalışıyoruz. Dünyada otomasyon sistemlerinin kullanımı hızla artarken ülke olarak geri kalma lüksümüz olamaz.

Yazımı Atatürk’ün şu sözüyle bitirmek istiyorum: “Uygarlık yolunda başarı yenileşmeye bağlıdır!”

İlginizi çekebilir: Nano Banana ve Fal.ai İşbirliği İle Ucuz ve Yüksek Kaliteli Görsel Oluşturun!
İlginizi çekebilir: 2026’da En İyi 10 Yapay Zeka Video Aracı – Kredilerinizi Boşa Harcamayın!