01Pārdošanas plūsmas un CRM sakārtošana
Problēma: kontakti nāca no mājaslapas formām, e-pasta un tiešajām ziņām, bet sekošana balstījās atmiņā. Mēs pārskatītu kontaktu avotus, CRM stadijas un laukus, atbildības noteikumus, sekošanas loģiku, piedāvājumu un nodošanas soļus, kā arī atskaišu plaisas. Tipiski labojumi: vienkāršākas pārdošanas stadijas, obligāti lauki kvalificētiem kontaktiem, sekošanas atgādinājumi, skaidra nodošana no pārdošanas uz piegādi un piltuves pārredzamības panelis. Virziens: mazāk pazaudētu kontaktu, skaidrākas nākamās darbības un uzticamāka piltuves redzamība.
02Mājaslapa savienota ar operācijām
Problēma: mājaslapa ģenerēja pieprasījumus, bet tie joprojām bija manuāli jākopē izklājlapās, e-pastos vai uzdevumu rīkos. Mēs pārskatītu formas, kontaktu maršrutēšanu, CRM savienojumu, pieprasījumu/piedāvājumu plūsmu, paziņojumus un atskaišu vajadzības. Tipiski labojumi: CRM savienotas formas, strukturēti pieprasījumu dati, automātiski iekšējie paziņojumi, pieprasījumu uzskaite, kalkulators vai ievades plūsma un panelis ienākošajam pieprasījumam. Virziens: mājaslapa kļūst par biznesa procesa daļu, ne tikai brošūru.
03Nesavienoti rīki un kavētas atskaites
Problēma: komanda izmantoja vairākus rīkus, bet dati starp tiem nekustējās tīri. Atskaites tika veidotas manuāli, un vadītāji prasīja statusus cilvēkiem, nevis redzēja tos vienā vietā. Mēs pārskatītu katras komandas rīkus, manuālos copy-paste punktus, nodošanas apjomu, atskaišu procesu, paneļa vajadzības un datu lauku īpašniekus. Tipiski labojumi: integrāciju ceļakarte, atskaišu automatizācija, paneļa datu modelis, mazāk dublētu lauku, strukturēti statusi un izklājlapu aizstāšana, kur vajadzīgs.
04Ātri būvēta projekta pārskats
Problēma: projekts tika ātri uzbūvēts ar AI rīkiem vai ārštata speciālistu un strādāja demo režīmā, bet īpašnieks nezināja, vai tas ir drošs, uzturams un gatavs produkcijai. Mēs pārskatītu koda struktūru, atkarības, atklātus noslēpumus, autentifikāciju, datu apstrādi, API maršrutus, admin piekļuvi, izvietošanas iestatījumus un gatavību produkcijai. Tipiski atradumi: hardcoded piekļuves, neskaidra arhitektūra, vāja piekļuves kontrole, liekas atkarības, vāja kļūdu apstrāde un neskaidrs izvietošanas vai rezerves kopiju plāns. Virziens: skaidrs lēmums labot, stabilizēt, pārbūvēt vai palaist ar nosacījumiem.
05Web lietotnes drošības gatavība
Problēma: mājaslapa, portāls vai iekšējais rīks bija tuvu palaišanai, bet tas apstrādāja klientu datus, ielogošanos, formas vai admin funkcijas. Mēs pārskatītu autentifikāciju un autorizāciju, sesijas, publisko/privāto maršrutu nodalīšanu, ievades apstrādi, failu augšupielādes riskus, atklātus noslēpumus, atkarību riskus, datu noplūdes riskus, konfigurāciju un izvietošanu. Tipiska izvade: prioritizēti atradumi, smagums un biznesa ietekme, praktiski labojumi, ātrās uzvaras un atkārtotas pārbaudes iespēja. Drošības pārskati notiek tikai ar rakstisku atļauju un saskaņotu tvērumu.
06AI / LLM darba plūsmas risku pārskats
Problēma: bizness sāka izmantot AI rīkus vai LLM darba plūsmas ar iekšējiem vai klientu datiem, bet nebija skaidrs prompt injection, datu atklāšanas, nedrošas izvades vai piekļuves robežu pārskats. Mēs pārskatītu, kādus datus AI plūsma saņem, kur izvade tiek rādīta vai glabāta, lietotāju tiesības, prompt injection risku, sensitīvu datu noplūdi, nedrošu izvades apstrādi, žurnālus, glabāšanu un cilvēka pārbaudes punktus. Virziens: AI plūsmas, kas ir kontrolētākas, saprotamākas un drošāk ekspluatējamas.