Des Coworkers IA pour les équipes SaaS.

Les signaux que vous ne lisez que quand quelque chose casse (l’usage qui baisse sur un compte clé, la même demande dans cinq tickets, les bugs qui s’accumulent avant le stand-up) lus chaque jour par des Coworkers qui vous les apportent.

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Qui vous embauchez

Huit Coworkers pour le produit et le revenu.

Chacun est un template de la bibliothèque : installez-le, connectez ses apps, et il tourne.

Templates SaaS

Customer Success Manager

Catch At-Risk Customers Before Renewal

Rerun team

Product Manager

Turn Customer Feedback Into Product Decisions

Rerun team

Data Analyst

Turn Your Data Into Charts and Reports

Rerun team

QA Engineer

Test Your App and Report Bugs

Rerun team

DevOps Engineer

Automate Deployments and Releases

Rerun team

Product Marketing Lead

Turn Feature Specs into Launch Kits

Rerun team

Sales Ops Manager

Route Leads and Keep Your CRM Clean

Rerun team

Support Manager

Run Your Weekly Support Review

Rerun team

Ce qui coince

Les signaux qu’une équipe SaaS lit trop tard.

Le churn découvert à la date de renouvellement
L’usage a baissé il y a huit semaines et personne n’a regardé. Un Coworker surveille les comptes et vous prévient tant qu’il est encore temps.
Un feedback éparpillé dans quatre outils
Les tickets, les appels, la communauté, les avis. Un Coworker lit tout et vous rapporte ce qui revient sans cesse, avec les citations.
Des releases livrées sans leurs notes
Les changements sont dans les PR et les clients n’en entendent jamais parler. Un Coworker écrit les notes à partir de ce qui a vraiment été livré.

Pourquoi ça marche

Ce qu’un Coworker a de plus qu’une fenêtre de chat.

FAQ

SaaS sur Rerun : vos questions.

Où lit-il nos données d’usage et de facturation ?

Dans les outils que vous utilisez déjà : Stripe, votre base de données ou votre entrepôt, vos analytics produit, votre support. Vous les connectez une fois et chaque Coworker du workspace peut les lire.

Peut-il écrire dans notre outil de suivi des tickets ?

Oui. Trier un bug, c’est le dédoublonner, ajouter le contexte et le classer là où votre équipe regarde vraiment : Linear, Jira, GitHub, Notion.

Nos données servent-elles à entraîner un modèle ?

Non. Votre workspace tourne sur sa propre machine en Europe, et ce que vos Coworkers lisent y reste. Vous pouvez aussi brancher l’abonnement Claude ou ChatGPT que vous payez déjà et garder votre relation avec le modèle.

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