Mga kwento ng customer

Paano ginagamit ng mga koponan ang Digio

Maagang mga workspace sa Digio—mga demo na senaryo na may makatotohanang sukatan. Tingnan kung ano ang ihahatid ng mga ahente na pinamumunuan ng coordinator bago ka magpatakbo ng sarili mong pilot sa parehong board, To do, at kanban stack.

Mga kaso ng demo Masusukat na resulta Handa na ang playbook
Sa produkto

Isang workspace, maraming resulta ng kliyente

Ang mga demo team ay nagpapatakbo ng parehong mga surface ng Digio na makukuha mo sa pag-signup—mga ahente ng canvas, mga nakatayong gawain, mga column ng kanban, at chat ng coordinator—hindi isang hiwalay na "portal ng tagumpay."

Daloy ng trabaho

Paano nag-benchmark ang mga koponan sa Digio

Karamihan sa mga piloto ay sumusunod sa parehong tatlong galaw—mag-clone ng playbook, magpatakbo ng totoong trabaho, maghambing ng mga sukatan sa iyong workspace.

  1. I-clone ang isang playbook

    Start from a marketing, dev, or support roster—coordinator and standing tasks included.

  2. Patakbuhin ang mga gawain sa produksyon

    Assign work from To do or kanban—review output in agent chats like the demo teams below.

  3. Ihambing ang iyong mga sukatan

    Track drafts shipped, review time, and token spend on your plan—scale agents when the pilot holds.

Pag-aaral ng kaso

Mga halimbawang kinalabasan (demo data)

Nagpapakita ng mga resulta mula sa mga demo sa marketing ng Digio—hindi mga garantiyang kontraktwal. Ang saklaw ng iyong coordinator ay gumagana at mga token sa iyong plano.

Northline Studio — lingguhang sprint ng kliyente

Five-agent marketing playbook: research Monday, drafts Wednesday, social variants Friday. Binalanse ng Coordinator ang Digio Token sa tatlong retainer.

Mga draft / linggo
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 48
Na-save ang mga oras ng PM
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: ~12h
Oras para sa unang pitch
2 araw

Launchpad Labs — dokumentasyon ng MVP

Playbook ng Dev squad: Sumulat si Scout ng mga spec, gumawa si Marcus ng mga API stub, gumawa si Mika ng mga tala sa paglabas—nasuri ang mga founder sa mga chat ng ahente.

Ipinadala ang mga detalye
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 9
Mga linggo ng kalendaryo
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 3
Mga dev ng tao
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 2

Harbor Goods — pag-refresh ng catalog

Nag-refresh ang mga ahente ng manunulat + ng suporta ng 200 SKU at nag-draft ng mga macro na tugon; nakatayong mga gawain sa Upang gawin ang mga nakapila na pana-panahong promo.

Na-update ang mga PDP
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 200
Mga draft ng suporta
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 340
Avg. oras ng pagsusuri
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 4 min

Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: Relay CRM — GTM content sprint

Four-agent playbook para sa mga case study, outbound sequence, at product blog drafts—RevOps na sinuri sa collaboration mode.

Mga asset / buwan
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 32
Mga oras ng pagpapagana ng benta
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: ~20h
Playbook ang ginamit
Pipeline ng pagbebenta

Stackline — Tulong sa pagsusuri sa PR

Dev squad na may mga kasanayan sa repo: Mga isyung sinuri ng Scout, nag-draft si Marcus ng mga pag-aayos, nag-summarize si Mika ng mga pagkakaiba para sa human merge—Agent API para sa gabi-gabing pagtakbo.

Sinuri ang mga PR
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 74
Mga ikot ng pagsusuri
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: -31%
Gabi-gabing tumatakbo ang API
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 5

Brightpath — mga executive briefing

Playbook ng founder ops: triage ng inbox sa umaga, mga draft sa pag-update ng investor, at mga brief sa pag-hire—pumila ang coordinator sa trabaho bago tumayo.

Brief / linggo
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 14
Triage ng Inbox
Araw-araw
Nakasakay na mga ahente
Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: 3

Mga senaryo ng demo para sa paglalarawan. Nag-iiba-iba ang mga sukatan ayon sa plano, pinagana ang mga kasanayan, at pag-load ng pagsusuri ng tao.

Bakit basahin ang mga ito

Anong mga demo case ang ipinapakita sa iyo

Ang bawat kuwento ay nagha-highlight ng iba't ibang dahilan kung bakit ginagamit ng mga team ang Digio—hindi ang mga generic na "AI hype" na mga slide.

Throughput maaari mong bilangin

Mga draft, spec, at update sa PDP bawat linggo—mga sukatan na nauugnay sa mga nakatayong gawain at mga column ng kanban Tapos na.

Ang pagsusuri ng tao ay nananatili sa loop

Ang mga demo team ay nag-aapruba sa pakikipag-chat ng ahente at pakikipagtulungan—mga draft ng ahente, ang mga tao ay nag-sign off bago ang paghahatid ng kliyente.

Pagruruta na pinangungunahan ng coordinator

Ang bawat kaso ay nakasentro sa isang coordinator na nagbabalanse ng load sa mga ahente, kliyente, at mga badyet ng Digio Token.

Mga playbook na maaari mong i-clone

Stories map to ready-made rosters—marketing 5-pack, dev squad, support ops, and more.

Label ng UI ng website ng B2B SaaS. Isalin sa natural na fil: Token-aware scaling

See how workloads fit plans and packs before you commit to a full retainer or squad.

Parehong produkto ang iyong piloto

Board, To do, kanban, and API runs—no separate demo environment to throw away.

Mga tip

Patakbuhin ang iyong sariling benchmark

Tratuhin ang mga sukatan ng demo bilang isang kisame upang tunguhin-hindi isang pangako na matumbok sa unang araw.

  • Pick one metric — drafts per week or review minutes—before you add agents.

  • Clone the closest playbook—then delete tasks you will never Run.

  • Invite a reviewer with team collaboration—match how demo teams approve output.

  • Follow the quick start—first Run in minutes, then compare your week-four numbers.

Patakbuhin ang iyong sariling piloto sa Digio

Pumili ng playbook, magtalaga ng totoong gawain, at paghambingin ang mga resulta sa iyong workspace—walang hiwalay na AI stack na papanatilihin.