Система забирает записи звонков из телефонии, расшифровывает разговоры, оценивает работу менеджеров по четырем критериям и ежедневно выгружает результаты в Google-таблицу
Интеллект Развитие — интегратор, который внедряет автоматизацию и AI у своих клиентов. Для одного из них, страховой компании с отделом телефонных продаж, он заказал систему, которая проверяет качество звонков.
В продажах по телефону все решает разговор: как менеджер выявил потребность клиента, как ответил на возражения, договорился ли о следующем шаге. Чтобы контролировать эти разговоры, руководитель слушает записи и оценивает каждого менеджера.
На прослушивание уходило от трех до пяти часов в день, а охват оставался небольшим: вручную проверяли только 5–15% звонков. Оценки были субъективными: одну и ту же ситуацию разные проверяющие воспринимали по-разному. Единой таблицы с историей по каждому менеджеру не было, а обратную связь менеджеры получали через несколько дней.
Ошибки менеджеров повторялись, пока очередь доходила до разбора, а с ростом команды ручной контроль переставал справляться с объемом звонков.
Готовые решения не подошли: они не интегрировались с телефонией компании — облачной АТС Билайн — и не позволяли настроить критерии под методику продаж клиента. Требовалась система, которая собирает записи, оценивает разговоры по правилам компании и выдает руководителю готовый отчет.
Руководителю не приходится скачивать записи и слушать разговоры: проверяются все звонки, подходящие для оценки, а не выборка.
Критерии заданы под методику продаж компании, поэтому все менеджеры оцениваются по одним правилам, а не по мнению конкретного проверяющего.
Оценки по всем звонкам каждого менеджера собраны в одной Google-таблице, а на странице «Сводка» отображается средний балл по менеджерам.
Отчет формируется каждый день, поэтому руководитель сразу понимает, кому и по какому пункту требуется разбор.
Разберем путь одного звонка по шагам: от записи разговора до строки в отчете.
Система по расписанию обращается к API облачной АТС Билайн, получает список новых завершенных звонков и скачивает их записи. Звонки короче заданной длительности и разговоры без речи отсеиваются сразу: оценивать в них нечего.
Запись переводится в текст, который делится на реплики менеджера и клиента. Роли определяются по содержанию диалога, поэтому собеседники различаются в звонках из прямого и агентского каналов продаж. Благодаря такому разделению оцениваются именно слова менеджера: его вопросы, ответы на возражения и договоренности.
Языковая модель анализирует разговор по критериям: выявил ли менеджер потребность, как отработал возражения, договорился ли о следующем шаге, насколько активно вел разговор. По каждому пункту она ставит оценку и коротко поясняет ее, а система считает итоговый балл и выносит вердикт. Поверх четырех базовых критериев по каждому продукту — ОСАГО, КАСКО и ипотеке — действует свой чек-лист по методике компании.
Результаты выгружаются в Google-таблицу: одна строка на звонок — менеджер, дата, оценки по критериям, итоговый балл и комментарий.
Также: PostgreSQL — хранение звонков и оценок · APScheduler — расписание задач · Docker — запуск системы на сервере
Руководитель перестал слушать звонки вручную: каждый разговор автоматически оценивается системой, а результаты всех менеджеров собраны в одной таблице.
Аналогичные решения подойдут тем, у кого диалоги с клиентами напрямую влияют на выручку, а проверять их вручную физически невозможно.
Делаем такие решения под задачу: AI-продукты под ключ, AI-агенты и автоматизация, интеграции и данные.
Услуги GlakeОставьте заявку — обсудим вашу задачу и покажем, как применить это у вас
Мы используем cookies и Яндекс.Метрику, чтобы улучшать сайт. Подробнее
