ИИ-анализ звонков колл-центра: контроль скриптов и рост конверсии на 15%

Задача

Компания по продаже БАД с колл-центром: контролировать качество работы операторов, выявлять поведенческие паттерны лучших менеджеров, автоматизировать проверку соблюдения регламентов продаж.

Вручную прослушивать и оценивать несколько сотен звонков в день невозможно. Руководитель отдела продаж не знает, какие именно операторы нарушают скрипт и где теряются сделки. Нужна автоматическая оценка каждого звонка по методологии заказчика.

Решение

Разработана ИИ-агентная система оценки звонков с доставкой результатов через Telegram-бот.

Пайплайн обработки:

1. Аудиофайл звонка загружается в систему
2. Локальная транскрипция (STT) — расшифровка разговора без передачи данных в облако, полностью на инфраструктуре заказчика
3. Подтягивание данных CRM по клиенту и оператору
4. LLM-оценка по 14+ критериям методологии заказчика
5. Автоматический структурированный отчёт выгружается в Google Sheets

Критерии оценки (14+) включают:

• Работа с заказом: согласие на выкуп, допродажи (upsell), сохранение заказа при отказе
• Отработка возражений: реакция на «дорого», «подумаю», «уже есть»
• Клиентский сервис: выяснение жалоб, фиксация дополнительного контактного телефона
• Соблюдение регламента: открытие и закрытие звонка по скрипту
• Нарушения и исключения: запрещённые фразы, нестандартные ситуации

Итерации разработки:

• v1–v2 (март 2026): первые прототипы
• v3 (9 апреля): уточнение методологии
• v4–v5 (28 апреля): точность 64%
• v6 (8 мая): ~95% корректных оценок

Результат

Финальная версия v6 верифицирована клиентской стороной 13–15 мая 2026 года. Пограничных случаев менее 1% — в процессе согласования методологии с заказчиком.

Договор: №РВ-02022026. Разработчик: Дмитрий Белоусов (NLP, Z-union).

Следующая фаза:

• Интеграция с CRM по API: автосинхронизация данных оператора, типа звонка, отдела
• Автоматический триггерный пайплайн: обработка каждого нового звонка без ручного запуска
• Опционально: замена облачной LLM на локальную модель при наличии GPU-кластера у заказчика

Автоматический анализ звонков становится конкурентным преимуществом: компания видит не агрегированные показатели, а конкретные разговоры с конкретными паттернами. Управляемая конверсия начинается с понимания того, что происходит в каждом звонке.