Как анализировать звонки менеджеров с помощью ИИ

ИИ-анализ звонков, это автоматическая расшифровка записи разговора и оценка её по заданному чек-листу вместо выборочной ручной прослушки. Нейросеть переводит звонок в текст, разделяет реплики менеджера и клиента, проверяет соблюдение скрипта, находит возражения и договорённости, а результат отдаёт коротким выводом и оценкой в баллах.

Контроль качества звонков не зависит от того, сколько записей руководитель успел послушать за неделю. Так можно проанализировать весь поток разговоров за месяц.

В статье чек-лист из 15 параметров оценки звонков менеджеров, готовые формулировки запросов к нейросети, порядок пилота, интеграция оценки с карточкой сделки amoCRM и требования 152-ФЗ.

С какой задачей приходят в отдел продаж

Во Флайск приходят с одним и тем же запросом, независимо от ниши. Отдел продаж работает, записи разговоров копятся, а у руководителя нет столько времени, что прослушать каждый звонок и проанализировать.

1. Записей сотни в месяц. Руководитель слушает 5-10 и делает выводы по этой выборке, картина получается не полная.

2. Разбор звонка доходит до менеджера через неделю после разговора, когда сделка уже закрыта отказом.

3. Оценка зависит от того, кто слушал. Единых критериев нет, у РОПа и у наставника разные представления о хорошем звонке.

4. Новый менеджер выходит на план долго, потому что обратную связь получает редко и обрывками.

5. В карточке сделки написано «клиент подумает». Что было в разговоре, восстановить нельзя, менеджер не успевает заполнять поля после каждого звонка.

Из-за этого руководителю трудно принять решение, кого учить, какой блок скрипта переписывать, где именно теряются заявки, всё это остаётся на уровне предположений.

Обычно ситуация выглядит так: в компании 6 менеджеров, каждый делает по 15-20 разговоров в день, за месяц набирается около 2000 записей. РОП находит время на 40-50 из них, чаще всего по жалобам клиентов и по проигранным сделкам. Получается выборка из тех разговоров, о которых уже известно, что они прошли плохо, а что происходит в остальных 1950, остаётся неизвестным...

Анализ звонка менеджера по продажам обычно и начинают внедрять после того, как отдел вырастает до 5-7 человек. На этом объёме прослушка руками просто физически невозможна.

Что делает ИИ-анализ звонков

ИИ-анализ звонков берёт запись разговора, превращает её в текст с разделением по говорящим и проверяет этот текст по критериям, которые задал руководитель. На выходе получается оценка в баллах, короткая сводка и список того, что менеджер пропустил.

Порядок обработки одного звонка выглядит так.

1. Запись из телефонии попадает в систему автоматически после разговора.

2. Нейросеть переводит речь в текст и разделяет реплики менеджера и клиента.

3. Текст проверяется по чек-листу, который задал руководитель.

4. Формируется оценка в баллах, короткая сводка разговора и список нарушений.

5. Результат попадает в карточку сделки, задачу менеджеру или сводный отчёт.

Первые два шага, это транскрибация и распознавание звонков и встреч. Без качественной расшифровки остальное не работает, потому что оценка строится по тексту.

Ключевое отличие от обычной прослушки в том, что разбираются все разговоры за период, включая те, до которых у руководителя не дошли руки. Поэтому ИИ для анализа звонков окупается прежде всего объёмом того, что он обрабатывает.

Чем ИИ-анализ отличается от классической речевой аналитики

Классическая речевая аналитика ищет заданные слова и фразы в тексте разговора. Нейросеть оценивает смысл сказанного, поняли ли стороны друг друга, отработано ли возражение по сути, зафиксирована ли договорённость о следующем шаге.

Подготовили чек-лист, чтобы оценивать:

Практический смысл разницы в стоимости настройки. Системы речевой аналитики на словарях требуют, чтобы кто-то этот словарь собрал и потом дополнял под каждую новую формулировку. Речевая аналитика с ИИ настраивается текстом, критерий пишется обычным языком.

Слабое место у нейросети тоже есть, так как оценка может расходиться от прогона к прогону, если критерий сформулирован размыто. Но даже эту проблему можно устранить калибровкой, о ней подробнее рассказали в разделе про пилот.

Три способа контроля качества звонков

Выборочная прослушка руководителем

Дёшево по деньгам и дорого по времени РОПа, потому что разобрать получается небольшую часть потока звонков, и обратная связь приходит тогда, когда у руководителя нашёлся свободный час. Качество оценки зависит от загрузки команды, и в загруженный месяц прослушку откладывают на потом.

Отдел контроля качества звонков

Если собрать специальный отдел, то оценка будет лучше, обработка большего количества звонков будет проведена, появляется единый бланк проверки. Но стоимость этого способа складывается из фонда оплаты труда одного или нескольких сотрудников. На отделе продаж в 5-10 человек отдельная штатная единица окупается редко.

Автоматическая оценка через ИИ

Обрабатывает 100% звонков, обратная связь получается в день разговора, стоимость считается за минуту распознавания. Конечно, требует настройки критериев и калибровки на старте, но без этого оценки получаются спорными. А делается настройка быстро.

Отсюда ответ на частый вопрос про специалиста качества. Нейросеть закрывает сплошную проверку и рутинную оценку по чек-листу. За человеком остаётся калибровка критериев, спорные звонки, разбор с командой и решения по людям. В отделах до 15 менеджеров эту роль обычно совмещает РОП, отдельная штатная единица появляется позже.

Какие параметры звонка отдавать ИИ в первую очередь

Критерии оценки звонков задаются текстом, поэтому соблазн описать сразу пятьдесят пунктов появляется часто. Но мы подготовили рабочий чек-лист и он укладывается в 15 обязательных параметров, разбитых на четыре группы.

Начало разговора

1. Представился, назвал компанию.

2. Проговорил цель звонка.

3. Уточнил, удобно ли говорить.

Выявление потребности

1. Задал открытые вопросы.

2. Выяснил задачу, которая стоит за запросом клиента.

3. Уточнил бюджет или ориентир по цене.

4. Выяснил срок принятия решения.

5. Выяснил, кто принимает решение.

Презентация и возражения

1. Связал предложение с задачей клиента.

2. Назвал цену прямо, без ухода от вопроса.

3. Отработал возражение по сути.

4. Не перебивал, доля речи менеджера в разумных пределах.

Финал разговора

1. Зафиксировал следующий шаг с датой.

2. Проговорил договорённость вслух.

3. Отправил обещанное после разговора, проверяется по CRM.

Каждый пункт формулируется так, чтобы выполнение можно было подтвердить цитатой из разговора. «Хорошо выявил потребность», это плохой критерий. «Задал минимум два открытых вопроса о задаче до презентации», это критерий, по которому оценка проверяется.

Что спрашивать у нейросети по расшифровке звонка

Отдельный сервис речевой аналитики нужен не всем, но если расшифровка уже есть, разобрать звонок можно в обычном чате с нейросетью. Это рабочий способ проверить гипотезу до того, как выбирать и оплачивать систему.

Формулировки, которые дают результат при проверке:

Главное правило по формату ответа - просите оценку и цитату вместе. Чтобы было понятно и вам и менеджеру и оценка была логичной.

Второе правило - возьмите один сильный звонок, разберите его по тем же пунктам и держите как образец. Сравнение с эталоном хорошо работает, потому что показывает конкретную разницу в формулировках.

Где это даёт результат

Ниши, где разбор звонков окупается быстрее всего.

• Фитнес и услуги по записи. Контроль первого звонка и приглашения на пробное занятие.

• Мебель, окна, ремонт. Короткий цикл сделки, потеря заявки происходит на первом контакте. Если менеджер не назначил замер в первом разговоре, второго шанса обычно нет.

• Медицинские центры. Запись на приём и соблюдение регламента разговора, плюс повышенная чувствительность к 152-ФЗ.

• B2B-услуги. Длинный цикл, важна фиксация следующего шага и выяснение всех, кто принимает решение.

• Автодилеры и агентства недвижимости. Высокая стоимость заявки, разбор каждого пропущенного контакта окупается на одной сделке.

Как завести результат анализа в карточку сделки amoCRM

Когда отчёт лежит в отдельном сервисе, его сначала все активно смотрят, первую неделю, может, две. А потом как-то постепенно про него забывают, потому что у людей и так куча задач, никто не будет специально заходить куда-то ещё, чтобы посмотреть оценки звонков. Поэтому речевая аналитика нормально работает тогда, когда она встроена прямо в CRM, где менеджер работает каждый день и руководитель тоже. Тогда это уже не какая-то отдельная штука, про которую надо не забыть, а часть обычной работы.

Что складывать в поля сделки

1. Оценка в баллах.

2. Сводка разговора на 3-4 предложения.

3. Флаг «договорённость зафиксирована».

4. Причина отказа со слов клиента.

Четыре поля закрывают основную потребность, дальше поля добавляются по факту.

Что делать автоматически

1. Задача РОПу при оценке ниже порога.

2. Тег на сделку при повторном возражении по цене.

3. Уведомление в чат, когда менеджер закончил разговор и не назначил следующий шаг.

Автоматика здесь простая, вся сложность в том, чтобы договориться о пороге.

Как смотреть в динамике

Отчёт по среднему баллу на менеджера и отдельно по каждому пункту чек-листа, тогда сразу видно, какой пункт плохо выполняется у всего отдела, а какой у одного человека. Если первое, то это означает проблему в скрипте или в обучении, а если второе, то решается разбором с конкретным менеджером.

Самый полезный срез, это динамика одного пункта по неделям. Берётся показатель вроде «зафиксировал следующий шаг с датой», фиксируется его уровень до разбора, дальше на планёрке правится формулировка в скрипте и через две недели уровень сверяется снова, так виден эффект от изменений.

Во Флайск для этого есть виджет FlySense AI. Он работает внутри amoCRM и делает транскрибацию, разделение по спикерам, сводку разговора и анализ тональности. Оценка по чек-листу собирается поверх расшифровки на пилоте, под критерии конкретного отдела продаж. Когда разбор перерастает разовую проверку и начинает запускать цепочку действий в CRM, это уже ИИ-агент в amoCRM.

Контроль качества звонков в Битрикс24 строится по той же логике, поля и автоматические сценарии называются иначе. В этой статье порядок описан на amoCRM и Kommo, потому что чаще всего работа идёт на них.

Что 152-ФЗ требует при записи и анализе звонков

Запись разговора с клиентом и её расшифровка, это персональные данные. Их обработка требует законного основания, на практике согласия клиента, и уведомления Роскомнадзора о работе с персональными данными. Голос считается биометрией только в том случае, когда компания использует его для установления личности человека.

Что нужно подготовить до запуска:

1. Предупреждение о записи в начале разговора и в правилах обработки данных на сайте.

2. Согласие на обработку, зафиксированное до звонка или в его начале.

3. Хранение записей и расшифровок на серверах в России.

4. Ограничение срока хранения и понятный порядок удаления.

5. Договор с подрядчиком, который получает доступ к записям, с указанием целей обработки.

6. Обезличивание расшифровок, которые уходят во внешние сервисы.

Шестой пункт самый интересный, если расшифровка уходит в зарубежный сервис вместе с именем и телефоном клиента, вопрос закрывается либо обезличиванием, либо переносом обработки в российский контур. Подробнее правовая рамка разобрана в материале про 152-ФЗ и ИИ в бизнесе. Этот раздел не заменяет юридическую консультацию.

Когда ИИ-анализ звонков не нужен

1. Меньше 100 звонков в месяц. Руководитель успевает слушать сам, настройка и калибровка не окупятся.

2. Нет записей или качество звука низкое. Расшифровка по обрывочной записи даёт оценку, на которую нельзя опереться.

3. Нет скрипта и критериев оценки. Сначала описывается эталон разговора, потом автоматизируется проверка. Автоматизировать неопределённость не выйдет.

4. Некому реагировать на результат. Отчёт без разбора с менеджерами конверсию не меняет.

5. Продажи идут перепиской в мессенджерах. Там нужен другой инструмент, разбор переписки строится иначе.

Как внедрять

Пилот занимает от двух до четырёх недель и вот восемь шагов.

1. Выбрать один сценарий. Например, первый звонок по новой заявке. Остальные типы разговоров пока не трогать.

2. Собрать 50-100 записей за последний месяц.

3. Описать чек-лист из 5-7 параметров и разобрать по нему один эталонный звонок.

4. Прогнать записи и получить оценки.

5. Откалибровать оценку. Руководитель вручную оценивает 20 звонков из этой же выборки, расхождения разбираются, формулировки критериев правятся. Целевой процент совпадения фиксируется до старта.

6. Установить порог, ниже которого звонок попадает на ручной разбор.

7. Провести первый разбор с командой и договориться, что меняется в скрипте.

8. Масштабировать на остальные сценарии и подключить автоматическую передачу оценки в CRM.

Стоимость складывается из платы за минуту распознавания, настройки критериев и интеграции с телефонией и CRM. Для отдела на 5-10 менеджеров считать нужно по фактическому объёму минут в месяц, потому что разброс между нишами большой. Отдел на входящих заявках в мебели и отдел исходящих звонков в B2B при одинаковом числе людей дают разный объём минут в разы.

Как выбрать сервис речевой аналитики

1. Качество распознавания русской речи на реальных записях компании. Проверять на своих файлах, включая самые плохие по звуку.

2. Разделение реплик по говорящим. Без него оценка доли речи менеджера и разбор возражений не работают.

3. Свои критерии оценки обычным текстом, без сборки словаря ключевых слов.

4. Готовая интеграция с вашей телефонией и с amoCRM или Kommo.

5. Хранение данных в России и договор обработки персональных данных.

6. Прозрачная модель оплаты за минуту, с понятным поведением счёта при росте объёма.

7. Скорость обработки записи после разговора. Оценка, которая приходит через сутки, на разговор с менеджером почти не влияет.

8. Выгрузка расшифровок и оценок наружу, чтобы данные оставались вашими при смене сервиса.

Сервис речевой аналитики выбирается под объём и под нишу.

Если на старте нужна только расшифровка без оценки, критерии выбора такого сервиса разобраны в материале о том, как выбрать сервис для автоматической транскрибации звонков.

Как понять, что это окупилось

Метрики фиксируются до внедрения и сверяются после, иначе окупаемость посчитать не получится.

Оценка звонков хорошо влияет на общую систему показателей отдела, потому что показывает качество самого процесса в цифрах. Результат по воронке считается отдельно, и вместе эти две линии показывают, где именно теряются заявки. Как это связать с остальными показателями, разобрано в материале про KPI отдела продаж.