Речевая аналитика в вашей CRM

Восемь менеджеров отдела продаж делают за неделю около 600 звонков. Руководитель успевает прослушать 15 и выбирает их почти наугад. В карточке сделки после разговора остаётся строчка «созвонились, клиент думает», а что клиент сказал о цене и когда договорились перезвонить, помнит только менеджер. Мы подключаем речевую аналитику к вашей CRM и телефонии, и после каждого звонка в карточке появляются сводка разговора, следующий шаг, возражения клиента и оценка по вашему чек-листу. Работа начинается с обследования, оно занимает около двух недель.

Что появляется в карточке после звонка

Сама по себе расшифровка звонков нужна редко, потому что читать стенограммы некому. Работу делает следующий шаг: из текста разговора модель достаёт то, ради чего руководитель и стал бы слушать запись, и раскладывает это по полям CRM. Допустим, менеджер семь минут говорил с новым клиентом:

Карточку менеджер больше не заполняет, ему остаётся проверить сводку. Руководитель видит все 600 звонков в одной таблице: у кого чаще звучит возражение о цене, какие пункты чек-листа пропускают, какие сделки остались без следующего шага. Слушать записи он теперь начинает с тех разговоров, где что-то пошло не так.

Когда хватит готовой речевой аналитики

Готовые сервисы речевой аналитики есть у операторов телефонии, банков и облачных платформ, и у части из них уже настроены связки с Битрикс24 и amoCRM. В самом Битрикс24 встроенный помощник BitrixGPT расшифровывает звонки, заполняет пустые поля сделки и оценивает разговор по скрипту. Если продажи живут в одной из этих CRM, записи разрешено отдавать в облако, а оценивать звонки вы собираетесь по типовым пунктам, начните с готового продукта. Подключить его быстрее, чем заказывать разработку, и на обследовании мы посоветуем именно это.

Когда нужна своя речевая аналитика

Первый случай — CRM своя, и готового коннектора к ней нет. Тогда мы связываем телефонию, распознавание и CRM через их API, и разбор звонка попадает в те поля, которые у вас уже есть. Если CRM ещё только предстоит сделать, речевую аналитику удобно заложить сразу, об этом страница о разработке CRM.

Второй — записи нельзя выносить за пределы компании. В разговорах звучат имена, телефоны и условия сделок, и не всякая служба безопасности отпустит их в облако. Распознавание можно поставить на ваш сервер: есть открытые модели речи, например Whisper, код и веса которой опубликованы под свободной лицензией. Как устроен такой контур целиком, мы описали на странице о локальной нейросети.

Третий — свои чек-листы. В продаже оборудования руководителю важно, выяснил ли менеджер загрузку цеха и условия доставки, а в клинике — назвал ли администратор подготовку к приёму. Такие пункты пишутся вместе с руководителем отдела, и модель проверяет по ним каждый звонок, а не выборку.

Если кроме разбора звонков нужен помощник, который готовит письмо после разговора и напоминает о следующем шаге, это уже задача ИИ для отдела продаж.

«Менеджеры решат, что за ними следят»

Решат, если оценку увидит только руководитель. Поэтому чек-лист согласуют заранее и показывают отделу, а менеджер видит разбор своего звонка в той же карточке. Для него главная перемена в другом: после звонка не нужно вспоминать разговор и заполнять поля, достаточно проверить, что модель поняла всё верно.

Как мы подключаем речевую аналитику

Обследование занимает около двух недель. Мы смотрим, как телефония хранит записи и отдаёт их по API, пишет ли она менеджера и клиента в разные каналы (так распознавание надёжнее понимает, кто что сказал), какие поля есть в карточке сделки и что должно войти в чек-лист. По итогам фиксируем в договоре стоимость и сроки остальных этапов, а новые функции, которые понадобятся в работе, обсуждаем отдельно.

Дальше собираем обработку звонков и каждую неделю показываем результат на ваших записях. Перед запуском сверяем сводки и оценки с тем, что звучало в разговоре, по порогу точности, о котором договорились. Три месяца гарантии входят в цену, код, документация и доступы остаются у вас.

Вопросы о речевой аналитике