Новости Республики Коми | Комиинформ

ERID: 2W5zFHbbKER

Звонки — самый честный источник информации о клиентах и работе команды продаж. Но обычно они остаются «чёрным ящиком»: отчёты не отражают реальное содержание диалогов, а проверять вручную весь поток коммуникаций чаще всего затруднительно. Эти проблемы решает речевая аналитика звонков с искусственным интеллектом: она обрабатывает большие массивы диалогов и находит в них системные ошибки, закономерности и инсайты. Разбираемся, как отделы продаж и колл-центры могут использовать этот инструмент для конкретных задач.

Что такое речевая аналитика с ИИ

Речевая аналитика телефонных звонков (speech analytics) — это технология на базе ИИ, которая автоматически расшифровывает разговоры, анализирует их в соответствии с заранее прописанным промптом, а затем на основе оценки делает выводы и даёт рекомендации для бизнеса. Используется в контакт-центрах, отделах продаж и контроля качества как альтернатива ручному аудиту или его дополнение.

Главное преимущество ИИ-аналитики — в ускорении и углублении процесса проверки звонков. Современные сервисы на базе машинного обучения быстро обрабатывают большие массивы входящих и исходящих разговоров, учитывают контекст и эмоциональный окрас, а также позволяют выявлять даже единичные отклонения, которые при ручной проверке остались бы незамеченными.

Как это работает

1. Создание промпта. Сервисы речевого аудита оценивают диалоги как по шаблонным параметрам — например, соблюдение или несоблюдение делового тона, — так и по кастомизированным сценариям, которые настраивает промпт-инженер.

2. Выбор звонков для анализа. Вы решаете — проанализировать весь массив диалогов или конкретный перечень. Например, изучить разговоры менеджеров с аномально низкими показателями или, наоборот, определить лучшие тактики у лидеров команды.

3. Распознавание речи и расшифровка. Алгоритмы нейросети транскрибируют разговоры: звонки автоматически переводятся в текст, который руководитель затем может выгрузить и прочитать самостоятельно.

4. Анализ звонков. ИИ «сканирует» разговоры и оценивает каждый по параметрам, указанным в промпте. Это может быть чек-лист в формате «да/нет» (например, соблюдал ли менеджер деловой стиль общения) или более сложный анализ — например, определение типа возражения.

5. Формирование дашбордов и отчётов. Результаты анализа система отображает в численных оценках (например, качество отработки возражений), графиках и диаграммах, что помогает видеть положение дел в колл-центре и корректировать тактики.

5 способов применять речевую аналитику в отделе продаж

1. Находить точки роста для обучения менеджеров

Даже при формальном соблюдении скриптов команда может системно терять сделки или недополучать выручку из-за мелких недочётов, незаметных при выборочной проверке звонков. ИИ-аналитика позволяет выявлять такие паттерны на большом массиве данных и усиливать обучение менеджеров на основе полученных выводов.

Например:

• Отсутствие допродаж и кросс-продаж. По итогам аналитики выясняется, что 50% менеджеров не пытаются предложить клиенту дополнительные услуги. Углубив обучение в части смежных продуктов и техник допродаж, вы можете нарастить выручку и средний чек по отделу.

• Перебивание клиента. Аналитика фиксирует, что в 60% звонков с результатом «отказ» менеджеры прерывают собеседника. В обучении уделяете дополнительное внимание активному слушанию — получаете рост конверсии и удовлетворённости клиентов.

• Работа с конкретным возражением. Когда клиент ссылается на то, что уже использует решение конкурента, часть команды закрывает разговор, а лидеры отдела уточняют: «чем именно оно вам удобно?» и переводят диалог в сравнение условий. Этот приём закрепляют как стандартный сценарий.

2. Предотвращать слив базы и обход бизнес-процессов

Несоблюдение регламентов — это не только вопрос дисциплины. Для компании оно может повлечь серьёзные последствия: потерю клиентов и выручки, а иногда даже иски и штрафы. Например, если менеджер системно предлагает скидку выше допустимой, то может снизить маржинальность продаж. А если сотрудник записывает номера клиентов якобы для перезвона и перепродаёт поставщикам баз, компании грозит штраф за утечку персональных данных.

Сервисы речевой аналитики находят такие ситуации по конкретным словам-триггерам в разговорах: «давайте я запишу ваш личный номер», «я вам сам потом наберу» и т.п. Так вы оперативно фиксируете опасные случаи и точечно выстраиваете работу с проблемными менеджерами, снижая риски для бизнеса.

3. Проводить конкурентный анализ

Речевая аналитика собирает все упоминания конкурентов прямо из звонков и показывает контекст сравнения: цена, функциональность, сроки внедрения, условия оплаты, поддержка. Система фиксирует название компании, а также конкретные формулировки клиентов — что именно важно для них в момент выбора.

Например, если в разговорах регулярно звучит: «у конкурента N есть помесячная оплата» — это сигнал пересмотреть гибкость тарифа. Звонки становятся источником живой обратной связи о рынке, и благодаря речевой аналитике вы получаете её быстрее, чем в случае опросов и исследований, — практически в режиме реального времени.

4. Сверять статусы в CRM с фактическим итогом диалога

Одна и та же стадия сделки может означать для разных менеджеров разное. Кто-то ставит статус «заинтересован», если разговор прошёл без прямого отказа, кто-то — только если клиент согласился на следующий шаг. Бывают случаи, когда сотрудники сознательно искажают показатели в CRM для формального выполнения KPI, и РОП не видит объективную ситуацию в команде.

Речевая аналитика с ИИ помогает сопоставить статус с реальным содержанием диалога. Например, проверяет, были ли конкретные признаки интереса — вопросы со стороны клиента, согласование следующего контакта, подтверждение даты демо.

Кроме того, речевая аналитика может выявлять имитацию активности: находить разговоры с искусственным растягиванием времени или случаи, когда операторы просто висят на линии, чтобы не переходить к следующему звонку.

Всё это делает контроль KPI прозрачнее и позволяет оптимизировать ресурсы команды.

5. Усиливать маркетинг формулировками «от клиента»

Главный источник знаний для продвижения — это клиенты. Телефонные разговоры позволяют установить с ними прямой контакт: люди своим языком объясняют, что для них важно в продукте, какие у них «боли» и потребности.

Речевая аналитика с ИИ позволяет системно собирать такие формулировки из звонков. Вы понимаете, как аудитория на самом деле говорит о ваших товарах или услугах, а это помогает маркетингу точнее упаковывать офферы и рекламные тексты.

Например:

• в продаже недвижимости клиенты чаще говорят «хотим, чтобы можно было заехать сразу», а не «готовая отделка» — маркетинг усиливает акцент на скорости заселения;

• в интернет-магазине техники вместо «высокая производительность» люди спрашивают «потянет ли монтаж видео» — эту формулировку используют в карточках товаров;

• при продаже образовательных программ клиенты озвучивают запрос на «курс, который можно совмещать с работой» — фразу переносят в рекламу и лендинги вместо «гибкого графика».

Так маркетинг не оперирует абстрактными гипотезами, а повышает конверсию за счёт акцента на боли и запросы, собранные напрямую от клиентов.

Коротко: какие проблемы решает речевая аналитика звонков

Подготовили шпаргалку: конкретные ситуации в отделе продаж или КЦ и способы применения речевой аналитики для их решения.

Рекламодатель ООО "Смартьюб", ИНН 6658407780

Реклама

02.03.2026 14:25:08