кейс #0

Искусственный интеллект

Этажи

Один из филиалов сети недвижимости «Этажи» (по франшизе) обратился с задачей выстроить отдел контроля качества для отдела продаж: ежедневно анализировать звонки менеджеров, фиксировать итоги, боли/возражения клиентов и давать рекомендации по улучшению диалогов — без ручной прослушки.

С какой проблемой пришли?

1. Руководству нужно **регулярно контролировать качество звонков** (входящих и исходящих), но ручной контроль не масштабируется. 2. Нет единого стандарта: по каждому звонку хотелось получать понятный «отчет»: - чем закончился разговор, - насколько клиент «тёплый», - что болит у клиента и какие возражения звучали, - что менеджеру улучшить. 3. Нужен **простой и привычный формат**, чтобы быстро разбирать работу менеджеров — таблица/выгрузка, а не сложные отчеты “где-то в системе”. 4. Важно, чтобы решение можно было **интегрировать с телефонией** и дальше масштабировать (под новые критерии, CRM и т.д.).

Что сделали

Решение: реализовали «Отдел контроля качества» на базе нашего инструмента **AIMakers** (оркестрация через **n8n**) с использованием **API телефонии**. Сценарий работает автоматически и запускается **каждый день вечером**. Кратко, что происходит: 1. Система получает **записи звонков за день** из телефонии по API. 2. Выполняет **транскрибацию** (аудио → текст) и раскладывает расшифровки **в таблицу по менеджерам**. 3. Далее ИИ анализирует каждый разговор и формирует результаты по критериям: - Итог разговора (чем завершился разговор, что решили) - Подробное резюме (краткий пересказ сути диалога) - Теплота клиента (%) — субъективная оценка готовности купить - Объяснение уровня теплоты клиента — почему такая оценка - Основные боли клиента - Возражения клиента - Вывод / рекомендации для улучшения диалога 4. Все критерии и выводы **записываются обратно в таблицу**. В результате: - руководитель и супервайзеры получают **ежедневный контроль качества** без ручной прослушки 100% звонков; - появляется единый стандарт «разбора» звонка; - можно быстро находить проблемные места в диалогах и улучшать скрипты/обучение; - система легко расширяется (новые критерии, CRM, дашборды).

Где ещё применимо

- Любой отдел продаж, где есть телефония и поток звонков (входящие/исходящие) - Колл-центры, контакт-центры, ресепшены, квалификация лидов - Отделы сопровождения и удержания (повторные продажи, работа с отказами) - Франчайзинговые сети, где важен единый стандарт качества общения

Хотите обсудить похожий проект?

Еще кейсы

Кейс автоматизации для Сибирские сети. Разработка и сайты, Искусственный интеллект. Реализовано компанией Технологии и Бизнес
Разработка и сайтыИскусственный интеллект

Сибирские сети

Задача: Создание AI-системы, анализирующей входящие звонки клиентов для: 1) Автоматического перенаправления запроса в правильный отдел.

Читать кейс
Кейс автоматизации для ЗимаЛето. Искусственный интеллект. Реализовано компанией Технологии и Бизнес
Искусственный интеллект

ЗимаЛето

Очень много времени и ручной работы уходило на расчёт каждого заказа на производстве, и тяжело было держать сметчика за 150 тысяч и ждать по 5 дней — внедрили ИИ-агента в 1С, теперь считаем всё за 10 минут.

Читать кейс
Кейс автоматизации для Газпром Трансгаз Томск. Разработка и сайты, Искусственный интеллект. Реализовано компанией Технологии и Бизнес
Разработка и сайтыИскусственный интеллект

Газпром Трансгаз Томск

Очень большое количество нормативной документации, которая часто меняется, дополняется, удаляется. Линейные сотрудники все свои вопросы адресуют либо своему начальству, либо профильным отделам.

Читать кейс