В среднем отдел продаж из 20 человек генерирует 400+ часов разговоров в месяц. Сколько из них прослушивает РОП? В лучшем случае — 2-3%. Остальное — чёрный ящик. Вы не знаете, почему Вася продаёт, а Петя — нет. Не знаете, какие возражения клиенты озвучивают чаще всего. Не знаете, кто из менеджеров обещает золотые горы, а потом клиент уходит разочарованным.
AI Speech Analytics меняет правила игры. Это не просто "запись звонков". Это автоматический аудитор, который слушает каждый разговор, понимает контекст и выдаёт вам готовые инсайты: кто работает по скрипту, где теряются сделки, какие фразы продают, а какие — убивают конверсию.
Что умеет современный Speech Analytics?
Забудьте о примитивных системах, которые просто считают "сколько раз сказали слово скидка". Современные решения на базе LLM делают гораздо больше:
Транскрипция с диаризацией
Разделение речи по спикерам: "Менеджер сказал X, клиент ответил Y". Точность 95%+ даже при перебиваниях и акцентах. Работает с русским языком, включая сленг и профессиональную терминологию.
Анализ эмоций и тональности
AI определяет настроение клиента в динамике: был раздражён в начале, успокоился после объяснения. Красные флаги: "клиент повысил голос на 3-й минуте" или "менеджер звучит неуверенно".
Проверка по чек-листу
Автоматическая оценка: поздоровался ли по имени, назвал ли компанию, предложил ли следующий шаг, резюмировал ли договорённости. Скоринг каждого звонка по вашим критериям.
Детекция рисков
Выявление опасных ситуаций: менеджер обещал то, чего нет в договоре; клиент угрожает судом; упоминание конкурентов. Мгновенные алерты руководителю.
Реальный кейс: как мы нашли "убийцу конверсии"
История из практики. Интернет-магазин электроники, 15 менеджеров, конверсия из звонка в заказ — 12%. Средняя по рынку — 18%. Руководство не понимало, в чём дело.
Что показал анализ 500 звонков:
- Проблема #1: 68% менеджеров не спрашивали "Когда планируете покупку?". Они тратили 10 минут на консультацию клиентов, которые "просто смотрят".
- Проблема #2: Фраза "Я вас понял, сейчас посмотрю" звучала в 40% звонков. AI выявил, что после неё 73% клиентов клали трубку во время ожидания.
- Проблема #3: Топ-продавец Марина использовала фразу "Отличный выбор, я сама такой купила маме". Никто из других менеджеров этого не делал. Её конверсия — 24%.
Результат после корректировки скриптов: конверсия выросла с 12% до 19% за 6 недель. Это +58% к выручке при том же трафике.
Автозаполнение CRM: звонок → карточка за 0 секунд
Менеджеры ненавидят заполнять CRM после звонка. Они делают это криво, коротко или не делают вообще. Speech Analytics решает эту боль:
| Что извлекается из звонка | Куда записывается в CRM |
|---|---|
| Имя клиента, компания, должность | Поля контакта |
| Потребность ("ищем CRM на 50 пользователей") | Описание сделки |
| Бюджет ("готовы до 500 тысяч") | Поле "Бюджет" |
| Сроки ("запуск в феврале") | Дедлайн сделки |
| Следующий шаг ("высылаю КП завтра") | Задача менеджеру |
| Возражения и сомнения | Комментарии к сделке |
Менеджер кладёт трубку — карточка уже заполнена. Ему остаётся только проверить и нажать "Сохранить". Экономия: 5-7 минут на каждый звонок. При 30 звонках в день это 2.5 часа чистого времени на продажи.
5 метрик, которые должен отслеживать каждый РОП
Speech Analytics даёт десятки показателей. Вот пятёрка, которая реально влияет на выручку:
-
Talk Ratio (соотношение речи)
Идеал: менеджер говорит 40%, клиент — 60%. Если менеджер говорит 80% — он не слушает, а "впаривает". Конверсия падает.
-
Longest Monologue (самый длинный монолог)
Если менеджер говорит без остановки больше 90 секунд — клиент отключается. Топ-продавцы держат монологи до 30 секунд.
-
Question Rate (частота вопросов)
Сколько открытых вопросов задал менеджер? Норма: 5-8 за звонок. Меньше — допрос. Больше — болтовня без структуры.
-
Filler Words (слова-паразиты)
"Эээ", "ну", "как бы", "типа". Больше 3% от речи — сигнал неуверенности. Клиенты это чувствуют подсознательно.
-
Next Steps Mentioned (следующие шаги)
Звонок без договорённости о следующем шаге = потерянный лид. AI проверяет: было ли чёткое "Я позвоню вам в среду в 15:00".
Как это работает технически?
Для тех, кто любит понимать "под капотом":
- Захват аудио: Интеграция с вашей АТС (Asterisk, Mango, Sipuni, и др.) или облачной телефонией. Звонок записывается в формате WAV/MP3.
- ASR (Automatic Speech Recognition): Whisper, Deepgram или Яндекс SpeechKit превращают аудио в текст с метками времени и разделением спикеров.
- NLU (Natural Language Understanding): LLM анализирует транскрипт: выделяет сущности (имена, суммы, даты), определяет интенты, оценивает эмоции.
- Скоринг и классификация: Промпт-шаблон сравнивает звонок с вашим чек-листом и выставляет баллы.
- Запись в CRM: Структурированные данные через API попадают в карточку сделки/контакта.
Весь процесс занимает 30-60 секунд после окончания звонка. К моменту, когда менеджер допьёт кофе, карточка уже заполнена.
Частые страхи и реальность
С чего начать? Пошаговый план
Аудит текущего состояния
Сколько звонков в день? Какая АТС? Есть ли записи? Кто сейчас слушает?
Пилот на 100 звонках
Загружаем записи, настраиваем чек-лист, смотрим первые инсайты. 3-5 дней.
Интеграция с АТС и CRM
Автоматический захват звонков, запись результатов в карточки. 1-2 недели.
Дашборды и алерты
Настройка отчётов для РОПа, уведомления о проблемных звонках в реальном времени.
Хотите услышать, что говорят ваши клиенты?
Загрузите 10 записей звонков — мы бесплатно покажем, какие инсайты можно из них достать. Без обязательств, без продаж. Просто демонстрация возможностей.