речевая аналитика

Вы уже знаете, что анализировать звонки нужно. Вопрос — как делать это эффективно. Ручное прослушивание отнимает часы, а охватить удаётся максимум 10% разговоров.

ChatGPT показал всем, на что способен современный ИИ. Но мало кто понимает, как эти же технологии уже работают в бизнесе. AI речевая аналитика — это не

Битрикс24 записывает звонки, но не анализирует их автоматически. В итоге у вас накапливаются часы аудио, а РОП физически не успевает прослушать даже 10% разговоров.

«У нас всё под контролем — слушаем по 10 звонков в день». При 100 звонках отдела это 10% охват. Остальные 90% — слепая зона, где менеджеры могут хамить

«Нормальный звонок», «неплохо поговорили», «клиент был сложный» — типичные формулировки, когда нет системы оценки разговоров. РОП слушает звонок и выносит

Менеджер называет клиенту неправильную цену, забывает назначить встречу, хамит — а вы узнаёте об этом через месяц из жалобы. При ручном контроле проверяется

«Вася общительный — значит хорошо работает. Петя тихий — наверное плохо продаёт». Знакомо? Если оценка звонков менеджеров строится на впечатлениях, а не

Рынок речевой аналитики превысил $4 млрд и растёт на 20% ежегодно. Десятки сервисов обещают «автоматический контроль звонков» и «рост продаж».

При 50-100 звонках в день на отдел РОП физически не может прослушать каждый. По отраслевым данным, при ручном контроле проверяется не более 2% разговоров.

РОП физически не может прослушать все звонки отдела — в лучшем случае охватывает 5-10%. Остальные 90% остаются чёрным ящиком: непонятно где менеджеры теряют